基于KMV模型的國內(nèi)汽車供應(yīng)鏈信用風(fēng)險(xiǎn)分析研究

摘 要：汽車制造業(yè)在我國國民經(jīng)濟(jì)中占據(jù)非常重要的位置，汽車供應(yīng)鏈上的任何一個(gè)環(huán)節(jié)出現(xiàn)問題都可能會給整個(gè)汽車供應(yīng)鏈產(chǎn)業(yè)帶來巨大的影響，本文采用KMV模型對國內(nèi)由上市的汽車零部件供應(yīng)商、整車制造企業(yè)以及汽車經(jīng)銷商所構(gòu)成的汽車供應(yīng)鏈信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評估，對評估結(jié)果進(jìn)行了分析并分別針對汽車供應(yīng)鏈各個(gè)環(huán)節(jié)給出了相應(yīng)的建議。

關(guān)鍵詞：汽車供應(yīng)鏈 KMV模型 信用風(fēng)險(xiǎn)

一、引言

隨著市場經(jīng)濟(jì)一體化發(fā)展，有效的供應(yīng)鏈管理固然會給企業(yè)帶來比較好的效益，可是供應(yīng)鏈管理運(yùn)營過程中也會逐漸暴露出一些問題，如供應(yīng)鏈中某些節(jié)點(diǎn)企業(yè)的違約行為可能會給供應(yīng)鏈上其他企業(yè)帶來毀滅性的打擊。汽車供應(yīng)鏈涉及到的節(jié)點(diǎn)企業(yè)眾多，鏈條相對較長，這就使得倘若汽車供應(yīng)鏈中出現(xiàn)某節(jié)點(diǎn)企業(yè)違約，那么該違約行為帶來的影響將更加深遠(yuǎn)，因此，有必要對汽車供應(yīng)鏈信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行研究。對信用風(fēng)險(xiǎn)的研究由來已久，研究方法大致可以分為兩大類，即定性分析方法和定量分析方法。定性方法如專家法（5C）和評級方法，這類方法基本是對信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行定性分析，因此具有較強(qiáng)的主觀性；而定量方法主要有王燕等基于Stackelberg博弈對供應(yīng)鏈信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析研究，吳沖等基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評估研究，劉明選擇Logistic模型來度量供應(yīng)鏈金融的信用風(fēng)險(xiǎn)。這些定量方分析模型與定性分析模型相比，所得出的信用風(fēng)險(xiǎn)評估結(jié)果更具有說服力和指導(dǎo)性。然而，上述這些評估方法大都僅僅只關(guān)注單一企業(yè)的信用狀況，因此并不適合用于對整個(gè)供應(yīng)鏈的信用狀況進(jìn)行評估。有學(xué)者采用CVaR模型對供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行研究，例如：顏波等將AHP-OWA算子與CVaR相結(jié)合 ；段利真將金融領(lǐng)域比較成熟的VaR和CVaR模型應(yīng)用于企業(yè)和供應(yīng)鏈的風(fēng)險(xiǎn)評估。這些學(xué)者都是CVaR模型應(yīng)用于供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)的，而都沒有將之應(yīng)用于供應(yīng)鏈信用風(fēng)險(xiǎn)的評估，因此，CVaR模型對于供應(yīng)鏈信用風(fēng)險(xiǎn)評估的適用性還有待驗(yàn)證。相比之下，由KMV公司開發(fā)的KMV模型則能很好的用于我國信用風(fēng)險(xiǎn)的度量，不少學(xué)者已經(jīng)在KMV模型在我國的適用性以及基于KMV模型的信用風(fēng)險(xiǎn)評估方面做了研究，例如，陳曉紅等用KMV模型對2004-2006年我國79家中小上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)狀況進(jìn)行了研究。KMV公司開發(fā)的KMV模型是基于現(xiàn)代公司理財(cái)和期權(quán)理論的結(jié)構(gòu)性模型，比以往僅僅依靠公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)所做的評價(jià)更準(zhǔn)確[13]。因此，在綜合考慮各種因素的情況下，本文優(yōu)先選用KMV模型。

