基于供应链金融的应收账款融资操作风险评价研究

基于供应链金融的应收账款融资操作风险评价研究

作者：李思昊

来源：《商业会计》2016年第07期

摘要：与传统银行融资相比，应收账款融资能够满足中小型企业资金不足的同时，能有效利用应收账款占有流动资金的部分进行银行融资。供应链融资凭借对物流、资金流的控制以及面向授信自偿性的结构化操作模式的设计，构筑了用于隔离中小型企业信用风险的“防火墙”，并由此带来大量的贷中贷后操作环节，操作的复杂程度明显高于传统的流动资金贷款业务，再加上中小型企业自身规模与资金限制，在流程控制与业务模式上与银行规定要求有所偏差，导致商业银行操作风险的增加。基于此，本文主要研究了基于供应链金融的应收账款融资的操作风险，帮助以后更好地研究供应链金融融资业务风险及其防范。

关键词：供应链金融应收账款融资操作风险

中图分类号：F275 文献标识码：A 文章编号：1002-5812（2016）07-0084-02

供应链金融的出现给中小型企业的生存与发展提供了机会，打破了原本的单一企业向商业银行融资难的局面，合理有效地借用与中小型企业相关的核心企业搭建的桥梁进行融资。这一举措不仅给中小型企业的融资带来了便利，对于商业银行，在降低银行与单一企业信贷风险的同时，还能找到新的利润空间，进一步促进金融产品的改革与创新，提高服务质量，达到银企共赢的局面。通过对供应链金融的应收账款融资操作风险的评价分析，运用相关模型进行风险度量，可以给商业银行提供有效的风险防范建议。

一、应收账款融资操作风险存在形式

供应链金融融资相比于传统的信贷融资，加入多个主体，不单单是一对一服务，其操作流程变得繁复，这对于银行而言无疑增加了其债权损失的风险，任何一个环节、任何一个层次都需要做出预先判断和分析，减少金融机构不必要的损失。本文结合巴塞尔银行监管委员会对操作风险按照发生的频率和损失大小的分类，从其来源着手分析，进行如下分类。

（一）内部欺诈

内部欺诈是指内部人员参与的诈骗、盗用资产、违犯法律法规的行为。根据数据显示，我国商业银行操作风险事件主观人为因素引起的操作风险占比达到83.06%，而内部欺诈的比例高达50.49%，这说明我国商业银行内部控制的不健全，以致工作人员执行时不规范，甚至是违法违纪。在供应链金融的应收账款融资业务操作过程中，往往会涉及多方主体和多个部门，因而对银行内部风险控制和人员的执行力以及素质提出了更高的要求。

（二）外部欺诈

外部欺诈是指第三方的诈骗、盗用资产、违犯法律的行为，主要分为担保欺诈和财务报表欺诈。

1.担保欺诈。担保是为了保证债权人利益，为了债务人按时归还债务而采取的措施。应收账款融资中的担保欺诈则是指贷款企业为获得融资，更改或虚设应收账款数额。常见的欺诈方式有：（1）提前开票。若企业在短期内运货，那么应收账款在下个账龄阶段都能被视为正常情况。贷款企业为了增加信贷额度，将未到期交货的发票混入，提交银行作为融资担保。（2）虚假账期。银行为了规避风险，对应收账款账期较长的单难以授信或不授信，因此不少贷款企业将超额账龄予以修改，就可以获得贷款或改善其可用信贷额度。（3）挪用现金。贷款企业收到债务企业偿还的应收账款后，不通知银行，蓄意增加贷款的信贷额度或延长银行贷款周期。（4）欺诈性应收账款。贷款企业虚构的应收账款来获得银行的贷款。

2.财务报表欺诈。财务报表欺诈为了自身利益，谎报错报数据，虚增盈利。在应收账款融资业务中，企业的财务报表起着重要的作用，关系着信用额度以及贷款期限，贷款企业为了通过应收账款进行融资，故意虚假陈述或者隐瞒相关报表内容来欺骗或误导银行，企业进行诈骗的方式通常有提前确认或制造收入事项——虚增利润、少报费用递延到下期再确认。

（三）涉及执行以及交易过程管理的风险事件

应收账款融资业务流程繁复是导致银行损失的一个主要因素，内部流程风险主要包括业务流程制度不健全、制度不完善、内部风险控制不当、信息传递不及时等。

二、基于损失分布法的应收账款融资操作风险度量

（一）损失分步法框架

损失分步法是将每个风险单元发生损失的次数视为随机过程，将每个风险单元损失发生后的损失程度视为一个随机事件，用来估计每个风险单元进而整个金融机构因操作风险而导致的损失分布。损失分布方法假设发生次数和严重程度是独立的，损失事件相互独立且随机分布，各损失事件的总损失值相互独立，然后将频度分布和程度分布通过一定的方法集成起来得到一年的操作风险损失分布，从而计算操作风险的大小。

损失分布法是通过损失程度分布的卷积得到整体损失分布，然后得到操作风险的大小。可以采用蒙特卡罗模拟方法。蒙特卡罗模拟的方法可以简述如下：（1）用样本估计一年内操作风险损失频率的分布；（2）用样本估计每次操作风险损失程度的分布；（3）从频率分布函数中抽取一年内损失次数的随机数“N”；（4）从损失程度分布函数中随机抽取出“N”个损失数据；（5）将“N”个损失数据加总得到年度损失值；（6）将（3）—（5）步骤重复M次，将计算得到的损失量连接成一条能够较好地描述潜在的损失事件的曲线，从而得到了总损失的经验

分布；（7）将M个操作风险损失模拟值按由小到大的顺序排列，就可以计算置信水平为？渍的VaR（？渍分位数）。

（二）损失数据的选取

1.数据时间的选取。我们需要考虑的是选取事件发生时间，还是事件发现时间。由于金融损失事件发生时间有时是横跨比较长的时间，难以统计分析问题节点，所以本文选取事件发现时间作为数据统计时间。

2.事件类别的选取。根据分析的应收账款融资操作风险存在形式，在这里我们简要把事件类别分为：内部欺诈、外部欺诈、其他情况三种。

3.损失金额的选取。由于我国现在没有数据库统计操作风险损失金额，往往我们只能通过媒体的报道来获取，在本文中，我们以媒体公开的涉案金额来统计结果。

（三）损失频率的分布

考虑到某个时间区间内损失频率是离散的而非连续的，应该选择离散统计分布拟合损失频率，因为泊松分布能够很好地描述单位时间或者空间上操作风险发生的次数，所以在本研究中采用泊松分布对操作风险发生的次数进行拟合，其表达了固定时间段内操作风险事件发生次数的概率。对于某类损失事件，当损失频率为n时，概率密度函数：fn=λne-λ/n！

则预期损失频率E（n）=λ，方差D（n）=λ，由于泊松分布只有一个参数，既是分布的均值又是方差，要得到损失发生频率的分布，可以使用极大似然估计法对λ进行参数估计。

（四）损失强度的分布

由于研究数据呈厚尾现象，在对操作风险损失强度分布的求解中，我们先模拟符合某项分布，求得结果后再进行验证，最后得出结论。可以选择正态分布、对数正态分布、伽马分布、韦伯分布四种分布，因为其均有一个峰值的出现，而且峰值出现时因变量情况符合我国银行操作风险出现的特点。

三、操作风险损失分布的数据分析

（一）数据的处理与分析

结合我国商业银行对操作风险的认识以及管理现状，损失的内部数据难以获得，我们通过中国银监会的公开报道，以我国银行2011—2014年四年应收账款融资损失数据为基础，进行相关研究，统计结果如表1、表2、表3所示。