供应链核心企业的金融服务风险评价研究 ——以制造业为例

论文摘要

供应链金融作为一种新的融资形式,它的出现不但缓解了供应链上中小节点企业融资难的问题,而且润滑了供应链核心企业的生存和发展过程,从而提升整条供应链的竞争力。本文首先阐明研究的背景及意义,综述了该领域的国内外研究现状,学习前人研究成果的同时也找出其中的不足之处,从而明确本文的研究重点。其次,对核心企业、供应链金融以及神经网络的相关理论进行了梳理和界定,为后续研究的开展奠定理论基础。第三,分析供应链金融的常见融资模式,在剖析每个融资模式操作流程的基础上找出其风险控制点。第四,借鉴国外学术界核心企业的供应链金融服务风险的研究成果,同时结合国外知名金融机构的实践经验和我国制造业供应链的情况,在遵循风险指标体系的原则下构建了核心企业的金融服务风险评价指标体系,包括6个一级指标和17个二级指标,做到能够真实、客观地反映金融服务风险评价的实际情况。最后,利用SPSS软件对商用汽车制造商A公司的原始客户资料进行了独立样本T检验、因子分析和正态分布描述,运用BP神经网络对20家样本企业的业务数据进行了模型实证分析,检验预测准确率。供应链核心企业在提供供应链金融服务时可以运用该模型判断融资节点企业的风险,本研究对供应链核心企业的金融服务风险评价提供了有益的评价依据。本文重点研究供应链核心企业金融服务风险评价指标体系的构建,通过该体系并基于BP神经网络进行了实证分析,对有效降低供应链核心企业金融服务风险提供一定的借鉴意义。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景和意义
• 1.1.1 研究背景
• 1.1.2 研究意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 国外研究现状
• 1.2.2 国内研究现状
• 1.3 研究内容、创新点和研究方案
• 1.3.1 研究内容
• 1.3.2 创新点
• 1.3.3 研究方案
• 第2章 供应链核心企业金融服务风险管理相关理论
• 2.1 供应链核心企业相关理论
• 2.1.1 核心企业的涵义
• 2.1.2 核心企业提供供应链金融支持的意义
• 2.2 供应链金融相关理论
• 2.2.1 供应链金融的概念
• 2.2.2 供应链金融生态系统的相关概念
• 2.2.3 供应链金融参与主体及实践的相关概念
• 2.3 神经网络相关理论
• 2.3.1 神经网络设计的基本原理
• 2.3.2 BP神经网络的学习算法
• 2.3.3 BP神经网络的适用性分析
• 第3章 供应链金融融资模式分析
• 3.1 融资模式细分
• 3.2 应收账款融资模式
• 3.2.1 应收账款融资模式分析
• 3.2.2 应收账款融资模式的主要风险控制点
• 3.3 预付账款融资模式
• 3.3.1 预付账款融资模式分析
• 3.3.2 预付账款融资模式的主要风险控制点
• 3.4 风险控制点的选择
• 第4章 核心企业的金融服务风险评价指标体系确定
• 4.1 风险评估指标体系建立的原则
• 4.1.1 统计上的有效性和可行性
• 4.1.2 内容动态性与稳定性结合
• 4.1.3 重要性与全面性相结合
• 4.1.4 定性指标和定量指标相结合
• 4.2 风险评估指标体系的建立
• 4.2.1 风险评估要素分析
• 4.2.2 评价指标的确定
• 4.2.3 定性指标的量化
• 第5章 基于BP方法的核心企业风险评价
• 5.1 数据收集及处理
• 5.1.1 数据的收集
• 5.1.2 利用SPSS处理数据
• 5.2 BP神经网络模型的运用
• 5.2.1 BP神经网络的构建
• 5.2.2 BP神经网络隐含层的确定
• 5.3 BP神经网络模型的训练
• 第6章 结论
• 致谢
• 参考文献
• 附录