中小物流企业融资风险控制研究

发布时间：2020-04-03 05:27

【摘要】：随着物流体制改革的不断加强,中小物流企业在国民经济中发挥着越来越重要的作用。然而就中小物流企业发展情况来看,仍然存在不少问题,其中管理水平低下、融资结构不合理等问题较突出,已经严重阻碍了我国物流业创新发展、转型升级。因此,对融资风险影响因素的识别和分析,以及构建中小物流企业融资风险评价体系,有利于促进物流企业与资本的深度融合,提高资本运营效率,同时能够为中小物流企业风险管理体系建设提供依据。基于此,本文针对中小物流企业,分析和度量其融资风险。首先,界定了中小物流企业的相关涵义,对融资风险相关理论进行梳理;其次,分析中小物流企业融资状况及风险,从内外部总结风险产生的原因,其中,外部包括金融市场动荡、银行等金融机构审批条件多、信用体系不健全,内部包括财务水平低下、盈利能力有限、融资结构不合理等;然后,结合前文研究,从偿债能力、资本结构、经营能力、发展能力、现金流量、人员素质、物流水平这八个维度构建指标体系,借助BP神经网络构建中小物流企业融资风险评价模型,运用2018年48家中小物流企业运营数据进行实证分析,得到中小物流企业融资风险程度以及关键影响因素。通过评价结果和关键影响要素,从中小物流企业、银行、政府三个主体,分别提出了风险防范措施:强化中小物流企业风险控制水平,包括加强风险承受能力、提高风险预警能力、完善内部管理制度;加强金融支持物流企业力度,包括完善融资业务管理机制、创新融资业务产品模式、提高融资风险控制技术;充分发挥政府监督管理职能,包括加强融资法律法规建设、健全社会信用评估机制、创新物流金融体制机制。
【图文】：

中国物流领域融资规模（2009—2017 年）（单位 3.2 固定资产投资总额（2012-2017 年）（单位：企业的融资结构的新三板统计信息可知，截至 2017 年 12 月3029636194429844897253628602100100002000030000400005000060000700002012 2013 2014 2015 2016 2017

图 4.3 中小物流企业融资风险评价模型的网络结构敛情况分析文所述的步骤，利用 MATLAB 的 NNT 工具对模型进行网络运行步数达到 406，，可以发现此时的 BP 模型训练后
【学位授予单位】：江苏大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F259.23;F253.7

【参考文献】

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本文编号：2612990