配给效率范文（精选6篇）
配给效率 第1篇
在银行同业市场日渐发达、世界金融市场广泛融合的趋势下, 银行资金始终处于绝对稀缺地位, 而理性的信贷配给行为使得银行资金优先流向大中型企业, 那么小企业信贷资金缺乏就是必然现象。
《新帕尔雷夫经济学大辞典》将信贷配给定义为“借贷市场供不应求的一种现象, 即在借贷双方按照契约自由达成协议的情况下, 贷款方能提供的资金供给无法满足借款方的资金需求”。银行以控制风险和保证盈利为目标进行信贷配给, 而小企业贷款风险高、成本高、利润低, 不符合银行信贷配给的目标, 因此不应当盲目要求银行增加小企业信贷投放量, 而应当重点提高银行在支持小企业方面的信贷配给效率。关于资本配置效率有两种理解方式, 米运生 (2006) 认为其中一种是“把既定的金融剩余尽可能多地配置给实体部门”, 而另一种是“在资本要素数量不变的情况下促进资本流向高效率的部门”。本文综合上述两种理解, 认为商业银行以其信贷配给能力为限, 尽可能多地向小企业提供信贷资金支持即为有效率, 并通过DEA分析6家规模效率前沿银行的投入冗余提出了相关对策。
二、文献综述
信贷配给理论的产生源于对小企业融资麦克米伦缺陷 (1951) 的解释, 但作为小企业融资缺陷的成因, 信贷配给自身的产生原因却并不明确。而解释信贷配给成因的理论又分为两种:一种是发展经济学家麦金农 (1973) 在非均衡市场条件下提出的, 认为贷款者需求受到抑制是因为利率上限低于其风险对价, 放开管制市场即可自动出清;另一种是信息经济学家斯蒂格利茨 (1981) 在均衡市场条件下提出的, 认为贷款者需求不能被满足是因为其风险信息未知, 而利率作为风险信息的代理变量自然抑制供给随利率 (价格) 增加。就中国的信贷配给成因而言, 朱秀丽 (2011) 用实证方法检验了中国信贷配给行为的性质, 证明了有约束的非均衡配给在中国上市公司融资过程中已经逐步减轻, 加强信息披露即可提高信贷配给效率。
信贷配给效率的衡量始终是难以解决的问题, 受调研可信度的限制, 中国大部分学者选择了采用金融深化指标来代理信贷配给及其效率。叶光毓 (2008, 2009) 采用“贷款/GDP”作为衡量各地区信贷配给的指标;任建军 (2010, 2011) 采用存贷比、存贷差和固定资产中银行贷款率作为衡量信贷配给的指标;米运生 (2007) 和王欣昱 (2013) 采用Wurgler (2000) 提出的资本增长率对于产出增长率弹性来衡量信贷配给效率。陈丽桦 (2013) 运用DEA数据包络分析法, 通过对工商、建设两家大型商业银行和其他8家中小银行支持中小企业信贷效率的实证分析, 发现大型商业银行比中小商业银行更适合对中小企业贷款。
三、商业银行支持小企业信贷配给效率模型
本文采用DEA模型进行实证分析, 只是为了对商业银行支持小企业的信贷配给效率进行粗略排序, 而不以模型所得具体数据作为分析依据, 在以下假设成立的前提下, 模型分析所得结果能够最大程度地代表真实情况。
(一) 商业银行支持小企业信贷配给效率模型前提假设。
商业银行以信贷配给能力支持小企业的效率与DEA (数据包络分析) 模型中的投入产出效率不尽相同, 但在以下假设成立的条件下投入-产出关系成立:在小企业贷款未达到银行信贷配给能力上限时, 以较少投入获得较多产出的银行效率较高;在小企业贷款达到银行信贷配给能力上限时, 只有先增加投入才能进一步提高产出。也就是说, 该效率前沿面是不连续的。
(二) 商业银行支持小企业信贷配给效率模型变量选择。
本文选取商业银行的四项禀赋作为自变量。由于银行在配给过程中起决定性作用, 而商业银行只能在信贷配给能力范围内承担小企业贷款责任, 所以商业银行支持小企业的信贷配给效率模型的自变量应是反映信贷配给能力的银行禀赋, 这些禀赋指标包括:代表商业银行规模的总资产 (TA) 指标, 规模越大的银行承担贷款成本的能力也越强;代表银行盈利能力的总利润 (TP) 指标, 盈利能力越强说明银行运营能力越强;表示银行风险缓冲能力的资本充足率 (AR) 指标, 资本充足率越高的银行稳定性和抗风险能力越强;表示银行贷款发放能力的贷存比 (LD) 指标, 贷款能力越强的银行流动性风险资产配置倾向越高。
商业银行小企业贷款余额 (SD) 作为因变量, 表示商业银行承担的支持小企业责任, 对应每家银行的信贷配给能力都有一个小企业贷款余额最大值, 在最大值达到之前小企业贷款余额越大, 支持小企业的信贷配给效率越高。
(三) 商业银行支持小企业信贷配给效率DEA模型。
本文采用投入-产出DEA模型来衡量商业银行支持小企业的信贷配给效率, 其中投入要素整体代表商业银行的信贷配给能力, 而产出要素代表其小企业贷款责任承担情况。选取16家上市商业银行作为决策单元, 构建DEA模型, 使用Max DEA软件的CCR模型得到总体效率, BCC模型得到纯技术效率, 并用总效率除以技术效率得到规模效率。根据前文对所选变量的解释, 以商业银行小企业贷款余额 (SD) 为产出指标;在投入指标方面, 用总资产 (TA) 来代表银行的规模, 总利润 (TP) 来表示银行的盈利能力, 资本充足率 (AR) 来表示银行的风险缓冲能力, 用贷存比 (LD) 指标来表示银行的贷款发放能力。
四、上市商业银行支持小企业信贷配给效率排序
(一) 样本选取与相关关系。
考虑到数据的可得性, 本文选取中国银行、中国农业银行、工商银行、建设银行、交通银行、北京银行、华夏银行、宁波银行、平安银行、兴业银行、招商银行、民生银行、南京银行、浦发银行、中信银行、光大银行, 共计16家上市商业银行2013年的数据为样本, 其中样本数据来自商业银行年报与社会责任报告。
传统信贷配给模型是基于线性相关关系而建立的解释方程, 不能用于对非线性关系的解释, 根据前文的规范分析可知, 银行禀赋与小企业贷款之间并不是线性相关关系, 但仍然需要采用实证数据进一步验证。为了确定非线性模型的适用性, 以下采用SPSS软件测度信贷配给效率DEA模型投入产出变量, 结果表明银行财务指标与小企业贷款之间的相关关系比较复杂, 得到的Pearson相关系数如表1所示。 (表1)
(二) 上市商业银行支持小企业信贷配给DEA效率分析。
本文使用Max DEA软件得到的各商业银行支持小企业的信贷配给效率如下:上市商业银行小企业贷款纯技术效率的变动范围为0.4~1, 小于规模效率的变动范围0.2~1, 这说明提高规模效率是提高商业银行支持小企业的信贷配给效率的根本方式。但由于规模效率同时受到技术效率和总体效率影响, 难以在短期内改变, 所以本文仅选取处于规模效率前沿面上的银行进行分析。将规模效率前沿面上的银行按照技术效率排序, 排名依次为:工商银行、交通银行、宁波银行、农业银行、南京银行和华夏银行。
(三) 规模效率前沿银行的冗余分析。
对于规模效率前沿银行而言, 如果有投入要素冗余为零, 那么其信贷配给能力受技术条件约束达到上限, 在前提假设成立的条件下, 该银行纯技术效率排序与其信贷配给能力排序相同。6家规模效率前沿的银行投入产出冗余如表2所示。由表2可知, 利润总额所代表的盈利能力是中国商业银行信贷配给能力的短板, 而6家规模前沿银行的利润总额投入冗余均为零, 这说明6家银行支持小企业的信贷配给效率已达到能力上限, 此时技术效率排序即其信贷配给能力排序。进一步分析投入冗余可知, 不同的商业银行禀赋差异较大, 想要继续增加小企业贷款额度, 除了盈利能力外, 风险防控能力是华夏银行和农业银行的短板, 而宁波银行和南京银行还可以继续加强向小企业贷款的倾向。 (表2)
五、结论
商业银行承担支持小企业责任要量力而行, 只有在提高自身的综合实力的基础上增加向小企业贷款的倾向, 才能达到优化信贷配给的目的。对于所有的商业银行来说, 提高自身盈利能力都是进一步担负起支持小企业责任的重要前提, 而对不同的商业银行, 又有不同的短板需要弥补, 其中提高风险防控能力是关键环节。
摘要：支持小企业是商业银行以其信贷配给能力为限承担的社会责任。本文将小企业贷款作为产出要素而配给能力作为投入要素进行DEA分析, 进而对6家规模效率前沿银行按纯技术效率排序, 并通过分析6家银行的投入冗余和产出冗余, 认为商业银行提高自身的盈利能力和风险防控能力是进一步支持小企业的重要前提。
关键词：信贷配给,小企业贷款,DEA分析
参考文献
[1]国家工商总局全国小型微型企业发展报告课题组.全国小型微型企业发展情况报告 (摘要) [R/OL].中国工商报, 2014.
[2]皮特·纽曼主编.新帕尔格雷夫法经济学大辞典[M].法律出版社, 2003.
