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

Abstract

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

CLC Number:

F224.0

Liukai Wang,Xiaobo Zhang,Weiqing Wang, et al. MIDAS-SVQR: A Novel Model for Measuring VaR of Supply Chain Finance Pledge[J]. Chinese Journal of Management Science, 2025, 33(3): 80-92.

Figures/Tables 12

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

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

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

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

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

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

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

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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
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MIDAS-SVQR: A Novel Model for Measuring VaR of Supply Chain Finance Pledge

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