基于FLES-TOPSIS 法的存货质押融资风险诊断

张云丰,王勇

（1.安徽工程大学管理工程学院，安徽芜湖241000；2.重庆大学经济与工商管理学院，重庆沙坪坝400030）

基于FLES-TOPSIS 法的存货质押融资风险诊断

张云丰,王勇

（1.安徽工程大学管理工程学院，安徽芜湖241000；2.重庆大学经济与工商管理学院，重庆沙坪坝400030）

存货质押融资业务具有巨大的市场发展潜力，科学且准确地诊断其业务风险具有重要意义。目前，业务风险诊断的方法存在或多或少的缺陷。基于此，本文提出新的存货质押融资业务风险诊断方法。该方法应用模糊语言区间数刻画指标值及指标重要性程度，参考TOPSIS法思想，测量各风险影响指标到正理想解与负理想解的距离，并定义相对风险系数的计算式。最后进行案例演示，给出风险诊断详细过程，为银行进行决策提供参考。

存货质押融资；风险诊断；TOPSIS；模糊语言评估标度

存货质押融资作为一种新兴的物流金融业务形式，在提升供应链效率，提供低风险、高附加值金融服务，增强物流企业核心竞争力等方面发挥重要作用，成为解决中小企业融资难的有效途径[1]。例如，中国物资储运总公司从1999年先后与招商银行、中信银行、交通银行、工商银行等数十家金融机构展开合作，6年间已为500多家企业提供了150多亿元的存货质押融资业务[2]。2005年11月央行公布的《中国信贷人权利的法律保护》报告中，明确指出存货质押贷款是解决中小型企业融资难问题的有效渠道[3]。为了保证存货质押业务的顺利进行，商业银行或第三方物流企业需要实时监控业务过程中的所有动态变化，以最大程度上规避风险。而在实施存货质押融资之前对该业务进行准确的风险识别与诊断至关重要，可以帮助商业银行有效地回避风险程度较高的融资业务，以最大化自己的期望收益[4]。因此，对风险的识别与诊断是存货质押融资业务开展必不可少的前期工作。

学术界也一直保持着对存货质押融资风险问题的高度关注。李毅学等(2010)从担保物在融资风险中的作用、融资风险指标、融资风险预警及违约后处理三个方面，对商业银行与第三方物流企业的风险控制决策问题进行了比较全面的回顾[5]。鉴于文献[5]所做的工作，这里不再重复以前的研究成果，下面仅对近几年的最新进展作简要述评。袁军(2010)[1]、常伟(2009)[6]、韩钢(2010)[7]、李晓芸(2012)[8]等分别对质押物的流动性风险度量问题展开了深入研究。李毅学等(2011)[9]针对季节性存货质押融资业务，考虑委托监管模式下风险中性借款企业的订购决策，并分析了下侧风险规避银行的关键风险控制指标——质押率的决策。何娟等(2011,2012)[10,11]利用访谈和问卷调查数据，经过系列处理，建立起存货质押业务关键风险因子评价指标体系，但没有运用具体的评价方法进行演示。李毅学(2011)[12]将供应链金融（以存货质押融资为例）的复杂风险归纳为系统和非系统两大类，基于供应链金融风险评估原则构建了评估指标体系，并介绍了层次分析法在风险评估中的应用。盛巧玲(2012)[13]先是建立一套存货质押融资风险评价指标体系，然后运用层次分析法确定各指标权重，最后使用模糊综合评价法完成融资风险综合评价。层次分析法虽然基本原理简单，经常用于多指标决策分析，但判断矩阵中的各个标度赋值有很大的随意性[14]，且当指标数较多时，特征值和特征向量的精确求解很复杂，权重难以确定[15]。

