《供應(yīng)鏈金融資產(chǎn)證券化問題研究的國內(nèi)外文獻(xiàn)綜述》6000字

--PAGE31-供應(yīng)鏈金融資產(chǎn)證券化問題研究的國內(nèi)外文獻(xiàn)綜述目錄TOC\o"1-2"\h\u1957供應(yīng)鏈金融資產(chǎn)證券化問題研究的國內(nèi)外文獻(xiàn)綜述 129151一、供應(yīng)鏈金融資產(chǎn)證券化研究 128930（一）供應(yīng)鏈金融 17251（二）供應(yīng)鏈金融資產(chǎn)證券化 114761二、資產(chǎn)證券化定價方法研究 230587（一）現(xiàn)金流折現(xiàn)法 324951（二）回歸分析法 419036三、資產(chǎn)證券化定價影響因素研究 510132四、文獻(xiàn)述評 625320參考文獻(xiàn) 6、供應(yīng)鏈金融資產(chǎn)證券化研究（一）供應(yīng)鏈金融Timme（2000）認(rèn)為供應(yīng)鏈金融是由核心企業(yè)、中小企業(yè)以及金融服務(wù)機構(gòu)共同參與而形成的一種合作關(guān)系，這種合作關(guān)系的目的在于降低整個供應(yīng)鏈的成本[1]。Hofmann（2005）將供應(yīng)鏈金融定義為供應(yīng)鏈中的多個主體合作，通過計劃、組織和控制等一系列活動促使金融資源在供應(yīng)鏈中流動，最終實現(xiàn)共同創(chuàng)造價值的目標(biāo)[2]。Peterson（1994）指出供應(yīng)鏈金融不僅能使企業(yè)獲得低成本的融資，還有利于加強企業(yè)與供應(yīng)鏈系統(tǒng)中其他企業(yè)的聯(lián)系，其本質(zhì)是一種關(guān)系型融資[3]。丁汀、李雪梅（2009）分析了供應(yīng)鏈金融保兌倉模式、應(yīng)收賬款模式和融通倉模式的具體流程[4]。沈敏（2015）則按主導(dǎo)特征不同劃分為應(yīng)收類融資、預(yù)付類融資和存貨類融資三種模式進行分析[5]。夏芳（2013）認(rèn)為基于應(yīng)收賬款融資的保理業(yè)務(wù)可以緩解企業(yè)的資金周轉(zhuǎn)困難的問題，而商業(yè)保理可以更好地解決中小微企業(yè)的融資難問題[6]。于宏新（2010）分析了供應(yīng)鏈金融的風(fēng)險來源和表現(xiàn)形式，并提出了具體的防范對策[7]。熊熊（2009）在考慮主體評級和債項評級的基礎(chǔ)上使用主成分分析和Logistic回歸構(gòu)建了信用風(fēng)險評價模型[8]。胡海青（2012）提出中小企業(yè)信用風(fēng)險評估指標(biāo)體系需要將核心企業(yè)資信與供應(yīng)鏈關(guān)系因素考慮在內(nèi)，并對比了支持向量機和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在構(gòu)建信用風(fēng)險評估模型時的有效性[9]。（二）供應(yīng)鏈金融資產(chǎn)證券化美國證券交易委員將資產(chǎn)證券化定義為把弱流通性資產(chǎn)出售給特設(shè)目的載體并進一步設(shè)計為具有流通性的金融產(chǎn)品的融資方式[10]。隨著學(xué)者對資產(chǎn)證券化研究的逐漸深入，資產(chǎn)證券化在供應(yīng)鏈中的應(yīng)用價值也逐漸被發(fā)現(xiàn)。Doetsch和Petkovic（1999）在研究新興市場或地區(qū)時發(fā)現(xiàn)應(yīng)收賬款證券化模式具有融資成本低和回報率高的特點[11]。Schwarcz和Scholer（2002）在研究國際貿(mào)易中的應(yīng)收賬款融資時，同樣發(fā)現(xiàn)證券化的融資方式有助于降低融資成本[12]。Pfohl和Gomm（2009）認(rèn)為供應(yīng)鏈金融通過證券化的形式融資意味著直接從資本市場獲得資金，有利于擴大供應(yīng)鏈金融的資本存量[13]。