螺母公司企业风险管理_范文

泓域/螺母公司企业风险管理 螺母公司 企业风险管理 xxx集团有限公司 目录 一、 产业环境分析 3 二、 汽车紧固件 3 三、 必要性分析 6 四、 风险价值法（VaR） 6 五、 风险度评价法 12 六、 风险评价的目标 13 七、 影响风险评价的因素 14 八、 风险管理信息系统的应用 17 九、 成功实施的关键在于人 23 十、 风险管理信息系统的构建原则 26 十一、 风险管理信息系统的基本功能 30 十二、 我国企业风险管理信息系统的必要性 32 十三、 我国企业风险管理信息系统与技术体系的现状 34 十四、 公司简介 36 十五、 项目基本情况 37 十六、 法人治理结构 40 十七、 SWOT分析 52 十八、 人力资源配置 59 劳动定员一览表 60 一、 产业环境分析 2019年，坚持稳中求进工作总基调，深入贯彻新发展理念，落实高质量发展要求，深化供给侧结构性改革，统筹推进稳增长、促改革、调结构、惠民生、防风险、保稳定，全力建设“高质量产业之区、高品质宜居之城”，经济高质量发展动能持续增强，社会大局保持和谐稳定，人民群众获得感、幸福感、安全感显著提升。 2020年，是“十三五”规划的收官之年，是全面建成小康社会的决胜之年。当前，世界经济格局复杂多变，但中国稳中向好、长期向好的基本态势没有改变，坚持从全局谋划一域、以一域服务全局，对标对表抓落实，沉心静气谋发展，努力推动经济社会各项事业再上台阶。 二、 汽车紧固件 1、汽车行业整体情况 受新冠疫情影响，2020年全年汽车销售下降至7,877万辆。2021年，全球汽车销量为8,268万辆，相比2020年增长约4.96%，市场需求正逐渐走出疫情的负面影响，销量逐渐稳步回升。 随着我国经济的持续发展以及居民消费水平的提高，我国汽车产业在近几年快速发展。2020年受新冠疫情爆发的影响，全年汽车销量下降至2,531万辆，随着疫情的负面影响逐步退去，2021年销量回升至2,627万辆。 2、汽车紧固件行业情况 汽车紧固件品种多样，应用于汽车的各类组件、部件的具体生产以及各个子系统组成整车的连接装配，在整车制造中有着重要地位。紧固件品质高低对于机械设备整体的质量、性能有着重要影响，整车制造商对紧固件的供应体系通常有着严格的审查机制和认证标准。 汽车行业巨大的市场规模为汽车紧固件产品提供了广阔的发展空间。根据统计，一辆轻型车或乘用车需紧固件约50kg（约合5,000件），而一辆中型或重卡商用车需紧固件约90kg（约合5,710件）。2021年我国汽车产量为2,608.2万辆，其中乘用车产量为2,140.8万辆，商用车产量为467.4万辆，分别需要紧固件107.04万吨（约合轻型车紧固件1,070.40亿件）、42.07万吨（约合中、重型车紧固件266.89亿件）。 随着行业内竞争加剧以及消费者维权意识的不断增强，相关行业监管机构对汽车行业产品质量和安全的技术要求日趋严格，汽车行业的质量和安全标准，如汽车及零部件的技术规范、最低保修要求和召回制度等日趋完善，整车企业对其零部件供应商的品质及安全管理水平要求随之进一步提高。 整车厂商对于汽车零部件的质量检测标准趋严，国内紧固件企业亦需提高紧固件产品的质量水平和高强度紧固件的可靠性。以发动机用高强度紧固件为例，紧固件企业生产时需保证紧固件达到规定的使用时长标准，产品通过10,000-20,000小时的寿命检测后方能够出厂。随着市场竞争愈发激烈，客户需求不断升级，对紧固件厂商提出了更严格的品质要求，需要紧固件厂商能够及时且高质量满足下游需求，注重技术积累。 汽车零部件企业与整车企业合作开发新产品是产品开发的重要方向。整车企业为了获得更多的市场份额，新车型的更新迭代频率提高。