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基于多期视角的供应链金融价格风险测度与贷款组合优化策略研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在经济全球化和数字化快速发展的背景下，供应链金融作为一种创新的金融模式，在现代经济体系中扮演着愈发关键的角色。供应链金融打破了传统金融仅关注单一企业的局限，以核心企业为依托，将资金注入处于相对弱势的上下游中小企业，贯通了供应链中的信息流、物流和资金流，实现了整个供应链条的资金优化配置，有力推动了实体经济的发展。

供应链金融具有诸多显著优势。它能够有效缓解中小企业融资难、融资贵的困境，为中小企业提供更多元化的融资渠道，帮助它们获取运营和发展所需的资金，从而提升中小企业在供应链中的竞争力和生存能力。供应链金融基于供应链的真实贸易背景，通过对交易数据、物流信息等多维度数据的整合与分析，金融机构可以更准确地评估企业的信用状况和风险水平，实现风险的有效控制和分散，进而降低整个供应链的风险水平。供应链金融还能增强供应链各环节企业之间的协同合作关系，提升供应链的整体稳定性和竞争力，促进供应链各参与方实现互利共赢，提高供应链的运作效率，保障供应链的顺畅运行。

价格风险是供应链金融面临的主要风险之一。市场环境复杂多变，原材料价格波动、汇率和利率变动等因素，都可能引发供应链金融中的价格风险。以原材料价格波动为例，若企业生产所需的原材料价格突然大幅上涨，对于采用存货质押融资的企业而言，其质押物价值可能在短期内下降，导致金融机构面临质押物价值不足的风险；若原材料价格持续下跌，企业的生产成本虽可能降低，但产品销售价格也可能随之下降，进而影响企业的还款能力，使金融机构面临贷款违约风险。汇率和利率的变动也会对供应链金融产生重要影响。当汇率波动时，从事国际贸易的企业在结算时可能面临汇兑损失，这会直接影响企业的利润和资金流，增加企业违约的可能性；利率的升降会改变企业的融资成本，若利率上升，企业的贷款利息支出增加，偿债压力增大，若企业无法承受，就可能出现违约情况，给金融机构带来损失。价格风险的存在，严重影响了供应链金融的稳定性和可持续发展。

研究供应链金融多期价格风险测度与贷款组合优化，具有重要的理论和实践意义。从理论层面来看，当前供应链金融风险研究多聚焦于单一风险因素或短期风险，对多期价格风险的系统性研究尚显不足。本研究致力于构建科学合理的多期价格风险测度模型，深入探究多期价格风险的形成机制和传导路径，这将进一步丰富和完善供应链金融风险理论体系，为后续相关研究提供新的思路和方法。通过研究贷款组合优化，能够将风险测度结果与金融机构的贷款决策相结合，为金融机构制定科学的贷款策略提供理论依据，推动金融风险管理理论在供应链金融领域的深入应用和发展。

在实践中，准确测度多期价格风险，有助于金融机构更精准地评估供应链金融业务中的潜在风险，提前做好风险预警和防范措施。通过优化贷款组合，金融机构可以在控制风险的前提下，实现收益最大化，提高资金使用效率，增强自身在市场中的竞争力。对于供应链上的企业来说，金融机构风险管控能力的提升，意味着企业能够获得更稳定、更优质的金融服务，这有利于企业合理安排生产经营活动，降低融资成本，促进企业的健康发展。从宏观经济角度来看，供应链金融的稳定发展有助于增强整个产业链的韧性和竞争力，推动实体经济的繁荣，促进经济的稳定增长。

1.2国内外研究现状

随着供应链金融的快速发展，国内外学者围绕供应链金融风险测度与贷款组合优化展开了广泛研究，在价格风险测度方法和贷款组合优化策略方面取得了一定成果。

在供应链金融价格风险测度方法研究上，国外学者起步较早。Jorion提出风险价值（VaR）模型，通过对资产价格波动的统计分析，计算在一定置信水平下，资产组合在未来特定时期内可能遭受的最大损失。该模型在金融风险测度领域得到广泛应用，为供应链金融价格风险测度提供了重要思路。Alexander等学者在此基础上进行拓展，将VaR模型应用于供应链金融中质押物价格风险的测度，通过对历史价格数据的分析，评估质押物价格波动对金融机构风险的影响。然而，VaR模型存在一定局限性，它无法准确衡量极端情况下的风险损失，且对资产收益率的分布假设较为严格。

为克服VaR模型的不足，Artzner等学者提出条件风险价值（CVaR）模型，该模型考虑了损失超过VaR值后的平均损失，能更全面地反映极端风险情况。在供应链金融中，CVaR模型可用于评估质押物组合在极端市场条件下的价格风险，帮助金融机构更好地制定风险应对策略。Embrechts等学者研究发现，Copula函数能够有效刻画金融资产之间的非线性相关关系，将Copula函数与CVaR模型相结合，可更准确地测度供应链金融中多种质押物组合的价格风险，考虑到不同质押物价格波动之间的相互影响。

国内学者在借鉴国外研究成果