本文選題：供應(yīng)鏈金融 + 馬爾可夫模型��； 參考：《云南財經(jīng)大學(xué)學(xué)報》2017年02期

【摘要】：近年來,隨著電商平臺供應(yīng)鏈金融的迅猛發(fā)展,如何更好地評估和控制其風(fēng)險成為學(xué)術(shù)界和實踐者關(guān)注的焦點。從企業(yè)全生命周期視角,通過平臺對供應(yīng)鏈上數(shù)據(jù)的追蹤、處理,整合優(yōu)勢,將平臺供應(yīng)鏈上需要融資的中小企業(yè)按企業(yè)全生命周期進行劃分,分析其狀態(tài)轉(zhuǎn)移表征指標(biāo)。運用馬爾可夫模型判斷融資商戶的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率,預(yù)估其單期為平臺供應(yīng)鏈上投資方帶來的期望收益凈現(xiàn)值和全生命周期帶來的利潤總和,從而幫助平臺上的投資方權(quán)衡其投資期望收益和風(fēng)險。該算法有效地為電商平臺上的投資企業(yè)精準(zhǔn)定位更多優(yōu)質(zhì)授信商戶,為其制定中短期或者長期投資戰(zhàn)略提供了數(shù)據(jù)支撐,為投資方實現(xiàn)收益多元化的同時有效控制其風(fēng)險。
[Abstract]:In recent years, with the rapid development of e-commerce platform supply chain finance, how to better evaluate and control its risk has become the focus of academic and practical attention. From the point of view of the whole life cycle of the enterprise, through the platform tracking, processing and integrating the advantages of the data on the supply chain, the small and medium-sized enterprises that need financing in the platform supply chain are divided according to the whole life cycle of the enterprise, and their state transition indicators are analyzed. The Markov model is used to judge the state transition probability of the financier and to estimate the sum of the expected net present value and the total profit brought by the investors in the platform supply chain in a single period. To help investors on the platform to weigh their investment expectations and risks. The algorithm can effectively locate more high quality credit firms on e-commerce platform, provide data support for them to formulate medium, short or long term investment strategies, and effectively control their risks while diversifying their income.
【作者單位】： 北京工商大學(xué)商學(xué)院;北伊利諾伊大學(xué)商學(xué)院;
【基金】：國家社會科學(xué)基金項目“我國生鮮農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù)與傳統(tǒng)流通體系的融合發(fā)展研究”(15BGL202)
【分類號】：F724.6;F274;F832

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本文編號：1910132