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供应链金融视角下中小企业信用风险评估

作　者: 王帆
导　师: 缪朝炜
学　校: 厦门大学
专　业: 物流工程
关键词: 供应链金融中小企业信用风险 SVM 自适应遗传算法
分类号: F274
类　型: 硕士论文
年　份: 2014年
下　载: 18次
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内容摘要

以往商业银行对中小企业信用风险评价主要是将单个融资企业作为主体,关注融资企业的财务指标。而这种风险评估方式忽略了企业作为供应链的一环,其信用风险很大程度上依赖于所在供应链这一关键因素。因此,本文构建了基于供应链金融视角的中小企业信用风险评估体系,该体系结合了供应链上核心企业的资信状况以及供应链关系情况,并采用基于自适应遗传算法的SVM方法建立信用风险评价分类模型。实验对比表明：该信用风险评价体系以及基于自适应遗传算法的SVM方法有助于提高商业银行信用风险评价能力,并可以缓解中小企业融资难的现状。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-10
第1章绪论  10-18
  1.1 研究背景  10-15
    1.1.1 中小企业的发展现状  10-11
    1.1.2 中小企业的融资难现状  11-13
    1.1.3 银行业发展的现状  13-14
    1.1.4 信用管理在国内的发展现状  14-15
  1.2 研究意义  15-16
  1.3 文章内容和研究路线  16-18
第2章文献综述  18-24
  2.1 信用风险  18
  2.2 供应链金融  18-22
    2.2.1 供应链金融的内涵  18-19
    2.2.2 供应链金融业务的风险  19-22
  2.3 中小企业信用管理  22-24
    2.3.1 中小企业的定义  22
    2.3.2 中小企业的信用特征  22-24
第3章研究方法的选择  24-32
  3.1 信用风险评价方法  24-28
  3.2 SVM的原理  28-30
  3.3 SVM的适用性  30-32
第4章供应链金融视角下中小企业信用风险评估模型  32-53
  4.1 供应链金融视角下中小企业信用风险评估指标体系  32-40
    4.1.1 指标体系建立原则  32-33
    4.1.2 指标体系的建立  33-40
  4.2 数据的来源及描述性分析  40-41
    4.2.1 数据来源  40
    4.2.2 数据描述  40-41
  4.3 模型的建立  41-53
    4.3.1 数据预处理  41-42
    4.3.2 确定训练样本集和测试样本集  42
    4.3.3 选取核函数  42-43
    4.3.4 参数寻优  43-53
第5章实证结果的对比和分析  53-58
  5.1 SVM同BP神经网络的分类结果进行对比  53-56
  5.2 供应链视角下指标体系与传统指标体系对比  56-58
第6章研究结论和展望  58-61
  6.1 研究结论和意义  58-59
  6.2 研究的不足和展望  59-61
    6.2.1 从样本角度来说  59-60
    6.2.2 从研究方法角度来说  60-61
附录  61-67
参考文献  67-73
致谢  73

供应链金融视角下中小企业信用风险评估

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