综上所述，现有文献对质押物流动性风险研究比较深入，成果也颇丰富；对影响存货质押融资业务风险的关键因素描述比较具体，部分学者细化到三级指标[12]，并建立起规范的指标评价体系。可以说，对存货质押融资风险的识别研究已相当充分，而对风险的诊断研究稍显不足，且使用的评价方法也需要商榷。逼近理想解的排序方法(Technique for order Preference by Similarity to Solution，TOPSIS)作为一种有效的多指标决策方法，在自然科学和社会科学领域都得到广泛应用[16]。基于此，本文参考TOPSIS法思想，运用模糊语言评估标度刻画指标值，提出改进的FLES-TOPSIS (fuzzy linguistic evaluation scale-TOPSIS)法，为商业银行或第三方物流企业提供更为客观、准确的存货质押融资风险诊断依据。

一、基础知识

（一）模糊语言评估标度

由于需要评估的指标多数为定性的，受制于人类思维的模糊性及专业知识水平等客观因素的制约，难以用精确数去量化，通过模糊语言来刻画评估指标则显得更切合实际。

定义1[17]记Ψ=｛ψaa∈［－L,L］;L∈Ζ｝为模糊语言评估标度集，其中ψa表示模糊语言变量，且与特定模糊语言评价值一一对应。ψ-L和ψL分别表示模糊语言变量的下限标度和上限标度。若γ=［ψα,ψβ］，ψα,ψβ∈Ψ且α＜β，称γ为模糊语言区间数。当时α=β时，γ退化为模糊语言变量。

Ψ中模糊语言变量个数根据评估需要进行标度，一般取奇数个。若取L=4，则模糊语言标度集包括9个元素。一般情况下，模糊语言评估标度集中各元素由左到右表示的评估结果依次变优，如在刻画风险程度时，可设模糊语言评价值与模糊语言变量对应关系如下：ψ-4=HG(很高)，ψ-3=G(高)，ψ-2=JG(较高)，ψ-1=SG(稍高)，ψ0=YB(一般)，ψ1=SD (稍低)，ψ2=JD(较低)，ψ3=D(低)，ψ4=HD(很低)。

定义2[17]对任意两个模糊语言区间数γ=［ψα, ψβ］，ξ=［ψμ,ψν］，ψα,ψβ,ψμ,ψν∈Ψ，令lengthαβ=β－α，lengthμν=μ－ν，则γ≥ξ的可能度为：

显然，p(ξ＞γ)=1－p(γ≥ξ)。

（二）确定属性权重

设m个决策者对n个指标的重要性展开评估，采用模糊语言区间数进行刻画，第k个决策者赋予的指标重要性评估值构成向量)，按（1）式将向量wk中元素进行两两比较，得到可能度矩阵Pk=(pkij)n×n，则第k个决策者赋予第i个指标的权重表示为：

对L加权求和，得到ωk与其他权重向量的平kt均一致性程度表达式：

令Lπ=max{Lkk=1,2,…,m}，则认为第π个决策者赋予的指标权重向量为近似最优权重向量，因此也最能体现最优权重向量反映的信息。

（三）属性值的规范化处理

现有文献在运用TOPSIS法进行多属性决策时，对每个属性的规范化处理是以所有备选方案下该属性的极大/极小值作为转换标准，而忽略了该属性自身存在最大/最小值的情况，我们称这种处理方式为相对规范化处理；而以属性自身最大/最小值作为转换标准的处理方式称为绝对规范化处理。显然，相对规范化处理容易掩盖属性值反映的真实信息，导致评价结果不能准确体现客观实际，如下面的例子。

例1在一个多属性决策问题中，需对3个备选供应商的绩效进行评估。现选择4个属性作为绩效评估依据，且4个属性视为同等重要程度。决策者采用百分制对备选供应商进行考评，赋予的绩效评估值见矩阵所示：

供应商绩效属于效益型指标，采用极差变换法进行相对规范化处理，转换公式则有φ11=(1.00,0.00,0.67)。百分制绩效评估值的最大值都是100，而最小值为0，即进行绝对规范化处理时，有φ′11=(0.85,0.70,0.80)。可见，同样进行规范化处理，绝对规范化处理方式能够反映实际绩效值与理想绩效值(100)间的真实距离，而相对规范化处理方式却放大了实际绩效值与理想绩效值间的真实距离。因此，本文数据的处理将采用绝对规范化的方式，如定义4所示。

