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基于供应链金融的商业银行信用风险管理研究文献综述

 2020-04-20 13:01:58  

1.目的及意义



1.1 研究背景和意义

供应链金融是在贸易融资的基础上发展起来的一种新型融资模式,以核心企业为切入点,将资金注入到相对弱势的上下游中小企业,为供应链提供金融支持,是为解决中小企业融资难题的创新金融产品。在供应链金融业务中,商业银行首先面临着信用风险。供应链金融以产业链中核心企业为切入点,借助于核心企业的实力和信誉,为供应链上经营规范、有稳定销售渠道和回款资金来源的上下游中小企业提供融资。这将无法回避中小企业因缺少抵押资产、财务报表透明度低、经营规模小所带来的信用风险,而且这也是供应链金融这一新兴业务形式所应着力应对的问题。

近几年发展起来的供应链金融获得了业界普遍认可和高度重视,体现了其巨大的经济价值。供应链金融是商业银行适应企业供应链管理的金融创新,基本业务模式实现了银行及供应链条上核心企业、上下游中小企业、第三方物流等各参与主体的多方共赢。供应链金融的持续健康发展对国民经济的发展具有举足轻重的作用。供应链金融有助于银行深化客户关系,开拓中小企业融资市场,提供业务综合发展的机会优化业务结构和盈利模式,提高行业竞争力降低银行授信业务成本和风险。对中小企业而言,银行依托核心企业支付能力和信用支持,提高了链上企业的整体信用,中小企业可以利用交易过程产生的存货、应收账款、预付账款选择合适的融资模式,有助于解决中小企业融资难问题。其他方面,供应链金融很大程度上保证了整个链条的稳定性和配套企业的快速成长,提高了“链主”一核心企业市场竞争力也为第三方物流企业等合作方创造了新的利润增长空间。尽管国内各家商业银行纷纷推出各自的供应链金融产品,但是国内商业银行在供应链金融信用风险管理方面仍然比较落后,主要表现在传统的组织架构无法完全适应供应链金融信用风险管理的需要,信用风险评估的相关数据缺乏,风险管理人员素质、观念跟不上业务发展需要等。这对于国内各家商业银行来说无疑存在着巨大的潜在风险。

供应链金融作为一个较新的概念,国内对其信用风险的理论和实际研究还比较欠缺,这增加了信用风险管理的难度。本文旨在简要介绍我国供应链金融的基础上,对供应链金融信用风险管理问题进行研究探讨,分析其存在的问题,并提出完善供应链金融业务风险管理的具体措施,因此本文对供应链金融风险管理优化设计具有较强的现实意义。

1.2 国内外研究现状

国外很早就有了供应链金融的思想和萌芽,所以对供应链金融的理论研究相对较多。国外文献将供应链金融的风险解释为供应链的“脆弱性”(vulnerability)。Peter(2001)将脆弱性分为外部和内部两种,外部脆弱性是企业内部供应链缺乏敏捷性造成的,外部脆弱性受资源和运输的复杂性、需求和预测的不确定性两因素影响。在供应链金融风险管理方面,国外已开发出多种模型对贷款的风险进行度量。在信用风险领域存在传统方法和现代方法。传统方法包括专家方法、信用评级法、信用评分法,比较著名的有5C法、5变量Z-score模型、Zeta模型及神经网络方法。现代模型主要有CreditMetrics模型、KMV模型、CreditRisk模型和Credit Portfolio View模型。这些模型主要通过企业的财务数据及市场数据对信用风险进行度量。

当前,国内专门研究供应链金融的文献并不多,早期供应链金融研究主要是从“融通仓”方面的探讨开始的。杨绍辉(2005)较早地提出了“供应链金融”概念,即银行和第三方物流服务商在供应链运作的全过程向客户提供的结算和融资服务。王婵(2006)认为供应链金融是银行从整个产业链角度开展综合授信,并由单个企业的风险管理转变为对产业链的风险管理,关键是借助核心企业的信用实力、交易的自偿性及货物流通价值,对供应链上一个企业或上下游多个企业提供的金融服务,促进供应链核心企业及其上下游配套中小企业产业链条的稳固。国内学者对供应链金融风险的少量研究主要集中在成因分析和控制措施方面,专门针对商业银行供应链金融业务中信用风险的防范和控制问题并没有详细探讨。刘长宏、王春晖和吴迪(2008)根据供应链金融和中小企业的特点,提出商业银行要以各种授信集群为平台,在核心介质与集群内中小企业之间科学地规划与分布风险控制点,分担风险,安全、快速、批量处理个案业务的系统性、标准化的中小企业授信模式,在供应链金融授信额度方面做了有益的探索。


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