都婧和周曉維（2014）分析了在供應(yīng)鏈金融中應(yīng)用證券化形式融資的可能性，認(rèn)為供應(yīng)鏈金融資產(chǎn)證券化能使供應(yīng)鏈融資難題得到有效緩解[14]。梁金祥等（2016）認(rèn)為證券化的融資方式可以有效解決商業(yè)保理的資金問題[15]。李茜（2011）基于供應(yīng)鏈金融背景深入分析了應(yīng)收賬款資產(chǎn)證券化的運作流程，并提出中小企業(yè)聯(lián)合證券化的模式，認(rèn)為該模式適用于應(yīng)收賬款數(shù)額較少的中小企業(yè)，可以規(guī)模化資產(chǎn)池，進一步壓縮融資成本[16]。段偉常（2014）提出在中小企業(yè)資產(chǎn)證券化模式中，供應(yīng)鏈的環(huán)境及運作特點是構(gòu)建可證券化的資產(chǎn)池和提高信用的基礎(chǔ)[17]。溫勝輝（2017）對供應(yīng)鏈金融資產(chǎn)證券化的市場概況、主要類型、交易結(jié)構(gòu)和關(guān)鍵風(fēng)險做了詳細(xì)論述，認(rèn)為供應(yīng)鏈金融與資產(chǎn)證券化結(jié)合具有較大的市場潛力[18]。房麗媛（2018）認(rèn)為供應(yīng)鏈金融保理資產(chǎn)證券化在有效管理核心企業(yè)的應(yīng)付賬款與現(xiàn)金流的同時解決了供應(yīng)鏈上下游企業(yè)的融資困境[19]。李津津（2018）認(rèn)為供應(yīng)鏈金融保理資產(chǎn)證券化主要面臨三類風(fēng)險，即宏觀基本面風(fēng)險、供應(yīng)鏈條的信用風(fēng)險以及產(chǎn)品設(shè)計風(fēng)險[20]。盧文華（2019）從基礎(chǔ)資產(chǎn)、證券、計劃管理及操作方面分析了應(yīng)收賬款證券化的風(fēng)險[21]。蔣阿力（2019）以萬科為案例，認(rèn)為供應(yīng)鏈金融資產(chǎn)支持專項計劃的風(fēng)險可以從核心企業(yè)信用、基礎(chǔ)資產(chǎn)質(zhì)量、交易結(jié)構(gòu)與現(xiàn)金流壓力測試幾個方面分析[22]。吳曉慶（2020）指出供應(yīng)鏈金融保理資產(chǎn)證券化的信用風(fēng)險主要來源于資產(chǎn)信用和主體信用，并進一步概括為基礎(chǔ)資產(chǎn)池的信用質(zhì)量、交易結(jié)構(gòu)的有效性以及還款主體的履約能力[23]。、資產(chǎn)證券化定價方法研究Curley和Guttentag（1974）在研究住房抵押擔(dān)保證券的定價問題時提出了靜態(tài)現(xiàn)金流定價方法[24]。Findley和Capozza（1977）利用Black和Scholes（1973）提出的期權(quán)定價公式分析借款人的提前償付行為，并引入CIR模型刻畫利率路徑[26]。Chinloy（1994）在CIR模型基礎(chǔ)上結(jié)合蒙特卡洛模擬法進行定價[27]。Downing、Stanton和Wallace（2005）引入Copular函數(shù)，運用統(tǒng)計方法預(yù)測產(chǎn)品定價[28]。馬才華、艾銘霞（2011）把二叉樹模型應(yīng)用到定價中，進一步豐富了定價理論[29]。丁浩（2010）在描述動態(tài)利率期限結(jié)構(gòu)時采用了Vasicek模型,并構(gòu)建ARMA模型預(yù)測提前償付率[30]。王珺威等人（2011）利用t-Copula和Guass-Copula模型與蒙特卡羅法和HW半解析法構(gòu)建了結(jié)構(gòu)性信用產(chǎn)品的定價模型[31]。張文強（2009）在對實體企業(yè)應(yīng)收賬款資產(chǎn)證券化的風(fēng)險分析基礎(chǔ)上提出了風(fēng)險定價的觀點[32]。郭杰群、張立（2014）闡述了資產(chǎn)證券化的絕對定價法與相對定價法，并指出我國常見的名義利差法不能完全反映資產(chǎn)證券化產(chǎn)品特定價值與潛在風(fēng)險[33]。