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【题目】移动金融业务风险管理研究
【第一章】实物期权下移动金融风险控制探究绪论
【2.1 - 2.3】移动金融风险要素、风险源及特点
【2.4】基于实物期权的移动金融风险管理模型
【第三章】基于实物期权的移动金融合作激励机制
【第四章】移动金融风险控制策略与应用
【第五章】移动金融市场的风险的仿真与实验
【结论/参考文献】移动金融的风险问题分析结论与参考文献
第 3 章 基于实物期权的移动金融合作激励机制
3.1 风险度量与激励合作的分析
3.1.1 移动金融风险的 VaR 度量
风险度量也称风险估测，是在风险识别的基础上对其进行定量描述和分析。
通常是对过去风险损失资料进行分析的基础上，运用概率学和数理统计方法对风险的发生概率和风险可能造成的损失两个方面进行定量的分析和测算。由于移动金融风险概率，目前还没有统一定义。根据前面章节的分析，我们知道风险都源自事件的不确定性，从数学角度来看，它表明的是各种风险事件结果的可能性。
在金融学中，研究风险度量是为了研究风险投资的补偿，因此，风险的数学度量一般使用投资（资产）的实际收益率与投资的期望收益率，两者的离散程度来表示的。最常用的风险度量指标包括方差和标准差。
通过风险度量，可以定量地计算出的损失概率和损失程度，从而使风险管理者比较直观地了解和消除损失的不确定性。进一步，通过预测损失幅度，还可以使风险管理者对风险所带来的严重后果有个量化的概念，以便采取合适的策略，优先处理损失严重的风险，对企业影响相对较小的风险则可以暂缓处理或减少投入，或采用自留方法进行处理。为了度量移动金融产品的风险，在此引入了VaR（Value at Risk）方法。从字面上，可以看出 VaR 意思是“在险价值”,表示某金融资产或金融投资组合在正常的市场波动下可能遭受的最大损失。因此，可以VaR 值来量化评估未来特定时间内风险，通过一定概率水平或置信度下的分布函数，可以定量地描述某一金融资产或金融投资组合的价值可能遭遇的最大损失。
VaR 方法最早是 JP Morgan 开发的，将数理统计理论引入金融理论，用于定量地对金融资产所面临的各种风险给出一种比较全面的评价。VaR 模型包括两种金融理论的交叉融合：资产定价和资产敏感性分析理论、以及风险因素的统计分析理论。
VaR 公式为：Prob（ΔP > VaR）= 1 - c （3-1）
式中：ΔP - 投资组合在持有期内的损失；VaR - 置信水平 c 下处于风险中的价值。
VaR 最大优势是提供了一种统一的量化的方式来度量风险，并把风险管理中所涉及的主要内容用货币单位来表达，包括投资组合价值的可能损失，能够简单直观地描述金融投资者在未来给定时期所面临的各种风险。
在实物期权模式下，需要合理设置移动服务商所得分成的比例 e 与实物期权的协议，因此，风险的分摊需要通过激励合作方的积极性来完成，否则风险分摊将难以实现。在实际运作中，我国的移动金融仍处于发展初期，国内移动金融运营商采取了一种中国特色的道路，既不同于欧美的封闭式发展方式，也不同于日韩的自由式发展方式，而是一种半封闭半自由的中间道路，从而确保移动金融产业能够稳定健康地发展壮大。然而这种松散的、不规范的产业发展模式，以及相在的法规缺乏，也造成了激励机制明显不足，难以实现风险分摊。
3.1.2 风险分摊与合作激励机制
中国有句古话，叫做“千人同心，则得千人之力；万人异心，则无一人之用”.
