为解决中小企业融资难问题，存货质押融资模式作为物流金融的一种运作模式，越来越多地应用于各金融机构、贷款企业和物流企业，成为新兴的物流金融领域中最为重要的形式之一.然而，从现有理论和实务研究来看，存货质押融资业务的风险管理一直是制约其发展的关键，其中价格风险更是其中的重要影响因素.在存货质押融资业务的应用与发展中，质押物的价值会受市场环境各种因素的影响而产生不确定的变动，价格风险的衡量和控制尤其重要.近年随着我国钢铁业产能过剩及经济周期的影响，钢材市场的价格波动加剧，直接加大了融资风险.因此，钢材市场价格风险分析和控制成为存货质押融资发展的重要前提，正确分析和度量钢材市场价格波动带来的风险，进而对风险进行有效的管理尤为重要.

以存货为质押物的融资业务中，风险控制的核心是融资决策及质押物价值评估问题.Wright^[1]认为物流金融的存货价值及监控是开展该项业务的重点环节，准确评估存货价值及实施严格监管面临很大的困难和很高的成本，因此提出引入3PL的建议.Holdren等^[2]指出企业经营成本与存货管理模式之间存在关联，依据存货类型，可以分析存货融资的风险和收益.Zhang等^[3]研究了存货质押融资业务中风险指标选择与计量，第一次将资产质押融资推广到企业运营决策中.Catanach等^[4]分析了存货质押融资与传统融资模式的异同，并提出贸易融资业务的概念分析模型.Mann^[5]以存货担保方式为例，探讨了参与者的成本和利益变化.MacDonald^[6]分析了存货质押及数据模拟的研究进展.Neville^[7]分析了存货质押融资中风险估值问题，并提出具体的操作建议.李毅学^[8]从金融系统论角度，提出识别物流金融风险的技术框架，从风险来源、风险控制出发，给出了详细的风险分类，对深入分析物流金融风险提供了帮助.

随着风险控制及风险价值测评技术的发展，何娟等^[9]从供应链融资角度，研究了钢材贸易中质押率设定的风险价值(value at risk,VaR)方法.李毅学等^[10]针对物流金融的风险控制问题，分析了周期性存货质押融资面临的主要风险指标，依据报童模型研究质押率的确定，并从下侧风险控制角度出发，讨论了融资企业和物流企业的动态博弈过程，指出融资企业的初始质押率和再订购决策共同影响物流企业的最优决策.袁光珮^[11]从物流金融主体之间的合作角度，基于链条中三方参与主体之间的制约关系，构建了以各方利润为权重的总体目标函数，讨论了联合最优决策问题.于辉等^[12]针对供应链节点企业，提出了“先票后货”模式下收益驱动型供应链金融模型，研究了生产商的订单能力和融资决策.

近年作为风险计量方法的VaR技术在风险管理领域得到广泛的应用.但对钢材市场存货质押融资业务的价格风险问题，一直采用基于经验值法的风险率与效率损失率方法，无法准确度量质押率与钢材价格风险问题.本文针对我国钢材市场的价格波动，选取螺纹钢(HRB400,φ20mm)现货价格为样本数据，运用历史模拟法计算VaR，通过质押率的最优设计，实现存货质押融资业务中价格风险的有效控制.

历史模拟法是一种非参数的全值估计方法，不需假设特定的统计分布，利用分位数给出一定置信水平下的VaR估计，可以较好地处理非正态分布.历史模拟法的计算步骤如下.

① 设质押物价值历史数据P_i ，(i=1，2，…,n).

②计算价值变动率R_i：

③将质押物价值变动率排序，假设置信水平为c,找出左侧1-c临界变动率R_m.

