趙博宇



摘要:隨著信息技術的發展,供應鏈金融逐漸走入線上化發展的道路,這就帶來了一些新的操作方面的風險問題。針對銀行線上供應鏈金融參與主體眾多、操作風險具有多種不確定性的特點,將灰色模糊理論用于操作風險評價,建立基于熵權法和灰色層次分析法的銀行線上供應鏈金融操作風險評價模型,并結合實例檢驗了該混合模型的有效性和實用性。該模型彌補了一些主觀賦權法和對不確定性風險測度的不足,對科學、全面評價銀行線上供應鏈金融操作風險有一定借鑒意義。
關鍵詞:線上供應鏈金融 操作風險 灰色模糊理論 風險評價
一、研究背景
線上供應鏈金融,簡單來說就是金融業與基于供應鏈管理的實體產業之間,通過信息化協同合作的供應鏈金融的新趨勢和高級階段,包括電子商務交易、在線支付、交易融資和物流管理等多個環節,是復雜性金融創新產品[1]。近年來,隨著信息技術的快速發展,供應鏈金融跨界融合發展十分迅速,新型融資產品層出不窮。在此背景下,線上供應鏈金融作為新金融服務模式,因其便利性和低成本運作而悄然興起。與此同時,由于線上供應鏈金融的參與主體眾多且依靠互聯網技術進行線上操作,風險成因復雜,所以,銀行和中小企業線上操作的復雜性遠高于傳統的融資模式,導致線上供應鏈金融的操作風險比其他風險造成損失的可能性更大。因此,銀行急需運用適宜的評價方法準確、全面地評價線上供應鏈金融的操作風險,并建立有針對性的風險管理控制機制,從而降低風險損失。
已有的針對線上供應鏈金融的研究,內容上多是針對信用風險,方法上多是使用定性方法,少有針對線上供應鏈金融操作風險的定量研究。現有研究多是使用模糊評價法、層次分析法、VaR方法、BP神經網絡等方法對供應鏈金融操作風險進行測度,賦權方法涉及主觀人為因素,缺乏客觀性。并且對線上供應鏈金融操作風險評價中具備不確定性的部分,很難給予有效解決。對此,有學者嘗試使用灰色關聯分析、盲數理論等方法評估線上供應鏈金融的操作風險。
全文以銀行線上供應鏈金融的操作風險為研究目標,在歸納、總結相關文獻指標體系的基礎上,通過專家調研法對操作風險評價指標進行篩選、修改,建立一個比較科學、有效的風險評價指標體系。然后,構建熵權法與灰色系統理論相結合的操作風險評價模型,運用熵權法確定各級指標權重,運用灰色多層次評價法對銀行線上供應鏈金融操作風險進行評價。最后,根據對運算結果的分析,得出結論。
二、銀行線上供應鏈金融操作風險評價模型構建
(一)建立操作風險評價指標體系
本文根據對相關文獻[2-5]的歸納總結,結合專家綜合意見,依據全面性、科學性、針對性、可操作性的原則,構建了銀行線上供應鏈金融操作風險評價指標體系,如表1所示。
(二)確定評價指標的權重
本文邀請Z銀行從事線上供應鏈金融工作的5位專家組成專家組,對同級各指標的重要性進行打分。本文運用熵權法求各指標權重。主要分為以下五步:
1.若存在n個打分專家與m個風險評價指標,則可得初始數據矩陣:
X=(xij)m×n
其中,Xij為第j個打分專家對第i個風險指標進行打分的原始數據。
2.將初始數據矩陣X進行標準化運算,可得標準化矩陣:
Y=(yij)m×n
3.式中為第j個評價對象在第i個風險指標上的標準值:
(1)
4.依據公式(1)對標準矩陣進行計算可得第i個風險評價指標的熵值ei:
(2)
5.進而確定其權重系數Wi:
(3)
(三)灰色多層次評價模型的構建
1.組織評價專家評分。令評價專家序號為k,組織5個打分專家對操作風險評價指標進行打分。
2.確定評價樣本矩陣。由第k個評價專家對評價指標Aij給出的評分dijk,得到線上供應鏈金融操作風險評價樣本矩陣D:
(4)
3.確定評價灰類。令評價灰類序號為h,將評價灰類分為極高風險、高風險、較高風險、較低風險、低風險五類。為了描述以上灰類,需要確定評價灰類對應的白化權函數。
第1灰類為極高風險(h=1),則灰數∈[0,1,2],可得對應白化權函數為:
(5)
第2灰類為高風險(h=2),則灰數∈[0,2,4],可得對應白化權函數為:
(6)
第3灰類為較高風險(h=3),則灰數∈[0,3,6],可得對應白化權函數為:
(7)
第4灰類為較低風險(h=4),則灰數∈[0,4,8],可得對應白化權函數為:
(8)
第5灰類為低風險(h=5),則灰數∈,可得對應白化權函數為:
(9)
4.計算評價系數。對于風險評價指標Aij,屬于第h個評價灰類的評價系數為Mijh,可得:
(10)
對于評價指標Ai,屬于各個評價灰類的評價系數為Mij,可得:
(11)
5.計算評價向量及矩陣。專家組針對評價指標Aij,對第h個灰類的評價記作qijh:
(12)
則有風險評價指標Aij對各灰類的評價向量記作qij:
qij=(qij1,qij2,qij3,qij4,qij5)
進而得到風險評價指標Ai所屬指標Aij對各評價灰類的灰色評價矩陣:
(13)
6.綜合評價。對風險評價指標Aij進行綜合評價,得到的綜合評價結果記為Bi,可得:
Bi=WiQi=(bi1,bi2,bi3,bi4,bi5)(14)
由單一評價結果Bi可得Ai指標對各評價灰類的灰色評價權系數矩陣Q: