基于VaR模型的供应链金融信用风险动态控制方法研究

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1、基于VaR模型的供应链金融信用风险动态控制方法研究口史金召1王长春2亓晖-(1．西安交通大学管理学院，陕西西安710049；2．西南交通大学经济管理学院，四川成都610031)[摘要l提出了一种基于VaR模型的信用风险控制方法，可实现银行供应链金融业务贷款结构的动态优化调整，通过执行动态的贷款企业准入条件，达到信用风险控制的目的。针对该种方法存在的不足之处，引人了考虑违约相关性的高斯Copula模型，做了进一步讨论。[关量词】供应链金融；VaR模型；信用风险控制[中图分类号]F832．332[文献标识码】A[文章编号】1

2、@}3-1154(2014)06-0099-03供应链金融作为一种全新的融资模式，打破了银行原有的授信方式，依托供应链中基于交易产生的未来现金流和核心企业的信用，采用“主体授信+债项授信”的全新模式，对中小企业进行信用考察，在提高中小企业贷款可得性的同时，为银行提供了风险管控的新方法。1。在供应链金融业务中，信用风险的管控仍是银行风险管理的重点。目前，在供应链金融业务中，银行多采用评分、评级法，对贷款企业进行信用风险评估，达到“准人条件”的企业即可进入银行的授信序列。在变动的市场环境下，该如何动态调整每个周期中贷款企业的

3、“准人条件”，来确保合理的风险水平，是银行面l临的难题。本文将提出一种基于VaR模型的信用风险动态控制方法。一、基础模型VaR(valueatrisk)就是“处于风险状态的价值”，即在一定置信水平和一定持有期内，某一金融工具或其组合，在未来资产价格波动下所面临的最大损失“。根据Jorion在1996年的研究，VaR可被定义为：●VaR=E(埘)一W(1)其中，VaR为d置信水平下银行面临的最大资产●损失；E(w)为投资组合的期望价值；W为置信水平下投资组合的最低期末价值。设：●W=WD(1+尺)埘=埘D(1+尺)(2)其

4、中，W。为投资组合期初价值，结合本文，表示期初银行的贷款额度；尺为一定周期内投资组合的期望收益率；R为置信水平下投资组合的最低收益率。将(2)式代人(1)式得：VaR=E(wD(1+R))吲D(1+R)化简得：VaR=w。[E(R)一R](3)只要求得R，即可求得VaR的值，进而采取相应措施进行风险控制。深入分析(3)式，发现VaR与形。存在内在联系。所以，如果设定某一固定的VaR值进行风险预警显然是不合理的。例如，如果贷款额度叫。很小，即使再小的R也无法使VaR达到预警值，也就无法识别投资组合的优劣，进而达到优化尺的口

5、的。因此，需将收益进行风险调整。定义P为期望收益与VaR的比值，叮理解为银行在单位VaR下的期望收益，P值越大表明银行越厌恶风险，尸值越小表明银行越偏好风险，则P可表示为：tt，rJ．E(R)件—专_-一(4)1一y积。’7移项，得：yaR：型掣(5)联立(3)、(5)两式，得：蚶E(R瑚’]：型攀[基金项目]中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(skz2014010)．2014年第6期一化简，得：简，得：舟——』_(6)1一瓦R西●式中，尸的临界值P由银行由历史贷款数据测算制定。二、控制方法(一)基本思路由上一周期的

6、贷款数据，测算下一周期的贷款企业准入条件，并实现循环控制。(二)控制流程假设，上一贷款周期内(银行根据实际情况确定贷款周期的长短)，有凡笔贷款业务到期。为表述方便，假设／1．笔贷款来自n个不同的企业，企业编号分别为A。(诗1，2，⋯，F／,)，综合评分分别为S。(扛1，2，⋯，n)，单位资本收益率分别为R．(扛1，2，⋯，凡)。假设，Si-N(u，，盯：)，R。-N(u：，盯；)．尺．一u，贝U：f=——三-二兰二_～t(凡一1)s／X／rt在a置信水平下，XCR．的均值做单侧下限估计：P{羔

7、2>Ri-t。(凡一1)s胍令t。(n—1)s／、／凡，贝U：u2>R。一d贝U：R=Ri-d将尺代人(6)式，求得P：尸毫‘E(R)1．若P>P，执行上一周期准入标准；2．P<尸若，需将P调整到尸水平，倒推计算出相应的R，记作R。从样本数据中剔除m个企业(从R，值较小的开始依次剔除)，使剩余的n—m个企业的单位资本收益率满足R．_m--t。(凡一m一1)S⋯。。／、／i：磊>尺为止；在置信a水平下，对剩余的n—m个企业的综合评分做单侧下限估计，求得u，：尸{考患

8、分的均值；S⋯为剩余肛m个企业综合评分的标准差；进一步化u，>Is。啪一t。(n一，n一1)．s。_Jx／g丽。u，>＆一。～。(n—m一1)&。。／、石iiu，即为调整后的下一周期贷款企业的准人条件。即：在下一周期中，银行可以为综合评分大于的申请企业提供贷款，以达到风险的动态控制。三、算例分析假设银行在上一贷款周期