[3]米运生, 李永杰.中国资本配置效率的区域差异——基于面板数据的分析[J].河南金融管理干部学院学报, 2006.3.
[4]朱秀丽, 钱友文.中国金融业改革对双重信贷配给影响的实证检验[J].上海金融, 2011.12.
配给效率 第2篇
虽然我国在2006年已经放开银行贷款利率上限, 但从直观感受上小微企业贷款仍然困难, 以宏观数据定性分析, 全国中小微企业创造经济增加值占到GDP的60%, 但小微企业获得的贷款占比仅20%①, 这表明当前我国小微企业面对的信贷配给来自斯蒂格利茨配给行为。由于小微企业的信息披露不能满足斯蒂格利茨关于信息成本为零的假设, 决定各银行向小微企业贷款供给的主要因素就是其非价格信息的获取和甄别技术。传统的回归分析法, 因此, 本文将对各银行的小微企业信贷配给效率进行排序, 并对比分析其信息处理能力的禀赋差异, 以找出小微企业贷款高效银行的优势和低效银行的劣势, 从而提出缓解小微企业贷款难的改进建议。
1. 小微企业信贷配给效率假设
为了保证所得政策建议有利于理性地提高商业银行对小微企业的信贷供给, 本文现进行两项假设, 并在这两项假设条件的基础上设计我国上市商业银行小微企业信贷配给效率模型:
假设一, 各商业银行对小微企业的贷款行为均为其理性选择的结果, 能够反映其小微企业信贷配给能力;
假设二, 我国各区域小微企业均始终处于信贷短缺状态, 新增的信贷供给意愿都能得到信贷需求的响应。
2. 小微企业信贷配给效率变量选取
现有的信贷配给影响因素模型均以企业禀赋为自变量, 偶有将银行规模作为控制变量的模型, 却缺乏以银行禀赋为自变量的模型, 这是因为在传统的贷款技术条件下, 能够影响企业贷款可得性的主要因素就是企业自身的资源和禀赋, 包括其抵押担保品、资产规模、经营业绩、经营年限等。但小微企业固定资产少、财务信息不规范、经营年限普遍较短且融资需求“短、频、快”, 并不符合传统贷款技术的审核条件, 因此, 小微企业贷款不适用传统贷款技术条件下的模型, 用小微企业贷款余额 (SD) 来表示企业受到信贷配给的情况, 则其主要影响因素是银行的信贷意愿和信贷技术。
在贷款意愿方面, 当前影响我国商业银行对小微企业信贷意愿的主要因素是小微企业金融支持政策, 虽然此类政策对于我国各类银行的影响力度相似且无法直接衡量, 但是由于规模越大的银行担负的企业社会责任越大, 且受到的社会监督越强, 本文选择银行规模作为反应银行信贷意愿的代理变量。规模因素本身作为影响银行贷款意愿的重要因素, 其作用机制主要有信息获取途径与技术途径两条, 传统观点认为大银行相较于小银行在信息获取方面有劣势而在技术途径上有优势, 所以难以确定银行规模对于小微企业信贷的影响方向。但王菲 (2007) 等学者采用行为经济学理论分析认为我国小银行出于羊群效应会跟随大银行进行决策, 因此其信息获取优势并不会改变其放款策略, 而艾伦伯杰 (2014) 则通过实证分析发现随着技术的进步, 社区银行在小企业贷款方面的优势已经不再显著。所以, 从理论上而言, 可以选择银行规模作为银行贷款意愿的代理变量, 本文用银行总资产 (TA) 这一指标来表示。
在信贷技术方面, 除了银行规模越大技术投入能力越强以外, 资本充足率、贷款占存款比例和利润总额也在不同程度上反映了银行在信贷技术方面能够进行的投入:资本充足率衡量的是银行经营的稳定性, 以上市商业银行的资本充足率 (AR) 指标来表示;贷款占存款比例反映银行的发放贷款的能力, 用贷存比 (LD) 指标来表示;利润总额反映的是商业银行总体运营能力, 用总利润 (TP) 指标来表示。
3. 小微企业信贷配给效率DEA模型
构建DEA模型, 选取16家上市商业银行作为决策单元, 每个决策单元存在4种投入要素和1种产出要素 (其中i=1, 2, 3, 4代表投入要素种类, j=1, 2…16代表上市银行) 。
使用Max DEA软件的CCR模型得到总体效率, BCC模型得到纯技术效率, 并用总效率除以技术效率得到规模效率。采用的投入要素包括银行总资产 (TA) 、资本充足率 (AR) 、贷存比 (LD) 和总利润 (TP) , 产出要素为小微企业贷款余额 (SD) 。
二、我国上市商业银行对小微企业信贷配给的DEA效率分析
1. 样本选取与指标汇总
考虑到数据的可得性, 本文选取中国银行、中国农业银行、工商银行、建设银行、交通银行、北京银行、华夏银行、宁波银行、平安银行、兴业银行、招商银行、民生银行、南京银行、浦发银行、中信银行和光大银行共计16家上市商业银行的数据为样本。
根据2013年上市商业银行年报与2013年上市商业银行企业社会责任报告, 全部上市商业银行小微企业贷款 (个别银行为中小企业贷款) 总余额为7.79万亿元, 对小微企业贷款最多的上市银行是工商银行、交通银行、建设银行、中国银行和农业银行五家原国有专业银行, 这五家银行的小微企业贷款余额共计5.84万亿元, 占全部小微企业贷款余额的74.93%。这可能是因为五家银行承担的企业社会责任较大而对小微企业贷款意愿较大, 也有可能是因为这五家银行规模大, 因而吸储和放贷较强, 所以不能按照贷款余额的多寡直接判断其小微企业贷款效率。在其他11家商业银行中, 民生银行提供的小微企业贷款最多, 而具有地方性背景的商业银行提供的小微企业贷款普遍较少, 南京银行和宁波银行小微企业贷款余额仅为工商银行的3%。
2. DEA效率分析
DEA效率包括最初使用的CCR总体效率、BCC纯技术效率, 以及总体效率除以技术效率得到的规模效率。其中, 由于规模效率受到的影响因素多且难以同步改变, 规模效率过低的上市商业银行既难以直接提高规模效率, 也难以通过提高技术效率来提高总体效率, 所以, 为达到短期内提高小微企业贷款效率的目的, 以下将仅就规模效率较高的银行进行分析。
使用Max DEA软件处理, 得到如下结论。
上市商业银行小微企业贷款纯技术效率的变动范围为0.4-1, 小于规模效率的变动范围0.2-1, 这说明上市商业银行为小微企业提供贷款的能力更多地受到银行规模的限制, 而银行规模的改变所需周期长且受外生因素影响大, 所以, 要寻求快速提升银行小微企业贷款能力的对策就必须要排除规模因素的影响。规模效率处于前沿面的银行有工商银行、华夏银行、交通银行、南京银行、宁波银行和农业银行6家, 因此, 以下将重点对这六家银行的技术效率进行分析。首先, 除了效率前沿面上的两家银行, 其余银行的纯技术效率比较紧密地分布在0.5到0.7之间, 说明这六家银行针在小微企业贷款方面具有核心技术差异。
在16家上市商业银行中, 小微企业贷款效率最高的是交通银行和工商银行, 同时这两家银行的纯技术效率也最高, 因此, 以下将以这两家银行为效率前沿进行分析。此外, 分析所得华夏银行和南京银行的纯技术效率低于农业银行, 根据前文定性分析的结论, 农业银行的小微企业贷款技术效率比较低, 所以华夏银行和南京银行的低效率很可能是由于受到的社会责任约束较低, 而与其贷款技术本身无关。
3. 规模效率前沿面银行的技术效率改进途径分析
通过DEA模型可以得到决策单元的各投入产出要素与前沿面的差距, 将投入超出前沿面投入的额度称为投入冗余, 而产出少于前沿面产出的称为产出冗余, 则能够得出效率改进途径。
工商银行和交通银行在现有的规模条件下最有效地完成了支持小微企业贷款的社会责任, 因此可以作为高效率的参考对象。但值得注意的是, 运营能力始终是我国各商业银行支持小微企业贷款的短板。所有银行的利润总额投入冗余均为零, 这意味着盈利能力是银行进行小微企业贷款的主要短板。因此, 要进一步提高我国商业银行对小微企业贷款的供给能力, 首先要提高我国商业银行的盈利能力。
在六家银行中, 农业银行对小微企业的贷款余额冗余最高, 已经达到6千亿元, 但其存贷比冗余和资本充足率冗余却都很低。这表示农业银行的规模效率虽然已经足够负担更多社会责任, 但其社会责任贷款的对象却不在于小微企业。根据《中国农业银行2013年企业社会责任报告》, 农业银行当年负担县域金融业务发放贷款和垫款总额达到23.5千亿元, 约为其小微企业贷款余额的2.9倍, 也远远超过6千亿的冗余额度。同时, 资本充足率冗余低表示农业银行的经营稳健性并不足以在更大幅度上负担小微企业贷款责任, 2013年农业银行的不良贷款率达到1.22%, 在全部上市商业银行中处于高位。因此, 农业银行要提高对于小微企业贷款责任的负担能力, 首先需要提高风险控制能力, 并且应当首选县域小微企业作为贷款对象。对于以上三家原国有银行而言, 风险防控能力始终是制约其小微企业贷款能力的短板, 相比于其他上市商业银行, 原国有商业银行的贷款不良率普遍较高。
