基于MIDAS-SVQR的供应链金融质押物风险价值测度新方法

doi:10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2022.0634

摘要/Abstract

摘要：

存货质押作为供应链金融的典型融资方式，质押物价值波动是供应链金融面临的主要风险之一，因此，如何测度质押物价格波动风险是学界和业界关注的焦点。VaR作为Basel协议主推的风险度量工具，已被学界和业界广泛使用。然而，关于VaR测度的现有方法存在：收益分布误设、非线性关系刻画不准确和混频数据信息提取不充分等潜在挑战，因此，本文提出了一种测度供应链金融质押物VaR的新方法：MIDAS-SVQR。一方面，该方法基于分位数框架下利用核函数捕获非线性关系以直接输出分位数，而无需分布假设；同时，利用MIDAS处理混频数据，提升其利用混频数据信息的能力。此外，本文基于二次规划详细给出了MIDAS-SVQR的求解过程。最后，本文选取钢铁、铜等六种典型质押物为研究对象，选择GARCH类和QR类等模型作为基准模型，并基于Kupiec检验等三种回测方法来评价模型准确性。结果表明：MIDAS-SVQR在所有样本的三种回测检验下表现最优。此外，分位数回归类模型总体表现明显优于GARCH类模型。因此，本文提出的MIDAS-SVQR新方法既有效度量了供应链金融质押物的风险价值，也为供应链金融风险管理提供了新技术支持。

关键词: 供应链金融, VaR, MIDAS-SVQR, 混频数据, 支持向量分位数回归

Abstract:

Pledged inventory is one of the typical financing modes of supply chain finance （SCF）， and the fluctuation of pledge value is the main risk faced by SCF. Therefore， how to measure the risk of pledge value fluctuation is the focus of SCF's risk management. as many previous works have shown， Value at Risk （VaR）， which is mainly promoted by the Basel accord， is widely used in academic and industry for risk measures. However， the conventional VaR measures approaches have three challenges： 1） the true distribution of the data is not known， so the distribution assumption is prone to mistakes； 2） it is difficult to accurately describe the nonlinear relationship between variables； 3） the mixed frequency data is not fully utilized. To address the above issues， the combination of mixed data sampling （MIDAS） and support vector quantile regression （SVQR）， namely MIDAS-SVQR model， are first applied to improve the performance of pledge’s VaR measure. The novel approach uses kernel functions to deal with nonlinear relationships and directly outputs quantiles without any distribution assumptions； meanwhile， it uses MIDAS to process the mixed frequency data to increase the ability of the model to extract the information from the mixed frequency data. To illustrate the efficacy of our method， empirical studies on six representative pledges include steel， copper， lead， zinc， and tin. The data is collected from Wind （https：//www.wind.com.cn/） and covers the period from Jan 1， 2007 to August 31， 2021. Then， the proposed model is compared with the classical model （GARCH）， quantile regression （QR）， SVQR and MIDAS-QR in terms of Kupiec test， conditional converage test and VaR duration test. The empirical results are promising and show that our method （with the highest average P value of the three backtests across all samples） outperforms the others. Moreover， it is found that the quantile regression models generally perform significantly better than the GARCH models. In future， reversed （un）restricted MIDAS can be incorporated into SVQR to enable model to use more mixed frequency data. To this end， this is an interesting topic and we leave it for future research.

Key words: supply chain finance, Value at Risk, MIDAS-SVQR, mixed-frequency data, support vector quantile regression

中图分类号:

F224.0

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图/表 12

图 1

表 1

表 2

表 3

MIDAS-SVQR模型最优超参数集"

超参数设置	$θ 11$	$θ 12$	$θ 21$	$θ 22$	$A τ$	$δ τ$
铜	1	0.16	1	0.25	6.0	0.25
铝	1	0.46	1	0.33	5.0	0.55
铅	1	0.31	1	0.82	7.0	0.60
锌	1	0.36	1	0.66	11.0	0.50
锡	1	0.37	1	0.53	6.5	1.00
钢铁	1	0.19	1	0.64	13.0	0.90

表 3

表 4

质押物铜回测检验结果"

模型	$F$	VaR回测检验结果			$P ¯$
模型	$F$	$P 1$	$P 2$	$P 3$	$P ¯$
GARCH-N	0.040	0.672	0.666	0.445	0.595
GARCH-t	0.046	0.818	0.659	0.168	0.549
GARCH-St	0.052	0.903	0.604	0.413	0.640
GARCH-GED	0.046	0.818	0.659	0.188	0.555
GARCH-SGED	0.046	0.818	0.659	0.188	0.555
QR	0.052	0.903	0.604	0.114	0.540
SVQR	0.052	0.903	0.767	0.922	0.864
MIDAS-QR	0.052	0.903	0.604	0.498	0.668
MIDAS-SVQR	0.052	0.903	0.768	0.954	0.884

表 4

表 5

质押物铅回测检验结果"

模型	$F$	VaR回测检验结果			$P ¯$
模型	$F$	$P 1$	$P 2$	$P 3$	$P ¯$
GARCH-N	0.043	0.672	0.453	0.414	0.513
GARCH-t	0.037	0.418	0.572	0.099	0.363
GARCH-St	0.037	0.418	0.572	0.099	0.363
GARCH-GED	0.043	0.672	0.453	0.467	0.530
GARCH-SGED	0.037	0.418	0.572	0.099	0.363
QR	0.049	0.957	0.133	0.167	0.419
SVQR	0.049	0.957	0.623	0.922	0.834
MIDAS-QR	0.049	0.957	0.659	0.768	0.795
MIDAS-SVQR	0.049	0.957	0.687	0.989	0.877

