供应链融资定价影响因素分析及实证研究——以白酒保兑仓业务为例

摘要

随着全球经济越来越朝着分工合作的趋势发展，竞争不再仅仅是企业与企业之间的竞争，而是产业链与产业链之间的竞争，因此同一条供应链上上下游企业之间的合作协调显得至关重要。但是对于链上的中小企业而言，很难从金融机构获得融资，经营中的流动资金缺口较大。而我国商业银行在面对利率市场化和银行间竞争的压力之下，信贷技术上积极寻求突破，基于供应链的特点，各家商业银行都推出了自己的供应链融资品牌，围绕着链上核心企业，在风险可控的前提下，为中小企业提供融资服务，不仅解决了中小企业融资难的问题，同时也提升了银行的效益。在供应链融资中商业银行的定价问题决定了供应链和银行的收益，所以本文关于供应链融资定价影响因素的研究具有较强的实际意义。
　　本文的研究对象是供应链融资业务中的保兑仓融资定价问题，样本数据选择了A股13家上市白酒成品生产企业。主要基于以下的考虑:白酒行业中下游分销商以预付款形式提货的比重较大，分销商的流动资金需求大，适合于开展保兑仓融资业务。本文以某个行业的供应链金融子产品为研究切入点，对于商业的实务操作更具指导意义，更希望借此为以后其他供应链金融产品定价问题的研究做些铺垫。
　　本文首先阐述了供应链金融的概念，并且介绍了供应链金融产品的分类，即存货类融资、预付款类融资以及应收账款类融资。其次，总结了我国商业银行供应链金融业务开展的现状、存在的问题以及在白酒行业开展供应链金融业务存在的机会和策略。再次，通过建立双寡头博弈模型分析了影响保兑仓融资定价的关键因素即核心酒厂的违约率以及成品白酒的质押损失率。最后，重点讨论了核心酒厂违约率的测算问题。通过比较传统的统计模型、专家评价模型和量化模型发现，KMV模型对于上市白酒企业的违约率测算具有较强的适用性。以13家白酒上市企业在2013年的股票交易数据为样本，测算出他们的预期违约概率。然后，又基于传统的统计模型理念，简单选取了三个财务比率构建了三维坐标系，发现13家上市企业违约概率的大小分布与KMV模型测算结果的排序大体上是比较一致的。虽然这说明了传统的统计模型方法是具有可行性的，但是本文认为KMV模型的测算剔除了主观因素的影响，并且包含了市场对于上市公司未来的预期因素。所以对于违约率测算模型的选取是合适的。

目录

摘要

第一章 引言

第一节 本文的研究背景及意义

一 研究背景

二 研究意义

第二节 文献综述

一 供应链金融的文献综述

二 贷款定价的文献综述

三 商业银行信用风险管理的文献综述

第三节 本文的研究框架

第四节 本文创新和不足之处

第二章 供应链金融

第一节 供应链金融概念及其产生

一 供应链金融概念

二 供应链金融的产生

三 供应链金融在国内兴起的原因

第二节 供应链金融的分类

一 预付账款融资

二 存货融资

三 应收账款融资

第三章 我国供应链金融业务开展现状

第一节 国内供应链金融业务现状

第二节 国内供应链金融存在的问题

一 定价过高

二 产品规模小，限定在某些产业中

三 产品开发初创期面对的操作风险比较大

第四章 白酒行业供应链金融业务存在的机会、现状及策略

第一节 白酒行业供应链金融业务中的机会

第二节 白酒行业供应链金融业务现状

第三节 商业银行开展白酒供应链金融业务的策略

一 核心企业的选择

二 上下游中小企业的选择

三 业务风险—以保兑仓为例

第五章 供应链融资的定价影响因素分析

第一节 建模思路

第二节 建模过程

一 模型假设

二 资金融通双方stackelberg博弈均衡下的收益及定价

第三节 模型结论

第六章 违约概率的测算

第一节 违约率测算的相关理论模型

第二节 KMV模型在白酒上市公司信用风险度量中的具体应用

一 KMV模型构建

二 数据选取

三 模型数据代入的结果及分析

四 关于违约损失率的思考

第七章 全文结论及未来展望

第一节 结论

第二节 未来展望

参考文献

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