在处于规模效率前沿面的六家银行中, 华夏银行、宁波银行和南京银行的贷款不良率都在0.9%以下, 而农业银行、交通银行和工商银行的贷款不良率都在0.9%以上, 其中技术效率最高的工商银行贷款不良率为0.94%。这说明对于原国有银行而言, 提高风险防控能力对于提高小微企业贷款的技术效率具有重要意义。
宁波银行与南京银行在小微企业贷款供给方面都具有上百亿的提升空间, 其技术效率低并不是因为贷款能力不足, 而是单纯缺乏小微企业贷款投放, 这反映的是两家上市银行对小微企业贷款的意愿较低。但比之于工商银行、农业银行和交通银行, 宁波银行和南京银行具有地方性商业银行的性质, 吸收存款能力有限。因此, 要提高这类具有地方性的股份制商业银行小微企业贷款供给, 需要从提高贷款意愿和增加可贷资金两方面入手。华夏银行之所以效率最低, 是因为该行总资产和存贷比都比较高。华夏银行的资本充足率冗余较低, 但其贷款不良率仅为0.86%, 说明制约华夏银行小微企业贷款投放增加的不是风险控制能力, 而是资本充足率监管本身。
三、我国上市商业银行对小微企业信贷配给改进建议
1. 降低上市商业银行小微企业贷款成本
2014年6月我国金融机构人民币加权平均一般贷款利率为7.26%, 而同期小微企业贷款平均利率为14.6%, 是一般贷款利率的二倍, 由此可见, 小微企业贷款对上市商业银行的贷款收入增加具有促进作用。然而, 事实上商业银行对小微企业实施信贷抑制除了有风险防控目的外, 很大程度上是受到盈利目标的影响, 由此可以推知, 虽然我国商业银行已经进行了长期的流程再造和技术改良, 但对小微企业发放贷款的成本仍然居高不下。因此, 降低商业银行小微企业贷款成本仍然是提高小微企业信贷供给能力的手段, 同时也有利于商业银行新利润增长点的创造。
在由德国引进的中小企业贷款IPC技术中, 成本主要在于小额贷款人员的培养, 而我国商业银行小微企业贷款技术中主要成本在于信贷审批, 人员培养成本的投入可以随着放贷额度的增加而被摊薄, 但信贷审批成本却不会改变。我国与德国小额贷款技术的核心差距在于处理信息的方法, 德国通过贷款人员处理的是多维度的软信息, 而我国审贷处理的是企业提交的财务硬信息。因此, 我国商业银行可以通过人才交流, 将有小微企业贷款经验的人员向存在信贷资源浪费的银行进行配置, 从整体上提高我国商业银行的盈利能力。
2. 提高原国有商业银行风险控制能力
我国原国有商业银行的贷款不良率都在0.9%以上, 提高风险防控能力是提高其小微企业贷款能力的必要条件。银行对小微企业实施信贷抑制从理论上就是为了控制风险, 如果为了支持小微企业而直接要求银行提供贷款, 那么必然会造成商业银行的贷款损失增加, 这意味着银行的资本充足率会随之减少, 进而减少商业银行提供小微企业贷款的潜力, 最终达到平衡时小微企业得到的贷款将少于理论上的DEA冗余额。所以, 国有商业银行可以与地方性银行合作, 通过购买地方性商业银行的小微企业贷款组合产品间接向小微企业放贷, 从而享受地方性银行的风险防控服务。
3. 促进地方性商业银行资产证券化产品创新
由分析结果可知, 制约我国地方性商业贷款投放能力的主要因素是资产规模, 而吸储能力也同样减少了其可贷资金量, 因此, 地方性商业银行要提高对小微企业放贷的能力就必须将手中资产盘活, 提高可贷资金周转效率。
资产证券化是促进商业银行资金周转和资产盘活的有效手段, 但由于我国风险防控要求较高, 银行购买信托资产受到限制较大, 而证券公司资产管理成本甚至高于地方银行, 所以, 进一步放宽地方性商业银行资产证券化限制有利于促进其小微企业贷款投放。
4. 放宽银行对小微企业贷款的监管指标
银监会最早在2010年就提出了“两个不低于”的小企业贷款考核目标, 但截至2013年银监会重提“确保小微企业贷款增速不低于各项贷款平均水平、增量不低于上年同期水平”②目标, 我国小微企业贷款难问题仍然没有得到解决。
银行为了达成政策目标的同时控制风险, 将小微企业贷款“过桥化”, 或者通过小额贷款公司进行贷款批发, 这两种行为虽然在账目上提高了小微企业贷款额度, 但却难以使得小微企业得到实惠, 并由此造成了小微企业贷款银行途径“惠而不普”, P2P等途径“普而不惠”的情况。因此, 适当放宽小微企业贷款五级分类要求, 给予银行更大风险处理自由有利于鼓励商业银行对小微企业发放贷款。
摘要：我国小微企业外源融资以银行信贷为主, 提高银行信贷配给的效率有助于缓解小微企业融资难问题。为得到快速提高银行整体信贷配给效率的路径, 本文选取我国16家上市商业银行进行DEA效率分析, 筛选出同处于规模效率前沿面的6家银行, 并通过对比其技术效率差异提出短期改进措施。
关键词：小微企业信贷,信贷配给,配给效率,DEA分析
注释
1 http://hn.rmlt.com.cn/a/20130716/10628.html.
从微观角度研究信贷配给 第3篇
信贷配给作为一种常见的经济现象, 是经济学家们研究的重要主题, 但对它的定义始终没有统一。新古典主义认为信贷配给是政府金融管制引起的短暂经济现象, 而之后的新凯恩斯主义推翻了前者的观点, 认为信贷配给是银行自发选择的长期均衡的经济现象。本文在介绍了关于信贷配给的不同划分标准的前提下, 接受了新凯恩斯主义的均衡信贷配给的观点, 从微观角度即微观个体利益最大化的基础上分析了信贷配给的含义、动因、博弈过程及对策。
二、信贷配给的类型
(一) 广义信贷配给与狭义信贷配给
信贷配给具有狭义和广义两个层次的含义。狭义信贷配给是指将仅以贷款银行设定的贷款利率引起的信贷现象。广义信贷配给是指由贷款银行设定的贷款利率以外的其它贷款条件引起的信贷配给;
(二) 均衡信贷配给与非均衡信贷配给
均衡信贷配给与非均衡信贷配给是杰斐和莫迪利安尼于1969年首次提出的又一种对信贷配给的划分标准。非均衡信贷配给, 认为信贷配给是由于政府的价格管制等外在原因, 贷款银行的贷款利率因此暂时无法达到最优利率, 使得信贷市场上的供给与需求不等, 从而产生的一种短期经济现象。均衡信贷配给, 认为信贷配给是由于贷款银行为使自身利益最大化, 使得在一定贷款利率的条件下, 信贷市场的资金供求不均衡, 从而产生的一种长期的经济现象。两者最大的区别是, 非均衡信贷配给认为动因是外生因素, 即政府的各种管制。而均衡信贷配给则认为信贷配给内生于信贷市场, 是微观个体即贷款银行的自发选择。
(三) Ⅰ类信贷配给与Ⅱ类信贷配给
Ⅰ类信贷配给是指在现行的贷款银行提供的利率条件下, 所有借款人都无法得到所需的全部借款, 而只能借到部分借款。Ⅱ类信贷配给是指在现行的利率条件下, 有的借款者能成功借款, 有的却被银行拒绝, 存在差别对待。
对于信贷配给, 还存在其他划分标准。此处仅简述以上三种主流划分标准, 不做其他赘述。其中, 上述第二种是最为普遍的分类。结合实际, 在不存在政府管制的条件下, 贷款银行仍对借款者实行了信贷配给, 这种现象普遍且长期的存在, 有悖于非均衡信贷配给提出的短期性、受外在因素影响的观点。所以, 本文将基于均衡信贷配给的概念对信贷配给的动因、模型及对策进行讨论。
三、信贷配给的动因
(一) 信息不对称
信息不对称是指信息分布不均匀, 在经济活动中, 交易双方存在信息占有多少的区别, 若一方拥有更多或有利信息, 则占据优势地位。在信息不完备的信贷市场上, 关于所拥有的信息, 借款者与贷款银行处于不同的地位:借款者占据信息优势, 而贷款银行处于信息劣势地位。借款者清楚自己的经营状况, 了解将要投入资金面临的风险程度与收益多少, 然而贷款银行并不清楚这些信息。借款者依靠信息优势使利润最大化, 即使有偿还能力也可能会违约。然而贷款银行不知道借款者面临的风险有多大, 如果借款者投资失败, 没有能力偿还借款, 或是借款者违约, 不偿还借款本息, 那么风险就转嫁到贷款银行身上。虽然, 贷款银行可以通过调查、监督借款者从而获得更多的信息, 但同时贷款银行必须付出监督成本。因此, 对于某些达到现行利率条件的借款者, 贷款银行考虑到信用风险, 仍然不会满足借款者的贷款要求, 此时就出现了信贷配给。不仅是利率水平, 还有贷款银行数量限制的约束作用也在影响信贷市场的资金供求。
(二) 利率的选择效应
贷款利率存在两种选择效应:正向选择效应和逆向选择效应。利率的正向选择效率是指贷款利率与贷款银行的收益呈正比, 即随着贷款利率的上升, 贷款银行的收益也随之增加, 利率下降, 银行收益也下降。利率的逆向选择效应与正向选择的作用相反, 表示贷款利率与贷款银行的收益呈反比, 即贷款银行的收益随着贷款利率的上升而下降, 随着利率下降而上升。这是因为, 投资项目的风险与预期收益呈正比。如果项目风险小, 则预期收益也少, 贷款利率的上升会导致借款者的借款成本增加, 利润减少, 借款者会放弃贷款。如果投资项目属于高风险项目, 即使贷款利率很高, 但借款者也会因为同样很高的预期收益而选择贷款。这样随着贷款利率的上升, 高风险借款者占了多数, 风险小的、有较大把握收益的借款者被挤出, 从而贷款银行的不良资产占总资产的比例上升, 借款者的还款概率下降, 贷款银行的收益也在下降。原本贷款银行对贷款利率的调节使得资金供求平衡, 市场出清。但由于存在利率的逆向选择效应, 所以当其与利率的正向效应相互抵消时, 从贷款银行的角度来说达到了最佳利率, 此时的贷款利率低于市场出清的贷款利率, 没有达到帕累托最优状态, 但贷款银行为使自身利润最大化, 不会再调节利率, 信贷配给由此产生。