④计算VaR值，即

Kupiec假设置信水平为c，n次试验中失败次数为m，则失败率P=m／n.在零假设为P=P^*条件下，对VaR模型准确性的评估就转化为检验失败率P是否显著不同于P^*.由二项式分布可知，失败率发生的概率为

采用似然比率LR检验，统计量LR服从自由度为1的χ²分布：

非拒绝区间为

根据VaR的定义，可质押物价值表示为

质押率的有效性由融资的效率及效果两部分组成，参照文献^[9]，运用风险率及效率损失率衡量贷款期质押率设定的合理性.其中，风险率r是指贷款到期时，质押物的市场价值低于所需偿还贷款本金的比例：

效率损失率e是指贷款到期时，质押物的价值超过所需偿还贷款本金的比例：

可以看出，质押率与效率损失率成反比，质押率越低，贷款的效率越高，有利于解决企业融资难问题；质押率与风险率成正比，质押率越高，贷款的风险越大.质押率的选择存在效益背反的现象，因此，应选择合适的质押率，使得金融机构与融资企业实现整体效益最优.

根据西本新干线提供的螺纹钢(HRB400,φ20mm)的价格数据，选取2008-01-02—2012- 12-31五年期间，计1240个样本数据.结合银行操作实务，从产品期限和风险持有期限看，存货质押融资业务贷款期限在一年以内，本文贷款期长度分设为3，6，9和12个月.

1)以经验值70 % 的质押率，分别计算样本数据4种还款周期的风险率和效率损失率如表 1所示：贷款期为9个月时风险率达到最大值60.09 % ，均值达到32.01 % ，不同贷款周期的风险率为100 % 的比例大于0，可见，经验值70 % 下的风险会一直存在，对存货质押的风险控制产生了很大的困难；贷款期为12个月时效率损失率达到最大值69.20 % ，均值在贷款期为3个月时达到最大值29.59 % ，表明经验值70 % 下的效率损失变化很大，存在着较大的效率损失，对存货质押的风险控制产生较大影响.

表1

Table 1

表1(Table 1)

表1 不同贷款期螺纹钢价格风险率r和效率损失率(r/e) Table 1 Risk rate and efficiency loss rate (r/e) of rebar price in different loan periods % 贷款期/月 均值 方差 标准差 最大值 最小值 r< 0的周期 3 30.29/29.59 0.63/1.29 7.96/11.37 56.96/62.76 7.07/-8.52 0 6 31.37/28.01 1.09/2.23 10.43/14.95 57.09/62.26 7.42/-8.70 0 9 32.01/27.13 1.55/3.17 12.47/17.82 60.09/60.03 8.98/-12.98 0 12 31.23/28.24 2.09/4.27 14.48/20.68 58.03/69.20 2.56/-10.04 0

表1 不同贷款期螺纹钢价格风险率r和效率损失率(r/e) Table 1 Risk rate and efficiency loss rate (r/e) of rebar price in different loan periods

2)采用历史模拟法计算VaR均值见表 2.

表2

Table 2

表2(Table 2)

表2 VaR均值表 Table 2 Mean value of VaR 历史天数 置信度c/ % 3个月 6个月 9个月 12个月 90 471.2545 409.4865 380.3642 383.5999 150 95 548.4187 494.2855 470.2870 469.8382 99 646.6422 593.7529 560.4825 589.0751 90 492.3389 447.9560 461.9859 528.9222 300 95 614.0457 561.9329 579.8362 653.1705 99 774.9949 747.0332 761.6394 849.3264

表2 VaR均值表 Table 2 Mean value of VaR

表 3给出了不同样本下回顾测试接受原假设的区间和比例，表 4给出了回顾测试结果.在对VaR值的检验中，只有在贷款期长度为3个月，历史数据长度为300天，置信度分别为90 % ，95 % ，99 % 三种情况通过了回顾测试，其余情况的VaR值都不能通过回顾测试，且都属于风险过高.

