需求随机时的存货质押贷款质押率决策研究，本文主要内容关键词为：存货论文,贷款论文,需求论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
1 引言
近些年来，国内外的众多金融机构，如花旗银行、法国巴黎银行、招商银行等，开始与仓储及物流企业合作推出了存货质押融资服务。在该项服务中，企业将其拥有的存货作为担保，向资金提供方出质，同时将质物转交给具有合法保管动产资格的物流企业(中介方)进行保管，以获得贷款(李毅学等，2007)[1]。存货质押融资在缓解企业资金不足的同时，也为银行、物流企业提供了新的利润增长点，是我国物流业与金融业共同关注的新兴领域。
在存货质押融资业务中，一个重要的理论和实践问题是如何确定质押率，即贷款本金与质押存货价值的比率。目前学术界对这一问题的研究多以定性分析为主，相关的定量研究较少。其中，Jokivuolle和Peura(2003)遵循Merton的结构化方法研究了贷款损失与质押率之间的关系[2]；Cossin和Huang(2003)将企业的违约概率设为外生变量，得到了与银行风险承受能力相一致的质押率[3]；Buzacott和Zhang(2004)从企业的角度研究基于资产的融资，将银行风险管理和企业库存管理相结合，分析了利率和质押率的选择及其对银行和企业盈利率的影响[4]。在供应链与金融的交叉领域，代表性的研究包括：Berling和Rosling(2005)研究了价格波动导致的财务风险对库存决策的影响[5]；Xu & Birge(2006)则分析了市场需求不确定时最优的生产与财务联合决策[6]；Gupta和Wang(2009)研究了考虑企业间的商业信用时，企业的最优库存决策问题[7]；Babich(2010)则分析了供应商存在财务风险时，制造商如何确定最优的订购和财务支持策略[8]。
国内学术界对存货质押融资业务进行了较多的研究，李毅学等(2007)在产品价格随机波动且违约风险外生条件下，分析了下侧风险规避的银行的最优质押率决策[1]；李毅学等(2007)分析了违约风险为重随机分布时的质押率问题[9]；于萍(2007)考虑抵押物价格风险和流动性风险，在违约概率内生假设下，同时求解使信贷人期望利率最大化的利率和质押率两个变量[10]；齐二石等(2008)以贷款企业为研究对象，分析了如何对同一贷款企业质押的所有商品确定统一质押率[11]。此外，朱文贵等(2007)对存货质押融资中的服务定价问题进行了分析[12]。
上述研究将存货的价格波动风险视为质押业务的主要风险，分析此时的最优质押率决策，而较少考虑存货的需求不确定性所导致的风险。实际上，当仅仅考虑价格波动导致的风险问题时，存货质押融资与其他有价证券质押融资并无实质的差别，其不同点更多地体现在质押物价格波动的方式和规律上。而在存货质押融资业务中，用于质押的存货最终是要通过市场销售出去，市场对存货需求的大小将决定着这些存货的价值。
鉴于此，本文研究需求波动导致的风险对存货质押率决策的影响，具体研究当质押存货在质押期末面临随机需求时，银行的最优融资质押率决策。同时，考虑到实践中贷款企业多将质押的资金用于进一步的追加存货，即质押率也影响到贷款企业的运营决策，因此本文进一步研究了当银行的质押率决策影响贷款企业的库存决策时，银行如何确定最优的质押率。
2 风险中性时的存货质押率研究
本文的主要符号及其含义如表1所示。
从(6)可以看出，随着质押期限T的增加，最优的质押率也随之降低。原因在于当单位时间的质押贷款利息固定时，质押期限越长，制造商应归还的本息和越大，而制造商的期望收入不变，因此违约的概率增加，为此银行需要降低质押率以应对这一风险。
此外，质押率可进一步表述为
3 不同风险偏好下的质押率
实践中，风险中性即期望收益最大化往往并不能解释企业的行为，尤其是将风险控制与管理作为立行之本的银行，其对风险总是设法规避的并希望能够权衡期望利润和风险以避免造成大的损失。因此，下文进一步分析银行在不同风险偏好下的最优质押率，并与风险中性时的质押率进行比较，明确风险偏好因素对质押率的影响。
3.1 基于均值方差模型的最优质押率
Markowitz(1952)提出的均值—方差分析方法(Mean-Variance)为风险—收益问题提供了完整的计量分析框架，在金融投资领域得到了广泛的应用[13]。近年来在运营管理领域的学者也开始利用均值—方差方法分析传统的库存理论，Chen和Fedegruen(2000)采用均值方差的方法分析了报童模型和一些标准的无限时段的库存模型，结论表明此时的库存订货量要低于风险中性时的订货量[14]；Martínez-de-Albéniz和Simchi-Levi(2000)利用均值—方差模型分析了供应商的长期采购合同选择问题[15]。借鉴上述文献，假设银行的效用函数为：
证毕。
上述期望效用的表达形式较为复杂，难以确定其凹凸性。考虑到质押率的取值范围为[0，λ*]，因此可以采用一维搜索的方法求得，本文的数值算例部分即采用一维搜索的方法求出了具体取值。
3.2 损失规避时的最优质押率
在描述银行的风险态度时，M—V模型假设银行为风险规避的经济主体，然而前景理论(prospect theory)表明经济行为主体往往对收益的增加是风险规避，而对收益的损失是风险偏好的[16]，经济人的这种行为被称为“损失规避”(loss aversion)。Schweitzer和Cachon(2000)分析了损失规避时的报童模型，结论表明损失规避的企业，其最优采购量低于风险中性时的采购量[17]；Wang和Scott(2007)进一步分析了损失规避对供应链协调的影响[18]；沈厚才等(2004)则分析了损失规避时的定制件采购问题[19]。借鉴上述文献，令
在(28)式中，第一种情况表明制造商通过融资而获得的资金量可以保证企业将库存增加到最优批量q*。而在第二种情况下，制造商获得融资后仍旧不能保证企业将库存提升到q*。
对于银行而言，由于需求的随机性，当终端需求满足如下条件时，贷款企业的销售收入与期末库存的价值之和将小于应支付的本息和。
容易得期望利润的一阶导数：
6 结语
本文研究了需求随机波动时存货质押融资业务中质押率的决策问题，在存货需求服从一般分布的假设下，分析了具有不同风险偏好的银行的最优存货质押率。文章同时还分析了当贷款企业将质押获得的资金用于生产或追加存货时，银行如何确定最优的质押率。
本文的结论表明，在风险中性的假设条件下，银行的最优质押率与质押期限和质押数量密切相关，其中质押期限越长，质押率越低；质押数量越多质押率也越低。当银行为风险规避和损失规避时，最优的质押率低于风险中性时的质押率。当贷款企业将质押所得资金用于追加存货时，质押率低于不考虑这一决策时的值。需要指出的是上述结论均基于这样的假设：当制造商的期末销售所得和剩余库存价值之和低于应付的本息和时贷款企业即违约。这一假设较为符合实际，实践中通过质押融资服务获得贷款的企业往往面临着较为紧张的资金状况，因此一旦出现上述情况企业违约的概率会非常大。
进一步的研究可以分析产品需求随机且价格波动时的质押率问题，同时存货质押融资的利息费用问题也值得进一步的深入研究。
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