朱荃等（2019）認(rèn)為信用債利差加點定價和多因子信用利差回歸模型定價是中國當(dāng)前企業(yè)資產(chǎn)證券化市場條件下的兩種可行定價方法[34]。高欣（2020）則以局部加權(quán)回歸模型作為融資租賃資產(chǎn)證券化產(chǎn)品的定價模型，并用交叉驗證法檢驗了模型的合理性[35]?？偨Y(jié)國內(nèi)外資產(chǎn)證券化定價相關(guān)文獻(xiàn)，可知定價方法主要分為現(xiàn)金流折現(xiàn)法和回歸分析法兩大類?，F(xiàn)金流折現(xiàn)法是預(yù)測證券資產(chǎn)池未來的現(xiàn)金流量并根據(jù)一定的貼現(xiàn)率來計算證券的即理論價值，可進一步分類為靜態(tài)現(xiàn)金流折現(xiàn)法、靜態(tài)利差法和期權(quán)調(diào)整利差法，屬于理論建模或機理建模?；貧w分析法指在分析證券價格的影響因子基礎(chǔ)上，使用歷史經(jīng)驗數(shù)據(jù)擬合影響因子與產(chǎn)品價格的關(guān)系，形成因子定價模型，屬于數(shù)據(jù)建模。各個方法具體介紹如下：現(xiàn)金流折現(xiàn)法1.靜態(tài)現(xiàn)金流折現(xiàn)法(StaticCashFlowYield，簡稱SCFY法)靜態(tài)現(xiàn)金流折現(xiàn)法是在不考慮利率波動與提前償付率變化條件下對基礎(chǔ)資產(chǎn)未來各期產(chǎn)生的現(xiàn)金流按照確定折現(xiàn)率折現(xiàn)的理想化定價方法。SCFY法基本公式為：P=CF1其中，P為資產(chǎn)證券化產(chǎn)品的價格；CFn為第n期預(yù)期現(xiàn)金流；靜態(tài)現(xiàn)金流折現(xiàn)法的優(yōu)點是計算簡單，缺點是直接以無風(fēng)險利率作為折現(xiàn)率，忽略了資產(chǎn)證券化產(chǎn)品的風(fēng)險溢價，也忽略了市場利率的變化引發(fā)基礎(chǔ)債務(wù)人有提前償還債務(wù)和違約的可能性。2.靜態(tài)利差法（StaticSpread，簡稱SS法）靜態(tài)利差法假定在相同的提前償付水平下，特定期限與評級的資產(chǎn)證券化產(chǎn)品收益率與國債收益率之間存在恒定的利差，這部分利差是代表風(fēng)險溢價的靜態(tài)利差。SS法基本公式為：P=CF1其中：P為資產(chǎn)證券化產(chǎn)品的價格；CFn為第n期預(yù)期現(xiàn)金流；rn相比使用無風(fēng)險利率折現(xiàn)的靜態(tài)現(xiàn)金流貼現(xiàn)法，靜態(tài)利差法與是以證券化產(chǎn)品整條到期收益率作為折現(xiàn)率，考慮了風(fēng)險溢價，但仍沒有考慮不同利率走勢和不同利率路徑對提前償付和違約的影響。3.期權(quán)調(diào)整利差法（OptionAdjustedSpread，簡稱OAS法）期權(quán)調(diào)整利差法是對上述兩種方法的進一步修正，以模擬路徑上的基準(zhǔn)利率與利差之和作為折現(xiàn)因子對剔除期權(quán)特性后的現(xiàn)金流進行貼現(xiàn)，并運用蒙特卡洛模擬計算在不同利率路徑下的平均現(xiàn)金流，進而得到資產(chǎn)證券化產(chǎn)品的理論價格。OAS法基本公式為：P=1S∑其中：P為資產(chǎn)證券化產(chǎn)品的價格；S為模擬的利率路徑的總條數(shù);CFns為第s條路徑下的第n期現(xiàn)金流，rn期權(quán)調(diào)整利差法考慮了利率走勢的不確定性，也考慮了因市場再融資利率波動影響提前償付率而導(dǎo)致的現(xiàn)金流不確定性。由于其考慮的因素較相比于前兩種方法更為全面，因此被認(rèn)為是分析資產(chǎn)證券化產(chǎn)品價值的標(biāo)準(zhǔn)方法之一。