零部件企业与整车企业的深度合作，有利于整车企业保证零部件供应质量，提升产品开发效率，也为零部件企业提供了更为广阔且稳定的战略合作关系。 近几十年来，汽车紧固件正向轻量化方向发展，如铝合金、镁合金、碳纤维等复合材料的应用。由于汽车设计制造中越来越多的使用镁铝合金等轻量化材料取代传统的钢制零部件，而钢和镁铝合金之间存在电位差、热膨胀系数差异，易导致电解腐蚀、预紧力变化，造成连接处松弛，而采用高抗拉强度铝合金材料紧固件则能克服这些问题。汽车紧固件作为基础且应用最广的零部件，在该趋势下正不断往轻量化材料方向探索及发展。 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、 风险价值法（VaR） （一）VaR方法的背景 传统的ALM（资产负债管理）过于依赖报表分析，缺乏时效性；利用方差及B系数来衡量风险太过于抽象，不直观，而且反映的只是市场（或资产）的波动幅度；而CAPM（资本资产定价模型）又无法糅合金融衍生品种。在上述传统的几种方法都无法准确定义和度量金融风险时，G30集团在研究衍生品种的基础上，于1993年发表了题为《衍生产品的实践和规则》的报告，提出了度量市场风险的VaR（风险价值）方法，该方法目前已成为金融界测量市场风险的主流方法。稍后由J.P.Morgan推出的用于计算VaR的RiskMetrics风险控制模型更是被众多金融机构广泛采用。目前国外一些大型金融机构已将其所持资产的VaR风险值作为其定期公布的会计报表的一项重要内容加以列示。 （二）VaR方法的定义 VaR按字面解释就是“在险价值”，其含义是指：在市场正常波动下，某一金融资产或证券组合的最大可能损失。更为确切的是指，在一定概率水平（置信度）下，某一金融资产或证券组合价值在未来特定时期内的最大可能损失。 计算VaR的步骤如下。 （1）确认经济单位持有的头寸。 （2）确认影响头寸价值的风险因素。 （3）为所有风险因素确定可能的背景并确定发生概率。 （4）建立所有头寸的定价函数，以此作为风险因素的价值函数。 （5）使用定价函数为所有头寸在各种环境下重新定价，建立结果分布模型。 （6）在给定的概率水平下求分布的分位点。 VaR从统计的意义上讲，本身是个数字，是指面临“正常”的市场波动时“处于风险状态的价值”。即在给定的置信区间和一定的持有期限内，预期的最大损失量（可以是绝对值，也可以是相对值）。 （三）VaR方法的特点 （1）可以用来简明表示市场风险的大小，没有任何技术色彩，没有任何专业背景的投资者和管理者都可以通过VaR值对金融风险进行评判。 （2）可以事前计算风险，不像以往风险管理的方法都是在事后衡量风险大小。 （3）不仅能计算单个金融工具的风险。还能计算由多个金融工具组成的投资组合风险，这是传统金融风险管理所不能做到的。 （四）VaR方法的系数 由上述定义出发，要确定一个金融机构或资产组合的VaR值或建立VaR的模型，必须首先确定以下三个系数：一是持有期间的长短；二是置信区间的大小；三是观察期间。 1、持有期 持有期，即确定计算在哪一段时间内的持有资产的最大损失值，也就是明确风险管理者关心资产在一天内、一周内还是一个月内的风险价值。持有期的选择应依据所持有资产的特点来确定。 从银行总体的风险管理看持有期长短的选择取决于资产组合调整的频度及进行相应头寸清算的可能速率。巴塞尔委员会在这方面采取了比较保守和稳健的姿态，要求银行以两周即10个营业日为持有期限。 2、置信水平 一般来说对置信区间的选择在一定程度上反映了金融机构对风险的不同偏好。选择较大的置信水平意味着其对风险比较厌恶，希望能得到把握性较大的预测结果，希望模型对于极端事件的预测准确性较高。根据各自的风险偏好不同，选择的置信区间也各不相同。 3、观察期间 观察期间是对给定持有期限的回报的波动性和关联性考察的整体时间长度，是整个数据选取的时间范围，有时又称数据窗口。 