基于盲数的银行线上供应链金融信用风险评价

发布时间：2023-02-18 14:19

　　随着互联网技术、电子商务、大数据技术以及物联网的发展,服务于中小企业的供应链金融走上了线上化的发展道路。对于银行来说,作为资金的提供方,线上供应链金融业务在降低融资运作成本的同时也带来了一些新的信用风险。因此,银行迫切需要运用适当的方法准确、高效地识别和评估线上供应链金融的信用风险,并完善信用风险管控机制以降低风险损失。本文以银行为主导的线上供应链金融信用风险为研究对象,在梳理国内外相关文献的基础上,采用宏微观相结合,“主体评价”与“债项评价”相结合的指标选取策略,总结得出初选指标。在此基础上,结合线上供应链金融信用风险的特征,通过专家调研法、专家打分法对初选指标进行筛选、调整,最终建立一个较为科学、全面的信用风险评价指标体系。然后,基于指标体系的特点,本文构建了三角模糊层次分析法与盲数模型相结合的信用风险评价模型,运用三角模糊层次分析法(TFAHP)确定各级指标权重,运用可以表达和处理包括随机性、模糊性、未确知性和灰性等多种不确定信息的盲数模型对银行线上供应链金融信用风险进行评价,弥补了传统方法处理不确定性信息不足的缺点。最后,本文结合具体实例论证了信用风险评价指标体系与评价模型的有...

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
1 绪论
    1.1 研究背景及意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 国内外研究综述
        1.2.1 线上供应链金融信用风险评价指标的相关研究现状
        1.2.2 线上供应链金融信用风险评价方法的相关研究现状
        1.2.3 国内外研究述评
    1.3 研究内容与研究方法
        1.3.1 研究内容
        1.3.2 研究方法
        1.3.3 技术路线
2 相关理论基础
    2.1 风险管理理论
    2.2 自偿性贸易融资理论
    2.3 信息不对称理论
3 银行线上供应链金融信用风险评价指标体系的构建
    3.1 指标选取和体系构建的原则
    3.2 评价指标筛选
        3.2.1 评价指标初选
        3.2.2 评价指标二次筛选
    3.3 评价指标体系的建立
4 银行线上供应链金融信用风险评价盲数模型的构建
    4.1 信用风险评价方法
        4.1.1 盲数理论介绍
        4.1.2 三角模糊层次分析法
    4.2 银行线上供应链金融信用风险评价步骤
        4.2.1 确定评价指标的权重
        4.2.2 构建信用风险评价盲数模型
5 实证研究
    5.1 实证背景
    5.2 各评价指标权重的确定
    5.3 银行线上供应链金融信用风险评价
    5.4 评价结果分析
    5.5 建议和措施
6 结论与展望
    6.1 研究结论
    6.2 论文创新点
    6.3 研究不足及展望
参考文献
附录
    附录1
    附录2
发表论文情况
致谢



本文编号：3745129