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互聯(lián)網(wǎng)保兌倉(cāng)融資的信任感知與交易決策

發(fā)布時(shí)間:2020-04-15 14:19
【摘要】:互聯(lián)網(wǎng)保兌倉(cāng)融資的快速發(fā)展不可避免地伴隨著新問(wèn)題的產(chǎn)生。其交易過(guò)程中的風(fēng)險(xiǎn)快速集聚以及市場(chǎng)中的虛假信息、詐騙等現(xiàn)象的出現(xiàn),使得其面臨嚴(yán)峻的信任危機(jī),而究其原因在于缺乏完備的信任機(jī)制。互聯(lián)網(wǎng)保兌倉(cāng)中企業(yè)間信任機(jī)制的建立尤為重要,同時(shí)信任機(jī)制的建立也能為商業(yè)銀行業(yè)務(wù)的展開(kāi)提供交易決策建議。本文對(duì)基于商業(yè)銀行金融網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的互聯(lián)網(wǎng)保兌倉(cāng)融資進(jìn)行探究,通過(guò)將商業(yè)銀行對(duì)制造商和經(jīng)銷商的信任感知量化,對(duì)分析信任感知與商業(yè)銀行交易決策的關(guān)系具有重要意義和價(jià)值。本文第1-2章對(duì)文中所涉相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行了系統(tǒng)的綜述并對(duì)相關(guān)理論基礎(chǔ)進(jìn)行了基本的闡述。第3章通過(guò)對(duì)影響互聯(lián)網(wǎng)保兌倉(cāng)融資三維信任感知的因素進(jìn)行分析后,構(gòu)建了銀行對(duì)制造商和經(jīng)銷商的,基于個(gè)性特征、制度、聲譽(yù)的三維信任感知模型。該模型在介紹了基于個(gè)性特征的指標(biāo)和基于制度的法規(guī)、協(xié)議之后,利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)并運(yùn)用馬爾可夫模型和基于柯西分布的滿意度函數(shù)得到基于聲譽(yù)的信任度。根據(jù)三維信任感知模型,銀行首先會(huì)做出是否與制造商合作的意向決策,若確定合作意向后則會(huì)有下一步的信貸交易決策,進(jìn)而在第4章中研究考慮信任感知的互聯(lián)網(wǎng)保兌倉(cāng)交易決策。通過(guò)構(gòu)建制造商、經(jīng)銷商、商業(yè)銀行的利潤(rùn)模型,得出銀行最優(yōu)信貸(利率和貸款額)決策以及制造商最優(yōu)批發(fā)價(jià)決策、經(jīng)銷商最優(yōu)訂貨量決策。第5章利用Python軟件進(jìn)行仿真驗(yàn)證。研究發(fā)現(xiàn):在分散決策時(shí),商業(yè)銀行貸款利率是關(guān)于信任度的減函數(shù)、貸款額度的增函數(shù),且當(dāng)信任度較低時(shí),貸款額度對(duì)利率的正向變動(dòng)影響越明顯;經(jīng)銷商的最優(yōu)訂貨量與利率、批發(fā)價(jià)呈負(fù)相關(guān),與貸款額呈正相關(guān);在集中決策時(shí),互聯(lián)網(wǎng)保兌倉(cāng)利潤(rùn)隨著訂貨量的增大呈先增后減的變化,且考慮供應(yīng)鏈協(xié)調(diào)情況時(shí),制造商批發(fā)價(jià)格與信任度成反比。本文的創(chuàng)新點(diǎn)主要有:(1)以基于商業(yè)銀行金融網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的互聯(lián)網(wǎng)保兌倉(cāng)為研究對(duì)象,分析影響三維信任感知的因素,并量化建立商業(yè)銀行關(guān)于制造商和經(jīng)銷商的基于個(gè)性特征、制度和聲譽(yù)的三維信任感知模型。(2)將“信任感知”量化后作為變量引入到互聯(lián)網(wǎng)保兌倉(cāng)交易決策模型中,探究“信任感知”對(duì)商業(yè)銀行交易決策,包括合作意向決策和信貸(利率、貸款額)決策的影響,以及“信任感知”與各參與主體決策參數(shù)間的關(guān)系。
【圖文】:

流程圖,信任感,流程圖,推薦信


-2 三維信任感知流節(jié)點(diǎn) a 和待評(píng)估程度。本文根據(jù)銀間內(nèi)依照協(xié)議內(nèi)容第三方或中間實(shí)體來(lái)行為的信任程制造商的推薦信任成的信任。點(diǎn)銀行與待評(píng)估節(jié)式可得出聲譽(yù)信任:交易評(píng)價(jià)、交

均勻分布,分散決策,批發(fā)價(jià),利率


設(shè)市場(chǎng)需求x服從均勻分布 U [0 ,100],可得其分布函數(shù)和密度函數(shù)分 ∈+∞∈∈ ∞=1,(100,),[0,100]1000,(,0)()xxxxFx, ∈=0[0,100]1001()xfx5.3 參與主體分散決策的仿真算例根據(jù)*Q 的式(4-2),在假設(shè)ω =20 時(shí),可作如圖 5-1 中最優(yōu)訂貨量與r、批發(fā)價(jià)ω 的關(guān)系:
【學(xué)位授予單位】:武漢理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號(hào)】:F724.6;F832.4

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