基于供应链金融的中小企业融资问题研究

发布时间：2017-06-01 22:17

  本文关键词：基于供应链金融的中小企业融资问题研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：改革开放以来,我国中小企业不断发展壮大,中小企业在稳定增长、调整结构、惠及民生方面发挥着重要的积极作用。供应链金融作为近年发展起来的风靡全球的-种新型融资模式,与传统的银行融资业务不同,供应链金融是将核心企业和上下游企业捆绑在一起灵活提供融资的一种模式,可以有效地解决中小企业融资问题。因此,关于供应链金融业务的风险控制问题也是各家银行急需解决的现实问题。本文从供应链金融信用风险评价角度出发,关键在于构建基于供应链金融的中小企业信用风险评价指标体系。首先本文分析了我国中小企业的融资现状,介绍供应链金融产生的背景。在对中小企业进行界定的基础上,分析得出中小企业融资难的主要原因并引出能解决中小企业融资难的新型融资模式——供应链金融。在细致阐述供应链金融的定义、特点及国内外研究成果的基础上,也分析了供应链金融在解决中小企业融资问题方面的优势。其次,本文给出了供应链金融参与各方的关系框架,在供应链金融生态系统中,银行将核心企业作为风险控制点,对上下游企业分别给出了融资方案,主体评级和债项评级相结合,建立基于供应链金融的信用风险评价体系,整个指标体系分为中小企业和核心企业两部分。然后基于供应链金融的核心企业信用风险评价体系的构建思路,建立相应的体系并利用神经网络模型进行数据模拟验证。最后,本文初步构建基于供应链金融的中小企业信用风险评价指标体系,选用BP神经网络模型方法作为供应链金融的评价方法,并进行算例分析。通过最终数据的模拟验证,发现构建的基于供应链金融的中小企业信用风险评价体系可以提高中小企业的信用等级。由于信用等级的提高,银行愿意向中小企业提供融资,解决中小企业融资难问题。
【关键词】：供应链金融 中小企业 核心企业 信用风险评价 BP神经网络
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP183;F276.3;F832.4
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 绪论9-13
• 1.1 研究背景及意义9-10
• 1.2 论文研究内容与方法10-11
• 1.2.1 论文的研究内容10-11
• 1.2.2 论文的研究方法11
• 1.3 论文的可行性分析及预期达到的成果11-12
• 1.4 主要创新点12-13
• 第二章 基于供应链金融的中小企业融资综述13-32
• 2.1 供应链金融研究综述13-22
• 2.1.1 供应链金融的定义与特点13-14
• 2.1.2 供应链金融融资模式14-17
• 2.1.3 供应链金融国内外研究历程17-22
• 2.2 中小企业融资问题研究综述22-29
• 2.2.1 中小企业的界定22-23
• 2.2.2 中小企业融资难的主要原因23-26
• 2.2.3 中小企业融资热点问题26-28
• 2.2.4 供应链金融在缓解中小企业融资压力的优势28-29
• 2.3 供应链金融中核心企、业研究综述29-32
• 2.3.1 供应链金融核心企业的地位及作用30-31
• 2.3.2 供应链金融核心企业的风险31-32
• 第三章 供应链金融参与各方关系框架研究32-42
• 3.1 供应链金融生态系统32-36
• 3.1.1 供应链运营的特征32-33
• 3.1.2 供应链金融的构成要素33-36
• 3.2 以核心企业为风险控制点的供应链融资36-38
• 3.2.1 核心企业上游企业融资框架36-37
• 3.2.2 核心企业下游企业融资框架37-38
• 3.3 供应链金融风险分析38-40
• 3.3.1 信用风险管理分析38-39
• 3.3.2 操作风险管理分析39-40
• 3.4 建立供应链金融信用评价指标框架40-42
• 第四章 基于供应链金融的核心企业信用评估指标的设计与评价42-52
• 4.1 基于供应链金融的核心企业信用评估指标体系的构建思路42
• 4.2 指标选取原则42-43
• 4.3 基于供应链金融的核心企业信用评估指标选取43-47
• 4.4 算例分析47-52
• 4.4.1 供应链金融核心企业信用风险样本的数据处理47-48
• 4.4.2 BP神经网络模型的建立48-49
• 4.4.3 BP神经网络模拟训练49-50
• 4.4.4 BP神经网络的评价50-52
• 第五章 基于供应链金融的中小企业信用评估指标的设计与评价52-60
• 5.1 基于供应链金融的中小企业信用评估指标体系的构建思路52
• 5.2 中小企、业信用评估指标选取52-55
• 5.3 算例分析55-60
• 5.3.1 供应链金融中小企业信用风险样本的数据处理55-56
• 5.3.2 BP神经网络模型的建立、训练及评价56-60
• 第六章 结论与展望60-63
• 6.1 结论60-61
• 6.2 本次研究的不足与展望61-63
• 致谢63-65
• 参考文献65-69
• 作者简介69

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