B2C平台线上供应链金融的信用风险研究
这是一篇关于B2C电商平台,线上供应链金融,风险控制,Logistic模型,KMV模型的论文, 主要内容为伴随着信息技术的高速发展,大数据、区块链在互联网金融领域被广泛使用,由B2C电商平台所主导的线上供应链金融也借此得以高速发展,其主要依托于电商平台的历史交易数据,通过动态授信、加密传输,从而为产业供应链中的中小企业提供金融服务。一方面,电商平台可以利用线上供应链金融将中小企业紧紧围绕在平台附近,加强信息获取,提高竞争优势,从而提升市场占有率;另一方面,由于中小企业大多缺乏完备的财务制度以及高质量的资信水平,从传统融资渠道很难得到资金支持,而线上供应链金融可以将企业放在市场中动态授信,有效缓解中小企业的融资难问题。但是由于金融领域的复杂性,网贷、信贷、供应链金融爆雷事件时有发生,信用风险控制成为了以B2C电商平台为主导的线上供应链金融的重要课题。本文对以B2C电商平台为主导的线上供应链金融信用风险进行了研究,首先通过文献阅读确定了风险的研究思路,由风险识别、风险分析、风险评估和风险控制这四方面依次推进;随后分析了信用风险的相关理论,找出相关分析的理论基础。接下来进行具体研究,本文通过主项+债项的分类方式进行风险识别,依次对中小企业主体风险和运作模式信用风险进行综合分析,并构建信用风险指标体系,确保了风险评估的准确性;接下来运用了Logistic模型,利用在B2C电商平台进行销售的中小板块企业作为样本进行风险评估,首先通过因子分析从指标中提取9个因子作为自变量,并以企业的带息负债比作为标准,划分信用风险发生与否,随后得出影响信用风险较为显著的因素;接下来引入KMV模型的违约距离进行二次回归,参看相关指标的稳健性。最终通过实证研究得出,中小企业自身的财务状况是影响信用风险的重要因素,除此外,产业供应链的整体发展情况及紧密程度也值得关注,在不同的业务模式下,将风险下沉至每个融资项下的资产可以有效地减少信用风险;而B2C电商平台应当选取财务状况良好,行业景气、与平台联系紧密且较易控制的中小企业作为业务对象,为其提供相关服务。
互联网供应链金融信用风险识别与度量——以京东为例
这是一篇关于互联网供应链金融,信用风险,KMV模型,京东的论文, 主要内容为金融科技行业的逐渐兴起,促进了互联网与金融行业的有效结合。在我国金融扶持实体经济的政策背景下,中小企业的融资需求逐渐增强,互联网供应链金融应运而生。互联网供应链金融缓解中小企融资难、融资贵难题,并因其方便快捷的申请方式,受到广大融资企业的青睐。由于互联网供应链金融是我国近年来新兴的融资模式,相关监管法律法规和风险防控机制不完善,带来便捷的同时,风险也随之而来。因此,对互联网供应链金融信用风险的研究对整个供应链行业意义重大。本文在前人研究结果基础上,深入了解互联网供应链金融理论知识,详细分析了信用风险识别的影响因素为宏观行业环境、供应链整体信用风险和融资方违约风险,以及该行业的发展现状概况。本文主要为京东供应链金融信用风险案例分析,首先对京东供应链金融的发展进程、现状、运作模式进行介绍;其次对京东供应链金融业务信用风险识别进行分析,了解其信用风险具有非系统性、观察数据不易获得、影响范围大、突发性的特点,总结得出其信用风险主要来源为融资方违约风险、供应链整体信用风险和与上游企业之间的信息共享不充分,并由应收账款账期过长、资金来源渠道过窄、企业之间的信息失真以及宏观经济行业变动造成。再次运用KMV模型计算其信用风险违约距离,对其信用风险进行度量,实证检验了京东2014-2019年互联网供应链金融业务信用风险违约距离的大小。最终分析研究发现:互联网供应链金融信用风险的成因可分为内部原因和外部原因,内部原因包括应付账款账期太长导致的融资方违约风险和供应链整体信用风险;外部原因为宏观行业环境的变动。其中内部原因起主导作用。并从电商平台商户和电商平台两个方面提出建议,建议电商平台从拓宽资金来源渠道、加强征信体系建设、优化平台商业技术水平、加强互联网供应链金融人才培养四个方面降低互联网供应链金融信用风险。
互联网+背景下顺丰供应链金融信用风险管理研究——以农产品行业为例
