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      多融資企業(yè)物流金融貸款價值比及利率研究

      2015-07-24 03:20:08霍鵬美儀婷婷
      關(guān)鍵詞:集成式金融業(yè)務(wù)貨物

      杜 軍,霍鵬美,儀婷婷

      (天津大學管理與經(jīng)濟學部,天津300072)

      中小企業(yè)融資難的問題越來越成為制約我國中小企業(yè)發(fā)展的瓶頸,而物流與金融業(yè)務(wù)的結(jié)合則能有效解決這一問題。與傳統(tǒng)銀行貸款集中在不動產(chǎn)抵押或第三方信譽擔保的模式不同,物流金融業(yè)務(wù)中的中小企業(yè)可以將其所擁有的生產(chǎn)資料、存貨和商品等動產(chǎn)作為抵押,銀行依據(jù)該動產(chǎn)的價值或財產(chǎn)權(quán)利為融資企業(yè)提供其所需要的貸款。通過開展物流金融業(yè)務(wù)可以有效緩解供應(yīng)鏈上資金流失衡問題,實現(xiàn)物流、信息流和資金流同步化,進一步提高供應(yīng)鏈效率[1]。

      目前以聯(lián)想公司為代表的企業(yè)在實踐中推出了一種新型物流金融業(yè)務(wù)。在該模式中,物流企業(yè)通過構(gòu)建融資平臺,在與銀行簽訂總貸款合同的前提下同時向多家融資企業(yè)自主地提供物流金融服務(wù),稱之為集成式物流金融業(yè)務(wù)。集成式物流金融業(yè)務(wù)中,物流企業(yè)除承擔傳統(tǒng)業(yè)務(wù)外,還負責貨物采購、質(zhì)量審核、運輸、監(jiān)管、配送和代理結(jié)算整個過程,具備貨物的評估和處理能力,形成一體化服務(wù),使物流企業(yè)更加全面地嵌入到供應(yīng)鏈中,有利于提升其核心競爭力及持續(xù)經(jīng)營能力。

      目前,國內(nèi)外對物流金融業(yè)務(wù)進行了較多的研究。BARNETT[2]和 BIEDERMAN[3]對物流金融的現(xiàn)狀及其發(fā)展趨勢進行了相關(guān)研究。馮耕中[4]和李毅學[5]等對物流金融業(yè)務(wù)的內(nèi)涵、國內(nèi)外物流金融業(yè)務(wù)的異同,以及相應(yīng)的風險管理進行了系統(tǒng)分析。李毅學[6]等研究了價格隨機波動下存貨質(zhì)押融資業(yè)務(wù)質(zhì)押率的確定方法。張媛媛[7]等從企業(yè)-銀行不合作博弈的角度出發(fā),基于零售商面臨報童問題的假設(shè),考慮質(zhì)押物的處理價不高于儲存費用的情況,對銀行的貸款價值比進行了研究。李毅學[8]等綜合考慮了外生的企業(yè)違約概率、質(zhì)押存貨的價格波動率、貸款的周期和盯市頻率等因素的影響,定量地對貸款價值比進行了研究。

      現(xiàn)有研究多集中在定性分析和發(fā)展較成熟的存貨質(zhì)押模式的定量分析,且均從銀行的角度出發(fā),忽視了物流企業(yè)在物流金融中的橋梁作用,不利于物流企業(yè)的長期發(fā)展。目前物流金融理論一般將貸款利率作為已知常量,而不是決策變量,顯然不適用于當前銀行貸款利率市場化的改革。因此,對集成式物流金融的研究具有重要意義。

      1 多融資企業(yè)物流金融業(yè)務(wù)運作模式

      集成式物流金融業(yè)務(wù)采用二級決策機制。首先由銀行和物流企業(yè)簽訂總借款合同,銀行根據(jù)物流企業(yè)的規(guī)模、信用等級和資金實力等條件,確定貸款的利率,即所謂的第一級決策。物流企業(yè)獲得資金后,同時向多個融資企業(yè)提供物流金融業(yè)務(wù),確定合適的貸款價值比以保證其收益的實現(xiàn),即所謂的第二級決策。集成式物流金融業(yè)務(wù)的概念框架如圖1所示。

