存货质押融资风险论文-精品文档.docx

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1、存货质押融资风险论文一、基础知识一模糊语言评估标度由于需要评估的指标多数为定性的，受制于人类思维的模糊性及专业知识水平等客观因素的制约，难以用准确数去量化，通过模糊语言来刻画评估指标则显得更切合实际。二确定属性权重设m个决策者对n个指标的重要性展开评估，采用模糊语言区间数进行刻画，第k个决策者赋予的指标重要性评估值构成向。三属性值的规范化处理现有文献在运用TOPSIS法进行多属性决策时，对每个属性的规范化处理是以所有备选方案下该属性的极大/极小值作为转换标准，而忽略了该属性本身存在最大/最小值的情况，我们称这种处理方式为相对规范化处理；而以属性本身最大/最小值作为转换标准的处理方式称为绝对规范

2、化处理。显然，相对规范化处理容易掩盖属性值反映的真实信息，导致评价结果不能准确体现客观实际，如下面的例子。例1在一个多属性决策问题中，需对3个备选供给商的绩效进行评估。现选择4个属性作为绩效评估根据，且4个属性视为同等重要程度。决策者采用百分制对备选供给商进行考评，赋予的绩效评估值见矩阵所示。二、风险评估指标体系存货质押融资风险的诊断属典型的多指标决策问题，需要建立科学、合理的风险评估指标体系。由于影响风险的指标诸多，且各指标对风险的奉献度也不一样，因而建立风险评估指标体系时，既要体现全面性，又要突出重点，需从诸多影响因素中抽象出主要影响因素，不可能也没必要将每一个影响因素都反映出来。在实际操

3、作时，尚需遵循科学性、客观性、规范性、独立性、可操作性及系统性等基本原则18。科学性原则是指选择的各项指标相互之间须有机配合，不能互相矛盾，标度指标值的方法要科学；客观性原则是指所选择的指标要能客观反映存货质押融资的真实风险，其评价标准、计算方法不能随意改变；规范性是指所选择的指标应尽量和行业的惯例接轨，便于沟通、比拟；独立性原则是指所选择的指标应尽量减少重叠，各指标间相关性最好为零；可操作性是指所选择的指标应当便于在实际评价领域中应用，易于被参加评估的人员接受；系统性原则是指从系统的角度选择指标，使各个指标互相补充，全面反映风险在各方面的内在联络。根据这些基本原则，一些学者分别建立了相应的风

4、险评估指标体系，其所包含的指标也相差无几。限于篇幅，这里不再逐一罗列。本文将学者们建立的风险评估指标体系进行比拟与归纳后，建立如下表1所示的风险评估指标体系。李柏洲等(2012)指出每个主要指标包含的次级指标应不多于4个，否则需要进行指标提纯，缩减指标数量19。通过表1能够看到，本文建立的风险评估指标体系中，每个一级指标细分的二级指标数量为24个，与文献19的观点特别吻合。考虑到本文重点在于介绍FLES-TOPSIS法在存货质押融资风险诊断中的详细应用，为了避免枯燥的重复简单计算，在下文的讨论中，我们将会略去二级指标的评估经过，直接由评估人员给出一级指标及其重要性的综合评估值，以考察各指标对融

5、资风险的影响程度。三、基于FLES-TOPSIS法的风险诊断基本步骤第1步参考已经建立的风险评估指标体系，各位决策者赋予指标及指标重要性的模糊语言评价值向量x；并根据定义1描绘，将之分别转化为指标及指标重要性模糊语言区间数向量。四、案例演示S公司是位于B市主城区的一家大型民营企业，自成立以来，业务量持续增加，发展迅速。目前，由于销售网店建设及添置相应配货设备，公司需要大量资金。公司现金流本就不充裕，年初新增一条生产线后更是捉襟见肘，因而融资已是公司面临的首要问题。公司高层经过研究后决定，愿以仓库中部分存货出质，向H银行S市分行申请融资。该行收到S公司的融资申请后，迅速组织4名专家来对该融资项目

6、的可行性进行评估。4名专家采用模糊语言评价值来描绘指标及指标重要性，并选择以质押物风险、信誉风险、法律风险、操作风险、宏观环境风险等五个指标来全面诊断该融资项目的风险程度。下面给出该融资项目的具体诊断经过。对照表2提供的九等级风险程度划分方案，结合4名专家诊断的相对风险系数，能够看出4名专家以为该融资项目风险介于“低与“一般之间。总之，4名专家一致认定该融资项目不会产生高风险。银行能够在参考4名专家诊断结果的基础上，作出能否接受S公司融资申请的决策。五、结语存货质押融资项目的风险性大小直接影响到银行的决策，而选择科学、合理的风险诊断方法至关重要。本文提出的方法是对传统TOPSIS法的有效拓展，具有决策思路明晰，数学计算简单的特点。引入模糊语言来刻画指标值和指标重要性程度更符合人们的习惯性思维，并且在进行指标规范化处理时，为了维持对事物认识的模糊性特征，只是将模糊语言区间数转化成普通区间数，而且一直保留到最后。对于相对风险系数，固然给出准确实数的结果有利于作出决策，但笔者以为文中的区间数结果却更能体现实际状况。考虑到保持4位专家风险诊断结果独立性的需要，最后并未对得到的相对风险系数进行加权处理，实际决策时能够根据专家影响力的大小选择相应权重加权。