基于Lasso-logistic模型的供应链金融信用风险实证研究.pdf

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8、llllIllll⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯IlDOI：10．3969／j．issn．1003—1154．2016．02．028基于Lasso-logistic模型的供应链金融信用风险实证研究口逯宇铎金艳玲(大连理工大学商学院，辽宁盘锦124221)【摘要】伴随商业银行供应链金融业务的开展，如何评价其信用风险尤为重要，通过对汽车行业上市的中小企业数据进行实证分析，用Lasso．109istic模型筛选出16个较

9、为重要的变量，同时进行参数估计，得出企业的营业利润率、总资产周转率、流动比率对以及企业所处的行业状况、供应链的合作关系强度对供应链金融的信用风险有很大的影响，模型准确率达79．5％。【关键词】供应链金融；信用风险；汽车行业；Lasso．109istic模型【中图分类号】F830．5【文献标识码】A【文章编号】1003-1154(2016)02-0098-03文献综述供应链金融一词，最早在2004年由AllenNBerger等⋯提出，他们在研究中小企业的贷款问题时提出了关于中小企业融资一些新的设想，当时这一概念成为了学者们争论的焦

10、点，学者们对此各抒己见。Feinbergl2J将供应链金融概括为由供应链中的买方、卖方或银行等金融服务机构提供的融资模式，为提高供应链管理过程中的任意阶段提供营运资金的融通。我国学者也进行了较多研究，何涛等【3J最早介绍了供应链金融的概念、组成要素以及业务模式等内容。他们根据企业在不同时期的资金缺口，将供应链金融分为三种类型：应付账款模式、动产质押模式以及应收账款模式。胡跃飞[41认为供应链金融是指以供应链上的企业的真实贸易交易为基础，依托核心企业的资信水平和未来确定的现金流，对供应链的不同节点提供封闭的授信的活动。供应链金融作

11、为一种创新性的信贷模式，不可避免的存在着一定的风险性，其风险识别和管理以及评价指标的构建也一直是专家和学者们永恒的话题。杨晏忠151将供应链金融所面对的风险分为共8个类型，同时从银行的内部和外部两个角度提出了多条措施来应对供应链金融的风险。邹敏16J将商业银行供应链金融业务模式风险分为：内生风险和外生风险。她认为内生风险不仅包括核心企业道德风险等、供应链金融集聚风险、还包括信息传递风险和监管风险。外生风险包括：市场风险、政策风险以及法律风险。众多国内学者也在对供应链金融信用风险评估方法，以及评价模型，有大量的研究，大都采用AHP

12、以及模糊层次分析法等综合的评价方法，部分学者利用Logistic模型建立信用风险评价模型。白少布I_¨根据供应链融资的业务特性等，提出四个评价指标体系，运用了多层次AHP法和FCE法对企业信用风险进行评价。熊熊和马佳等18]提出，供应链金融信用风险评价体系应包括四大因素，综合比较之后，采用了Logistic回归模型对信用风险进行预测。韩岗【9J根据我国的实际情况，提出了最为适合我国商业银行信用风险度量的模型是Logistic模型，他认为该模型值得在我国进行推广。综上所述，利用Logistic模型对分析供应链金融信用风险问题具有较

13、好的实用性，但也存在缺陷，当变量过多，会导致Logistic模型存在多重共线性，以及无关变量干扰等问题，因此需要变量选择。我国学者方匡南等110J用Lasso．109istic模型对个人信用风险进行实证分析，证实了该模型的预测准确率更高。而本文则将Lasso—logistic模型引入到供应链金融信用风险评价中。[基金项目]教育部人文社科基金(13YJA790099)；辽宁省社科规划基金(L14BGL014、L14Aj『L002)；辽宁省财政科研基金(14D002)固管理现代化二、模型理论基础(一)Lasso方法Lasso最早由T

14、ibshirani于1996年提出，该方法是利用模型的绝对系数函数作为一个惩罚项来压缩模型回归系数。使得绝对值相对较小的系数压缩至0，兼具了岭回归和子集选择的优点，同时实现了变量的选择和参数的估计【10】。本文选用Efron等提出的最小角回归算法(LARS)求解并计算出Lasso参数路径。(二)Lasso-lc，gistic模型本文尝试将Lasso算法与Logistics模型相结合，由于因变量为二元离散取值，因此假设有独立同分布(x‘，y，)i=1,2⋯，n，x1=(一．，一!⋯t，)和Yi为自变量和因变量的观测值，Y，∈fo，

15、1}，则Logistic回归模型的条件概率为：1。g∞◇。=lp／1一p◇。：llx,》：屁+芝名‘，(1)，J=】Lasso—logistic模型中回归系数的估计值可写成如下形式：矽=argmin∑：。kdx‘)一I。94+expb(x‘珊+^∑2，l岛I(2