      圖1 集成式物流金融的概念框架圖

      在集成式物流金融業(yè)務(wù)中,融資企業(yè)首先與物流企業(yè)簽訂協(xié)議,約定開展物流金融業(yè)務(wù)。經(jīng)雙方協(xié)商簽訂二級契約。物流企業(yè)根據(jù)融資企業(yè)對采購貨物型號、品質(zhì)等要求,尋找合適的供應(yīng)商,簽訂采購合同,付款后,取得貨物的所有權(quán)。融資企業(yè)依據(jù)約定金額向物流企業(yè)交納保證金,物流企業(yè)在收取保證金后,向融資企業(yè)提供貨物。集成式物流金融運作模式如圖2所示。

      圖2 集成式物流金融運作流程圖

      集成式物流金融的業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)具有區(qū)別于存貨質(zhì)押、保兌倉等傳統(tǒng)物流金融業(yè)務(wù)的特點。在該業(yè)務(wù)中,物流企業(yè)代替具有相同需求的多個融資企業(yè)向上游供應(yīng)商采購貨物并擁有所有權(quán),提供商務(wù)服務(wù)、物流服務(wù)和融資結(jié)算等服務(wù)。集中采購可以產(chǎn)生規(guī)模經(jīng)濟效應(yīng),物流企業(yè)在獲得物流收益、融資收益之余還可獲得一部分差價收入?;陲L險收益對等原則,物流企業(yè)在獲得收益的同時還需要承擔交易風險,即當融資企業(yè)違約時,物流企業(yè)承擔處理貨物的跌價風險。

      2 相關(guān)假設(shè)與模型描述

      由上述可知,單一物流企業(yè)對多方融資企業(yè)的集成式物流金融屬于二級決策機制。在第一級決策中,物流企業(yè)與銀行約定貸款的期限及貸款利率。對物流企業(yè)而言,在該契約中的決策變量是貸款利率,即在同時考慮收益和風險的情況下確定有效的貸款利率范圍。在第二級決策中,對物流企業(yè)而言,決策點在于如何確定最優(yōu)的貸款價值比。對集成式物流金融模型建立的假設(shè)和說明如下:

      (1)第一級決策中,銀行對物流企業(yè)的貸款利率為r,貸款周期為t,則t時末1元貸款的本息和為 ert。

      (2)貨物價格為p0,其在整個物流金融周期內(nèi)保持不變。

      (3)對第i個融資企業(yè)而言,其貨物期初的采購量為q0,假設(shè)每個融資企業(yè)的期初采購數(shù)量均相同。期末貨物的需求xi是隨機的,其先驗的分布函數(shù)及概率密度函數(shù)分別為Fi(x),fi(x)。

      (4)物流企業(yè)提供的貸款價值比為ω,即期初的貸款額為ωp0q0;融資企業(yè)需要交納的保證金為(1-ω)p0q0,此時融資企業(yè)可獲得數(shù)量為q1的貨物,q1由物流企業(yè)根據(jù)融資企業(yè)的信用級別及歷史經(jīng)驗給出。

      (5)物流企業(yè)向融資企業(yè)要求的貸款利率為R,則t時末,融資企業(yè)貸款的本息和為ωp0q0eRt,出于簡化的目的,假定提供給每個融資企業(yè)的R均相同。