二、樣本數(shù)據(jù)和實(shí)證分析

1.汽車供應(yīng)鏈中上市公司樣本選取。汽車供應(yīng)鏈主要由原材料供應(yīng)商、汽車零部件供應(yīng)商、整車制造商（乘用車和商用車企業(yè)）、汽車經(jīng)銷商以及最終消費(fèi)者構(gòu)成。在對汽車供應(yīng)鏈信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行研究時(shí)主要也是從供應(yīng)商、制造商和分銷商三級進(jìn)行研究。本文選取的是從2012-2014年期間的財(cái)務(wù)和市場數(shù)據(jù)，截止到2013年底中國有53家上市零部件供應(yīng)商，由于其中有9家的部分關(guān)鍵數(shù)據(jù)不完整，因此，本文選取剩下有完整數(shù)據(jù)的44家上市公司作為汽車零部件供應(yīng)商組；中國上市的整車制造企業(yè)有24家，雖然這24家上市整車制造公司的數(shù)據(jù)都比較完整，但是由于其中有5家同時(shí)發(fā)行B股或者H股，由于本文在統(tǒng)計(jì)各上市公司流通股股數(shù)時(shí)僅考慮A股市場，將這5家上市制造企業(yè)從樣本數(shù)據(jù)中剔除；上市汽車經(jīng)銷商有3家且都能獲取其數(shù)據(jù)，因此都可以作為我們分析研究的對象。本文的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和市場數(shù)據(jù)都來源于深圳市國泰安（GTA）信息技術(shù)有限公司中國上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)庫和巨潮資訊網(wǎng)。

2.本數(shù)據(jù)有效性分析。本文采用Matlab編程，用布谷鳥智能算法來計(jì)算企業(yè)的資產(chǎn)價(jià)值V及資產(chǎn)價(jià)值波動率，進(jìn)而計(jì)算出違約距離。然后，以上市公司的股票面值為權(quán)重，用加權(quán)平均的方法計(jì)算出汽車供應(yīng)鏈上零部件供應(yīng)商、整車制造企業(yè)以及汽車經(jīng)銷商三個(gè)環(huán)節(jié)的違約距離。加權(quán)后汽車供應(yīng)鏈三環(huán)節(jié)各季度的具體違約距離如表2所示：

在根據(jù)違約距離對汽車供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)的信用風(fēng)險(xiǎn)評估之前，本文先用Mann-Whiteney U Test對各環(huán)節(jié)的違約距離進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示：

從最終的顯著性檢驗(yàn)結(jié)果可知，零部件供應(yīng)商、整車制造企業(yè)以及經(jīng)銷商這三個(gè)汽車供應(yīng)鏈上非常重要的三個(gè)環(huán)節(jié)之間的違約距離具有比較顯著的差異，在下一小節(jié)中本文將根據(jù)這三個(gè)環(huán)節(jié)的具體違約距離及趨勢對其反應(yīng)出的信用風(fēng)險(xiǎn)問題進(jìn)行分析。

3.數(shù)據(jù)結(jié)果分析。將表2 中最終計(jì)算出的上述汽車零部件上市供應(yīng)商、整車上市制造商組、上市汽車經(jīng)銷商組在2012-2014年期間各個(gè)季度的平均違約距離DD制成如圖2所示的趨勢圖。

從圖1可以看出，2012-2014年這三年間，汽車供應(yīng)鏈上零部件供應(yīng)商、整車制造企業(yè)以及經(jīng)銷商這三個(gè)環(huán)節(jié)的違約距離總體呈現(xiàn)上升趨勢，但是具體到各個(gè)行業(yè)的變動趨勢還是有著較大的差別。從趨勢圖可以看出，在整個(gè)供應(yīng)鏈中汽車經(jīng)銷商環(huán)節(jié)的違約距離較之于零部件供應(yīng)商和整車制造企業(yè)來說非常小，而且從2012年第二季度到2013年第三季度之間，違約距離波動非常大，很不穩(wěn)定，這對汽車供應(yīng)鏈上其他環(huán)節(jié)來說是非常危險(xiǎn)的信號。因此，汽車供應(yīng)鏈上其他與汽車經(jīng)銷商有直接貿(mào)易往來的企業(yè)應(yīng)當(dāng)密切關(guān)注經(jīng)銷商的財(cái)務(wù)狀況，一旦經(jīng)銷商的財(cái)務(wù)狀況出現(xiàn)異常，應(yīng)立即采取相應(yīng)的應(yīng)對方案，把風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn)的可能性降到最小。而與汽車經(jīng)銷商沒有直接貿(mào)易往來但是有間接影響的企業(yè)雖然不能獲得有關(guān)汽車經(jīng)銷商第一手的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，但是也可以通過關(guān)注汽車經(jīng)銷商的股票波動以及每季度公開的財(cái)務(wù)報(bào)表來監(jiān)控經(jīng)銷商的財(cái)務(wù)狀況。