文字意思就是，如果一千人同心同德，那么就取得超过一千人的力量，但是，如果一万人离心离德，可能连一个人的力量也比不了。当今社会竞争日益激烈，社会化分工越来越明晰，团队合作已经成为各种项目中常见形式，成为国民经济和社会发展的必然趋势。当代社会，小到任何一项工作的进行和项目的开发，大到集团公司的管理和国家社会的管理，都需要一个团结而默契的团队，才能够保证各项事业持续稳定地发展下去。
近年来，在我国银行、证券等金融领域出现很多灰色业务，甚至不法业务，给用户带来了严重损失，导致大量的用户投诉，国家监管部门包括证监会、银监会、信息产业部、工商管理等部门，逐步开始了对运营商和金融市场的整顿。现在可以看到，我国的移动增值服务己经初步形成市场化，并具备一定规模。在巨额利润的诱惑下，移动金融运营商已不再满足于仅仅作为平台提供者的角色为合作方提供移动增值服务，希望更多地参与到增值服务、渠道销售等以前不涉及的环节，而这些集成、销售、售后环节基本上都是原本服务提供商赖以生存的手段，因此，多数服务商都认为运营商的新商业模式破坏了合作，对本公司的发展造成了不利影响。
显而易见，实物期权的分险分摊与激励合作的研究目前变的非常重要，至少需要包括以下几方面内容。
1.在实物期权风险分摊设计中，必须坚持合作、共赢的原则。瞄准于整个移动金融增值服务发展大局，避免部分运营商传统的以垄断为产业发展第一的方向，同时也减轻移动服务商对此产生的困惑和担心。移动运营商在金融产业链中扮演了主导角色，在移动金融商业模式创新时，也要大胆摸索新的商业模式，向移动服务商传递明确的产业分工信息。
2.长期规划政策，完善市场机制。近年来，我国移动金融产业发展迅速，由于中国地域广、人口多、相对宽松的资本和制度环境等因素，大量资本在中国市场高额利润吸引下纷纷介入，市场已经初步规模化。但是，要注意到整个移动金融市场缺乏长期的战略发展规划和指导，很多移动金融服务商热衷于赚快钱，不同企业的业务模式几乎一个模板倒出来的，企业不注重技术创新和市场推广创新。根据有关调查结果显示，这种杂乱无章的发展模式已经使得移动金融产业由当初的高额利润、竞争较少的阶段，过渡到现在恶意竞争频现、利润摊薄的阶段，很多服务提供商在垄断资本压迫下的生存状况已经非常严峻，风险分摊与合作自然无从说起。
3.完善移动金融行业法律、法规、制度建设，避免恶意竞争。移动金融行业特别是一些移动金融服务商恶意钻制度、政策、法律的漏洞，甚至不惜欺诈消费者，使得此类投诉近年来不断飚升，从而造成了国内外消费者对我国移动金融服务和厂家的负面、劣质的印象，进一步损害了正当移动服务商的利益。主要原因还是因为相关法律、法规、制度不够完善，移动金融企业在技术创新和业务推广改革方面缺乏投资，造成了严重业务同质化，甚至很多移动金融企业都是靠钻法律、制度、政策的擦边球来获利。因此，大大加大了这些企业风险因素，国家权力机关和监管机构应该及时制订并发布相关的处罚条例和奖励制度，鼓励风险分摊与激励合作。
4.移动金融产业需要建立一套整个产业链的风险分担协议。通过基于相应的利润设计合理的风险分担协议，从整个移动金融产业链的角度重新设计新的产业合作模式，综合考虑移动金融运营商和服务提供商等合作方的多方共赢，从整个产业链上实现移动金融的风险管理。
3.2 合作激励模型假设
在合作激励中，正确判断团队成员的利益诉求是有效激励的前提条件。在实际生活中，不同层次的人或团队的利益诉求是不会完全一样的，即使在同一团队中的管理者和普通员工，他们对精神利益或物质利益的诉求态度往往存在较大差异。但是，人们在追求自己利益的时候，通常是积极地、富有创造力地。一方面，人们会为了钱而不择手段，另一方面，也会为了追求爱等心理收益想尽办法，从理性经济人的假设来说，人们都是希望物质和心理收益都达到最大。但在一定的收益条件下或约束条件下，比如资金或时间有限等，人们会选取适当的行为策略或策略组合以获取最大效益。
在风险分摊和激励合作中，可以考虑利用报酬支付的激励手段，以便 SP 调动合作方的积极性，努力促进双方的合作，在使 SP 的收益尽可能达到较高水平的同时，也将使合作风险控制在合理范围。
为简化分析，特作出以下模型假设。
1.假设只考虑单一项目工作，多项目工作可以参照实行。在移动金融业务多个项目活动中，可以分析多个合作方在不同项目中的努力程度，然后进行叠加计算。2.假设 SP 是风险中性的，而合作方是风险规避的。
3.假设在合作项目中，合作方的努力程度是变量 .