这是一篇关于信用风险,互联网供应链金融,顺丰速运,KMV模型的论文, 主要内容为2017年我国首次将供应链金融作为发展战略提出。战略中强调供应链与互联网之间的相互作用,为供应链金融指明了新的发展道路。互联网与供应链金融服务的融合,在整合物流、资金流、信息流和商流的基础上,为满足链上企业的融资需求提供更多可能。中小企业的融资困境因供应链金融的出现而得到缓解,同时还为核心企业的转型升级提供了新的发展机遇。如今,供应链金融业务不再仅仅是以商业银行为主导的运营模式,而是像拥有资源积累的京东、阿里巴巴、顺丰等互联网公司也开始大肆进军供应链金融。第三方物流企业在传统供应链金融中主要扮演提供仓储物流服务以及监管货物的角色。但随着物流企业的转型升级以及综合发展,一些物流龙头企业开始涉足供应链金融,并凭借自身的行业地位、雄厚资金以及掌握供应链上下游的交易信息等优势,为链上的融资企业提供资金支持并担任核心企业的角色,逐渐替代商业银行的作用。在经营供应链金融的业务上,第三方企业或者电商平台在信息收集以及信用风险的管控上都更加具有优势。因此,对基于非商业银行开展的供应链金融模式进行研究具有一定的实际意义。论文将采取结合定性和定量的方式对文章进行描写。选取顺丰作为互联网背景下供应链金融模式及信用风险的案例分析对象。首先将国内外的文献进行研读和梳理,然后对供应链金融的相关概念进行定义并引入理论分析,结合现实阐述互联网供应链金融发展模式、优点以及风险管理现状等。其次对顺丰供应链金融进行案例分析,其中在对信用风险进行定量分析时,选取中国实体经济发展重点且融资困难的农产品行业进行研究,利用KMV模型实证分析农产品各类型企业及顺丰自身的信用风险大小,顺序从小到大依次为:顺丰<分销商<农产品供应链商。最后针对顺丰供应链金融提出具体的风险控制措施,并围绕供应链金融各个维度提出综合性建议。
互联网供应链金融信用风险识别与度量——以京东为例
这是一篇关于互联网供应链金融,信用风险,KMV模型,京东的论文, 主要内容为金融科技行业的逐渐兴起,促进了互联网与金融行业的有效结合。在我国金融扶持实体经济的政策背景下,中小企业的融资需求逐渐增强,互联网供应链金融应运而生。互联网供应链金融缓解中小企融资难、融资贵难题,并因其方便快捷的申请方式,受到广大融资企业的青睐。由于互联网供应链金融是我国近年来新兴的融资模式,相关监管法律法规和风险防控机制不完善,带来便捷的同时,风险也随之而来。因此,对互联网供应链金融信用风险的研究对整个供应链行业意义重大。本文在前人研究结果基础上,深入了解互联网供应链金融理论知识,详细分析了信用风险识别的影响因素为宏观行业环境、供应链整体信用风险和融资方违约风险,以及该行业的发展现状概况。本文主要为京东供应链金融信用风险案例分析,首先对京东供应链金融的发展进程、现状、运作模式进行介绍;其次对京东供应链金融业务信用风险识别进行分析,了解其信用风险具有非系统性、观察数据不易获得、影响范围大、突发性的特点,总结得出其信用风险主要来源为融资方违约风险、供应链整体信用风险和与上游企业之间的信息共享不充分,并由应收账款账期过长、资金来源渠道过窄、企业之间的信息失真以及宏观经济行业变动造成。再次运用KMV模型计算其信用风险违约距离,对其信用风险进行度量,实证检验了京东2014-2019年互联网供应链金融业务信用风险违约距离的大小。最终分析研究发现:互联网供应链金融信用风险的成因可分为内部原因和外部原因,内部原因包括应付账款账期太长导致的融资方违约风险和供应链整体信用风险;外部原因为宏观行业环境的变动。其中内部原因起主导作用。并从电商平台商户和电商平台两个方面提出建议,建议电商平台从拓宽资金来源渠道、加强征信体系建设、优化平台商业技术水平、加强互联网供应链金融人才培养四个方面降低互联网供应链金融信用风险。
消费金融资产证券化信用风险研究——以捷信消费金融公司为例
这是一篇关于捷信消费金融,资产证券化,信用风险,KMV模型的论文, 主要内容为近年来,随着国家整体经济实力的增长和居民与日俱增的生活水平,受2020年新冠疫情的冲击,居民的消费观念正在从保守型向积极型不断转变,消费作为拉动经济的一驾马车,在当前已逐渐取代投资和出口这两架马车成为拉动经济增长的首要因素。消费金融凝结“消费”和“金融”两者之力,更贴合国家当前强调的国内循环:注重消费。消费金融作为居民消费的助推器和金融科技的试验田,能够发挥出应有的促进实体经济发展的必要性。当前我国消费金融行业的参与主体丰富多样,主要有:商业银行、消费金融公司、汽车金融公司等持牌消费金融机构;电商平台、互联网公司、金融科技公司等非持牌消费机构。在之前消费金融一直被网络小贷比下去,伴随着2020年《网络小额贷款业务管理暂行办法(征求意见稿)》的出台,网络小贷监管从严,多数小贷公司只能在注册地进行业务的开展,消费金融也凭此迎来发展的大好时机,尤其对于拥有消费金融牌照的公司而言更是机会,因为消金牌照的申请门槛高,审查标准严格。但是持牌类消费金融公司成立的一大要求就是不允许吸收公众的存款,这个限制一出台就会致使持牌消费金融机构在扩展公司规模时,缺少了多种渠道的资金来源,不利于企业乃至整个行业的高质量发展。