(三) 道德风险
道德风险是指在经济交易中, 其中一方为最大化自己的利益而做出的损害他人的行为。贷款银行给予借款者借款后, 借款者或因投资失败而拒付本息, 或因不还款利润更多而违约, 使得贷款银行蒙受了损失。因此道德风险是实行信贷配给的又一动因。
其中, 逆向选择和道德风险都是由信息不对称所导致的。逆向选择属于事前信息不对称, 即借贷双方订约前, 贷款银行不充分了解借款者的信息。道德风险则是事后信息不对称导致的机会主义行为, 即贷款银行与借款者订约后仍然不了解其信息。所以可以说, 信息不对称是信贷配给的主要动因。
四、借贷双方的博弈
(一) 信息不完备下的融资博弈
本文运用博弈论来具体分析在信贷市场上借贷双方采取策略的过程。考虑到本文是基于均衡信贷配给的观点分析的, 即借贷双方信息不对称, 且假设借贷双方交易过程不止一次, 因此属于不完全信息动态博弈。博弈的参与者包括贷款银行和借款者两方。贷款银行的行动分为放贷和拒贷两种, 借款者有优质和劣质之分, 其行动都分为申贷和不申贷两种。假设借款者是优质的概率为p, 则劣质的概率为 (1-p) 。如果贷款银行接受优质借款者贷款要求, 会获得利息收入, 借款者也获得借款, 假定贷款银行和借款者都有一个单位的收益, 即 (1, 1) 。如果贷款银行拒绝优质借款者的贷款要求, 不仅银行会产生信贷资产的机会成本, 借款者也会面临融资困难的处境, 假定双方都有一个单位的损失, 即 (-1, -1) 。如果贷款银行同意劣质借款者的贷款要求, 贷款银行会增加不良资产的比例, 假定贷款银行会有一个单位的损失, 而借款者有一个单位的收益, 即 (-1, 1) 。如果贷款银行拒绝了劣质借款者的贷款要求, 那么贷款银行既没有获得利息收入, 但同时也避免了不良资产的增加, 假定双方收益为 (0, 0) 。借贷双方博弈的具体收益见表1。
由表1可知, 贷款银行给借款者放贷的收益为:p×1+ (1-p) × (-1) =2p-1, 贷款银行拒绝放贷的收益为p× (-1) + (1-p) ×0= (-p) 。当满足2p-1>-p时, 贷款银行获得正的收益, 选择放贷更有利。但当满足2p-1<-p时, 贷款银行放贷会有负的收益即损失, 所以这时选择不放贷更有利。由此看出, 贷款银行是否同意借款者的贷款要求, 主要取决于p的取值, 即贷款银行对借款者是优质还是劣质的主观判断。P值决定于借款者过去的信用度, 经营状况等, 信用度高即p值高的借款者获得贷款的可能性也就更大。贷款银行凭p值判断是否放贷, 也是信贷配给的基础。
(二) 欠贷成本与信贷配给
本文从欠贷成本的角度分析信贷配给是否实行的不同情况。
为简便分析, 此处假定信贷配给属于Ⅰ类信贷配给, 即所有借款者都只能借到部分借款。设定贷款银行放贷额也就是本金为L, 利率为r。借款者投资项目利润为f (L) (假设f (L) 与L有相同变化) , 欠贷成本为C。借款者是否还款与贷款银行的信贷配给的博弈见下表。
假设f (L) > (1+r) L>C, 在银行实行信贷配给的前提下, 设利率r为0.6, L为5个效用单位, 利息收入r L为3个单位, 本息和 (1+r) L为8个单位, 借款者投资项目盈利f (L) 为10个单位, 借款者盈利扣除贷款本息后的净利润f (L) - (1+r) L为2个单位, 欠贷成本C为1个单位。因此通过计算可知, 借款者还贷则借贷双方的效用单位组合为 (3, 2) , 拒绝还贷时的效用单位组合为 (-5, 14) 。
假设f (L) > (l+r) L>C, 在银行不实行信贷配给的前提下, 借款者能获得所需的全部借款, 假设借款额为实行信贷配给时的两倍。则L为10个效用单位, r L为6个单位, (1+r) L为16个单位, f (L) 为20个单位, f (L) - (l+r) L为4个单位, C为2个单位。因此可知借款者还贷与不还贷时借贷双方的效用单位组合分别为 (6, 4) 与 (-10, 28) 。
由以上分析可知, 当借款者的欠贷成本很小, 或与投资项目盈利及借款额相比小很多时, 借款者为使利润最大化, 会选择不还贷, 贷款银行也会实行信贷配给, 这就产生了所谓的“囚徒困境”, 有悖于帕累托最优。帕累托最优的组合应该是贷款银行不实行信贷配给, 而借款者也选择还贷。所以贷款银行及政府就要采取各种措施使得借款者的欠贷成本增加, 如当借款者一旦欠贷, 就赋予该借款者差的信用度等。只有这样, 才能使得社会资源配置效率最佳。
五、抑制信贷配给的对策
由于信贷市场上存在信贷配给, 贷款利率低于信贷市场出清的利率, 资源配置效率降低, 没有达到帕累托最优状态, 所以需要想出对策抑制信贷配给的实行。经济学家贝斯特对此提出了抵押品的作用。原来贷款利率是信贷市场上资金借贷均衡的唯一内生因素, 通过降低或提高贷款利率筛选不同的借款者。贝斯特提出抵押品与贷款利率有相同的作用, 通过将抵押品与贷款利率的不同组合, 自动筛选不同风险程度的借款者。低的贷款利率与高价值抵押品组合, 而高的贷款利率与低价值抵押品组合。这样一来, 投资高风险项目的借款者自然会选择高利率, 投资低风险项目的借款者会愿意选择高价值抵押品。贷款银行通过这种组合的贷款合约, 自动筛选出借款者的风险类型, 也就不会实行信贷配给。
但是这种方法也存在缺陷。因为借款者即使投资了低风险项目, 想选择低利率的贷款合约, 但不一定有实力提供高价值抵押品。相反有实力的借款者可能会选择高价值抵押品的贷款合约, 从而投资更高风险的项目, 以谋求更高的收益。这就违背了通过抵押品与利率结合筛选不同风险借款者的想法。
参考文献
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多需求类存货配给策略综述 第4篇
在大多数研究库存模型的文献中, 假设需求的重要性是相同的, 交货按照所谓的先到先服务 (FCFS, First Come First Serve) 进行。但在实践中, 一些需求具有优先权。这就意味着需要对库存系统的服务对象进行区分, 区分的依据是延迟交货或失销导致的缺货成本的大小。如果某类需求的缺货成本高, 就应当优先交货。以下是需要将库存系统的客户需求进行分类的几种环境。
产成品的价值:对于一个零部件的库存系统来说, 一个标准零部件可能是多种产成品的构成部件, 而不同产成品对企业的价值是不一样的, 带给企业的利润也不相同, 因此对于不同产成品对零部件的需求应该赋予不同的优先权限。价值大的, 企业要确保更高的交货水平。这类似于航空业和旅馆业中, 如果预见到有人愿意出更高的价格, 那么拒绝低价客户就是很明智的选择, 所以旺季航空或旅馆会保留一部分舱位和房间。
订单的紧迫性:一个订单可能是寻常的仓库补货 (例常订单) , 也可能是生产线停工待料的紧急订单。如, 企业的销售系统中, 企业一方面经零售店铺向客户出售发送产品, 也可以直接发货给紧急订购的客户。显然, 库存有限时零售店的日常补货要让位于客户的直接订单, 因为客户的直接订单意味着急需, 若未能满足可能导致失销甚至客户的流失。
企业间的协议:企业与不同的客户间订有交货服务协议, 协议规定的立即交货率不同。
客户价值:对于企业来说, 大客户显然比小客户重要得多。大客户往往会发展成为企业的战略合作伙伴, 为其提供高水平服务是加深合作、促进联盟的保障。
差异化服务趋势:服务的差异化是一个实践趋势, 企业配送系统提供多层次的服务水平供客户选择, 并索取不同的价格。如3小时到货服务、24小时到货服务、1周到货服务等。
从以上情形我们可以看出, 库存系统面对多类客户需求, 每类需求的缺货成本不同, 或所要求提供的服务水平 (如交货率) 不同, 这就给存货的分配管理提出了挑战。
二、多类客户需求的库存策略比较
(一) 分割库存策略
在库存系统面临多类需求的情况下, 最简单的方法也许是分割库存策略 (Separate Stockpiles) , 即针对每个需求类别, 各自设置库存, 提供不同的服务水平。虽然这种方法在实践中简单易行, 但其最大缺陷就是未能利用规模经济的效用, 即库存“蓄水池”的作用。使得需求的波动加剧, 会导致更高的库存成本。然而这种策略还是比集中储货、最高服务水平策略要优越。
(二) 集中储货、最高服务水平库存策略