4.假定 是外生正态随机变量，期望值为 0,方差为 ,不受 SP 和合作方控制。
5.假设 是合作方产出函数，由努力程序 和外生正态随机变量 共同决定。
假设合作方努力程度越高，产出也就越高，意味着 是 的递增凹函数，但边际产出则递减。
6.假设 是合作方的期望效用函数， 是移动金融服务提供商的期望效用函数，函数 u 和 v 均为收益的递增函数，但是边际效用的减函数。
从工程应用的角度来讲，以上假设是合理，可以适用于移动金融的风险分析。
合作方努力后创造的产出函数，有：【1】
另一方面，合作方会规避风险，并规避特性在项目期中保持不变，即：【2】
3.3 信息不对称的合作激励模型
信息不对称（asymmetric information）一般指交易中的双方拥有的信息不同。
在社会政治、经济、金融等活动中，由于隐私保护等原因，一些成员往往拥有其他团队成员所无法获知的信息，因此造成信息的不对称。在移动金融业务中，上下游参与方或合作方对产业链合作的相关信息的了解有所不同。一般，把掌握信息比较充分的一方视为主方，这种地位能够使其在交易中处于主动，相反，信息馈乏的一方视为从方，则在交易中处于被动。这种信息不对称现象可能导致逆向选择行为（Adverse Selection）。在移动金融业务中，一般而言，卖家通常比买家拥有更多关于业务或交易物品的相关信息，但也可能存在相反的情况。
设 是合作方的保留收入，当等价收入水平比 低时，合作方有可能由于利润太低而拒绝合作。因此，可以建立项目合作方的约束函数，如下：【3】
通常，是无法观察到其合作方的详细运营状况信息的，也就无法直接观察到合作方所付出的努力水平 ,此时，在风险分摊和激励合作中，合作方为了获得较高的收入，将会将自身的努力水平值 保持在维持 较高的程度。将公式 3-12对 进行求导，可得使 最大的 的取值，为：【4】
由公式 3-15 可以看出， 是位于半开半闭区间（0,1]之间的值，也就是说项目合作方要帮 SP 分担一定的项目合作风险。将 3-16 代入 3-14 的 ,并令其取等式，可得：【5】
公式 3-17 可以看出，在风险分摊和激励合作中，SP 要为合作方支付一定的固定工资 作为激励，该激励投入能够得到相应产出份额 ,即满足式 3‐17.在这种情况下，项目合作方将会通力合作以维持一定的努力程度，一方面获取支付激励，另一方面也可以使整个合作链获取最大化的期望总收益。根据 3‐14 的 ,可见，欲使项目合作方在风险分摊中更加努力，应增大 .此时有两种情况，若表示激励偏多，可以考虑适当减少付给合作方的激励工资 反之，若 ,表示激励偏少，可以考虑增加激励工资 .
3.4 信息对称的合作激励模型
在另一种情况中，同经营商合作的设备供应商和各类服务提供商等合作商，经过较长时间的合作，彼此之间联系非常紧密，经营商可能非常了解合作方的经营信息，就是信息对称的合作激励。由于经营商有可能对项目合作方的公司内部信息或外部环境信息有所了解，合作方努力水平 可以被经营商获取，因此，可以定义一个与之有关的内部变量 z.实际上， 可能是经营商通过各种渠道所获取到的合作方努力信息，包括合作方的技术水平、信誉程度、劳动时间等等。可将 表示为：【6】
信息对称下的合作激励，合作方往往处于共同的环境，具有相同或相似的外部环境特征，这部分环境信息也是可以被获知的。因此还可以定义另一个与外部环境 相关的外部变量 , 是同合作方合作时，通过共同提供一项集成产品或相似产品或服务以获取利润，该变量与 相互独立，并能够被经营商获取。从系统工程的角度来说，合作方的业绩不能只考虑自身的经营行为，还要考虑相关行业或整个移动金融环境中的相关因素的交互影响。一般而言，整个行业的经营水平是可以观察到的，可以作为行业内比较以降低不确定的外部环境影响，因此，可定义一个外部环境变量 为：【7】
其中， 表示向合作方支付的激励工资是根据内部信息变量 z 计算得出的；表示向合作方支付的激励工资是根据外部信息变量 计算而来的。当不获知 z时， ;当不获知 时， .合并公式 3-2、3-18、3-21,可得：【8】
类似的，假设 是项目合作方保留收入，当实际收入值低于 值，则项目合作方可能因收入太低而拒绝合作。刚合作方的约束条件表示如下：【9】
由式 3-28 可知，信息获取 z 对合作的影响，变量 越大，则 就越小，经营商支付给合作方的报酬也就越低。反之，由式 3-29 可知，合作方对信息的获取越对称或者越透明，变量 Y 就越大，方差 则越小，即根据内部信息 z,SP 向合作方支付的激励报酬也越多。式 3-27 可发现 和 两者都能激励项目合作方的努力水平 .
当经营商对内部信息 z 的获取较差时，可以提高合作方分享的产出 ;反之，当经营商对内部信息 z 的获取较强时，可降低合作方分享的产出 .极端地情况下，当 SP 无法获取到外部信息 时，则 , =0;此时，如内部信息z 可以完全地被获取到时，有 ,将式 3-29 代入 3-28,由于 ,所以 ,意味着风险分摊达到了典型的帕累托最优。
由于信息获取对合作方影响较大，如果要促使 SP 与项目合作方间的风险分摊接近帕累托最优状态，必须监控内部信息变量 z 以获取精确信息。对于外部信息变量 ,由于其与合作方的利润正相关，也有类似的结论，即当外部环境信息获取较好时， ,即项目合作方的利润也为正，根据 3-30, 当外部信息 为正时，可以表示当前外部环境较好，即 ,在给定产出 的情况下，能够在较低的努力水平下获得高产出，因为利润来源于良好的外部环境，而不意味着合作方付出了更高的努力水平，此时，SP 可以考虑适度降低对项目合作方的激励报酬水平。反之，当外部信息 为负时，意味着当前外部环境不太好，即 ,项目合作方不得不付出更高的努力程度才可能得到高产出，因为在同样产出时，负面的外部环境降低了利润空间，此时经营商可以考虑提高对合作方的激励报酬，以促进风险分摊和合作激励。