表3

Table 3

表3(Table 3)

表3 回顾测试接受原假设的区间和比例 Table 3 Section/proportion of original hypothesis accepted by back testing 置信度c 90 % 95 % 99 % 概率1-c 0.10 0.05 0.01 接受区间 1000天 [82,119]/[8.2 % ,11.9 % ] [36,66]/[3.6 % ,6.6 % ] [3,20]/[0.3 % ,2 % ] 900天 [73,108]/[8.1 % ,12 % ] [32,60]/[3.5 % ,6.6 % ] [3,18]/[0.33 % ,2 % ] 700天 [55,86]/[7.8 % ,12.3 % ] [23,48]/[3.3 % ,6.8 % ] [2,15]/[0.28 % ,2.1 % ] 500天 [38,63]/[7.6 % ,12.6 % ] [15,36]/[3 % ,7.2 % ] [1,12]/[0.2 % ,2.4 % ] 400天 [29,52]/[7.3 % ,13 % ] [12,30]/[3 % ,7.5 % ] [1,10]/[0.25 % ,2.5 % ]

表3 回顾测试接受原假设的区间和比例 Table 3 Section/proportion of original hypothesis accepted by back testing

表4

Table 4

表4(Table 4)

表4 回顾测试结果 Table 4 Results of back testing 置信度/历史天数 3个月/6个月/9个月/12个月 超出个数 样本总数 比例/ % 90 % /150 154/196/180/177 15.40/20.29/19.96/21.12 95 % /150 127/119/138/119 1000/966/902/838 12.70/12.32/15.30/14.20 99 % /150 45/93/101/47 4.50/9.63/11.20/5.61 90 % /300 98/152/107/161 11.16/18.60/14.25/23.40 95 % /300 40/84/73/113 878/817/751/688 4.56/10.28/9.72/16.42 99 % /300 8/50/56/69 0.91/6.12/7.46/10.03

表4 回顾测试结果 Table 4 Results of back testing

考虑到贷款期3个月，历史天数300天，置信度分别为90 % ，95 % ，99 % 三种情况下通过了回测检验，因此根据这三种情况下各周期螺纹钢现货价格VaR值来计算质押率、风险率和效率损失率，并与同期采用经验值70 % 的质押率所计算的风险率、效率损失率进行对比分析，从而衡量用两种方法计算质押率的优劣，结果见图 1、图 2和表 5.可以看出，用历史模拟法计算得到的质押率能够更有效地降低风险率和效率损失.

图 1(Figure 1)

Fig. 1

图1 采用历史模拟法和经验值法计算得到的风险率 Fig. 1 Risk rate calculated by historical simulation method and empirical value

图 2(Figure 2)

Fig. 2

图2 采用历史模拟法和经验值法计算得到的效率损失率 Fig. 2 Efficiency loss rate calculated by historical simulation method and empirical value

表5

Table 5

表5(Table 5)

表5 采用历史模拟法和经验值法得到的风险率和效率损失率(r/e)主要统计指标 Table 5 Statistical indices of risk rate and efficiency loss rate (r/e) based on historical simulation method and empirical value % 置信度 均值 最大值 最小值 方差 标准差 90 11.166/7.812 42.069/55.813 -6.667/-12.054 0.847/1.742 9.204/13.197 95 13.993/10.574 44.700/59.079 -3.266/-10.772 0.795/1.855 8.914/13.621 99 17.759/12.244 47.925/61.085 2.967/-10.238 0.753/2.073 8.676/14.399 经验值法 29.328/30.960 43.636/62.759 7.069/10.519 0.362/0.738 6.014/8.592

表5 采用历史模拟法和经验值法得到的风险率和效率损失率(r/e)主要统计指标 Table 5 Statistical indices of risk rate and efficiency loss rate (r/e) based on historical simulation method and empirical value

图 1表明，历史模拟法计算得到的三种情况下的风险率明显低于采用经验值时风险率的水平.从表 5可看出，采用历史模拟法得到的风险值低于经验值的风险值约12~18个百分点，风险率均值在数值上有明显降低，说明在统计意义上历史模拟法的运用可以有效规避风险.

图 2表明，历史模拟法计算的三种情况下的效率损失率明显低于采用经验值时效率损失率的水平.从表 5可看出，用历史模拟法比用经验值方法得到的效率损失率均值低约19~23个百分点，三种置信度条件下效率损失率均值都比经验值法有明显减小，说明存货质押融资的效率得到提高.

1) 历史模拟法适合短期限的存货质押融资贷款.

2) 样本期间长度的选择对历史模拟法计算结果的优劣有一定影响.

3) 根据通过检验的VaR值来设定质押率，不仅能有效规避风险，而且可以提高存货融资的效率.