综上所述，VaR实质是在一定置信水平下经过某段持有期资产价值损失的单边临界值，在实际应用时它体现为作为临界点的金额数目。 （五）VaR方法的优点 （1）VaR模型测量风险简洁明了，统一了风险计量标准，管理者和投资者较容易理解掌握。风险的测量是建立在概率论与数理统计的基础之上，既具有很强的科学性，又表现出方法操作上的简便性。同时，VaR改变了在不同金融市场缺乏表示风险统一度量，使不同术语（例如基点现值、现有头寸等）有统一比较标准，使不同行业的人在探讨其市场风险时有共同的语言。另外，有了统一标准后，金融机构可以定期测算VaR值并予以公布，增强了市场透明度，有助于提高投资者对市场的把握程度，增强投资者的投资信心，稳定金融市场。 （2）可以事前计算，降低市场风险。不像以往风险管理的方法都是在事后衡量风险大小，不仅能计算单个金融工具的风险，还能计算由多个金融工具组成的投资组合风险。综合考虑风险与收益因素，选择承担相同的风险能带来最大收益的组合，具有较高的经营业绩。 （3）确定必要资本及提供监管依据。VaR为确定抵御市场风险的必要资本量确定了科学的依据，使金融机构资本安排建立在精确的风险价值基础上，也为金融监管机构监控银行的资本充足率提供了科学、统一、公平的标准。VaR适用于综合衡量包括利率风险、汇率风险、股票风险以及商品价格风险和衍生金融工具风险在内的各种市场风险。因此，这使得金融机构可以用一个具体的指标数值就可以概括地反映整个金融机构或投资组合的风险状况，大大方便了金融机构各业务部门对有关风险信息的交流，也方便了机构最高管理层随时掌握机构的整体风险状况，因而非常有利于金融机构对风险的统一管理。同时，监管部门也得以对该金融机构的市场风险资本充足率提出统一要求。 （六）VaR方法的注意问题 尽管VaR模型有其自身的优点，但在具体应用时应注意以下几方面的问题。 （1）数据问题。运用数理统计方法计量分析、利用模型进行分析和预测时要有足够的历史数据，如果数据库整体上不能满足风险计量的数据要求，则很难得到正确的结论。另外数据的有效性也是一个重要问题，而且由于市场的发展不成熟，使一些数据不具有代表性，而市场炒作、消息面的引导等原因，使数据非正常变化较大，缺乏可信性。 （2）VaR在其原理和统计估计方法上存在一定缺陷。VaR对金融资产或投资组合的风险计算方法是依据过去的收益特征进行统计分析来预测其价格的波动性和相关性，从而估计可能的最大损失。所以单纯依据风险可能造成损失的客观概率，只关注风险的统计特征，并不是系统的风险管理的全部。因为概率不能反映经济主体本身对于面临的风险的意愿或态度，它不能决定经济主体在面临一定量的风险时愿意承受和应该规避的风险的份额。 （3）在应用VaR模型时隐含了前提假设。即金融资产组合的未来走势与过去相似，但金融市场的一些突发事件表明，有时未来的变化与过去没有太多的联系，因此VaR方法并不能全面地度量金融资产的市场风险，必须结合敏感性分析，压力测试等方法进行分析。 （4）VaR主要使用于正常市场条件下对市场风险的测量。如果市场出现极端情况，历史数据变得稀少，资产价格的关联性被切断，或是因为金融市场不够规范，金融市场的风险来自人为因素、市场外因素的情况下，这时便无法使用VaR来测量市场风险。 总之，VaR是一种既能处理非线性问题又能概括证券组合市场风险的工具，它解决了传统风险定量化工具对于非线性的金融衍生工具适用性差、难以概括证券组合的市场风险的缺点，有利于测量风险、将风险定量化，进而为金融风险管理奠定了良好的基础。随着中国利率市场化、资本项目开放及衍生金融工具的发展等，金融机构所面临的风险日益复杂，综合考虑、衡量信用风险和包括利率风险、汇率风险等在内的市场风险的必要性越来越大，这为