纸包线公司风险管理方案_参考

泓域/纸包线公司风险管理方案 纸包线公司 风险管理方案 xx投资管理公司 目录 一、 产业环境分析 2 二、 电磁线行业概况 3 三、 必要性分析 6 四、 信用风险 6 五、 经营风险 7 六、 敏感性分析及波动性分析 8 七、 风险价值 9 八、 风险经理为什么关心人力资本风险 13 九、 什么是人力资本风险 15 十、 损失频率的估算 16 十一、 损失幅度的估算 19 十二、 项目概况 21 十三、 项目经济效益 24 营业收入、税金及附加和增值税估算表 24 综合总成本费用估算表 26 利润及利润分配表 28 项目投资现金流量表 30 借款还本付息计划表 32 十四、 建设进度分析 33 项目实施进度计划一览表 34 一、 产业环境分析 综合判断，我省正处于重要战略机遇期、区域发展黄金期、创新活力迸发期和转型升级关键期，只要我们适应新变化、把握新机遇、引领新常态，坚持变中求新、变中求进、变中突破，必能开拓发展新境界。 二、 电磁线行业概况 1、电磁线基本概念 电磁线又称绕组线，是一种被绝缘层包裹的导电金属电线，用以绕制电工产品的线圈（线圈也称绕组）。电磁线的工作原理为法拉第电磁感应现象，电流通过线圈产生磁场或线圈切割磁力线产生感应电流，实现电能和磁场能的相互转换。电磁线是电力设备、家用电器、工业电机和交通设备等产品的重要构件，被誉为电机、电器工业产品的“心脏”。 2、电磁线应用领域概况 电磁线应用领域广泛，根据电磁线的材质、规格、性能不同其适用领域有所区别，电磁线下游主要应用于家用电器、电力设备、工业电机、汽车电机和电动工具等领域。 3、全球电磁线行业发展状况 自1831年英国物理学家法拉第发现电磁感应现象后，磁和电相互转化的原理被广泛应用。电磁线是完成电磁转化的核心构件，被广泛应用于发电机、电动机和变压器等电器设备中。随着全球对电气应用的不断升级，针对电磁线的产业变革也逐步受到人们的重视。电磁线技术不断研发创新，电磁线种类持续增加，从而为电力应用带来了更多发展可能性。 美国于1875年最先获取了绝缘漆和纤维技术专利。在随后的一个世纪，各国都在为电磁线的技术更新作出贡献。美国通用公司先后研制了醋酸纤维漆包线、油性漆包线、缩醛漆包线、聚酯漆包线等，美国道奇公司发明了自粘性漆包线和复合漆包线，美国杜邦公司制成了丙烯酸漆包线、聚酯亚胺漆包线、聚酰亚胺漆包线和聚酰胺酰亚胺漆包线；日本在1939年开发了玻璃漆包线，并在1954年制成了硅酮漆包线；德国在1940年制成了聚氨酯漆包线；我国上海电缆研究所分别在1966年和1970年制成聚酰亚胺漆包线和聚酰胺酰亚胺漆包线。电磁线行业在此期间得到快速的发展，电磁线的性能在各国技术的创新下得到了大幅提升，电磁线的应用领域不断扩大。 全球电磁线行业在技术研究的引导下，北美、日本和西欧逐渐成为三大传统生产和研发基地。进入二十一世纪后，电磁线及其下游产品的制造基地逐渐向亚洲、美洲中南部和东欧等地区转移。目前电磁线行业已成为电力、机电、交通运输、通讯等多个行业相配套的基础产业，全球电磁线产品的需求大幅上升。 4、国内电磁线行业发展状况 我国电磁线行业较西方国家起步晚，在二十世纪60年代才基本拥有电磁线的自主研发和生产能力，并开始注重培养电磁线的专业人才，为后续国内电磁线技术的持续发展奠定了基础；在二十世纪90年代，我国电磁线行业不断向西方国家引进先进的电磁线技术和生产设备，在不断的研究学习过程中，我国的电磁线生产能力和技术水平逐步进入全球先进行列，能够生产出良好品质的导线芯材料、绝缘材料、生产设备以及检测设备。 进入二十一世纪后，我国不断鼓励并推进以电力设备、工业电机等为代表的基础设施建设，电磁线行业作为工业产品的基础产业，其生产规模在短时间内快速扩张。目前我国的电磁线的年生产能力超过百万吨，约占全球电磁线生产总量的50%，部分产品的工艺技术水平已处于全球领先地位。 