热门搜索: 论文 发表 社科期刊 北大核心 南大核心 cssci 科技期刊 教育

当前位置:主页 > 经济论文 > 货币银行论文 >

P2P供应链金融模式下中小企业信用风险评价研究

发布时间:2019-01-09 13:39  文章来源:笔耕文化传播
【摘要】:伴随着互联网金融的发展,供应链金融已从最早的1.0时代发展到3.0时代,即互联网供应链金融。一方面,在现有开展供应链金融业务的主体一银行和上市公司中,银行业务对象的抓大放小、上市公司自有资金的运营弱势直接导致供应链金融业务存在空白和短缺。另一方面,2014年,P2P网络借贷平台出现“资产荒”以及P2P网络借贷问题平台的不断增加,P2P行业中逐渐成熟的平台已经开始涉水“供应链金融”。但是,在P2P供应链金融模式下,P2P网络借贷平台面对的是来自中小企业的信用风险,一旦供应链上的中小企业发生违约,将会危及P2P网络借贷平台的资金运转,进而影响投资者的资金回收。因此,评价P2P供应链金融模式下中小企业信用风险,一方面可以帮助P2P网络借贷平台发掘优质的资产,另一方面对P2P网络借贷平台有效评价供应链金融模式下中小企业信用风险评价提出可行性建议。本文在文献研究和理论研究的基础上,首先从融资企业资质、核心企业资质、融资项目资质、供应链伙伴关系以及行业环境五个方面构建了信用风险预选评价指标体系,即5个一级指标,14个二级指标以及24个三级指标,结合相关性分析和鉴别力分析,确定了的最终评价指标体系,即5个一级指标,13个二级指标以及20个三级指标。其次,选取以A股煤炭供应链上市公司瑞茂通(600180)及其部分子公司为核心企业的46家中小企业,时间跨度最长为2014-2015年的所需数据,共形成88个样本点,通过基于主成分分析的Logistic回归模型和BP神经网络模型对P2P供应链金融模式下中小企业信用风险进行了评价,实证结果表明,在相同的指标体系下,运用BP神经网络模型对P2P供应链金融模式下的中小企业信用风险评价的整体准确率较高,优于Logistic回归模型的评价效果。最后结合理论研究和实证研究结果,本文从信用风险评价自身工作、信用风险评价辅助工作以及加强防范P2P网络借贷自身法律风险三个方面提出了 P2P供应链金融模式下中小企业信用风险评价建议。
[Abstract]:With the development of Internet finance, supply chain finance has developed from 1.0 times to 3.0 times, that is, Internet supply chain finance. On the one hand, among the banks and listed companies, the main body of the supply chain financial business is banks and listed companies, and the weakness of the operation of their own funds directly leads to the blank and shortage of the supply chain financial business. On the other hand, in 2014, the P2P network loan platform appeared "assets shortage" and the P2P network loan problem platform unceasingly increased, the P2P industry gradually matured platform already began to involve the water "the supply chain finance". However, in the P2P supply chain finance model, P2P network lending platform is faced with the credit risk from small and medium-sized enterprises. Once the small and medium-sized enterprises in the supply chain default, it will endanger the capital operation of P2P network lending platform. In turn, it affects the return of funds to investors. Therefore, evaluating the credit risk of SMEs under the P2P supply chain financial model, on the one hand, can help P2P network lending platform to explore high-quality assets. On the other hand, some feasible suggestions are put forward to evaluate the credit risk of SMEs under the supply chain finance model. On the basis of literature research and theoretical research, this paper first constructs the credit risk pre-selection evaluation index system from five aspects: financing enterprise qualification, core enterprise qualification, financing project qualification, supply chain partnership and industry environment. That is, 5 first class indexes, 14 secondary indexes and 24 third grade indexes, combined with correlation analysis and discriminant analysis, the final evaluation index system is determined, that is, 5 primary index, 13 second class index and 20 third grade index. Secondly, we select 46 small and medium-sized enterprises which take the A share coal supply chain listed company Ruimao Tong (600180) and some of its subsidiaries as the core enterprises. The longest time span is the data needed in 2014-2015, forming a total of 88 sample points. Through the Logistic regression model based on principal component analysis and BP neural network model to evaluate the credit risk of SMEs in P2P supply chain finance model, the empirical results show that under the same index system, The BP neural network model is better than the Logistic regression model in evaluating the credit risk of SMEs under the P2P supply chain finance model. Finally, combined with the theoretical and empirical research results, this paper from the credit risk evaluation of their own work, This paper puts forward some suggestions on credit risk evaluation of SMEs in P2P supply chain finance model from three aspects: supporting work of credit risk evaluation and strengthening prevention of legal risk of P2P network loan.
【学位授予单位】:西安理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:F832.4;F275

【参考文献】

相关期刊论文 前10条

1 蒋曼曼;;供应链金融视角下企业信用风险评价研究[J];经营与管理;2017年02期

2 缪苗;;P2P平台供应链融资业务内部风险评估[J];财会通讯;2017年02期

3 刘艳春;崔永生;;供应链金融下中小企业信用风险评价——基于SEM和灰色关联度模型[J];技术经济与管理研究;2016年12期

4 赵培培;;P2P供应链金融的发展模式分析[J];商场现代化;2016年29期

5 李思瑶;王积田;柳立超;;基于生存分析的P2P网络借贷违约风险影响因素研究[J];经济体制改革;2016年06期

6 周少甫;刘馨子;;上市公司+P2P模式发展供应链金融的研究[J];武汉金融;2016年11期

7 谭中明;黄丹;;基于生态圈视角的P2P网络借贷信用风险形成机制及防范研究[J];西南金融;2016年09期

8 宋杰;;P2P洗牌,供应链金融成新蓝海 业内称今年市场规模可达20亿[J];中国经济周刊;2016年18期

9 于晓虹;楼文高;;基于随机森林的P2P网贷信用风险评价、预警与实证研究[J];金融理论与实践;2016年02期

10 王珂;孟海丽;杨全;;模糊Credit Metrics模型及其在信用风险评估中的应用[J];金融理论与实践;2016年02期

相关重要报纸文章 前4条

1 岳品瑜;;P2P平台拼资产转向供应链金融[N];北京商报;2015年

2 张巍薇;;P2P的下一个蓝海:供应链金融[N];现代物流报;2015年

3 张夏楠;陈琼洁;;P2P涌入供应链金融[N];华夏时报;2015年

4 张莉;;P2P平台挤入供应链金融“混战”[N];中国证券报;2014年

相关硕士学位论文 前4条

1 沈轶雯;P2P网络借贷行业信用风险防范策略研究[D];华东师范大学;2015年

2 李宽;线上供应链金融信用风险综合评价研究[D];武汉理工大学;2014年

3 李楠;供应链金融的融资产品设计与优化[D];天津大学;2012年

4 张鹏;基于委托代理关系的供应链风险研究[D];西北大学;2009年



本文编号:2405698


论文下载
论文发表
教材专著
专利申请


    下载步骤:
    1.微信扫码,备注编号 2405698.
    2.
    点击下载


    本文链接:http://www.bigengculture.com/jingjilunwen/huobiyinxinglunwen/2405698.html