供应链金融的信用风险识别及预警模型研究

论文摘要

供应链金融作为一种高效便捷的新型融资模式,在解决上下游企业融资、协调供应链管理等方面都发挥了积极的作用。信息不对称会导致融资企业信用风险的产生。供应链具有链上传导作用,使企业信用风险更容易传递到整条供应链,从而冲击宏观经济。因此,深入探究影响融资企业发生信用风险的关键因素,构建行之有效的预警模型,对促进供应链金融的稳定发展具有一定的现实意义。本文借助供应链金融的信用风险引发机制,以汽车供应链作为研究样本,依据随机森林模型与盲数理论的变量筛选结果,运用回归分析法探究影响供应链金融的信用风险关键影响因素,并以此为基础,构建PSO-SVM供应链金融预警模型,并提出相关建议,以降低信用风险发生的概率。

论文目录

• 一、 引言及文献综述
• 二、 信用风险引发机制及指标体系构建
• 三、 数据来源及预处理
•   1.数据来源及指标说明
•   2.数据预处理
• 四、 变量特征筛选
•   1.随机森林变量特征筛选
•   2.盲数理论变量特征筛选
•     （1） 盲数理论。
•     （2） 专家可信度与综合度。
•     （3） 变量盲数评价矩阵。
•     （4） 变量结果分析。
• 五、 关键影响因素实证分析
•   1.二分类回归模型
•   2.变量设置及分析
•   3.回归结果分析
• 六、 信用风险预警模型
•   1.SVM模型
•   2.PSO算法
•   3.训练集与预测集的构建
•   4.PSO-SVM预警模型设计
•   5.PSO-SVM预警模型分析及对比
• 七、 结论和建议

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 李健,张金林

关键词: 供应链金融,信用风险引发机制,关键影响因素,预警模型

来源: 经济管理 2019年08期

年度: 2019

分类: 经济与管理科学

专业: 企业经济

单位: 中南财经政法大学金融学院

基金: 国家自然科学基金项目“内生性风险可控视角下信用债CDS违约风险缓释效用目标跟踪实现的鲁棒优化研究”(71761029),内蒙古自然科学基金项目“基于复杂网络的内蒙古对外投资企业风险识别与预警模型研究”(2017MS717),中南财经政法大学研究生科研创新项目“基于关联关系的上市公司信用事件风险传染研究”(201810508)

分类号: F275

DOI: 10.19616/j.cnki.bmj.2019.08.011

页码: 178-196

总页数: 19

文件大小: 1961K

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