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    基于支持向量機(jī)的倉單質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究

    2019-07-12 01:03:38趙健
    中國儲(chǔ)運(yùn) 2019年7期
    關(guān)鍵詞:倉單指標(biāo)體系向量

    文/趙健

    引言

    倉單質(zhì)押融資業(yè)務(wù)是一種第三方物流企業(yè)向金融領(lǐng)域延伸的創(chuàng)新的服務(wù)方式。不但能夠解決融資企業(yè)資金短缺的問題,還能夠增加第三方物流企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。同時(shí),也能夠拓展銀行的業(yè)務(wù)領(lǐng)域和盈利空間。但是,由于倉單質(zhì)押融資業(yè)務(wù)在我國的發(fā)展時(shí)間較短,實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)不豐富,相關(guān)的體制和市場規(guī)則不健全,導(dǎo)致倉單質(zhì)押融資業(yè)務(wù)存在著很多不確定性的風(fēng)險(xiǎn)。因此,對(duì)倉單質(zhì)押融資業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行研究具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。

    一、文獻(xiàn)綜述

    倉單質(zhì)押融資業(yè)務(wù)作為一種最主要的融資模式,受到越來越多的企業(yè)界與學(xué)術(shù)界的關(guān)注。但是,針對(duì)倉單質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)的研究還不夠深入。其中,裴炳和在倉單質(zhì)押貸款操作與風(fēng)險(xiǎn)研究中通過圖表舉例論證,倉單質(zhì)押融資的操作流程進(jìn)行分析,列舉存在的風(fēng)險(xiǎn),并提出規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)措施[1]。褚靜騉和陳玉霞在倉單質(zhì)押風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究中分別列舉了融資業(yè)務(wù)中的主要風(fēng)險(xiǎn),從不同的角度給出了防范風(fēng)險(xiǎn)的建議[2,3]。成志平在倉單質(zhì)押融資的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別研究中,從實(shí)際情況出發(fā),在整體上對(duì)倉單質(zhì)押融資業(yè)務(wù)存在的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析,將其分成市場風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)、管理風(fēng)險(xiǎn)和法律風(fēng)險(xiǎn)五類主要風(fēng)險(xiǎn)[4]。閔嘉寧通過熵權(quán)法在倉單質(zhì)押融資業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的應(yīng)用研究中出風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的原因,并且針對(duì)主要風(fēng)險(xiǎn)建立合理的指標(biāo)評(píng)價(jià)體系,采用熵權(quán)法對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)確定了科學(xué)的、客觀的權(quán)重[5]。綜上文獻(xiàn)可以發(fā)現(xiàn),針對(duì)倉單質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估模型以及相關(guān)的倉單質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系有很多種。就目前而言,在倉單質(zhì)押融資方面的研究己經(jīng)涉及到多層次、多方面以及多角度,在該項(xiàng)業(yè)務(wù)的融資模式以及風(fēng)險(xiǎn)管控方面研究較多,但是現(xiàn)有研究在具體實(shí)踐中仍然存在一些不足。大部分文獻(xiàn)主要是對(duì)單個(gè)運(yùn)作主體或具體的模式進(jìn)行定性探討,忽略了各種風(fēng)險(xiǎn)成因的耦合關(guān)聯(lián),并且在倉單質(zhì)押融資模式下定量分析整個(gè)系統(tǒng)融資風(fēng)險(xiǎn)的研究也相對(duì)缺乏。

    二、支持向量機(jī)原理及其算法

    (一)支持向量機(jī)原理

    支持向量機(jī)(Support vector Machine,SVM)是Cortes等人于1995年提出的一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法,立在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的VC維理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小理基礎(chǔ)上,在模型復(fù)雜性和學(xué)習(xí)能力之間進(jìn)行了折衷,具有較強(qiáng)的泛化能力和精確性。在小樣本、非線性及高維模式識(shí)別等方面有較大優(yōu)勢(shì),克服了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過于學(xué)習(xí)、欠學(xué)習(xí)、局部極小等問題,已成為繼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究之后機(jī)器學(xué)習(xí)理論領(lǐng)域新的熱點(diǎn)。

    (二)支持向量機(jī)算法

    支持向量機(jī)(SVM)由線性可分情況下的最優(yōu)分類面發(fā)展而來,其基本思想就是將向量映射到一個(gè)更高維的空間,建立一個(gè)具有最大間隔的超平面。在分開數(shù)據(jù)超平面的兩邊建有2個(gè)互相平行的超平面,分隔超平面使2個(gè)平行超平面的距離最大化。

    該方程應(yīng)該滿足:

    利用Lagrange優(yōu)化方法把上述最優(yōu)分類面問題轉(zhuǎn)化為對(duì)偶問題,即,其中.