定义4记γ=［ψα,ψβ］为模糊语言区间数，其中α，β∈［－L,L］，a~=［aM,aN］，为普通区间数，存在下列映射关系使得f［Ψα,Ψβ］=［aM,aN］：

其中，2L+1为模糊语言评估标度集中元素数量。

二、风险评估指标体系

存货质押融资风险的诊断属典型的多指标决策问题，需要建立科学、合理的风险评估指标体系。由于影响风险的指标众多，且各指标对风险的贡献度也不一样，因此建立风险评估指标体系时，既要体现全面性，又要突出重点，需从众多影响因素中抽象出主要影响因素，不可能也没必要将每一个影响因素都反映出来。在实际操作时，尚需遵循科学性、客观性、规范性、独立性、可操作性及系统性等基本原则[18]。科学性原则是指选择的各项指标彼此之间须有机配合，不能相互矛盾，标度指标值的方法要科学；客观性原则是指所选择的指标要能客观反映存货质押融资的真实风险，其评价标准、计算方法不能随意改变；规范性是指所选择的指标应尽量和行业的惯例接轨，便于交流、比较；独立性原则是指所选择的指标应尽量减少重叠，各指标间相关性最好为零；可操作性是指所选择的指标应当便于在实际评价领域中应用，易于被参加评估的人员接受；系统性原则是指从系统的角度选择指标，使各个指标相互补充，全面反映风险在各方面的内在联系。依据这些基本原则，一些学者[10-13,17]分别建立了相应的风险评估指标体系，其所包含的指标也相差无几。限于篇幅，这里不再一一罗列。本文将学者们建立的风险评估指标体系进行比较与归纳后，建立如下表1所示的风险评估指标体系。

表1 风险评估指标体系

李柏洲等(2012)指出每个主要指标包含的次级指标应不多于4个，否则需要进行指标提纯，缩减指标数量[19]。通过表1可以看到，本文建立的风险评估指标体系中，每个一级指标细分的二级指标数量为2~4个，与文献[19]的观点十分吻合。考虑到本文重点在于介绍FLES-TOPSIS法在存货质押融资风险诊断中的具体应用，为了避免枯燥的重复简单计算，在下文的讨论中，我们将会略去二级指标的评估过程，直接由评估人员给出一级指标及其重要性的综合评估值，以考察各指标对融资风险的影响程度。

三、基于FLES-TOPSIS法的风险诊断基本步骤

第1步参考已经建立的风险评估指标体系，各位决策者赋予指标及指标重要性的模糊语言评价值向量x~ik、w~ik；并依据定义1描述，将之分别转化为指标及指标重要性模糊语言区间数向量xik、wik。其中k=1，2，…，m、i=1，2，…，n；

第2步按照（1）式将各位决策者赋予的指标重要性模糊语言区间数转化为可能度矩阵，再由（2）式解出每位决策者赋予的指标权重向量。依定义3介绍方法，确定最佳指标权重向量ω~(ω~1，ω~2，…，ω~n，)；

第3步根据定义4，对指标模糊语言评价值向量进行规范化处理，得到各位决策者赋予的指标规范化评价值向量rk(r1k,r2k,…，rnk)，并将与rk加权

第5步考虑到风险系数越小越好，这里定义相对风险系数ρ=d+/(d－+d+)，则各位决策者赋予方案的相对风险系数ρk=dk+/(dk－+dk+)，对照风险系数划分等级表，确定风险等级。

四、案例演示

S公司是位于B市主城区的一家大型民营企业，自成立以来，业务量持续增加，发展迅速。目前，由于销售网店建设及添置相应配货设备，公司需要大量资金。公司现金流本就不充裕，年初新增一条生产线后更是捉襟见肘，因此融资已是公司面临的首要问题。公司高层经过研究后决定，愿以仓库中部分存货出质，向H银行S市分行申请融资。该行收到S公司的融资申请后，迅速组织4名专家来对该融资项目的可行性进行评估。4名专家采用模糊语言评价值来描述指标及指标重要性，并选择以质押物风险、信用风险、法律风险、操作风险、宏观环境风险等五个指标来全面诊断该融资项目的风险程度。以下给出该融资项目的详细诊断过程。