表 5

表 6

质押物铝回测检验结果"

模型	$F$	VaR回测检验结果			$P ¯$
模型	$F$	$P 1$	$P 2$	$P 3$	$P ¯$
GARCH-N	0.046	0.818	0.643	0.921	0.794
GARCH-t	0.046	0.818	0.643	0.921	0.794
GARCH-St	0.046	0.818	0.711	0.960	0.830
GARCH-GED	0.046	0.818	0.582	0.632	0.677
GARCH-SGED	0.052	0.645	0.607	0.476	0.576
QR	0.046	0.818	0.659	0.040	0.506
SVQR	0.052	0.903	0.767	0.837	0.836
MIDAS-QR	0.052	0.903	0.604	0.120	0.542
MIDAS-SVQR	0.052	0.903	0.767	0.986	0.885

表 6

表 7

质押物锌回测检验结果"

模型	$F$	VaR回测检验结果			$P ¯$
模型	$F$	$P 1$	$P 2$	$P 3$	$P ¯$
GARCH-N	0.043	0.672	0.698	0.341	0.570
GARCH-t	0.055	0.764	0.598	0.796	0.719
GARCH-St	0.037	0.418	0.595	0.938	0.651
GARCH-GED	0.055	0.764	0.598	0.168	0.510
GARCH-SGED	0.037	0.418	0.595	0.938	0.651
QR	0.055	0.764	0.563	0.332	0.553
SVQR	0.049	0.957	0.623	0.907	0.829
MIDAS-QR	0.049	0.957	0.695	0.425	0.692
MIDAS-SVQR	0.049	0.957	0.695	0.993	0.882

表 7

表 8

质押物锡回测检验结果"

模型	$F$	VaR回测检验结果			$P ¯$
模型	$F$	$P 1$	$P 2$	$P 3$	$P ¯$
GARCH-N	0.043	0.672	0.666	0.445	0.595
GARCH-t	0.043	0.672	0.666	0.445	0.595
GARCH-St	0.055	0.764	0.563	0.493	0.606
GARCH-GED	0.049	0.957	0.659	0.841	0.819
GARCH-SGED	0.049	0.957	0.659	0.841	0.819
QR	0.055	0.764	0.563	0.607	0.644
SVQR	0.049	0.957	0.659	0.902	0.839
MIDAS-QR	0.049	0.957	0.687	0.870	0.838
MIDAS-SVQR	0.049	0.957	0.687	0.963	0.869

表 8

表 9

质押物钢铁回测检验结果"

模型	$F$	VaR回测检验结果			$P ¯$
模型	$F$	$P 1$	$P 2$	$P 3$	$P ¯$
GARCH-N	0.064	0.431	0.688	0.363	0.494
GARCH-t	0.064	0.431	0.278	0.795	0.501
GARCH-St	0.069	0.268	0.267	0.736	0.424
GARCH-GED	0.058	0.645	0.780	0.513	0.646
GARCH-SGED	0.058	0.645	0.780	0.371	0.599
QR	0.046	0.818	0.659	0.074	0.517
SVQR	0.052	0.903	0.767	0.919	0.863
MIDAS-QR	0.046	0.818	0.643	0.946	0.802
MIDAS-SVQR	0.052	0.903	0.767	0.952	0.874

表 9

图 2

图 3

参考文献 42

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指标	铜	铝	铅	锌	锡	钢铁
样本区间	2007-01	2007-01	2007-11	2007-11	2007-11	2007-01
样本区间	2021-08	2021-08	2021-08	2021-08	2021-08	2021-08
样本量	173	173	163	163	163	173
最大值	17.961	14.856	26.307	14.537	14.373	14.132
最小值	-43.570	-13.312	-42.764	-40.733	-38.378	-2.041
均值	-0.112	-0.012	-0.386	-0.342	0.234	0.325
中位数	-0.274	-0.052	-0.469	0.267	0.000	0.274
偏度	-1.824	-0.182	-1.229	-1.830	-2.071	-0.512
峰度	11.398	1.424	10.143	10.437	16.077	6.259
S–W检验	0.860^*	0.957^*	0.836^*	0.879^*	0.846^*	0.590^*

类别	指标	变量名称	频率	说明
成本	能源成本	中国大宗商品价格指数能源类	月	无
成本	运输成本	长江干散货综合运价指数	月	无
供需关系	供给	精炼铜产量	月	单位：千吨
		精铝产量	月	单位：千吨
		精炼铅产量	月	单位：千吨
		锌锭产量	月	单位：千吨
		精炼锡产量	月	单位：千吨
		粗钢产量	月	单位：万吨
	需求	精炼铜消费量	月	单位：千吨
		精铝消费量	月	单位：千吨
		精炼铅消费量	月	单位：千吨
		锌锭消费量	月	单位：千吨
		精炼锡消费量	月	单位：千吨
		粗钢消费量	月	单位：万吨
宏观经济环境	无	中国制造业采购经理人指数	月	无
		汇率	日	人民比对美元
		LME铜现货结算价	日	单位：美元/吨
		LME铝现货结算价	日	单位：美元/吨
		LME铅现货结算价	日	单位：美元/吨
		LME锌现货结算价	日	单位：美元/吨
		LME锡现货结算价	日	单位：美元/吨
		LME基本金属指数	日	无

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