（二）回歸分析法回歸分析法是在不確定變量間的數(shù)學(xué)關(guān)系時，通過大量數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計推斷的建模方法。采用回歸分析法對資產(chǎn)證券化產(chǎn)品進行定價，首先需要從理論上分析哪些因子對價格（一般為利率或利差）有顯著影響及其影響方向，然后搜集市場已發(fā)行產(chǎn)品的相關(guān)數(shù)據(jù)，采用合適的模型與算法進行回歸分析，得出因子對價格的影響程度、影響方向等相關(guān)結(jié)論，再驗證模型的穩(wěn)健性與解釋能力，最后代入待定價的產(chǎn)品的影響因子信息并輸出定價結(jié)果。、資產(chǎn)證券化定價影響因素研究Ammer和Clinton（2004）研究了信用評級與資產(chǎn)支持證券定價之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)評級下調(diào)往往伴隨著產(chǎn)品負(fù)收益與利差擴大[36]。朱波、劉文震（2019）研究發(fā)現(xiàn)信用評級可以顯著地降低我國資產(chǎn)證券化產(chǎn)品發(fā)行人的融資成本，但交易所市場和銀行間市場的具體效應(yīng)之間存在差異[37]。張建平（2021）考察了不同行業(yè)信用評級對企業(yè)資產(chǎn)證券化融資成本的影響，發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)行業(yè)資產(chǎn)證券化產(chǎn)品的信用評級對其融資成本的影響幅度比建筑工程業(yè)更大[38]。Vink（2008）從投資者角度研究影響歐洲資產(chǎn)支持證券發(fā)行成本的主要因素，發(fā)現(xiàn)盡管信用評級是形成產(chǎn)品發(fā)行利差的主要因素，但投資者并不會完全依賴評級結(jié)果，還會參考產(chǎn)品交易結(jié)構(gòu)、基礎(chǔ)資產(chǎn)池類型等因素[39]。張安霞（2016）研究發(fā)現(xiàn)信用評級、利息覆蓋率等微觀證券因素以及債券市場指數(shù)等對發(fā)行利差有著較高的解釋度，且不同評級和不同利率類型的證券對這些因素的敏感度不同[40]。劉曦騰等人（2016）發(fā)現(xiàn)企業(yè)資產(chǎn)支持證券的影響因素相比信貸資產(chǎn)支持證券會更加多元化，且不同因素對兩類產(chǎn)品的價格影響有顯著差異[41]。謝世清（2017）等人也得出類似的結(jié)論，并給出了CLO與ABS獨立定價與相互參考定價的框架[42]。褚曉凌、劉婷等人（2017）根據(jù)項目所在行業(yè)的風(fēng)險高低進行分組研究，進一步發(fā)現(xiàn)發(fā)行規(guī)模對兩組產(chǎn)品的利差具有相反的顯著影響[43]。邱東陽（2018）實證結(jié)果表明PPP證券化產(chǎn)品的定價受宏觀環(huán)境、基礎(chǔ)資產(chǎn)質(zhì)量和增信措施的顯著影響[44]。胡洋（2020）采取普通線性回歸模型對PPP資產(chǎn)證券化產(chǎn)品進行分析也得出了類似結(jié)論[45]。項云（2019）則重點關(guān)注基礎(chǔ)資產(chǎn)質(zhì)量和無風(fēng)險利率兩類因素對PPP資產(chǎn)證券化定價的影響，并通過中介效應(yīng)檢驗?zāi)Ｐ桶l(fā)現(xiàn)無風(fēng)險利率通過對基礎(chǔ)資產(chǎn)質(zhì)量的影響間接對PPP項目資產(chǎn)證券化定價利率產(chǎn)生影響[46]。Molina和Carlos（2005）認(rèn)為現(xiàn)金流波動性越大的公司所面臨的資金短缺危機也越大，由此增加違約風(fēng)險，增加證券的風(fēng)險溢價[47]。