第三方物流企业的物流金融风险研究

发布时间：2017-08-09 14:19

  本文关键词：第三方物流企业的物流金融风险研究

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【摘要】：近几年,物流金融业务的发展逐渐受到重视,并且逐步成为物流企业的一个创新赢利项目。物流金融业务的发展,是由金融机构、第三方物流企业及中小型融资企业共同参与的,它的发展为三方主体带来了“共赢”的效果。它不但为中小型企业提供了融资渠道,还为在目前市场竞争激烈的物流及金融行业提供了新的运营项目,不但增加了企业的竞争力还提供了新的利润点。同时,金融机构与第三方物流企业之间的合作,使金融机构解决了“想贷不敢贷”的矛盾困境,因为物流企业对质押货物的监管,为银行提供了相应的保障,同时,金融机构为物流企业提供了一个新的发展平台,为第三方物流企业开展物流金融业务提供了所需的资金支持。但是我国物流金融业务的发展还处于初级阶段,没有完善的法律环境及保障机制,第三方物流企业在开展此业务时会面临较大的风险,因此我国第三方物流企业开展物流金融业务的运作模式、面临何种风险、如何去判断及控制风险就显得尤为重要。本文以分析第三方物流企业开展物流金融业务所面临的风险为目的,在文章撰写过程中,主要对物流金融业务相关的理论基础、物流金融业务的运作模式及在运作过程中所面临的风险进行了相关介绍,以上述理论为依据,建立了风险评价指标体系,通过问卷调查及相关专家及企业的走访,搜集相关的数据,在构建径向基小波核函数的基础上,建立基于小波支持向量回归机(W-SVR)的物流金融风险评价模型,并运用MATLAB结合实例,实现该模型的评价过程。
【关键词】：第三方物流企业 物流金融 小波支持向量回归算法 风险评价
【学位授予单位】：大连海事大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F259.23;F832
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-18
• 1.1 论文的研究背景及意义11-13
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 研究意义12-13
• 1.2 国内外研究现状13-15
• 1.2.1 国外研究现状13-14
• 1.2.2 国内研究现状14-15
• 1.3 研究内容15-18
• 第2章 理论基础18-34
• 2.1 物流金融简介18-20
• 2.1.1 物流金融的概念18
• 2.1.2 物流金融产生的背景18-20
• 2.1.3 物流金融的作用20
• 2.2 第三方物流企业的物流金融业务的相关介绍20-29
• 2.2.1 第三方物流企业的物流金融业务运作模式20-26
• 2.2.2 第三方物流企业的物流金融运作风险26-29
• 2.3 风险评价方法29-34
• 2.3.1 层次分析法29-30
• 2.3.2 模糊评价法30-31
• 2.3.3 BP神经网络31-32
• 2.3.4 传统评价方法的总结32-34
• 第3章 第三方物流企业的物流金融风险评价指标体系34-42
• 3.1 第三方物流企业的物流金融风险评价指标体系的构建原则34-35
• 3.2 第三方物流企业的物流金融风险评价指标的确定35-42
• 3.2.1 来自金融机构的风险36-37
• 3.2.2 来自融资企业的风险37-39
• 3.2.3 第三方物流企业自身的风险39-40
• 3.2.4 来自外部环境的风险40-42
• 第4章 小波支持向量机42-60
• 4.1 统计学习理论42-45
• 4.1.1 VC维42
• 4.1.2 推广性的界42-43
• 4.1.3 结构风险最小化43-45
• 4.2 支持向量机45-54
• 4.2.1 支持向量分类机45-49
• 4.2.2 支持向量回归机49-52
• 4.2.3 惩罚参数C和精度ε的选择52-54
• 4.3 小波分析理论54-56
• 4.3.1 小波函数的定义54-55
• 4.3.2 几种典型的小波函数55-56
• 4.3.3 多分辨分析56
• 4.4 小波支持向量机56-60
• 4.4.1 小波核函数的构造57-59
• 4.4.2 小波支持向量回归机算法59-60
• 第5章 第三方物流企业的物流金融风险评价模型构建60-74
• 5.1 小波支持向量回归模型的构建60-63
• 5.1.1 基本思路60-61
• 5.1.2 基本步骤61-63
• 5.2 小波支持向量归模型的应用63-70
• 5.2.1 数据收集及预处理63-65
• 5.2.2 RBW核函数65
• 5.2.3 参数优化65
• 5.2.4 训练测试65-67
• 5.2.5 灵敏性分析67-70
• 5.3 第三方物流企业的物流金融风险的对策和建议70-74
• 第6章 结论与展望74-76
• 参考文献76-80
• 附录180-81
• 附录281-83
• 附录383-86
• 致谢86

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 夏辉;穆希辉;马振书;杜峰坡;兰箭;;基于支持向量机的角点检测方法研究[J];计算机应用与软件;2009年01期

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本文编号：645720