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供应链金融下应收账款融资模式的信用风险评价研究

发布时间:2017-10-13 02:38

  本文关键词:供应链金融下应收账款融资模式的信用风险评价研究


  更多相关文章: 供应链 应收账款 Logistic模型 信用风险评价


【摘要】:供应链金融下中小企业应收账款融资是基于对供应链内部上下游企业交易结构的分析,考虑中小企业运营发展过程中资金流的稳定性,以与下游核心企业交易时产生的应收账款为质押物,对供应链上游的中小企业提供的融资服务。这项服务的实施需要供应链中上下游企业的稳定性,交易活动的真实性以及核心企业的实力、等级做保证。然而由于中小企业自身条件限制和商业银行对供应链金融的风险认识有偏差,导致我国商业银行对供应链金融下中小企业应收账款融资的业务开展状况差强人意,应收账款的低利用率使得供应链中中小企业在资金流方面面临着巨大的困难。所以一个合理的风险评价模型作为商业银行理性评估供应链金融下中小企业应收账款融资的信用风险是规避风险和促进应收账款利用率的前提,也就是保证中小企业资金流稳定的关键。基于此,本文通过对相关文献的梳理与总结,阐释了供应链和供应链金融的含义,分析了其运作模式,并概述了目前针对中小企业融资存在的困难以及商业银行在开展供应链金融应收账款融资业务时存在的问题。本文以供应链金融理论为基础,运用文献分析法和实证分析法,从商业银行的视角出发,具有针对性的研究供应链金融下中小企业开展应收账款融资业务时的信用风险,构建信用风险评价指标体系,该体系既对中小企业主体进行评价又加入供应链下游的核心企业因素,即全面考虑主体评价和债项评价,将中小企业、核心企业、供应链整体和应收账款质量作为变量。以我国中小板上市公司为样本基于Logistic回归方法综合评估中小企业应收账款的信用风险,为商业银行开展供应链金融中小企业应收账款融资业务提供了一套行之有效的风险评价模型,为供应链金融业务开展提供有力的理论支持。
【关键词】:供应链 应收账款 Logistic模型 信用风险评价
【学位授予单位】:贵州财经大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:F276.3;F275
【目录】:
  • 摘要3-4
  • Abstract4-8
  • 1 绪论8-15
  • 1.1 研究背景和意义8-10
  • 1.1.1 研究背景8-9
  • 1.1.2 研究意义9-10
  • 1.2 国内外研究综述10-13
  • 1.2.1 国外研究10-11
  • 1.2.2 国内研究11-13
  • 1.2.3 研究评述13
  • 1.3 研究内容、研究方法及创新点13-15
  • 1.3.1 研究内容13-14
  • 1.3.2 研究方法14
  • 1.3.3 创新点14-15
  • 2 供应链金融下应收账款融资相关理论15-26
  • 2.1 供应链金融理论15-19
  • 2.1.1 供应链内涵15
  • 2.1.2 供应链金融内涵15-16
  • 2.1.3 供应链金融的经济学理论16-19
  • 2.2 供应链金融的运作模式19-22
  • 2.2.1 供应链金融下保兑仓融资模式19-20
  • 2.2.2 供应链金融下融通仓融资模式20
  • 2.2.3 供应链金融下应收账款融资模式20-21
  • 2.2.4 供应链金融应收账款融资模式与传统模式比较21-22
  • 2.3 信用风险评价理论22-26
  • 2.3.1 信用风险定义及特点22
  • 2.3.2 信用风险评价的方法22-24
  • 2.3.3 供应链金融应收账款融资的信用风险来源24
  • 2.3.4 供应链金融应收账款融资信用风险评价的特点24-26
  • 3 信用风险评价的指标体系构建26-36
  • 3.1 构建指标体系基本原则26-27
  • 3.2 信用风险影响因素分析27-32
  • 3.2.1 融资企业影响因素分析28-30
  • 3.2.2 核心企业影响因素分析30-31
  • 3.2.3 供应链影响因素分析31-32
  • 3.2.4 应收账款质量影响因素分析32
  • 3.3 信用风险评价指标选取32-34
  • 3.3.1 指标来源32-33
  • 3.3.2 指标的筛选33-34
  • 3.4 信用风险评价指标体系总体框架34-36
  • 4 供应链金融下中小企业应收账款融资风险实证研究36-49
  • 4.1 信用风险评价方法适用性分析36
  • 4.2 样本选取与数据处理36-39
  • 4.2.1 样本选取36-37
  • 4.2.2 数据处理37-39
  • 4.3 信用风险评价39-46
  • 4.3.1 主成分分析39-43
  • 4.3.2 Logistic模型构建43-46
  • 4.3.3 Logistic模型的拟合度检验46
  • 4.4 构建模型预测效果检验与结论46-49
  • 5 结论与建议49-51
  • 5.1 论文研究的主要结论49
  • 5.2 对商业银行的建议49-51
  • 参考文献51-54
  • 致谢54

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本文编号:1022395

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