物流金融相关论文例文,与物流金融业务风险评价方法相关论文查重软件

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摘 要：本文应用模糊数学理论,建立了多人多准则项目风险模糊评价方法对物流金融项目进行不定期的风险评价,并得出反映风险大小的变异系数指标值.该值和设立的风险警戒控制点(阀值)进行比较以度量风险程度和进行后位督促,为银行和物流公司在业务中最大可能的降低风险,集中银行及物流企业优势资源,进行业务督促等方面提供了很好的机制和模型.

关 键 词：物流金融；风险评价；模糊数学

中图分类号：Ｆ830．49文献标识码：Ａ文章编号：100－4392(2008)10－0048－04

一、引言

物流金融是物流业和金融业因各自发展的需要而相互融合的产物,从广义上讲它是面向物流运营的全过程,应用各种金融工具对物流、商流、资金流、信息流进行有效的整合,组织和调节供应链运作过程中货币资金的运动,从而提高资金运行有效的整合,组织和调节供应链运作过程中货币资金的运动,从而提高资金运行效率的一系列经营活动.从狭义上讲,物流金融是金融机构和第三方物流服务供应商在供应链运作的全过程向客户提供的结算、融资以及保险等增值服务.在我国现阶段物流金融业务模式主要分为两类：基于权利质押的物流金融业务模式(通常称为仓单质押)和基于动产质押的物流金融业务模式(通常称为存货质押).后者在现实实践中应用较多,一些银行和物流企业还逐步摸索出“总量控制模式”等操作方式,在确保信贷安全的前提下,增强了质押商品的流动性.物流金融业务是商业银行一个新的利润增长点,给参与各方带来了很大风险,不成功的物流金融业务80％以上是由于风险预测和评价不足或不严格导致,没有做到以评促进,找出风险高的不足环节加以督促,并改进和审核.

二、物流金融业务的整体风险

物流金融业务总体上看是一种低风险业务,但低风险并不等于无风险,在操作全过程中把握好合作项目风险评价非常重要.归纳起来,物流金融业务面临的风险主要有：

(一)融资企业资信风险

借款人的资信状况在借贷关系中甚为重要,资信不良的借款人可能会给贷款人造成严重的后果,比如滚动提货时提好补坏,以次充好等.

(二)物流公司的风险

与银行合作的物流企业是否依法合规经营,内部管理是否严格,社会信誉是否良好,仓储能力及其它硬件条件是否过硬等情况都会关系到业务的操作风险.

(三)质押商品选择的风险

并不是所有的商品都适合来做质押,目前一些开展物流金融业务的银行选择的基本上是适用广泛、易于处置、价格波幅较小,质量稳定、易于监管的货物的商品,比如钢铁、原油等.此外,商品来源的合法性(走私商品有罚没风险)对银行以及物流公司来说都是潜在的风险.

(四)质押监管过程的风险

在质押商品的监管方面,银行同物流企业及仓库之间的信息不对称、信息失真或信息交换不及时都会带来决策失误,影响质押业务的开展,因此物流企业的监管尤为重要,物流企业管理是否科学,是否派专人进行管理,监管过程中对可能发生的风险是否有提前预警机制,即当发现库存数量或市场价格下跌到警戒线以下时,是否能准时按协议约定通知出质人增加质物或保证金,信息传递机制是否健全等都是

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警戒线设置示例如图所示：

如图所示：前半月都是处在了警戒线以下授信额度以上,实际上就存在了一定的风险,监管单位就应该不断催促融资企业增加质押物,并通知银行.而后半月中一周多时间内都在警戒线以上,这表明风险不高,可以照协议平稳运作.

(五)其他风险

业务参与人员的道德风险、质押物处置变现风险、质押物价格变动风险等.

三、物流金融业务风险模糊评价模型

风险评价体系中不确定的因素很多,评价结果往往会受到诸多因素的影响,各个影响因素之间并非平级关系,而是一个分层次的综合体系,并且评价过程中也包含着评价者的主观判断.对这种多指标、多层次的综合评价,应遵循定性与定量相结合的原则,建立一种将这种具有模糊性和近似性的信息转化为确定决策信息的方法.