集中储货、最高服务水平策略 (Round-up Policy) 是指为所有需求类别提供最高的库存服务水平。这在实践中也广泛存在。如, 美国军方将海军的武器配件仓库和陆军的武器配件仓库合并, 它们有很大一部分配件是共同的。陆军要求配件的交货率为85%, 而海军是95%, 因而仓库中心统一提供95%的服务水平。这种集中储货虽然集中货物库存, 有效利用了“蓄水池”的作用, 使得需求波动减小了, 但由于对低端需求类提供的服务水平不必要地拔高, 增加了库存成本。显然, 这两种方法是基于先到先服务的原则来交货的。
(三) 配给策略
为了有效降低库存成本, 必须改变交货的方式, 对高服务水平要求的客户优先交货, 以确保对高级客户的服务承诺。先驱学者开发出了两种配给策略 (Inventory Rationing Policy) , 一种是优先权策略 (Priority Policy) , 针对各类需求分别赋予不同的优先权, 每期期末按照优先权大小先后发货。优先权法操作比较简单, 仅适用于定期检查库存情况, 每期所有的需求到期末才进行存货分配, 先满足优先权最高的订货需求, 然后其次, 依序进行, 直至优先权最低的需求。
另一种是戒点控制。设置发货戒点方式可能有多种, 其实施机制是当存货量下降到较低的水平时停止向低端需求类发货, 未满足的需求或延迟交货, 或失去销售机会, 这取决于系统属性。停止发货的限制点就相当于门槛限制, 思路上可考虑从两方面设置限制点:其一是时间点限制, 在订货周期末段时间某个时间点时 (譬如, 补充货物到达前的第3天) , 开始停止向低端需求类供应货物, 仅向高端客户供货;其二是数量点限制, 在库存量下降到某个数量点时, 停止向低端需求类服务。数量点限制要优越于时间点限制, 研究文献也相对较多, 称为戒点策略 (Critical Level Policy) , 为每类需求分别设置发货戒点 (戒, “停止”的意思) , 当库存量下降到某需求类的对应戒点时, 停止向该类客户发货, 保留库存用于满足更高级客户的需求。若同时结合数量和时间, 则为动态戒点控制。
本质上, 配给策略可以说是分割库存和集中储货、最高服务水平两种极端策略的混合, 这是多需求类库存控制研究的主流。Ha研究多需求类的单产品库存系统, 在泊松分布需求、指数分布提前期、失销假设下, 证明戒点控制法是多类需求时的最优库存分配策略。
三、存货配给策略
(一) 戒点策略配给机制
采用戒点配给策略, 一个有着N类需求的库存系统的一般运营模式为:
1、分级
将N种需求类根据缺货成本或所要求服务水平分级, 1级为缺货成本最高类的需求, 要求提供高水平的服务;N级为最低类, 所提供的服务水平也是最低的;
2、设置戒点
针对每类需求设置戒点, 最优先的1级为0, N级的戒点最高;可以看出, 需要通过优化, 确定N-1个戒点, 这些戒点是一个不减的数量序列。如果只有两类需求, 只需确定一个戒点水平即可。戒点可能是静态值, 也可能是和时间相关的动态值。
3、存货分配
在库存量很高时, 按照FCFS原则在任何类别的订单到达时立即发货, 随着仓储数量下降到第N类需求订单所对应的戒点, 则停止向N类需求发货;随着库存数量进一步下降到N-1类需求所对应的戒点, 也停止向N-1类需求发货;依此类推, 直到向外部所订的补充库存的货物到达。存货分配存在各种复杂的情形。比如, 在仓储数量高于某个需求类的戒点时, 在接到该类订单时可以给予发货, 但如果发货后 (不止一个单位的需求) , 仓库数量下降到该需求类对应戒点以下, 怎么办呢?这时就需要仓库管理者来决定是否应该发货, 或者系统是否容许部分发货。
连续盘点制下的戒点控制策略 (Critical Level Policy) 是在定量订货策略 (R, Q) 基础发展起来的, 标记为 (R, Q, C) , 其中, C为向量, , 为各级需求类别的戒点水平。即当库存点下降到R或以下时发出批量为Q的订货, 在库存量高于cj时, 向j类需求发货, 当库存量下降到cj时, 停止向j类需求发货, 以确保更高级别的需求类的服务水平。
对于两类需求的库存简化过程如图所示:
在0时刻, 库存点降到再订货点R, 发出订货Q, 则库存点上升为R+Q, 如图虚线所示。在t1时刻, 库存量降低到紧迫点K, 如图实线所示, 则中心仓库停止向第二类客户供货, 仅向第一类客户供货。发出订单经L时间后, 所订货物到达。在收货前, 可能已经发生断货。
4、清理欠货
在延迟交货环境下, 外部订购的物资到达后, 需交清未结订单的欠货。如果到货批量很大, 则简单地交清所有的欠货。若到货数量不大, 全部交清可能导致仓库数量比某类需求的戒点低, 甚至到货量尚不足以交清所有欠货, 则需要仓库管理者决策如何交付欠货。对于只有两种需求类情形, 仅有两种选择:要么交清第2类客户的未结订单, 要么补充仓库数量到戒点以上。Ha (1997) 证明指数分布提前期时第2种选择更好, 只是低级别需求收到货物的平均延迟时间会拉长。若选择立即交清所有欠货, 低级别需求的延迟时间可缩短, 然而高级别需求的服务水平可能会降低。在失销环境下, 由于欠货不补, 未满足的需求即作废, 外订货物全部补充到仓库中。
简单的静态戒点控制策略并不能够简单地达到最优。我们知道, 现代通讯系统发达, 如果能够确切地知道所订货物短期内即将到达, 就可以考虑给低端需求发货, 即便仓库数量低于低端需求所对应的发货戒点。
(二) 静态配给策略
库存控制中研究货物配给的文献较少, 原因可能有两个:第一, 货物配给问题的研究相当困难, 管理实践上贯彻执行也不易;第二, 发货一般被视作为操作层面的决策, 不像供应链设计属于战略层面的决策, 这就似乎意味着库存货物配给对企业的收益影响甚微, 从而被忽视。实际上, 最优货物配给策略可以明确地描述出来, 其对供应链的设计起着重要的作用。
诸多学者陆续对多类需求的研究在各种各样的假设情形下分别做出了贡献, 见表1。表中栏目的解释:系统类型分为生产系统和库存系统;缺货处理包括延迟交货和失销两种情形;需求类分为两类和多类;配给策略包括静态戒点和动态戒点两类;时间建模区分为离散时间建模和连续时间建模。
Veinott (1965) 是第一个考察多类客户需求的库存控制问题的人, 他分析了定期检查制在多种需求类、提前期时间为零、延迟交货环境下的库存控制问题, 提出了戒点控制方法的概念。Evans (1968) 考察了两类需求的类似模型, 得出了类似的研究结果。
最早对连续检查制下多类需求的库存控制问题做出贡献的是Nahmias和Demmy (1981) 。他们分析了面临两类泊松分布需求、延迟交货、零提前期下的 (s, S) 和大于零的固定提前期 (R, Q) 库存系统, 假设任何时候最多只有一个发出订单 (在途库存) , 提出采用戒点控制策略。他们的主要贡献是导出了交货率的近似表达式。分析中, 他们使用了戒点的“撞击时刻 (Hitting Time) ”这一概念。它是指库存量下降到戒点的那一刻。借助于撞击时刻这一概念, 就有可能得到库存成本和服务水平的近似表达式。他们模型的一个缺陷是假设需求全部发生在期末, 这与实践状况大相径庭。Nahmias和Demmy的研究结果进而被Moon和Kang (1998) 拓展到更一般的情况。他们假设需求服从复杂泊松分布, 客户需求有多类且在整个期间发生, 而不是集中到期末, 同样推导得到需求交货率的近似表达式, 且提出采用仿真研究方法。他们没有使用库存戒点, 而是提出了限制供应触发时间 (rationing trigger times) 方法, 到了这一时间点则停止向低端需求发货。Melchiors、Dekker和Kleijn (2000) 继续分析了Nahmias和Demmy的模型在失销情形下的库存问题。
Desphande等 (2003) 考查了与Nahmias和Demmy (1981) 的设置相同的库存模型, 导出了近似服务水平表达式, 而这一表达式恰是门槛交付欠货机制下的精确表达式, 有意思的是, 他们的分析结果和Dekker等 (1998) 在订货批量Q=1时的结果完全相同。他们也给出了在既定成本结构下寻求最优策略参数的算法。提出清理欠货的顺序为:早于某个门槛时间的所有欠货 (包括第一类需求和第二类需求) , 然后是第一类需求的剩余欠货, 如果能保持库存量在戒点以上, 再给第二类需求的剩余欠货提供货物。这种清偿欠货机制有时会导致在第一类需求的欠货前, 先清偿第二类需求的欠货, 能够避免第二类需求的延迟时间过长。最后对限制供应、优先权清理欠货机制展开仿真研究, 比较门槛清理和优先权清理的绩效。类似的, 还有Frank等 (2003) 研究了两类客户需求的货物配给问题, 根据合同协议, 第一类的需求必须完全满足, 第二类的需求可以部分满足。Arslan等 (2005) 分析扩展Nahmias和Demmy的两需求类到多需求类情形, 构建了均衡多级系列系统, 为了分析的简便性, 假设每级未满足的订单按其发生时间来清理交付, 得到了近似结果。