因此众多持牌类消金公司选择发行资产支持证券来解决融资难这一“卡脖子”问题。2021年我国消费金融行业一共发行了179支资产证券化产品,发行总金额达到2015.79亿元,其中持牌类消金公司发行产品总金额占比达到6.43%。但也应当看到不同的持牌类消金公司在风险控制和信用管理上有着能力的差别,所以最终发行的资产支持证券也面临着高低不同的信用风险,还有近几年国内资本市场尤其是P2P频频爆雷,还有现金贷问题日益突出,这些事件均与信用风险相关,所以在当前的这样社会大情境下,对消费金融资产支持证券这类产品开展评估信用风险的活动是有实际意义的,同时还要探究信用风险的影响因素,以期能促进消费金融资产证券化的健康发展。捷信消费金融公司在持牌类消费金融行业有着重要地位,它是四家最初开展试点消费金融工作中的一家,从伴随着开业时限满足发行资产支持证券的要求后,它在2016年发行了第一支资产支持证券,截至2021年,目前总计发行了19支资产证券化产品,居于持牌类消金公司发行数量之首,且无违约记录。因此文章以捷信消费金融有限公司发行的19支资产证券化产品为对象,研究其信用风险和影响信用风险的因素。文章具体使用违约距离DD来衡量信用风险的大小。首先介绍捷信消费金融资产证券化的整体情况,研究产品的交易结构和发行相关要素,对可能出现的信用风险点进行分析;其次使用修正的KMV模型计算出这19支资产证券化产品的违约距离DD,做量化处理;最后分析影响这19支资产证券化产品信用风险的因素,对这些因素进行多元线性回归,以此判断具体的影响水平。文章主要分为五个部分,具体安排如下:第一部分,从“为什么”角度进行阐述,介绍当前消费金融的研究大背景,选持牌类消费金融公司进行研究的重要意义,对整篇论文指明一个方向性的线路;第二部分,梳理并分析了国内外学者的研究,主要包括消费金融及资产证券化、消费金融资产证券化信用风险和KMV模型和信用风险;第三部分,分析捷信消费金融资产证券化的信用风险,从全行业角度出发,从大到小分析,总结出信用风险多存在于借款人、原始权益人和其他交易对手之中;第四部分,实证分析,先阐明数据选取的必要性,之后使用修正的KMV模型计算出捷信消费金融公司和对照组:其余7家消费金融公司,共计发行的38支资产支持证券的违约距离DD,分析原始资产池的相关要素,对影响违约距离的因素作出假设,再进行多元线性回归来验证影响关系,结果表明:无论是捷信消费金融还是对照组发行的资产证券化产品,这两者受加权平均贷款年利率、加权平均贷款期限的影响较为显著,当原始资产池中贷款利率提高时,就会减小违约距离DD,结果是信用风险的增加;当加权平均贷款合同期限增长时,则会增加违约距离DD,随之产生的信用风险便会降低;第五部分,对全文进行总结,结合所得到的结论提出对策建议:提高原始权益人运营产品能力;增强借款人的金融素养;加强对其他交易对手的监管。
城投债违约风险测度与预警——基于KMV和BP模型
这是一篇关于城投债,风险预警,神经网络,KMV模型的论文, 主要内容为1994年分税制改革后城投债成为拉动地方经济增长的主要融资工具,有效缓解了城市日益增长的发展需求与地方政府财政收入不充足之间的矛盾。但随着中国实体经济部门宏观杠杆率的走高、地方政府债务压力的加大和城投平台违约事件的频发,城投行业长期累积的债务风险面临着加速暴露。本文通过科学测度和预警城投债违约风险,设计风险管控的基本实践流程,对于资本市场投资者、资产管理机构、监管机构等市场各方参与者而言都具有重要意义。本文结合使用KMV模型和BP神经网络模型构建城投债违约风险预警模型,以区域经济实力、发行主体财务状况、发行特征3个维度22个指标搭建城投债违约风险评价体系,识别提炼我国城投债违约风险的关键影响因素,考察分析各维度特征以及异质性表现。最后基于预警结果,以案例形式评估模型预警效果,分析高风险债券的特征,进一步检验模型的准确度。本文通过对6675支债券14万条以上研究样本进行实证检验后发现,债券发行主体财务状况是在评价同一地区城投债违约风险时最具参考价值的维度;同省份不同城市的城投债违约风险水平因区域风险冲击而趋同;城投债因所处地理区位和发行主体所属行业的不同,风险特征具有显著差异。本文的研究结论有助于投资者建立风险预警机制,有效防范城投债的违约风险;有助于融资平台控制自身债务情况,实现债务规模的可持续增长;有助于监管方识别各区域城投债风险点,防范化解系统性金融风险。
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