王 林,朱梦蝶
(武汉理工大学 交通运输管理系,湖北 武汉 430063)
基于CVaR的果蔬冷链风险控制研究
王 林,朱梦蝶
(武汉理工大学 交通运输管理系,湖北 武汉 430063)
在生鲜类农产品安全问题频发和大众消费需求多样化的背景下,果蔬农产品所固有的复杂性使得果蔬冷链存在巨大的潜在风险。基于果蔬农产品的特殊性,建立果蔬冷链的风险指标体系,采用Borda-风险矩阵分析法对风险控制因素进行重要性排序,筛选出果蔬冷链所面临的主要风险指标。引入条件风险值理论(CVaR)构建果蔬冷链风险控制模型,并结合实例,通过LINGO求解得到最小风险损失时的最优风险控制组合。为主动预防果蔬冷链风险,减少供应链损失提供针对性的借鉴。
果蔬冷链;风险控制;条件风险值理论(CVaR);风险矩阵法
果蔬农产品作为生鲜农产品中的一个重要分支,与人们的生活息息相关。随着我国社会经济的不断发展,人们对于果蔬农产品的需求日益增多,且呈现出多样化趋势[1]。与一般农产品相比,果蔬农产品具有易腐、不易储存等诸多复杂特性,因此对整个流通过程的要求更加严苛,果蔬冷链的运作质量也更加重要。然而我国的冷链物流起步较晚,冷链技术应用范围小、技术及设备水平相对落后,也没有系统的行业标准来支持与保障其高效运行[2],使得风险存在于果蔬冷链的各个环节,果蔬农产品的损耗与质量安全问题突出。
识别果蔬冷链中的潜在风险,客观地评估风险的影响,并有针对性地对关键风险进行控制,是果蔬冷链管理者亟需解决的问题。基于此,本文引入证券投资组合决策中的条件风险值理论,构建了基于CVaR的果蔬冷链风险控制模型,通过LINGO求解得到风险损失最小的最优风险控制组合,为果蔬冷链管理者有针对性地进行风险控制,尤其是在资金有限的情形下取得更好的控制效果,全面提高果蔬冷链运作水平,减少果蔬农产品在途损耗提供了一些参考。
果蔬冷链是指果蔬农产品从种植、田间采摘、生产加工、冷藏运输、批发销售直至最终消费者的各个环节中始终处于低温环境下的特殊供应链系统[3]。本文通过广泛查阅果蔬农产品物流供应链相关资料,基于果蔬农产品供应链的种植、加工、储运及销售四个环节构建风险评价指标体系。采用Borda-风险矩阵法进行风险评估,大致思路如下:
(1)确定风险矩阵栏。确定风险矩阵栏是风险评估的基础,结合Borda序值法,确定主要栏目见表1。
表1 风险矩阵栏
(2)计算风险发生概率值P及风险影响值I。确定风险发生概率和风险影响值的基础是威胁、脆弱性和资产的识别,GB/T 20984-2007将威胁、脆弱性严重程度和资产等级均定义为5个等级,并分别赋值为:很高(5),高(4),中(3),低(2),很低(1)[4]。本文从某一具体的企业果蔬冷链风险控制情况出发,通过相关的调查报告及专家、技术人员的经验,得出果蔬冷链物流中种植、加工、储运、销售各环节的风险项威胁、脆弱性和资产的识别等级,见表2。
表2 风险评价指标及其威胁、脆弱性和资产的识别
风险发生概率值P由威胁发生频率T以及脆弱性的严重程度V共同确定:
风险影响值I由脆弱性的严重程度V以及资产价值A共同确定:
依据 f1、f2构建专家二维矩阵。在矩阵中,行均代表脆弱性严重程度的高低。 f1中,矩阵列代表威胁出现频率,f2中,矩阵列代表资产重要性等级;矩阵内的值分别是风险发生的概率和风险影响等级值。具体计算过程如下:
其中,t代表威胁等级,v代表脆弱性等级,a代表资产识别等级。
(3)计算Borda数。通过Borda数值大小度量各风险因素对冷链影响的重要程度。根据相关文献和历史资料,本文拟定风险概率值P和风险影响值I权重分别为40%、60%,由此计算Borda数。
(4)确定Borda序值。将Borda数值按照由大到小的顺序排列,其相应的Borda序值为0,1,…[3]。
(5)构建风险矩阵。按照上述步骤,构建果蔬冷链风险矩阵,见表3。
表3 果蔬冷链风险矩阵
选取Borda序值最小的五个风险因素,即温度控制风险x12、运输时效风险x15、储存损失风险x16、温湿度控制风险x19、订单履行风险x20作为主要控制对象来构建CVaR风险控制模型,求解最优控制效果下的风险控制组合。
CVaR(Conditional Value-at-Risk)即条件风险价值,是由RockafeUar和Uryasev等于1997年提出的一种风险计量技术,是指在一定的置信水平(置信度)上,损失超过VaR的条件均值,就是指投资组合的损失大于某个给定的VaR值的条件下,该投资组合损失的平均值[5]。与VaR相比,CVaR不仅能更好地对尾部风险进行有效控制,同时还拥有次可加性、正齐次性、单调性及传递不变性等特征,是一种更优、更精确的一致性风险计量技术。
CVaR作为风险测量工具,最早应用在经济行业,由于方法适用性、实用性强而逐渐应用于其他领域。将CVaR模型应用于供应链管理,能较好地描述风险发生的严重程度和频率高低,更为客观地评价风险的发生情况及结果[6]。此外,通过使用线性规划算法可以优化CVaR,计算较为简便。
定义 f(x,y)为风险损失函数,x为风险控制组合,y为损失率,x∈X,X⊂Rn,X为风险控制组合的可行集,y∈Rm,它的密度函数为p(y),假定p(y)连续。当y是一个已知分布的随机变量时,f(x,y)就是一个依赖于x的随机变量,它不超过临界值α的概率由下式确定[5]:
ψ(ω,α)为关于α非增、右连续的累积分布函数,以αβ(x)表示风险控制组合的VaR值,以φ(x)表示损失率不小于αβ(x)时的期望损失值CVaR,其中 β为置信水平,对任意β∈(0,1),定义:
直接通过上述定义计算和优化VaR和CVaR十分困难,学者Rockafeller和Uryasev借助一个特殊的函数Fβ(x,α)将CVaR和VaR二者进行联系,简化了计算。
其中[T]+=max(0,T),最小化Fβ(x,α)产生的(x*,α*)中x*为最优风险控制组合权重,α*就是相应的VaR值。
本文通过历史模拟法对各风险损失值进行估计,假定该供应链中存在n种风险,收集过去历史上m个时期内n种风险的损失率数据,每个时期内的损失率取值为yd(d=1,2,...,m),xT=(x1,x2,...,xn)表示在n种风险控制上的资金分配状况,可将函数转化为以下简化形式:
在给定的置信水平β下,构建CVaR风险控制模型如下:
对该问题求解得到最优控制组合权重向量x*,对应的VaR值为α*,CVaR值为φ(x*,α*)。
本案例采集了湖北省某鲜葡萄分销供应链2015年7月至10月的五项风险投入产出数据,主要包括储运环节中的温度控制风险x12、运输时效风险x15、储存损失风险x16以及销售环节中的温湿度控制风险x19、订单履行风险x20带来的平均损失与每种风险的日投入成本,计算得出损失率。按置信水平β=(0.90,0.95,0.99)来考虑投资风险控制组合的损失值,在LINGO11.0上执行目标规划程序,得出三种置信水平下的最优解及风险损失值,见表4。
表4 三种置信水平下的最优解及风险损失值
在不同置信水平下,资金投入比例会不太一样,但对于储运环节中的温度控制风险、运输时效风险投入比率较大。可以看出,在对果蔬农产品冷链进行风险控制的过程中,适当加大对温度控制及运输时效控制的投入能取得更好的控制效果。同时,随着置信水平的提高,最优风险控制组合的CVaR值不断升高,这与现实规律相符。此外,在不同的置信水平下,CVaR值始终略大于VaR值,说明CVaR更好地控制了尾部风险。但是也可以发现,当置信度为0.95时,最优解x*出现了一定的跳跃,这就说明由于数据有限,估算结果仍存在一定的误差,有待进一步研究。
本文讨论了果蔬冷链中存在的主要风险,在对其进行重要性排序的基础上,筛选出果蔬冷链所面临的五个主要风险指标,引入条件风险值理论(CVaR)从投入产出的角度构建了果蔬冷链风险控制模型,并结合实例求解得到风险损失最小的最优风险控制组合,实现了有限资金投入下的最优控制效果,对果蔬冷链乃至供应链风险管理者合理安排资金投入提供了借鉴。
[1]Narasimhan R,Talluri S.Perspectives on Risk Management in Supply Chains[J].Journal of Operations Management,2009,27(2):114-118.
[2]王燕,刘永胜.供应链风险管理概述[J].物流技术,2008,27(8): 138-141.
[3]王荧荧.农产品冷链物流安全风险评价研究[D].西安:长安大学,2014.
[4]谈立峰,郝东平,孙樨陵.综合应用风险矩阵法与Borda序值法评价区域性大型活动公共卫生突发事件风险[J].环境与职业医学,2012,22(9):556-560.
[5]李夏.基于CVaR的供应链风险评估研究[D].淄博:山东理工大学,2014.
[6]王雨飞.基于遗传算法的CVaR模型研究[D].西安:西安电子科技大学,2007.
Study on Fruit and Vegetable Cold Chain Risk Control Based on CVaR
WangLin,ZhuMengdie
(DepartmentofTransportationManagement,WuhanUniversityofTechnology,Wuhan 430063,China)
In this paper,based on the peculiarity of the fruit and vegetable products,we built the risk index system of the fruit and vegetable cold chain,used the Borda-risk matrix analysis to rank the risk control factors in terms of importance,identified the major ones,introduced the CVaR theory to build the fruit and vegetable cold chain risk control model and at the end,through an empirical example,obtainedtheoptimalriskcontrolcombinationtominimizetheriskdamage.
fruitandvegetablecoldchain;riskcontrol;CVaR;riskmatrixprocess
F326.6;F273.2
A
1005-152X(2016)05-0126-04
10.3969/j.issn.1005-152X.2016.05.028
2016-04-03
王林(1966-),女,武汉理工大学交通学院副教授,硕士,主要研究方向:交通运输规划与管理、交通信息管理。