Cohen、Kleindorfer和Lee (1988) 考察了两类需求的定期检查制库存系统的失销情形, 分析了定期盘点 (s, S) 策略, 不同的是, 他们没有使用戒点控制方法, 而是提出根据优先权来发货。将每期的需求集中到期末来处理, 根据优先权分配存货, 优先权高的先发货, 低的后发货。Atkins和Katircioglu (1995) 分析了面对多类需求的定期检查制库存系统, 假设延迟交货、提前期固定, 且每类需求都有一个最低服务水平的要求, 他们提出了启发式分配策略。
Ha (1997a) 分析了库存系统面对多类泊松分布需求, 缺货则失销假设条件下的批到批策略, 他假设提前期呈指数分布, 把库存系统设计成一个单产品的M/M/1/S排队系统模型, 服务时间依赖于系统状态。这使得他能够证明批到批的生产策略结合戒点分配存货策略是最优的, 因为戒点控制减小了低优先权需求的缺货。另外, 他证明了在补充的货物到达后, 若交清低级需求的欠货会导致库存水平降到戒点以下的话, 则应当优先补充库存水平, 而宁愿继续让低端需求保持缺货。Dekker、Hill和Kleijn (1997) 分析了类似的系统模型, 采取订货到目标 (order-up-to level policy) 的库存策略, 但假设提前期服从任意分布。他们把系统刻画成M/M/S/S排队系统, 开发出寻求最优策略的有效方法。由于他们限制了策略与剩余时间无关, 不能担保戒点控制策略对任意分布的提前期来说都是最优的。Nguyen (1991) 的研究也表明, 在这样的一个排队系统中, 对于指数分布提前期情况, 戒点控制策略是最优的。Dekker、Kleijn和Rooij (1998) 考察了多类需求批到批 (lot for lot) 策略库存模型, 但去掉了“最多仅有一个发出订单”假设。他们结合案例展开讨论, 分析了一家大型石油化工企业。该企业库存的零配件物流移动速度缓慢, 可用于多个设备, 而这些设备的轻重缓急程度不同。他们的贡献是推导出两类需求交货率的近似表达式, 并使用仿真在三种交付欠货情形下测试了近似表达式的效果。Dekker等 (2002) 研究了连续检查, 静态戒点配给、失销环境下的批对批库存系统。他们提出了任意随机提前期下面对多需求类时服务水平的精确表达式, 他们的结果是由假设到达率依赖于状态的排队模型演变而来的。Kocaga和Sen (2007) 扩展了Dekker等 (1998) 的近似表达式, 包含了非关键订单的提前期内需求, 并用仿真方法测试了近似表达式的效果。De Vericourt等 (2002) 考察了有限产能供应系统面对多需求类的存货配给问题, 使用动态规划证实最优配给策略直觉上具有一个简单的结构, 提出有效的算法来计算最优配给策略的相关参数。Zhao等 (2005) 建立了一个博弈理论分析模型, 研究多节点分散网络, 各节点企业可以共享库存信息, 他们使用的是Desphande等 (2003) 提出的门槛清理欠货机制。
针对多级库存系统的多需求类问题, Sven axsater等 (2002) 考查了由一个中心仓库和多个零售商构成的两级系统。中心仓库面对来自零售商的补货订单和终端顾客的直接需求, 终端顾客要求更高的服务水平。比较了两个处理技巧:一个是为终端客户单独设立库存, 一个是采取戒点策略。数字测试显示, 戒点策略显著要优于前者, 能有效节约成本, 计算和优化较麻烦。Sven axsater等 (2004) 考查的由一个中心仓库和多个零售商构成的两级系统应用 (S-1, S) 策略的多需求类库存管理问题。中心仓库面对来自各零售商和终端顾客的需求, 且他们要求提供不同的交货率服务水平。如果零售商缺货, 则向外部供应商寻求供货, 而不是延迟交货。他们提出系统总成本的上限, 给出了计算最优策略参数的启发式方法。数字测试显示, 使用他们给出的技巧计算出来的结果与实际成本非常接近, 也证实了对零售商和终端客户的需求进行差别化处理可以带来巨大的成本节约。
Fadiloglu和Bulut (2005) 假设两类需求按泊松过程到达, 提前期固定, 针对连续检查、静态限制供货策略下的库存系统提出的方法具有优先清理欠货的动态机制。他们提供了一个迭代程序来求得内嵌马尔科夫链的转换概率和稳定状态收益的概率。Sapna Isotupa (2006) 将客户区分为优先客户和普通客户, 其需求为彼此独立的泊松过程, 假设提前期服从指数分布, 考查失销情形下的 (s, Q) 策略的库存控制。他认为库存过程是一个马尔科夫过程, 推导得到长期期望成本率表达式, 给出了求解订货点和订货数量最优值的计算方法。Horst Tempelmeier (2006) 研究具有不同服务要求的两种需求类的单产品库存, 采用戒点策略 (R, Q, C) 。将时间轴划分成为离散的时间点, 这和实践处理方式相符。他将补货提前期内的需求过程分别刻画成一般更新过程和交替更新过程, 近似计算出指定交货率和低端需求的延迟时间的概率分布。延迟时间的概率分布可用于两级供应链系统中的存货配给研究。
Shaoxiang Chena, Jianjun Xu (2010) 在文献[25] (2001) 的基础上, 重新审视了定期盘点制下库存系统面对确定性需求和随机性需求两类需求时的存货配给。针对[25]文中的两个模型应用条件进一步剖析, 指出模型1可以削弱其中的一个约束条件, 而模型2完全可以去掉该约束, 且 (s, S) 策略仍然最佳。
Mohsen ElHafsi, Herve Camus, Etienne Craye (2010) 研究由一个制造商和多个零售商构成的两级供应链。各零售商和制造商之间的合作协议有所不同, 缺货则失销, 失销成本不一, 零售商的订单构成制造商的多类需求。制造商按MTS生产标准产品, 生产时间服从厄朗分布。作者用马尔科夫决策过程来刻画, 证实最优生产策略是基本存货类型, 而最优库存分配策略是配给策略, 配给控制点在生产加工的各需求阶段不减。
(三) 动态配给策略
从存货配给的文献中可以看出, 静态配给策略的管理绩效可以通过有效利用发出订单的数量和到货时间等信息得以改善。譬如对于一个既定参数的静态戒点策略 (R, Q, C) , 若明确知道向外部供应商所下订单即将到货, 就可以向低端客户发货, 即便当时库存数量是低于该类需求的发货戒点的。由此可见, 最优的配给策略应该是动态的, 戒点随订货数量和时间变化而变化。最优动态戒点策略的结构特点到目前为止还是未知的, 其困难在于最优动态策略参数依赖于到货的时间和所订数量, 而这些都是随机的。不做适当的简化假设, 动态配给策略是难以分析的。
在Veinott的基础上, Topkis (1968) 证实戒点控制法在延迟交货和失销假设条件下的优越性。他把订货周期分割成多个小时间段, 在每个小时间段内, 按照戒点控制法提供交货服务。戒点是动态的, 随着外购物资到达的剩余时间临近而减小。独立于Topkis的研究, 和Kaplan (1969) 考察了两类需求的类似模型, 得出了本质上相同的结论。Kaplan考察的模型更接近于现实, 不采用定期检查制, 而是将周期时间分成有限个小时间段对货物监控。他证明对于划分的每种时间段, 都存在唯一最优的动态策略。另外, 他提出了一个算法来计算最优戒点水平。麻烦的是, 这个算法很复杂, 因而, 他又提出了几个简单的启发式存货分配原则, 并与精确算法进行数字测试比较。
与Topkis、Kaplan的模型类似, Haynsworth和Price (1989) 研究的也是离散时间点动态控制, 但他们的目标不是成本最小化, 而是满足预定的高端客户的服务水平要求。表达服务水平的指标, 他们使用了检查周期期末不断货概率, 来代替常见的预期交货率。他们认为, 这种类型的服务水平不是推导最优分配策略的关键因素, 他们研究结果的主要缺陷和Topkis、Kaplan的一样, 公式计算复杂。
Teunter和Klein Haneveld (1996) 讨论了连续检查制的动态配给问题, 发货戒点依赖于下批货物到达的剩余时间 (remaining time) 。所谓的剩余时间方法 (remaining time policy) 的特点:列出一系列的时间段, 如果下批货物到达的剩余时间至多为L1, 则无需为高端需求保留库存;如果剩余时间在L1到L1+L2之间, 则应该保留一个单位库存, 等等。他们最早分析了连续检查制库存模型, 该模型类似于Evans (1968) 和Kaplan (1969) 研究的定期检查制库存模型。Teunter和Klein Haneveld也提出了非负提前期的连续检查 (R, Q, C) 策略模型。其中C为动态的, 与剩余时间有关。模型假设订货批量较大, 足够付清高端客户的欠货, 给出了求解最 (次) 优的停止发货临界时间方法, 证实通过剩余时间方法确定的动态戒点策略比静态戒点策略要好。