      (6)c為物流企業(yè)提供采購、保管和物流服務(wù)所需的單位成本,c為常數(shù)。

      (7)貸款期末,如果市場出現(xiàn)不利的變化,第i個融資企業(yè)的違約概率為hi。

      (8)當期末需求小于q0時處理殘值的凈收入為s(s<p0),假定融資企業(yè)和物流企業(yè)面對同樣的殘值處理市場,即兩者的s相同。

      (9)物流企業(yè)通過控制ω和R來獲得收益,即物流企業(yè)在確定ω和R時需同時考慮其融資收入、物流收入和差價收入。在二級決策中,假定R已確定,則物流企業(yè)的決策變量集中在ω。

      基于以上假設(shè),用Πi表示物流企業(yè)來源于第i個融資企業(yè)的利潤,則當融資企業(yè)不違約時,Πi=ωp0q0(eRt-ert)-cq0;當融資企業(yè)違約時,Πi=xip0+s(q0-xi) -cq0- ωp0q0ert。

      化簡后可得到:

      3 集成式物流金融貸款價值比

      在集成式物流金融業(yè)務(wù)中,區(qū)分不同融資企業(yè)的因素為違約概率和期末各融資企業(yè)所在地區(qū)的需求量。由于物流企業(yè)的風險有一部分來源于融資企業(yè)的違約風險,因此,筆者通過研究融資企業(yè)的違約概率,給出貸款價值比的范圍,對物流企業(yè)控制風險具有重要意義。

      假定融資企業(yè)決策的依據(jù)為利潤最大化,即當市場情況出現(xiàn)不利變化時融資企業(yè)會做出使其利潤最大的決策。當融資企業(yè)向物流企業(yè)交納(1-ω)p0q0的保證金時,其有權(quán)從物流企業(yè)獲得數(shù)量為q1(q1<q0)的貨物,用ξ表示融資企業(yè)的利潤,則融資企業(yè)選擇不違約時,ξ=p0min(x,q0)+s max(0,q0-x)-ωp0q0eRt;融資企業(yè)選擇違約時,ξ=p0min(x,q1)+s max(0,q1- x) - (1 -ω)p0q0。

      定理1 當貸款價值比ω<ω1時,融資企業(yè)的違約概率為0,物流企業(yè)不會面臨違約風險;當ω1<ω<ω2時,融資企業(yè)的違約概率為F(α);當ω>ω2時,融資企業(yè)的違約概率為1。其中:

      證明過程如下:

      (1)期末需求x>q0時,選擇不違約的利潤選擇違約的利潤由不違約 >違約可知,當時,融資企業(yè)會在需求為x>q時選

      0擇不違約。

      (2)期末需求x<q1時,選擇不違約的利潤選擇違約的利潤由不違約>違約可知,當時,融資企業(yè)會在需求為x<q1時選擇不違約。

      (3)期末需求q1<x<q0時,選擇不違約的利潤ξ=p0x+s(q0-x)-ωp0q0eRt;選擇違約的利潤ξ=p0q1-(1-ω)p0q0。由不違約>違約可知,給定ω,當x>α時,融資企業(yè)選擇還款,則可得到如下結(jié)論:

      由上述研究可知,物流企業(yè)來源于某一融資企業(yè)的期望利潤E(Πi)滿足式(1),筆者將研究當融資企業(yè)為多方時,物流企業(yè)的期望利潤如何確定的問題。假定第i個融資企業(yè)的需求函數(shù)服從均值為 μi,方差為 σi2的正態(tài)分布。F(x),f(x)分別為考慮多個融資企業(yè)時的聯(lián)合分布函數(shù)和聯(lián)合概率密度函數(shù),ω為考慮多個融資企業(yè)時的聯(lián)合貸款價值比。

      設(shè)xi為第 i個融資企業(yè)的需求,x=(x1,x2,…,xi)T為期末總需求,則 x=(x1,x2,…,xi)T服從均值為E(x),協(xié)方差為∑的正態(tài)分布。其中:

      E(Π)為物流企業(yè)的總利潤,則:

      定理2 如果貨物的期初單價為p0且保持不變,考慮多個融資企業(yè)時的總需求的分布函數(shù)為F(x),則對物流企業(yè)而言的最優(yōu)貸款價值比為其中:

      其證明過程如下:由物流企業(yè)的期望利潤E(Π)對ω求導(dǎo),可得:

      因此令?E(Π)/?ω =0,可得使物流企業(yè)期望利潤最大的貸款價值比ω*,即:

      4 銀行貸款利率研究

      假設(shè)物流企業(yè)采用下側(cè)風險限制來控制風險,物流企業(yè)愿意承受的最大損失為L,其為貸款額的函數(shù),即L=nlωp0q0。物流企業(yè)愿意承擔的最大風險為β,有P(loss>L)=hP(loss>L)≤β,即貸款損失大于L的概率等于融資企業(yè)違約和違約時物流企業(yè)的損失大于loss這兩個事件同時發(fā)生時的概率。筆者的上述研究得出了物流企業(yè)的期望利潤,從期望利潤的表達式可知,銀行的貸款利率r與物流企業(yè)的利潤呈負相關(guān)。當物流企業(yè)的利潤為0時對應(yīng)的r即為物流企業(yè)可接受的銀行貸款利率的上限。因此,有定理3成立。

      定理3 在同時考慮物流企業(yè)風險和收益的情況下,可接受的銀行貸款利率的有效范圍為(r1,r2)。其中:

      其證明過程如下:

      (1)當市場出現(xiàn)不利變化,融資企業(yè)以h的概率違約時,物流企業(yè)的損失為loss=xp0+s(q0-x)-cq0-ωp0q0ert??紤]到物流企業(yè)的下側(cè)風險限制,有P(loss>L)=hP(loss>L)=hP(xp0+s(q0-x)-cq0-ωp0q0ert>n lωp0q0)≤β,即:

      (2)當物流企業(yè)的期望利潤E(Π)=nωp0q0·

      5 結(jié)論

      現(xiàn)有對于物流金融業(yè)務(wù)的研究大多從銀行角度來研究貸款價值比,筆者創(chuàng)造性地基于物流企業(yè)的視角研究貸款價值比。在貸款價值比研究中,給出在融資企業(yè)的需求函數(shù)存在相關(guān)性時物流企業(yè)來源于全部的融資企業(yè)的期望利潤,并且推導(dǎo)出最優(yōu)貸款價值比的數(shù)值,給出了基于利潤最大化與風險控制的貸款價值比。在貸款利率研究中,基于物流企業(yè)下側(cè)風險控制的假設(shè),給出了有效銀行貸款利率的范圍。

      [1]李 毅學,馮耕中,屠惠遠.供應(yīng)鏈金融創(chuàng)新中下側(cè)風險規(guī)避銀行的貸款額度分析[J].系統(tǒng)科學與數(shù)學,2009,29(11):1552 -1668.

      [2]B ARNETTW.What’s in a name:a brief overview of asset- based lending[J].Secured Lender,1997,53(6):80-82.

      [3]B IEDERMAN D.Logistics financiers[J].The Journal of Commerce,2004(4):40 -42.

      [4]馮 耕中.物流金融業(yè)務(wù)創(chuàng)新模式分析[J].預(yù)測,2007,26(1):49-52.

      [4]DENG JL.Control problem of grey systems[J].System Control Letter,1982,1(5):25 -32.

      [5]劉思峰,黨耀國,方志耕.灰色系統(tǒng)理論及其應(yīng)用[M].北京:科學出版社,2004:43-98.

      [6]何霞,劉衛(wèi)鋒.灰色GM(1,1)模型的改進及應(yīng)用[J].江南大學學報:自然科學版,2011,3(3):233 -236.

      [7]宋彩平,韓飛.貨運量影響因素分析:多元線性回歸分析[J].現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè),2009,21(6):29 -30.

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      [9]高勇華.基于商譽與多元線性回歸的利潤預(yù)測模型[J].商場現(xiàn)代化,2007(25):65 -68.

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