王寧（2018）研究了企業(yè)性質(zhì)與證券化產(chǎn)品發(fā)行利差的關(guān)系，結(jié)果表明隱性擔(dān)保在一定程度上可以降低企業(yè)資產(chǎn)支持證券的利差，但隱形擔(dān)保與信用評級的交互項對產(chǎn)品發(fā)行利差的降低效果不顯著[48]。He等（2011）研究結(jié)果表明，當(dāng)市場不景氣時，小規(guī)模發(fā)行人比大規(guī)模發(fā)行人出售的證券化產(chǎn)品的價格跌幅更小[49]。朱波、劉文震（2020）研究發(fā)現(xiàn)，發(fā)起人與發(fā)行人隸屬關(guān)聯(lián)對信貸資產(chǎn)證券化產(chǎn)品發(fā)行價差具有顯著降低的效應(yīng)[50]。、文獻(xiàn)述評從研究對象上看，國內(nèi)現(xiàn)有文獻(xiàn)多數(shù)是基于信貸資產(chǎn)證券化、企業(yè)資產(chǎn)證券化的總體市場數(shù)據(jù)或基于PPP資產(chǎn)證券化、融資租賃資產(chǎn)證券化的局部市場數(shù)據(jù)進行實證分析，而以供應(yīng)鏈金融資產(chǎn)證券化為研究對象的文獻(xiàn)主要是圍繞概念、模式應(yīng)用和信用風(fēng)險三個方面展開，實證研究尤其是定價研究較少。有關(guān)資產(chǎn)證券化定價模型的研究主要是基于現(xiàn)金流折現(xiàn)的思想構(gòu)建數(shù)學(xué)模型求解單一產(chǎn)品的價格，雖然思路清晰，但忽視了增信措施、行業(yè)和參與企業(yè)具體特征等因素，無法體現(xiàn)出市場對資產(chǎn)證券化產(chǎn)品的風(fēng)險關(guān)注點，得出的結(jié)果難以指導(dǎo)實踐。雖然朱荃等（2019）[34]介紹了多因子信用利差回歸模型的定價思路，但以線性模型作為應(yīng)用舉例忽視了模型本身的預(yù)測效果及穩(wěn)健性。高欣（2020）[35]以局部加權(quán)線性回歸法改善了傳統(tǒng)線性回歸欠擬合的不足，但忽視了模型的可解釋性，沒有進一步分析各個輸入因子與輸出結(jié)果相關(guān)性。有關(guān)資產(chǎn)證券化定價影響因素的研究較為豐富，主要圍繞信用評級、證券層面和宏觀層面因素展開，很少有文獻(xiàn)將所有層面的可能因素納入到同一個模型中進行研究。參考文獻(xiàn)TimmeS,Williams-TimmeC.Thefinancial-SCMconnection[J].SupplyChainManagementReview,2000,4(2):33-40.HofmannE.Supplychainfinance:Someconceptualinsights[J].LogisticManagement,2005:203-214.PetersenMA,RajanRG.Thebenefitsoflendingrelationships:EvidencefromSmallBusinessData[J].TheJournalofFinance,1994,49(1):3-37.丁汀,李雪梅.供應(yīng)鏈金融解決中小企業(yè)融資的優(yōu)勢分析[J].物流技術(shù),2009,28(07):73-75+82.沈敏.基于供應(yīng)鏈金融的中小企業(yè)融資模式分析[J].科技經(jīng)濟市場,2015(04):24-25.夏芳.應(yīng)收賬款增長下商業(yè)保理的發(fā)展[J].商業(yè)會計,2013(16):79-81.于宏新.供應(yīng)鏈金融的風(fēng)險及防范策略[J].經(jīng)濟研究導(dǎo)刊,2010(20):112-114.熊熊,馬佳,趙文杰,王小琰,張今.供應(yīng)鏈金融模式下的信用風(fēng)險評價[J].南開管理評論,2009,12(04):92-98+106.胡海青,張瑯,張道宏.供應(yīng)鏈金融視角下的中小企業(yè)信用風(fēng)險評估研究——基于SVM與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較研究[J].