Ha在库存的动态配给上也有建树, 他 (2000) 考察了一个M/Ek/1面向库存生产 (MTS) 系统, 假设多个泊松需求类, 失销、生产时间服从厄朗分布, 设计了一个单状态变量“工作存储水平 (work storage level) ”, 用来集成刻画库存水平和当前生产进度信息。最优配给策略的特征是一系列的单调的工作存储戒水平。每一类需求都存在一个工作存储戒点水平, 当库存量低于这一戒点水平时停止向该类需求供货, 为预计将到的高端需求保留货物。同样地, 最优生产策略也可以用工作存储水平来刻画。
Melchiors (2003) 扩展了Melchiors等 (2000) 的静态模型, 考察了时间回忆配给策略、在下达订单和补货到达之间的不同时间点上容许设置不同的戒点水平。这是一个有限动态策略, 因为他假设戒点水平在预定的时间间隔内是固定的。然而, 未知的最优动态策略应该是戒点水平在任何时间点上都随之而变化。
为了避免计算方法复杂的缺陷, Teunter和Klein Haneveld (2008) 研究了两类需求、泊松分布、延迟交货情形下的库存系统的动态戒点控制。他们的贡献有两方面:一个是连续时间建模, 推导得到精确的存货分配策略;另一个也是更为重要的, 证实了可以得到成本参数的一维关系式, 这使得我们可以通过示意图或查询表来表达最优戒点控制策略, 这样简便得多。
Mohsen El Hafsi (2009) 研究了多类需求的生产系统。生产模式MTO, 产成品由m个零部件构成, 零部件按MTS模式生产, 客户订单按复合泊松过程到达。研究证实每个零部件的最优生产策略是状态依赖的基本存货类型, 最优库存分配策略是多级状态依赖的配给策略。将最优策略与FCFS策略进行比较, 证实了存货配给策略利益极大, 由于最优策略求解困难, 难以贯彻执行, 文中还提出了两个启发式方法。
Ek Peng Chew、Loo Hay Lee等研究连续盘点的多类需求库存系统, 用嵌套分割算法来寻找可行解, 用所谓的多目标优化计算预算分配算法 (multi-objective optimal computing budget allocation, MOCBA) 来确定非支配解, 从而有效分配存货。
Mehmet Murat Fadıloglu, Önder Bulut (2010) 分析了连续盘点制、延迟交货下的两类需求库存系统, 需求为单元泊松过程, 提出用动态策略来管理库存, 给出了最佳动态策略的两个新界限, 用仿真研究比较了动态策略和静态、一般策略的绩效差异, 从而衡量动态策略的潜在效益值, 还讨论了动态和静态策略的有利使用条件。
Jianjun Xua (2010) 等考察了MTS动态生产系统多类需求时的存货配给问题, 假设需求按泊松过程到达, 订单批量随机, 可部分满足订单, 生产时间服从指数分布, 结果显示最优策略具有多个发货戒点的特点, 即动态性。
(四) 国内相关研究
近年国内也开始有学者涉足多需求类的存货配给问题。如2008年清华大学的赵晓波申请立项的国家自然科学基金项目“多类随机顾客需求周期性盘点库存管理理论研究”。
Yun Zhou, Xiaobo Zhao (2010) 在文献[55]、[56]中分别考查了定期检查制下两类和多类需求的库存问题, 缺货的话有的失销, 有的延迟交货。建立了动态规划模型, 刻画出最优补货策略的特点。
汪达钦、霍佳震 (2010) 考虑有限时域下面对确定和随机两种需求类型的产品库存系统, 使用动态规划法构建该系统的动态模型以求得利润最大化下的最优订货和分配策略, 设计了一种启发式算法以解决动态规划法的缺陷。数值分析表明启发式算法在绝大多数情况下优于动态规划法。
汪小京, 刘志学, 郑长征在文献[58] (2010) 中考虑一个报童模型中多类顾客的库存分配问题, 将顾客按照他们愿意支付价格的高低划分为不同级别。零售商在销售期初决定产品订货量, 并在销售期内决定接受或者拒绝不同顾客的需求, 以最大化销售期内的期望总利润。将销售期分成大量足够小的时间单位, 通过建立一个反向Bellman动态规划方程, 以优化每个时间单位内的库存分配策略, 并得到了零售商最优的期初订货量。在文献[59] (2010) 中研究了零售商面临多类顾客需求时的周期性补货决策, 以及在补货周期内的库存分配策略。通过将补货周期时间离散成大量足够小的时间单位, 建立后向动态规划方程, 优化每个时间单位内每类顾客的最优库存分配策略, 得到了唯一最优的库存补货策略。通过与没有库存分配策略下的平均利润进行比较, 算例分析得出, 库存分配策略不仅可以提高高端顾客的服务水平, 能显著提高零售商的平均利润, 而且还有助于零售商延长补货周期, 节约固定补货成本。汪小京, 刘志学, 汤中明 (2010) 在文献[60]中考虑在多类顾客需求环境下有限计划期内的动态批量补货问题。与大多数文献不同的是, 假设顾客缺货等待率是等待时间的减函数。基于最优的临界期库存分配策略, 提出一个多项式算法得到最优的补货策略。与先到先服务的需求服务策略进行比较, 数例分析显示临界期库存分配策略可以大幅提高整个计划期的利润。最后提出一种有效的启发式算法, 优化每类顾客的最优补货期。
周伟华, 吴晓波, 杜健 (2010) 研究由一系列生产环节采用串行方式组成多级供应链的最优控制策略。在此供应链中, 原材料经过各级生产环节顺序加工形成最终产品。各级生产环节的加工时间服从随机分布。对最终产品存在多类随机需求。构造了马尔可夫决策模型并深入研究了其最优控制策略及其动态协同特性。证明系统的最优生产策略就是对各级生产环节采用动态的基本库存策略, 证明系统的最优分配策略是动态配给策略。
叶涛峰、达庆利 (2011) 研究MTS系统, 提出了订货可分割和不可分割时供应商的最优生产与库存配给策略, 表明最优生产控制可用基准库存水平表示, 最优库存配给可用取决于系统状态的配给水平向量加以表达。计国君、杨光勇 (2011) 考察三类异质顾客战略顾客、迟钝顾客与询价顾客研究了销售商采用随机配给策略以减少延迟购买期中产品可获得概率, 促使战略顾客与迟钝顾客提前购买的价值。结论表明, 在固定折扣价格策略中, 当迟钝顾客的迟钝强度较低时, 销售商最优策略是故意创造配给风险分割市场;在弹性折扣价格策略中, 销售商是否运用随机配给策略不仅与迟钝强度有关, 还取决于弹性价格折扣幅度。
四、总结与展望
生产实践中有很多产品的需求分成多种需求类的例子。很多公司的库存系统针对不同特点的客户群体提供不同的服务, 一些客户的订单可以立即得到满足, 而另一些客户的需求会被拒或者可以享受到一定的价格折扣接受延迟交货。这使得公司在运营上具有了更大的柔性, 改善了经营水平。本文讨论了多需求类的库存问题, 比较分析了几种管理策略, 配给策略显著优越于分割库存和集中储货、最高服务水平策略, 紧接着重点介绍了戒点控制策略。按照存货配给的戒点是否与时间相关联, 区分为静态配给和动态配给, 对现有的相关的理论文献进行了详细的梳理回顾。
在这些理论文献中, 大多做了大量的假设和简化, 与实践环境相去甚远, 如何松弛这些条件, 使模型假设与现实更吻合、更缜密, 这是理论方法研究的一个发展方向。此外, 无论是静态策略还是动态策略, 因方式方法的复杂性使得实践中实施难度较大, 这限制了配给策略在实践中的应用推广。更简明、易操作的策略方法是今后研究的另一个主要方向, 尤其是面临多需求类一般库存系统在非泊松分布需求过程、随机提前期、有服务水平限制、多级库存系统批量订货时的动态配给策略的简明易懂的优化方法。即假设更缜密、方法更简单, 如启发式方法, 是今后进一步研究的方向。
摘要：讨论有限库存条件下面临多需求类时的存货配给问题。比较分析了几种库存分配方法, 戒点配给策略显著优越于分割库存、最高服务水平策略和优先权配给策略。重点介绍了戒点控制策略, 戒点策略是从时间上和数量上设置发货限制点, 按照存货配给的戒点是否与系统状态有关, 区分为静态配给和动态配给, 对现有的相关的理论文献进行了详细的回顾。最后给出了总结和进一步研究的展望。
关键词：多需求类,存货配给,戒点,优先权
参考文献
[1]F.de Véricourt, F.Karaesmen, Y.Dallery, Optimal stock allocation for a capacitated supply system, Management Sci.48 (2002) :1486-1501
[2]汪达钦, 霍佳震.有限时域下多需求类型产品的库存策略.系统工程理论与实践30 (6) , 2010:981-986