本文基于目的性、系统性、科学性、可操作性的原则,应用模糊数学理论,综合运用模糊Ｄｅｌｐｈｉ法、模糊变量决策方法和模糊数的Ｃｈｉｎｇ－ＨｓｕｅＣｈｅｎ变异系数排序法,来给出银行开展物流金融合作项目风险度量的多人模糊评价模型.做到定性和定量方法相结合,为银行和物流公司在业务进行中最大可能的降低风险,集中银行及物流企业优势资源,进行业务督促改进等方面提供了很好的机制和模型.

本文使用如下评价指标体系：

1．质押商品选择指标押合法性、有效性、市场指标、本身属性.

2．融资企业资信指标：信用状况、操作人员信用状况、经营能力、发展能力.

3．质押监管能力指标：仓单管理状况、风险预警机制、操作程序的科学性、规章制度的完善性.

4．物流企业资信和实力指标：资信状况、硬件实力、信息化建设程度、监管经验.

5．其它风险考察指标：质押物价格稳定性、质押物缺失及变现、业务参与人员道德风险.

假定ｎ个银行、物流企业的评审者(ｅ1,ｅ2等ｅｎ)分别对上层评价准则,(ｔ＝1,2等5)和下层准则,(ｄ＝1,2等19)下的ｍ个申请项目(λ1,λ2等λｍ)进行一一评价.银行的多个同时期合作项目在一起评价,可用在同行间开展的业务进行后位督促,当然也可以就一个项目进行评价.

对上层指标来说,评审者首先可以用传统的层次分析法得到对于每个层准则的重要性的评价.但是项目风险评价的近似和模糊性,同时加上评审者决策的不确定性,我们需要把为多个评审者的意见集成到一起.因此本文运用模糊Ｄｅｌｐｈｉ方法,将各个评审者意见集成后的的结果用模糊数来表示,以得到每个上层准则以三角形模糊数表示的最后权重,即用三角模糊数集成决策者对每个上层准则的评价,三角形模糊权重的确定方法如下：

其中：是上层指标的模糊权重,是评审者ｉ对上层指标的重要性评价.

(三)下层准则的模糊权重和下层准则对项目的满意度评价

由于下层准则较多,为了体现决策的模糊性和不确定性以及便于集成各位评审者的意见,本文引入“三角形模糊数”和“语言变量”两个评价语言变量偏好等级的主要概念,即体现了“重要性”和“满意度”.评审者采用权重集合Ｇ＝邀极低、低、中等、高、极高妖来评价各种准则的相对重要性,用语言等级集合Ｓ＝邀极差、差、中等、好、极好妖来评价不同准则选择的满意度.权重集合Ｇ和语言等级集合Ｓ的隶属度函数通过适当的三角形模糊数表表示,如表1所示.

下层准则的重要性模糊权重和各评价项目的满意度用模糊语言变量来表示,并用平均算子集成评价者的评价.用堠和塥分别代表模糊加法和乘法算子,下层各准则权重的模糊集成方法如下：

各待评项目满意度模糊集成方法如下：

其中：表示基于下层准则的待评项目λｊ的几何平均模糊满意程序；

表示下层准则的几何平均权重；

Ｐｊｄｉ表示评审者ｅｉ在下层准则下对方案λｊ

的满意度等级分配；

表示评审者ｅｉ对下层准则的模糊权重分配.

因此,待评项目λｊ的针对上层指标的满意度ｒｔｊ可以由Ｐｊｄ和集成而成；

令：Ｐｊｄｉ＝(ｕｊｄｉ,Ｖｊｄｉ,Ｗｊｄｉ)和＝(ａｄｉ,ｂｄｉ,ｃｄｉ)为三角模糊数,则ｒｊ近似表示为：ｒｔｊ(ｘｔｊ,ｙｔｊ,ｚｔｊ)

其中：,,,,,,,,,ｄ、ｉ、ｊ、ｋ、ｍ＝1,2等ｎ

上文得到各上层准则的权重值和各待评价项目对上层准则的模糊满意度ｒｔｊ,此时就可以得到每个待评项目进行模糊整体评价：

ｗｊ＝堠(ｒｊ塥)(ｑｊ,ｓｊ,ｔｊ)

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