    非線性問題就是利用非線性映射把原始數(shù)據(jù)變換到高維特征空間,在高維空間中設(shè)計(jì)線性SVM,尋找最優(yōu)分類面。在最優(yōu)分類面中采用適當(dāng)?shù)膬?nèi)積函數(shù),從而實(shí)現(xiàn)從非線性到線性的分類。常用的核函數(shù)有線性核函數(shù)、多項(xiàng)式核函數(shù)、Gauss徑向基核函數(shù)、Sigmoid核函數(shù)。此時(shí),決策函數(shù)變?yōu)椋?/p>

    2.將SVM由分類問題推廣至回歸問題可以得到支持向量回歸(Support Vector Regression,SVR),此時(shí)SVM的標(biāo)準(zhǔn)算法也被稱為支持向量分類(Support Vector Classification,SVC)[6]。

    支持向量回歸機(jī)的算法如下:

    (1)給定訓(xùn)練集T={(x1,y1),…,(xn,yn)}∈(R×y)n,其中xi∈Rn,yi∈y=R,i=1,…,n;

    (2)選取適當(dāng)?shù)暮撕瘮?shù)K(x,x')以及適當(dāng)?shù)木圈牛?和懲罰參數(shù)C>0;構(gòu)造并求解凸二次規(guī)劃問題計(jì)算:選取位于開區(qū)間(0,C)中的(*)的分量j或。若選到的是,則

    三、基于支持向量機(jī)的倉單質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型

    表1 倉單質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系表

    (一)倉單質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系的建立

    在倉單質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中,必須建立起一套科學(xué)、合理、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)娘L(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系。建立起一套科學(xué)、合理、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)娘L(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系是進(jìn)行倉單質(zhì)押融資評(píng)估的首要前提和關(guān)鍵條件。為了建立有效的倉單質(zhì)押融資評(píng)估指標(biāo)體系,應(yīng)遵循以下原則:(1)科學(xué)性原則,(2)可操作性原則,(3)層次性原則,(4)定性與定量相結(jié)合原則。

    近年來,很多學(xué)者從不同角度出發(fā),構(gòu)建了不同的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系。如羅瑞敏、伍雋通過融資過程的業(yè)務(wù)梳理,認(rèn)為倉單質(zhì)押融資主要面臨資信、質(zhì)押物監(jiān)管和價(jià)值評(píng)估的風(fēng)險(xiǎn)[7]。戴唯和魏瑋認(rèn)為在倉單質(zhì)押融資業(yè)務(wù)中存在融資企業(yè)和質(zhì)押貨物等五類主要風(fēng)險(xiǎn)[8]。

    筆者根據(jù)前人的研究成果和對(duì)已有文獻(xiàn)等資料的分析加上實(shí)際調(diào)研分析,在征求理論研究與生產(chǎn)領(lǐng)域?qū)<乙庖姾?,先提出初步備選指標(biāo),以倉單質(zhì)押融資業(yè)務(wù)為基礎(chǔ),將倉單質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)因素整理歸納為商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)、倉儲(chǔ)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)、融資企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)和宏觀系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)共四類一級(jí)指標(biāo)。通過對(duì)各類風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析研究,進(jìn)一步分解為二級(jí)指標(biāo)和三級(jí)指標(biāo),以此構(gòu)建了一套倉單質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估體系。

    針對(duì)上述構(gòu)建的倉單質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo),筆者設(shè)計(jì)了調(diào)查問卷,以此來判斷分析指標(biāo)的合理性,同時(shí)利用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法進(jìn)行分析。此次調(diào)查共發(fā)放調(diào)查問卷100份,收回調(diào)查問卷90份,有效問卷為80份,有效問卷回收率為80%。

    筆者利用SPSS19.0統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)問卷數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。從信度分析來看,二級(jí)項(xiàng)目的信度系數(shù)都在0.7以上,將任何一個(gè)指標(biāo)刪除后,所在分類的系數(shù)都有所下降,說明指標(biāo)體系信度較高。效度分析采用Kaiser~Meryer~Olkin(KMO)評(píng)價(jià)結(jié)構(gòu)效度,結(jié)果顯示KMO值為0.827,Bartlett的球形度檢驗(yàn)的顯著概率統(tǒng)計(jì)值為0.000,因子載荷都在0.6以上,說明指標(biāo)體系效度較高。表1為倉單質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系。

    (二)樣本數(shù)據(jù)的收集與處理

    基于保證倉儲(chǔ)上市企業(yè)數(shù)據(jù)的可獲得性和建立支持向量機(jī)模型的準(zhǔn)確性,本文選取了一家規(guī)模較大的上市倉儲(chǔ)企業(yè)。通過國泰安等數(shù)據(jù)庫以及相關(guān)資料的查詢及搜集,收集到了該企業(yè)與相關(guān)企業(yè)已經(jīng)完成的18個(gè)倉單質(zhì)押融資業(yè)務(wù)詳細(xì)資料。在倉單質(zhì)押融資評(píng)估指標(biāo)體系中,包括定性指標(biāo)和定量指標(biāo)。對(duì)于定性指標(biāo),采用專家打分法進(jìn)行量化,評(píng)分范圍為[0,1]。正向指標(biāo)取值越大、風(fēng)險(xiǎn)越大,其歸一化公式為。逆向指標(biāo)代表取值越大、風(fēng)險(xiǎn)越小,其歸一化公式為為第i個(gè)指標(biāo)的歸一化值,xi為第i個(gè)指標(biāo)的輸入樣本,xmax為第i個(gè)指標(biāo)的最大值,xmin為第i個(gè)指標(biāo)的最小值。