经过长时间的发展，我国电磁线行业生产能力逐渐提升。电磁线行业内生产企业较多，电磁线的生产技术和工艺流程基本成熟，这些企业的生产规模从年产一千多吨至年产十万吨不等。目前我国已形成了百万吨以上的产能总量，为全球电磁线生产、销售的第一大国和出口国。根据中国电器工业协会电线电缆分会数据显示，2020年国内电磁线产量为176万吨，过去五年内复合增长率为2.41%。 三、 必要性分析 1、提升公司核心竞争力 项目的投资，引入资金的到位将改善公司的资产负债结构，补充流动资金将提高公司应对短期流动性压力的能力，降低公司财务费用水平，提升公司盈利能力，促进公司的进一步发展。同时资金补充流动资金将为公司未来成为国际领先的产业服务商发展战略提供坚实支持，提高公司核心竞争力。 四、 信用风险 信用风险是指交易对手不能或不愿按照合同的约定到期还款付息而使企业遭受损失的风险，是以违约为标志的。更一般地说，信用风险还包括由于债务人信用评级的降低，致使其债务的市场价格下降而导致的损失风险。 很多交易中都涉及信用风险，它既存在于传统的贷款、债券投资等业务中，也存在于信用担保、贷款承诺以及场外的信用衍生工具交易等业务中，是历史最为悠久也最为复杂的风险。 最典型的信用风险之一是银行面临的信用风险，此外，信用风险还体现为以赊销商品和预付货款形式出现的商业信用，以企业债券形式出现的企业信用，以个人贷款形式出现的个人信用以及国家信用等。 信用风险的风险因素来源于主观和客观两个方面。主观风险因素主要指债务人是否有还款意愿，这可以从债务人的品质等角度进行考察。客观风险因素主要指债务人是否有能力还款，这可以由债务人的资本金所处的环境、债务人的经营水平等决定。 五、 经营风险 经营风险是指因一些经营管理方面的不确定性而使企业遭受损失的风险。经营风险主要体现为决策风险和操作风险两方面。0 决策风险是由决策的错误制定导致的风险。在领导者制定决策的过程中，如果经营方针不明确，信息不充分或错误，对业务发展趋势把握失策等，都可能在经营方向、范围、策略上出现失误，从而使企业遭受损失。决策风险源于环境因素的变化。例如，竞争对手改变了原有的业务格局，政治和监管体系发生了重大变化，发生了地震以及其他不能控制的灾害等，这些有一定可能发生的情况，使得事先制定好的决策面临一定的不确，定性。 操作风险是在决策的执行过程中发生的风险。当决策信息传达的时候，如果没有及时传达到有关人员、传达中发生偏差、执行时因故意或疏忽而违规操作、信息系统以及风险评估模型不完善，就会导致操作风险。企业使用人员、流程和技术完成业务计划，其中任何一个因素都有可能出现某种失误。 操作风险在整个业务运作的过程中都会发生。例如，在衍生品的交易中，操作风险存在于交易之前、交易之中和交易之后。 六、 敏感性分析及波动性分析 2、敏感性分析 敏感性分析通过金融资产价值对相关市场因子的敏感度来评估其市场风险。敏感度是指当市场因子发生变化时，金融资产价值的变化幅度。 敏感度描述了金融资产对相关市场因子变化的反应，敏感度越大的金融资产，受市场因子变化的影响越大，相应地，风险越大。 不同的金融资产针对不同的市场因子，有不同的敏感度。实际中常用的敏感度包括：债券的持续期和凸性，股票的Beta值，衍生工具的Delta、Gam—ma、Theta、Vega值等。 敏感性分析在概念上简明且直观，使用起来比较简单，但它也有一定的局限性： （1）大多数敏感度指标度量的是金融资产价值相对于市场因子变化的线性变化，但一些金融资产价值的变化不是市场因子变化的线性函数，特别是期权类金融工具。 （2）市场因子的变化并不能完全解释金融资产价值的变化。因此，即使某金融资产，的敏感度低，它也可能面临较大的风险。 （3）不同的金融工具有不同的敏感度，这些敏感度不具有可比性，无法用来比较不同证券的风险大小，也无法度量由不同证券组成的证券组合的风险。