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航运企业客户的信用评价研究

作　者: 孟林丽
导　师: 丁以中
学　校: 上海海事大学
专　业: 管理科学与工程
关键词: 航运企业 信用评价 BP模型 遗传神经网络模型
分类号: F552.6
类　型: 硕士论文
年　份: 2006年
下　载: 217次
引　用: 3次
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内容摘要


当今中国正处于市场经济，市场经济既是信用经济，又是风险经济。在市场经济下，规避风险、严守信用、确保经济交往中的各种契约关系的如期履行，是整个经济体系正常运行的基本前提。而在航运行业内，由于企业内部管理人员的风险意识不强，行业内长期形成的不良惯例，航运市场的不规范等诸多因素，造成了航运企业信用管理的难以进行，进而使得许多航运企业存在较大数额的逾期应收账款，其中一部分已变成呆帐、坏帐，给企业的经营造成极大的经济损失。为此，必须提高航运行业的信用管理水平。提高整个行业信用管理水平的一个重要方面就是提高航运企业的客户信用管理水平，而此问题的关键就是建立有效的航运企业客户信用评价体系，以减少信用风险所带来的经济损失。因此，建立航运企业客户的信用评价体系是值得深入研究的课题。 本文将定性分析和定量技术相结合，研究了航运企业客户信用评价的指标体系以及信用评价模型的构建和算法。 本文首先从分析航运企业客户的信用管理现状入手，在分析航运企业客户的特点以及国内外现有客户信用评价指标体系的基础上，建立了能够反映航运企业客户信用状况的信用评价指标体系；然后在分析现有信用评价模型的基础上，研究了基于BP神经网络的信用评价模型的构建、算法及其计算机实现，而后在分析BP神经网络不足之处的基础上，研究了基于遗传神经网络的信用评价模型的构建、算法及其计算机实现，并通过算例说明了该模型的有效性。 论文的创新点如下： 1 研究了适用于航运企业特点的客户信用评价方法 当前的文献往往以上市公司和银行客户为研究对象，极少研究航运企业客户的信用评价，本文从航运企业的角度研究其客户的信用，建立了较为有效的信用评价指标体系和评价模型。 2 建立了全面反映航运企业客户的信用评价指标体系 目前的信用评价研究中，缺乏对航运企业客户信用评价指标体系的研究。航运企业客户信用评价的研究对象涉及多个行业，具有自身的特性，本文从航运企业客户的特性出发，建立了基于客户企业的财务指标和非财务指标的指标体系，通过建立一个较为全面的指标体系来提高信用评价模型的准确率。 3 建立了基于遗传神经网络模型的信用评价模型

全文目录


摘要  3-5
ABSTRACT  5-7
表目录  7-8
图目录  8-9
目录  9-12
第1章 绪论  12-20
  1.1 研究背景和意义  12-13
  1.2 国内外信用评价研究综述  13-17
    1.2.1 各种信用评价方法研究现状  13-16
    1.2.2 国内外比较分析研究现状  16-17
    1.2.3 国内外研究中存在的问题  17
  1.3 论文的目的及内容结构  17-18
    1.3.1 论文的目的  17
    1.3.2 论文的内容及结构  17-18
  1.4 论文的创新点  18-20
第2章 信用评价的相关理论  20-27
  2.1 信用评价的基本理论  20
  2.2 信用评价的相关方法  20-27
    2.2.1 传统统计分析方法  21-25
    2.2.2 人工智能方法  25-26
    2.2.3 小结  26-27
第3章 航运企业客户信用评价指标体系的构建  27-42
  3.1 现有客户信用评价指标体系  27-35
    3.1.1 信用评价指标体系设置的一般原则  27
    3.1.2 国外权威机构信用评价指标体系  27-30
    3.1.3 我国企业信用评价指标体系  30-34
    3.1.4 信用评价须考虑的要素  34-35
  3.2 航运企业客户信用评价的现状及其客户的特殊性  35-36
    3.2.1 航运企业客户信用评价现状  35-36
    3.2.2 航运公司客户的特殊性  36
  3.3 航运企业客户信用评价指标体系的构建  36-41
    3.3.1 外部环境  36-37
    3.3.2 企业素质  37
    3.3.3 企业的财务状况  37-38
    3.3.4 发展前景  38-39
    3.3.5 以往交易情况  39-40
    3.3.6 相关指标的处理  40-41
  3.4 航运企业客户信用评价指标体系的特点  41-42
第4章 神经网络与遗传算法概述  42-51
  4.1 神经网络模型的基本原理  42-43
    4.1.1 神经网络建模的生物依据  42
    4.1.2 神经网络的基本结构  42-43
  4.2 BP神经网络的概述  43-46
    4.2.1 BP网络结构  43-44
    4.2.2 BP网络的数学描述  44-46
  4.3 遗传算法概述  46-51
    4.3.1 遗传算法的概念  46-47
    4.3.2 遗传算法的基本用语  47
    4.3.3 遗传算法的常用操作  47-49
    4.3.4 遗传算法的特点  49-51
第5章 基于BP网络的航运企业客户信用评价模型的构建及实现  51-61
  5.1 基于BP神经网络的航运企业客户信用评价模型的构建(BPNM)  51-53
    5.1.1 BPNM的构建步骤  51-52
    5.1.2 BPNM的设计  52-53
    5.1.3 相关函数的选择  53
  5.2 BPNM的计算机实现  53-57
    5.2.1 Matlab神经网络工具箱的概述  53-54
    5.2.2 BP网络的重要函数  54-56
    5.2.3 传递函数的选择  56
    5.2.4 训练函数的选择  56
    5.2.5 主要训练程序  56-57
  5.3 BPNM的基本框架  57
  5.4 算例  57-60
    5.4.1 指标数据的处理  58
    5.4.2 BPNM的构建以及实现  58-60
  5.5 模型的评价  60-61
第6章 基于遗传神经网络的航运企业信用评价模型的构建  61-72
  6.1 基于遗传神经网络的航运企业客户信用评价模型的基本思路(BPNCGAM)  61-62
    6.1.1 遗传算法和神经网络结合的方式类别  61-62
    6.1.2 BPNCGAM的构建思路  62
  6.2 BPNCGAM的构建  62-66
    6.2.1 GA子模型的构建  63-65
    6.2.2 BP网络子模型的构建  65-66
    6.2.3 GA子模型与BP网络子模型的连接  66
  6.3 BPNCGAM的计算机实现  66-68
    6.3.1 GA子模型的计算机实现  66-68
    6.3.2 BP网络子模型的计算机实现  68
  6.4 算例  68-70
    6.4.1 样本数据以及处理  68
    6.4.2 网络的相关参数  68
    6.4.3 模型的运行  68-70
    6.4.4 网络输出结果分析  70
  6.5 BPNM和BPNCGAM的比较分析  70-72
第7章 结论  72-73
结束语  73-74
参考文献  74-77
附录  77-80
致谢  80-81
读硕期间发表的论文以及参与的课题  81

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中图分类: > 经济 > 交通运输经济 > 水路运输经济 > 中国水路运输经济 > 企业组织和经营管理
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