(ⅰ)4名专家分别赋予的指标模糊语言评价值向量为：

按（3）式计算任意两个指标权重向量间的一致性程度：L12=L21=0.698，L13=L31=0.684，L14=L41= 0.910，L23=L32=0.968，L24=L42=0.736，L34=L43=0.817。

按（4）式计算任一权重向量与其他权重向量间的平均一致性程度：L1=0.764，L2=0.801，L3= 0.823，L4=0.821。

由于max{L1,L2,L3,L4}=L3，取属性权重向量=ω3=(0.266,0.066,0.094,0.307,0.266)作为近似最优权重。

(ⅲ)按定义4介绍方法，将4位专家赋予的指标模糊语言评价值向量进行规范化处理，得到4位专家赋予的指标规范化评价值向量：

将指标近似最优权重与指标规范化评价值向量加权集结：

(ⅴ)根据区间数运算法则，得到4名专家诊断的融资项目相对风险系数分别为：

存货质押融资风险等级的划分尚没有建立统一的标准，为与模糊语言评估标度集中模糊语言变量标度的风险程度保持一致，本文提供一种九等级风险程度划分方案，如表2所示。

表2 九等级风险程度划分方案

对照表2提供的九等级风险程度划分方案，结合4名专家诊断的相对风险系数，可以看出4名专家认为该融资项目风险介于“低”与“一般”之间。总之，4名专家一致认定该融资项目不会产生高风险。银行可以在参考4名专家诊断结果的基础上，作出是否接受S公司融资申请的决策。

五、结语

存货质押融资项目的风险性大小直接影响到银行的决策，而选择科学、合理的风险诊断方法至关重要。本文提出的方法是对传统TOPSIS法的有效拓展，具有决策思路清晰，数学计算简单的特点。引入模糊语言来刻画指标值和指标重要性程度更符合人们的习惯性思维，并且在进行指标规范化处理时，为了维持对事物认识的模糊性特征，只是将模糊语言区间数转化成普通区间数，而且一直保留到最后。对于相对风险系数，虽然给出精确实数的结果有利于作出决策，但笔者认为文中的区间数结果却更能体现实际状况。考虑到保持4位专家风险诊断结果独立性的需要，最后并未对得到的相对风险系数进行加权处理，实际决策时可以根据专家影响力的大小选择相应权重加权。

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责任编辑：吴强

Inventory Pledge Financing Risk Diagnosis Based on FLES-TOPSIS

ZHANG Yunfeng,WANG Yong
(1.School of Management Engineering,Anhui Polytechnic University,Wuhu Anhui 241000,China) (2.School of Economics and Business Administration,Chongqing University,Shapingba Chongqing 400030,China)

Inventory pledge financing business has a huge market potential of development,so it is significant to study its risk diagnosis method.In view of this situation,this paper presents a new method for the diagnosis of inventory risk financing project. The method describes the index and the index weight by using fuzzy language interval number,references the idea of TOPSIS, measures the distance from every index to the positive ideal solution and the negative ideal solution,and defines the calculation formula of the relative risk coefficient.At last,the paper designs a simulation example,gives the specific diagnostic process of the risk,and provides the reference for the bank to make decision.

inventory pledge financing;risk diagnosis;TOPSIS;fuzzy linguistic evaluation scale

F830

A

1673-8004（2014）06-0092-07

2014-03-04

本文系教育部人文社会科学基金项目“农产品质押融资的运作模式与优化方法研究”(项目号：12YJA630135)和安徽省高校省级优秀青年人才基金重点项目“基于供应链金融的组合质押与循环质押融资决策研究”(项目号：2013SQRW034ZD)的研究成果。

张云丰(1982-)，男，安徽无为人，博士研究生，讲师，主要从事供应链金融研究；王勇(1957-)，男，重庆人，博士，教授，博士生导师，主要从事物流与供应链管理、决策分析研究。