这极大地限制了敏感性分析的应用。 由于上述不足，敏感性分析比较适合简单金融工具在市场因子变化较小情形下的风险分析，对于复杂的证券组合或市场因子大幅波动的情况，敏感性分析的准确性就比较差，或者因为复杂而失去了原有的简单直观性。 2、波动性分析 波动性分析从未来收益的不确定性入手，通过实际结果偏离期望结果的程度来度量，风险，经常采用的度量指标为方差和标准差。 波动性分析描述了金融资产价格的变化程度，但它没有反映出金融资产的风险损失到底会达到多少。仅仅通过方差还不能将概率分布中的信息完整地表达出来。 七、 风险价值 为了解决传统风险评估方法所不能解决的问题，一种能够全面度量复杂证券组合的市场风险的工具——风险价值被提出。 1.VaR的概念 VaR的含义是“处于风险中的价值”，它指的是市场正常波动下，在一定的概率水平，（置信度）下，某一金融资产或证券组合在未来特定的一段时间内的最大可能损失。 VaR的意义非常直观。如JPMorgan公司1994年置信度为95%的日VaR值为960万美元，这就意味着该公司可以以95%的把握保证，1994年每一特定时点上的证券组合在未来24小时内，由于市场价格变动而带来的损失不会超过960万美元。换句话说，只有5%的可能会超过960万美元。 在VaR的定义中，置信度的概念非常重要。如果没有置信度，VaR就相当于回答“在一个给定的期间内，资产组合可能会损失多少”，而这个问题的答案是，可能会损失资产，组合的全部价值，否则其他任何一个值我们都无法以百分之百的把握保证损失不超过它。 2.VaR的计算 VaR的计算方法主要有三种：非参数法、参数法和蒙特卡罗模拟法。 首先，根据历史数据或模拟数据得到既定期间（如1天或10天）内资产组合价值或收益的远期分布；其次，将置信度c转化为相应的分位数，计算此分位数下的可能最大损失。 如果所用数据本身就是损益值，那么按上述步骤直接就可以求出VaR值，如果所用数据是金融资产或证券组合的价值，则要进行简单的转换，使之成为损益值。 （1）非参数法 非参数法也称为历史模拟法，它基于历史数据的频率分布来计算VaR。因为这种方法不涉及对某种理论分布的估计，故其结果也称为非参数VaR。 非参数法不依赖于对风险因子分布的任何假定，而且，因为历史数据反映了市场中所有风险因子的同步变化，所以经常需要单独考虑的波动性、相关性以及厚尾问题都可以通过数据体现出来。但这种方法完全依赖特定的历史数据，它基于这样一个假定，即未来的情况和历史数据中表现的过去的情况是一致的，但实际上，过去影响损益的一些事件在未来不一定还会重现，而未来出现的事件也可能是过去不曾有过的。另一个局限是，非参数法可能会受数据数量的限制，不能完全反映出风险的状况，如一些极端的、不太可能发生的情况。 （2）参数法 在非参数法中，VaR是根据金融资产在1年内每日损益数据的历史分布来计算的。在这种非参数VaR的计算中，没有对损益的分布做出任何假定。 如果能够假定损益分布为某种可分析的密度函数f（R），则VaR的计算就会简化，只需根据历史数据估计假定的分布函数的参数即可。 参数法的计算较为简便，而且即使影响到收益的风险因子不服从正态分布，根据中心极限定理，只要风险因子的数量足够大，而且相互之间独立，也可以使用这种方法。但是，也有一些情况无法满足正态性假设，只能使用别的方法。 （3）蒙特卡罗模拟法 当没有充足的数据，或者现有数据无法满足参数法的假设要求时，可以使用蒙特卡罗模拟法得到大量的数据。 蒙特卡罗模拟法通过对那些决定市场价格和收益率的情况进行重复的模拟，得出一系列可能的结果，当模拟次数足够多时，模拟分布就将趋近于真实分布。 蒙特卡罗模拟法可以适用于任何情况的分布，也可以将任何复杂的资产组合纳入模型，但这种方法计算过程复杂，极端依赖于计算机。 3.持有期和置信度的选择 在VaR的定义中，