供应链视角下中小企业信用风险影响因素分析及评价研究

发布时间：2017-06-09 07:37

  本文关键词：供应链视角下中小企业信用风险影响因素分析及评价研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：现阶段,中小企业推动国家经济又快又好地发展起着重大作用,是我国特色社会主义市场经济的重要组成部分,但是其付出与回报并不对等,融资难是中小企业发展的最大瓶颈,国家政策虽然已经倾向于发力扶持中小企业发展,为其发展提供契机,但是实际落实政策仍然困难重重。商业银行考虑安全性,几乎不会给中小企业授信,这就导致国家政策落实不到实处。中小企业发展严重受阻之际,我国平安银行率先开展供应链融资业务(Supply Chain Finance,简称SCF),不仅缓解中小企业融资难问题,还给自己增加利润增长点。虽然开展供应链融资业务取得成功——实现双赢,但是全国很少有商业银行开展供应链融资业务,究其原因在于SCF环境下银行未能对中小企业信用风险的有效度量,“慎贷”心里的存在,使得中小企业融资难改善效果不佳。本文,从供应链视角下,对中小企业信用风险进行评价研究,既能给商业银行开展供应链融资业务评价风险提供有效、可行的方法,又能从根本上解决中小企业融资难的问题。学者们对企业信用风险评价的研究方法主要是传统分析方法、现代分析方法、信用评分法。传统分析方法依赖专家主观性,不能客观公正评价信用风险。现代评分法适用于财务透明的大型企业,并不适合中小型企业。与前两种方法相比,信用评分法结合定性与定量分析,能够客观评价信用风险。因此,本文选取了信用评分法中的人工神经网络方法对SCF下中小企业的信用风险进行度量。本文首先分析SCF下中小企业信用风险的影响因素,并与传统融资方式进行比较,发现一些额外的影响因素对中小企业信用风险影响显著。全面分析影响因素的基础上,构建基于BP神经网络的供应链融资中小企业信用风险评价模型。利用采集到的数据,对模型仿真并检验其有效性。针对供应链融资中小企业信用风险评价模型的结果,给商业银行开展供应链融资业务提供决策信息。
【关键词】：供应链金融 信用风险 指标体系 BP神经网络
【学位授予单位】：天津科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F276.3;F832.4;TP183
【目录】：

• 摘要4-5
• abstract5-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 研究背景及意义9-12
• 1.1.1 中小企业融资难的现状及原因9-11
• 1.1.2 供应链金融概念的提出11
• 1.1.3 供应链融资业务的难点11-12
• 1.2 研究内容及结构12-14
• 1.2.1 研究内容12-13
• 1.2.2 技术路线13-14
• 1.3 研究方法与创新点14
• 1.3.1 文献分析法14
• 1.3.2 调查法14
• 1.3.3 数量研究法14
• 1.3.4 主要创新点14
• 1.4 本章小结14-15
• 第二章 文献综述15-25
• 2.1 供应链金融研究综述15-17
• 2.1.1 供应链金融的概念15
• 2.1.2 供应链金融的研究领域15-17
• 2.2 信用风险评价方法17-20
• 2.2.1 传统评价法17-18
• 2.2.2 信用评分法18
• 2.2.3 现代分析方法18-20
• 2.3 中小企业信用风险的研究20-21
• 2.3.1 中小企业传统信贷中信用风险研究20
• 2.3.2 基于SCF中小企业信用风险研究20-21
• 2.4 人工神经网络原理21-24
• 2.4.1 人工神经网络21-22
• 2.4.2 BP神经网络22-23
• 2.4.3 BP神经网络构建信用风险评价模型的优势23-24
• 2.5 本章小结24-25
• 第三章 供应链融资中小企业信用风险影响因素分析25-37
• 3.1 供应链金融理论25-30
• 3.1.1 供应链金融的构成要素25-27
• 3.1.2 供应链金融的特点27-28
• 3.1.3 中小企业的界定28-30
• 3.2 供应链中小企业融资模式30-35
• 3.2.1 以核心企业为风险载体的融资模式30-32
• 3.2.2 以货权为风险载体的融资模式32-34
• 3.2.3 以债权为风险载体的融资模式34-35
• 3.3 供应链融资中小企业信用风险影响因素分析35-36
• 3.3.1 信用风险概念35-36
• 3.3.2 供应链融资中小企业信用风险影响因素分析36
• 3.4 本章小结36-37
• 第四章 供应链融资信用风险评价指标体系的构建37-46
• 4.1 指标体系构建原则38
• 4.2 供应链融资信用风险评估指标初选38-40
• 4.3 供应链融资中小企业信用风险指标筛选40-44
• 4.3.1 相关性分析和方差分析41-43
• 4.3.2 鉴别力分析43-44
• 4.4 构建供应链融资信用风险评价指标体系44-45
• 4.5 本章小结45-46
• 第五章 供应链融资中小企业信用风险的评价与仿真46-61
• 5.1 供应链融资信用风险评价模型的构建46-48
• 5.1.1 BP神经网络拓扑结构的确定46-47
• 5.1.2 隐含层神经元激发函数的选取47
• 5.1.3 BP神经网络学习算法的确定47-48
• 5.1.4 BP神经网络初始参数的设定48
• 5.2 信用风险样本采集与处理48-52
• 5.2.1 信用风险样本的采集48-49
• 5.2.2 信用风险样本的处理49-52
• 5.3 供应链融资信用风险评价模型参数设定52-57
• 5.3.1 隐含层节点数的确定52-56
• 5.3.2 网络训练函数选取56-57
• 5.3.3 网络学习率确定57
• 5.4 供应链融资信用风险评价模型MATLAB仿真与检验57-60
• 5.4.1 信用风险评价模型的MATLAB仿真57-58
• 5.4.2 供应链融资信用风险评价模型的检验58-60
• 5.5 本章小结60-61
• 第六章 结论及展望61-63
• 6.1 本文的主要研究成果总结61
• 6.2 研究中的不足与展望61-63
• 参考文献63-69
• 附录69-70
• 攻读硕士学位期间发表论文情况70-71
• 致谢71

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本文编号：434715