    通過以下專家打分法獲得樣本數(shù)據(jù)過程:(1)選擇專家。其中包括5名倉單質(zhì)押融資領(lǐng)域的大學(xué)教授、15名從事倉單質(zhì)押融資的企業(yè)管理人員和5名銀行融資風(fēng)險(xiǎn)控制部門的專職人員。(2)向?qū)<姨峁﹤}單質(zhì)押融資相關(guān)企業(yè)以及行業(yè)的背景資料,以匿名方式征詢專家意見,并對(duì)各個(gè)指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別以及每個(gè)倉單質(zhì)押融資業(yè)務(wù)整體風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行打分。(3)對(duì)專家意見進(jìn)行分析匯總,將統(tǒng)計(jì)結(jié)果反饋給專家,經(jīng)過多輪匿名征詢和意見反饋,形成最終分析結(jié)論。對(duì)每位專家的最終風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估打分表進(jìn)行處理,每一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)以及每個(gè)倉單質(zhì)押融資業(yè)務(wù)整體風(fēng)險(xiǎn)取所有專家的算術(shù)平均數(shù),得到最終倉單質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)數(shù)據(jù)表。將評(píng)價(jià)結(jié)果分為5個(gè)級(jí)別,即[可忽略風(fēng)險(xiǎn)、較低風(fēng)險(xiǎn)、中度風(fēng)險(xiǎn)、較高風(fēng)險(xiǎn)、不容許風(fēng)險(xiǎn)],對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)區(qū)間為(0,0.2]、(0.2,0.4]、(0.4,0.6]、(0.6,0.8]、(0.8,1.0]。

    具體歸一化數(shù)據(jù)如表2所示。

    (三)模型訓(xùn)練及結(jié)果

    筆者使用MATLAB軟件中的SVM功能,同時(shí)安裝LIBSVM工具箱。在MATLAB環(huán)境下能運(yùn)行LIBSVM函數(shù),對(duì)樣本數(shù)據(jù)的訓(xùn)練,得到支持向量機(jī)回歸模型。使用的版本為MATLAB~R2015b和LIBSVM~3.1~[Faruto Ultimate3.1Mcode]。

    收集的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分,前16個(gè)樣本數(shù)據(jù)作為評(píng)估模型的樣本對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練,A17和A18兩組數(shù)據(jù)為檢驗(yàn)樣本。雖然LIBSVM工具箱的參數(shù)有默認(rèn)值,但還需要選擇相應(yīng)的參數(shù)(懲罰參數(shù)C和核函數(shù)參數(shù)g)。筆者使用K~fold交叉驗(yàn)證得到最優(yōu)參數(shù)C和g,懲罰參數(shù)C取1.6211和核函數(shù)參數(shù)g=0.25。同時(shí)選用徑向基函數(shù)作為核函數(shù)訓(xùn)練模型,結(jié)果見表3。

    表2 歸一化倉單質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)數(shù)據(jù)

    表3 數(shù)據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果

    通過觀察發(fā)現(xiàn),采用支持向量機(jī)模型得到的回歸值與專家打

    四、結(jié)束語

    倉單質(zhì)押融資是我國中小企業(yè)融資的重要方式和組成部分,在我國中小企業(yè)融資領(lǐng)域占有重要的地位。但是由于近年來的市場環(huán)境等因素的不確定性,導(dǎo)致融資風(fēng)險(xiǎn)不斷加大,所以對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估顯得越來越重要。筆者首先對(duì)融資風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)研究進(jìn)行了概述;隨后,通過調(diào)查問卷構(gòu)建了一套倉單質(zhì)押風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系;最后,將基于支持向量機(jī)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法運(yùn)用到倉單質(zhì)押融資評(píng)估中,構(gòu)建了倉單質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,并進(jìn)行了實(shí)證研究。研究結(jié)果表明,基于支持向量機(jī)的倉單質(zhì)押風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,具有較高的訓(xùn)練效率和精度。同時(shí)能夠?yàn)樯虡I(yè)銀行、倉儲(chǔ)企業(yè)、融資企業(yè)提供科學(xué)的決策支持。分值幾乎吻合,相對(duì)誤差較小,證明支持向量機(jī)模型的學(xué)習(xí)效果很好,可以在倉單質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)領(lǐng)域運(yùn)用。

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