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Math Grade 1 Math Games Kindergarten Bestmathtest G Best Math Test Szh Sss Best Math Test 供應鏈之風險值控管－模式建構、策略與案例分析
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6.4956(7.3813%) |
7.4743(8.4936%) |
7.4743(8.4936%) |
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台積電( 2330 ) |
9.0930(6.1439%) |
9.0930(6.1439%) |
12.3260(8.3284%) |
12.3260(8.3284%) |
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旺宏 ( 2337 ) |
8.9631(9.4348%) |
8.9631(9.4348%) |
12.2203(12.8635%) |
12.2203(12.8635%) |
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茂矽 ( 2342 ) |
8.7415(10.2239%) |
8.7415(10.2239%) |
11.9002(13.9184%) |
11.9002(13.9184%) |
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漢磊 ( 5326 ) |
1.6853(6.4821%) |
1.6853(6.4821%) |
4.3467(16.7182%) |
4.3467(16.7182%) |
表四. 供應鏈各階段組成企業風險值評估表(IC測試)
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IC 測試 |
VaR_Historical |
VaR_Parametric |
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MA(3) |
MA(6) |
MA(3) |
MA(6) |
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華泰 ( 2329 ) |
3.9235(7.199%) |
3.9235(7.199%) |
8.6831(15.9322%) |
8.6831(15.9322%) |
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菱生 ( 2369 ) |
2.2132(6.8519%) |
2.2132(6.8519%) |
3.4515(10.6859%) |
3.4515(10.6859%) |
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華特 ( 5336 ) |
1.6853(6.4821%) |
1.6853(6.4821%) |
4.3467(16.7182%) |
4.3467(16.7182%) |
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矽豐 ( 5343 ) |
7.103(13.6596%) |
7.103(13.6596%) |
11.5386(22.1897%) |
11.5386(22.1897%) |
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立衛 ( 5344 ) |
2.6497(11.5204%) |
2.6497(11.5204%) |
4.5803(19.9143%) |
4.5803(19.9143%) |
表五. 供應鏈各階段組成企業風險值評估表(IC封裝)
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IC 封裝 |
VaR_Historical |
VaR_Parametric |
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MA(3) |
MA(6) |
MA(3) |
MA(6) |
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日月光( 2311 ) |
5.2476(5.6426%) |
5.2476(5.6426%) |
13.0099(13.9892%) |
13.0099(13.9892%) |
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矽品 ( 2325 ) |
4.9002(7.2061%) |
4.9002(7.2061%) |
9.6871(14.2457%) |
9.6871(14.2457%) |
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華泰 ( 2329 ) |
3.9235(7.199%) |
3.9235(7.199%) |
8.6831(15.9322%) |
8.6831(15.9322%) |
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菱生 ( 2369 ) |
2.2132(6.8519%) |
2.2132(6.8519%) |
3.4515(10.6859%) |
3.4515(10.6859%) |
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華特 ( 5336 ) |
1.6853(6.4821%) |
1.6853(6.4821%) |
4.3467(16.7182%) |
4.3467(16.7182%) |
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立衛 ( 5344 ) |
2.6497(11.5204%) |
2.6497(11.5204%) |
4.5803(19.9143%) |
4.5803(19.9143%) |
二、
供應鏈之組合可能性分析
一般而言各企業、工廠無論接單(Orders)或尋求合作夥伴及衛星廠，其財務之穩定性與企業體質之優劣一直是受評估的要點；尤其國內資訊不對稱性相當嚴重，市場股價便成為最重要之企業營運狀況指標。因之，透過各企業風險值評估挑選合作夥伴，以建置組成穩定的供應鏈，實不失為運籌風險控管之最佳選擇之一。由此，企業組織只要選擇本身所處之供應鏈中風險值較低之企業，或將已具高風險值之企業予以及早替代，便可防範供應鏈中任一環節出了問題，經由長鞭效應，間接或直接地影響本身公司之營運。以下將本文之IC產業中各供應鏈之組合表如下圖四所示，共有12*5*5*6計1,800種供應鏈組合。
圖四. IC產業中各供應鏈組合圖
三、
風險值分析過程剖析
為避免冗贅，茲以矽統為例，說明各分析過程圖表之目的與涵意。
圖五. 分析期間走勢圖
圖六.
報酬分配暨統計量分析圖
如圖五所示，為矽統於分析期間之股價走勢與3日均線圖；期間包含盤整與大幅下跌之走勢；圖五則為分析期間中所獲得之報酬分配與統計量分析圖；由圖六中可見除約0.02%機率於離異值(Outliner)0.4%之報酬水準外，其餘集中於平均報酬(Mean)為0.67476%，標準偏差(Standard Deviation)為5.7856%，偏度(Skewness)為4.2319，峰度(Kurtosis)為29.7446。
圖七上圖所示為報酬波動率(Return Volatility)估測圖，所採計之樣本內資料計72筆(單位：天)，樣本外資料計六筆(單位：天)；即估測一週內之波動變化幅度，所採取之估測方法乃利用指數法(Exponential Method)與均移法，波動率原始資料來源為歷史報酬，故為歷史報酬波動率(Historical Return Volatility)。由上圖中可以明顯地比較出3日均移法較指數法對於波動率較為敏感，這一點可由矽統股價下跌區間所相對之波動率躍升(Jump)的相對幅度得到驗證。但由於各企業與供應鏈之比較基礎一致，故可將指數法列為參照組。於本研究中，乃採取均移法作為風險值波動率估測之計算方式。
圖七.
波動率分析(上圖)與報酬風險值界限圖(下圖)
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