管理評論,2012,24(11):70-80.HendersonJ.Assetsecuritization:Currenttechniquesandemergingmarketapplications[M].London:EuromoneyBooks,1997:1.DoetschDA,PetkovicD.Securitizationtradefinancecashflows[J].JournalofPolitics,1999:29-33.SchwarczS,ScholerK.Simplifyingsecuritisationviacross-borderreceivablefinancing[J].InternationalFinanceandTreasury,2002(3):13-16.PfohlHC,GommM.Supplychainfinance:Optimizingfinancingflowsinsupplychains[J].LogisticResearch,2009(1):149-161.都婧,周曉維.探討供應(yīng)鏈金融下資產(chǎn)證券化的可能性[J].經(jīng)濟研究導(dǎo)刊,2014(07):159-160.梁金祥,李寶德,梁正大.經(jīng)濟新常態(tài)下商業(yè)保理實施證券化融資[J].金融經(jīng)濟,2016(08):135-136.李茜.基于供應(yīng)鏈金融的應(yīng)收賬款證券化模式研究[J].現(xiàn)代管理科學(xué),2011(7):89-90.段偉常.供應(yīng)鏈環(huán)境下中小企業(yè)資產(chǎn)證券化創(chuàng)新模式[J].廣州大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版),2014,13(03):32-38.溫勝輝.供應(yīng)鏈金融ABS解析[J].債券,2017(10):69-74.房麗媛,張子彪,程雪.供應(yīng)鏈金融保理資產(chǎn)證券化的應(yīng)用與發(fā)展[J].金融市場研究,2018(03):33-40.李津津.供應(yīng)鏈金融ABS解析及對商業(yè)銀行的啟示[J].新金融,2018(07):36-39.盧文華.應(yīng)收賬款資產(chǎn)證券化發(fā)展研究[J].金融理論與教學(xué),2019(04):34-40.蔣阿力.房地產(chǎn)企業(yè)供應(yīng)鏈金融資產(chǎn)證券化的信用風(fēng)險研究[D].北京郵電大學(xué),2019.吳曉慶.供應(yīng)鏈金融模式下商業(yè)保理資產(chǎn)證券化信用風(fēng)險研究[D].南京大學(xué),2020.CurleyAJ,GuttentagJM.Theyieldoninsuredresidentialmortgages[J].ExplorationsinEconomicResearch,1974:114-161.BlackF,ScholesMS.Thepricingofoptionsandcorporateliabilities[J].JournalofPoliticalEconomy,1973,81(3):637-659.FindleyMC,CapozzaDR,TheVariableRateMortgage:AnOptionTheoryPerspective[J].JournalofMoneyCreditandBanking,1977,9(2):356-364.ChinloyP,MegbolugbeIF.Reversemortgages:Contractingandcrossoverrisk[J].JournalofAmericanRealEstateandUrbanEconimicsAssiociation,1994,22(2):367-386.DowningC,StantonR,WallaceN.Anempiricaltestofatwo-f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