供应链合作视角下企业汇率风险的鲁棒智能管理研究

The national strategy of opening up " Belt and Road Initiative " not only brings tremendous growth opportunities for enterprises, but also exposes enterprises to the risks of cross-border markets. The steady progress of the national exchange rate marketization and the innovation and reform of business modes make the ability which enhancing the exchange rate risk management of enterprises becomes a real and forward-looking management challenge. This project studies the exchange rate risk management of enterprises under the perspective of supply chain cooperation. It believes that the exchange rate risk management of enterprises should not only be adapted to the policy of national exchange rate management, but also emphasizes the cooperation of upstream and downstream enterprises in the supply chain, and should benefit from the smart exchange rate management of technical support. The core research includes: First, empirical analysis on the impact of exchange rate policy, supply chain and industry structure on the effect of exchange rate risk management so as to clarify the adaptability of the exchange rate risk management strategy; Second, the model analysis of exchange rate risk management from the perspective of supply chain cooperation to explore the mechanism of exchange rate risk management of enterprise cooperation; Third, studying exchange rate forecasting algorithm and the exchange rate risk management system construction based on the artificial intelligence , in order to discover the enterprise value of the intelligent decision-making. This project essentially emphasizes the integration of financial risk management and supply chain entities operation, and belongs to the innovation research field of supply chain finance.

“一带一路”开放的国家战略不仅为企业带来了巨大的成长机会，也使企业暴露于跨国市场风险之下；国家汇率市场化的稳步推进与企业商业模式的创新变革，使得提升企业汇率风险管理能力成为一项现实与前瞻性的管理挑战。本项目在供应链合作视角下研究企业汇率风险管理问题，认为企业的汇率风险管理不仅应适应于国家汇率管理的政策，也应强调供应链上、下游企业的合作，更应得益于智能汇率管理的技术支撑。其核心研究内容包括：第一、汇率政策、供应链、行业结构对汇率风险管理效果的影响的实证分析，以明确企业汇率风险管理策略的适应性；第二、供应链合作视角下汇率风险管理问题的模型分析，以探求企业合作的汇率风险管理作用机理；第三、基于人工智能的汇率预测算法及汇率风险管理系统构建，以发现智能决策的企业价值。本项目本质上强调金融风险管理与供应链实体运作的融合，属于供应链金融的创新研究领域。

开放的国家战略指引下，我国持续推动汇率市场化改革，2005年7月后，实行以市场供求为基础的、参考一篮子货币进行调整的、有管理的浮动汇率制度，特别是，2015年“811汇改”后，汇率的升值与贬值显现出“两向波动”的本质特征，造成了企业汇率管理的核心困难。本项目力图发现提升企业汇率管理能力的规律与途径，研究企业汇率风险管理策略的适应性、供应链合作的企业汇率风险管理作用机理以及基于人工智能的汇率预测与管理方式。主要的研究发现包括：（1）项目实证研究表明，企业层面的汇率管理主要体现在两个方面，即“冲击增强”但“管理惰性”。虽然，2017年后，国家构建了“收盘价+一篮子货币调整+逆周期因子”人民币中间价报价模型，尽可得稳定了汇率波动，但面对“两向波动”的汇率风险，对企业经营绩效冲击显著且影响呈上升趋势，同时，虽有政策指引，但八成企业应对汇率风险冲击存在“自然对冲”与“管理惰性”。（2）供应链合作视角下汇率风险管理问题的模型分析（即机理模型研究）是本项目的核心内容，本项目通过鲁棒（分布鲁棒与后悔鲁棒）建模发现了除传统汇率波动均值影响运营决策外的汇率方差、汇率波动范围与需求和供应不确定性的影响运营决策优化途径，进而，发现了风险分担、转移、中断管理等机制的管理价值。理论上，把汇率管理与多因素鲁棒优化相互融合，实质上减弱了研究前提，增强决策与机制的实践价值。（3）汇率风险管理的困难源于“双向波动”的系统性影响因素太多，已有研究表明汇率预测仅短期预测可靠性更高，由于跨国贸易运营周期长，预测的运营价值有限。本项目发现人工智能的深度强化学习方法本质是“随机适性”，进而，发现“人机协同”是企业利用人工智能方法提升汇率管理能力的有效途径，即：利用深度强化学习方法的机器或算法处理非系统性汇率风险而利用人的综合研判应对系统性风险。本项目核心学术贡献在于初步搭建了企业通过运营决策与供应链合作应对汇率“双向波动”的理论框架。

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