[3]汪小京, 刘志学, 郑长征.多类顾客环境下报童模型中库存分配策略研究.中国管理科学18 (4) , 2010a:65-72
[4]汪小京, 刘志学, 郑长征.周期性补货系统中多类顾客的库存分配策略.武汉理工大学学报 (信息与管理工程版) 32 (4) , 2010b:661-667
[5]汪小京, 刘志学, 汤中明.多类顾客需求环境下动态批量补货策略.系统工程28 (1) , 2010c:41-46
[6]周伟华, 吴晓波, 杜健.服务多类需求串行供应链的最优控制策略.管理科学学报13 (3) , 2010:19-28
[7]叶涛峰、达庆利.考虑积欠订货的MTS系统的生产与库存配给.系统工程学报26 (1) 2011:98-104
配给效率 第5篇
(一) 银行方面原因。
基层金融机构与中小企业关系最为密切, 比较了解中小企业在经营中面临的问题, 但是由于受贷款权力上收和风险控制责任制所囿, 责重权轻, 缺乏激励机制, 因此在涉及中小企业贷款时, 审查更为严格, 手续更加繁琐, 使得一部分中小企业转而通过民间金融渠道获取融资, 使得银行自身丧失优质客户。
(二) 中小企业自身原因。
中小企业发展资金严重不足, 总体管理水平低, 存在利润分配短期化的倾向, 缺乏长期经营的意识;大部分中小企业技术水平有待提高, 产品更新换代速度慢, 存续性无法得到保证;中小企业财务制度不健全, 可信度差, 使得银行信贷人员无法通过财务数据评定其资信水平, 因而放弃贷款支持。
(三) 信贷配给原因。
1. 信贷配给致使银企关系不和谐。
担保、抵押、财务透明度、企业经营状况等实际问题成为制约中小企业融资的瓶颈, 这种不稳定的合作与借贷关系, 是银企关系不和谐的重要原因。信息不对称在贷款申请中普遍存在, 申请贷款时, 借款人通常倾向于向银行披露有利于自己的信息, 隐瞒或不披露不利于自己的信息。金融机构把中小企业融资难归因于企业内部缺少信用担保机构的担保, 缺少抵押、财务透明度低、企业经营状况不理想等企业自身的“硬伤”, 这种信息不对称现象更易使中小企业陷入融资困境。
2. 信用等级成重要考核指标。
金融机构为了减少道德风险, 将信用等级作为贷款在审批发放中重要的考核指标, 企业要进行信用担保, 不仅需要完善自身资质, 使自身的公信力得到全面提高, 同时也需要政府、金融机构、社会等全面努力为之服务。尽管金融机构对企业的信用评级给予厚望, 但由于中小企业自身信用等级较低, 信用体系不完善, 自然抗风险能力较弱, 中小企业难以获得金融机构的完全信任, 银行贷款受到限制, 融资难在所难免。
二、解决中小企业融资难的对策
(一) 中小企业要提高信用意识。
困扰中小企业融资难的最大障碍是信息提供和信息传递的障碍, 而解决的前提是信息必须是真实的。因此, 培养中小企业树立正确的信用意识, 建立完善的中小企业信用体系, 是从主体层面寻求解决这一问题的根本。
(二) 银行方面要提供有利帮助。
中小企业融资问题的解决需要银行创造高效、可持续商业化的运作模式, 需要产品、授信决策、流程、服务的创新, 同时也需要采用新思路进行成本和风险控制。在产品设计中既要满足中小企业“短、频、急”的融资需求, 又要做好关键节点的风险控制, 将控制风险的技术手段嵌入产品的创新设计中。在客户开发中既要加大对有潜力企业的信贷支持, 又要坚决退出一些高能耗、高污染、产品无销路、市场无前景的劣质企业。在业绩考核体系上, 既要突出对经营业绩的正向激励, 又要健全对资产质量的负向约束。
(三) 监管部门要正确引导, 提供优惠政策。
建议由银监会协调相关部门确定中小企业的统一标准, 明确划分口径, 出台相关优惠政策, 引导商业银行提高发展中小企业融资的积极性。同时协调财政部出台改进现行的中小企业贷款税收政策, 建议降低营业税税率, 可根据商业银行对中小企业信贷的支持程度减免营业税, 改进银行业绩的考核制度。
(四) 政府要健全中小企业融资支持体系。
要解决中小企业融资难的问题, 政府必须深度参与其中, 在加大自身投入建立担保体系的同时, 通过完善的引导机制, 吸引社会资本广泛参与, 并拓展多元化的融资渠道, 健全相关的制度保障。
总之, 若从根本解决中小型企业融资难的问题, 需要国家加大力度扶持、金融机构积极配合、企业自身加强管理, 只有政府、银行、企业三方共同努力, 才能真正实现目标。
信息不对称条件下的信贷配给研究 第6篇
斯蒂格利茨与魏斯在1981年合作的划时代论文《不完全信息市场上的信贷配给》，创造性地分析了信贷市场由于信息不对称而引起的逆向选择和道德风险。他们认为银行降低坏账损失的最优策略不是以提高利率的方式来应对超额需求，而是采用限制供给的方法：即使贷款申请人愿意支付更高的利率，也要拒绝部分申请人的要求，或只提供部分贷款。因为在信息不对称的情况下，贷款人的预期收益函数不是利率的单调增函数，采用提高利率的方式会导致低风险的借款人离开市场，贷款人风险加大，收益下降, 所以通过控制利率的方式作为风险甄别机制不完全有效。
二、信贷市场的特殊性
在分析信贷市场时，首先应注意到它与标准的市场在两个重要的方面是不同的：一方面，作为古典竞争理论核心的标准市场，其假设存在众多买卖某种同质商品的经济主体，而信贷市场中，作为“商品”的信贷，其“卖方”的银行，数量是有限的;另一方面，在标准市场中，买卖方即时达成交易，信贷市场的“买方”是以未来偿付的承诺交换今天的信贷。
三、信贷配给的成因分析
在展开对信贷市场的分析前，先分析相关的明确或隐含的前提：
（一）不确定性
正如投资存在不确定性一样，贷款的承诺偿付与真实偿付也存在差异，这对贷款人来说也是一种不确定性。假定借款人的投资项目有两个结果，用X表示不确定的投资结果：Xa>Xb.概率表示出现各种结果的可能性，且满足Pa+Pb=1, Xe=PaXa+PbXb
（二）借贷合约
假定借款金额为B，利率为r, 因此承诺偿付是一个固定金融(1+r) B.当项目的结果超过偿付金额时，借款人全额偿还借款;当结果小于(1+r) B时，借款人就违约。发生违约时，假定贷款人得到实现的投资结果。则只有Xb<(1+r) B
从上式可以分析出借贷合约的两个基本特点：预期偿付会随着r的升高而增加;当不确定性增加(表现为PbXb减小)时，预期偿付会减少。
由于存在逆向选择和道德风险，银行贷款的预期利润并不总是与利率的高低呈同方向变化。当利率r
1. 逆向选择效应
随着利率升高，借款人的结构发生了改变：稳妥的潜在借款人会离开市场。假定银行根据潜在借款人投资项目的平均收益情况对其进行分类，投资项目规模相同，无抵押。贷款人的收益为Φ=min{(1+r) B, X}，借款人的收益为π=max{0, X- (1+r) B}。由于借款人的利润函数是凸性的，其收益的风险越高，预期利润也越高。用θ表示借款人的风险，θ越高，风险越大。如果风险中性的借款人必须以自身固定的股本e0投资，假定存款利率为δ，那么当Eπ>e0 (1+δ) ，投资就会发生。由于预期利润由风险决定，因而存在，借款人就会进行投资。Eπ-e0 (1+δ) 就可以看作θ的函数。假定r提高，借款人的预期利润就会降低。Eπ的这种向下位移意味着θ的临界值提高了，因而对贷款需求的借款人减少了。而且，退出市场的是风险最低的企业，因为他们的θ值最低。这就是逆向选择效应，由于贷款人的收益函数也是凸性的，因而θ值越高，贷款人的预期受益就越少。由此可知，当利率提高时，风险较低的借款人退出市场，存在一种正的直接效应，和一种负的逆向选择效应。
以数学公式推导更易理解：假定Xa
2. 逆向激励效应
当利率提高时，借款人会从事风险更高的项目，这种情形称为逆向激励效应。也就是说，随着借款人要支付的利率的提高，承担的风险也提高了。假定企业有两种技术，a和b，预期收益函数的斜率为Pi，项目越安全，斜率越大。企业从事项目i (=a或b) 的预期收益为Pi (X-(1+r) B) ，它随着r的升高而降低。当利率升高时，由于该项目需要支付承诺利率的可能性更大，安全项目的收益下降得多一些。显然，在r
四、总结
由于逆向选择效应和逆向激励效应的双重效应，贷款人的预期收益不能随着利率的提高而增加，因而信贷市场的利率无法达到瓦尔拉斯的均衡利率，总是低于均衡利率，需求总是大于供给，因而信贷配给的出现是必然的。
摘要：文章在前人的基础上, 对信息不对称条件下的信贷配给问题进行了综合分析, 结果表明逆向选择和逆向激励是造成信贷配给的主要原因。
关键词：信贷配给,信息不对称,逆向选择
参考文献
[1]Freixas, Rochet.Microeconomics of Banking[M].London:The MIT Press, 172-194.
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