就汽車零部件供應(yīng)商部分來看，雖然從2012年到2014年第三季度間整體的違約距離在增大，但是事實(shí)上從趨勢圖反映的情況可以看出，從2014年第一季度開始，汽車零部件供應(yīng)商的違約距離開始有了一定的減小，不過之后有保持相對比較穩(wěn)定的趨勢。出現(xiàn)這種情況可能是因?yàn)?013年下半年國家相繼出臺了一系列推廣新能源汽車的政策，這些政策可能刺激了新能源汽車市場，進(jìn)而使得傳統(tǒng)的燃油汽車零部件供應(yīng)商受到一點(diǎn)影響。

作為汽車供應(yīng)鏈上比較核心的部分——整車制造企業(yè)，最近這三年整車制造行業(yè)的違約距離相對來說比較大，而且一直處于增長的狀態(tài)，這說明整車制造企業(yè)的整體績效不錯(cuò)，這也與實(shí)際的國內(nèi)汽車市場上最近幾年汽車銷量一直保持較好的增長趨勢相一致。

三、結(jié)語

本文主要是利用KMV模型對整個(gè)國內(nèi)汽車供應(yīng)鏈的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了評估，根據(jù)評估結(jié)果發(fā)現(xiàn)，整個(gè)汽車供應(yīng)鏈上汽車經(jīng)銷商環(huán)節(jié)出現(xiàn)違約距離最小，出現(xiàn)信用風(fēng)險(xiǎn)的可能性最大，因此，建議與汽車經(jīng)銷商有合作或者有貿(mào)易往來的企業(yè)多關(guān)注汽車經(jīng)銷企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況，避免或減少因經(jīng)銷商的財(cái)務(wù)變動帶來的風(fēng)險(xiǎn)。零部件供應(yīng)商部分的違約距離結(jié)果在整個(gè)供應(yīng)鏈上處于居中狀態(tài)，針對最近幾個(gè)季度出現(xiàn)的波動，本文也針對該波動給出了一定的分析和建議。

參考文獻(xiàn)：

[1] 王燕，鄔躍，魏國辰.基于Stackelberg博弈的供應(yīng)鏈信用風(fēng)險(xiǎn)分析[J].供應(yīng)鏈管理，2008，89-91.

[2] 吳沖，呂靜杰，潘啟樹等.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評估模型研究[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2004，（11）：01-08.

[3] 劉明.基于Logistic模型的供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)研究[D].哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學(xué)，2013.

[4] 顏波，石平，王鳳玲.基于CVaR的農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評估與控制[J].農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2013，27（10）：111-115.

[5] 段利真.基于VaR和CVaR的多元供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)[D].深圳：哈爾濱工業(yè)大學(xué)，2010.

[6] 陳曉紅，張澤京，王傅強(qiáng).基于KMV模型的我國中小上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)研究[J].數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理，2008，27（1）：54-61.

[7] 陳松男.信用風(fēng)險(xiǎn)管理——對沖工具與定價(jià)模型的實(shí)務(wù)運(yùn)用[M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2014.49-50.

[8] 葉蜀君.信用風(fēng)險(xiǎn)的博弈分析與度量模型[M].北京：中國經(jīng)濟(jì)出版社，2008.49-55.

[9] 張澤京，陳曉紅，王傅強(qiáng). 基于KMV模型的我國中小上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)研究[J].財(cái)經(jīng)研究，2007，3，（11）：31-40.