一、国内外经济、金融风险评价指标体系简评（论文文献综述）
朱晓华[1]（2021）在《金融杠杆率对区域金融风险的空间溢出效应研究》文中研究表明金融业的高杠杆运作所隐含的一系列流动性和信用问题,一直深受人们关注。而研究金融杠杆率对金融风险的影响作用,对稳定金融杠杆、促进金融业健康运行具有重要意义。基于此,本文基于金融杠杆率和金融风险的相关理论基础,运用空间杜宾模型探讨金融杠杆率对区域金融风险的影响效果及空间溢出效应,这对明确金融风险管理着力点具有重要意义。本文对我国各省金融杠杆率对区域金融风险的影响程度进行了研究,从理论角度对二者之间的影响路径进行了归纳,并采用熵权法测算了各省金融杠杆率和金融风险指数,继而采用空间计量分析方法进行检验和回归分析,得出以下结论:我国各省域金融风险指数和金融杠杆率均存在较大差异,具有明显的空间差异特征;省域金融杠杆率及金融风险指数的全局空间相关性显着为正,即存在正向的空间集聚效应;局域空间相关性大多呈现“高-高”集聚或“低-低”集聚,空间相关性显着;通过采用具有双向固定效应的空间杜宾模型进行回归分析,回归结果显示:（1）金融杠杆率对本省份金融风险具有促进作用,即金融杠杆率每增加1%,将显着带动金融风险指数上升0.797%,说明金融杠杆率的提升会增强金融风险水平。（2）金融杠杆率对本地金融风险存在正向影响,却对邻近省份的金融风险具有负向不显着影响,但金融杠杆率产生的总效应在1%的显着性水平下达到了0.738,说明金融杠杆率对区域金融风险具有显着的正向空间溢出效应。（3）在所有控制变量中,经济发展水平的提升能显着降低本地金融风险水平,并带来负的反馈效应,但会增强邻近省份金融风险水平的上升。同时,经济发展水平的提升能有效缓解金融风险水平的上升。基于此,本文认为应积极发挥政府引导作用,保持金融杠杆率基本稳定;加强区域间交流合作,基于全局角度实现金融杠杆稳定和金融风险管理;建立金融风险预警机制,防控金融风险空间外溢效应;不断提升金融机构自身竞争力,增强金融风险防控能力。
吴俊[2]（2021）在《基于决策树方法的物流金融风险综合评价模型研究》文中研究表明物流金融是金融领域与物流业相互协同发展的创新性业务,它适应了我国市场经济高质量发展的要求。近年来国家出台了相应的政策,保障了我国物流产业的平稳高效发展,并促进产业转型升级。物流金融业务的开展能促进物流行业服务水平的提高,并带来新的利润增长点,它能给物流金融提供商、供应链服务企业和金融机构等带来共同的利益。但参与主体却面对多样的风险,对风险进行有效识别并合理规避的要求进一步提高。因物流金融在我国发展时间较短,不同于国外对物流金融进行的动态化监管,当前我国对物流金融风险的监测、度量、预警等风险管理没有统一的标准。并且受新冠肺炎疫情影响,全球经济走势下降,面临金融危机风险增加,亟需提升我国应对各种突发风险的防控能力。本文首先通过对国内外物流金融与风险分析进行理论研究,随后对物流金融业务模式与风险类别展开归纳分析。在梳理物流金融业务模式后,对物流金融业务的参与过程中的不同主体进行风险分析,得出风险来源的类别,主要有:企业资信、质押物、物流企业内部管理、法律合同、外部环境五大类别风险。在识别出风险类别后,利用基于调查研究得到的数据,对物流金融风险指标通过可靠性、有效性评估,构建了适应决策树方法的物流金融风险指标体系。研究利用了机器学习中的决策树算法,将该方法适用在物流金融风险指标体系中。观察得到的运行结果,运用该方法对物流金融风险进行有效划分。首先在筛选数据中考虑了区域因素,对业务集中地区重点考察。在决策树的构建过程中,分别对不同的数据进行不同严重性的剪枝处理,并对模型进行评估检验。研究结果表明:利用决策树的构建方法能有效对物流金融风险进行有效的分类,且适应性较好,正确率也能够在合理范围内。通过对比决策树中不同的算法发现,C4.5决策树在分类上具有良好的表现,C4.5模型的预测性能要优于研究所对比的其他分类树模型。最后针对风险体系下的不同风险来源,结合物流金融风险的特征,提出了针对不同主体的有效防范风险的建议。
尹璐瑶[3]（2021）在《物流金融风险评价指标体系构建与控制 ——以X公司为例》文中研究指明随着中国经济的深入发展,物流金融作为一种新兴的金融模式在我国逐渐发展起来,它的出现代表着物流行业的进一步发展。物流金融业务体系的逐渐成熟不仅代表着物流业与金融业的紧密联合,使得双方的服务范围有了交叉和扩大,而且还能对中小企业融资困难的问题提供另一方面的解决路径。但是由于物流金融在我国还是一种新型的业务模式,问题和风险也随之而来。本文讨论了物流金融风险受物流企业业务风险影响发生的概率。目前,我国大部分企业对物流金融业务模式缺乏风险识别和风险防控,未能构建完整的风险识别体系和防控体系,无法对风险进行科学的评价,这使得物流企业在开展物流金融时往往会遭遇未知的风险而产生价值损失,因此,完善的风险识别和有效的风险防控是开展物流金融业务必不可少的一个重要环节。本文先从研究背景出发,在结合国内外研究文献的基础上,介绍了物流金融的相关概念和运作模式以及风险评价流程,识别了物流企业开展企业业务所面临的风险,包括企业运营风险、操作及内部管理风险、流动性风险、质押物风险和经济政策风险,建立物流企业业务风险测度指标体系,同时运用spss对风险测度指标体系进行信效度分析,删除数据质量较低的指标,得到一套可信度强和稳定性高的风险指标体系,随后对这套风险指标体系运用因子分析法构建综合指标。本文利用X公司2007-2020的数据生成X公司的业务风险综合指标,运用因子分析法和Logistic回归分析了不同风险综合指标对X公司发生物流金融风险的影响强度大小。分析结果显示,企业的运营风险和现金操作质量风险以及质押物风险影响更重大。最后文章总结X公司开展物流金融业务所面临的主要风险并且就主要风险给出相关的合理化防控建议和措施。本文旨在全面地识别物流金融风险因素,构建完善的风险评价指标体系,并对相关风险提出有实用性的风险防控措施,希望对物流行业的发展有一定的帮助。
樊子育[4]（2021）在《我国钢铁贸易企业供应链金融融资风险评价 ——基于沪深A股上市公司样本分析》文中认为钢铁贸易企业在我国钢铁行业的发展中有着重要的作用,不但作为上游钢厂的代理商起到蓄水池的作用,而且是连接下游终端用户的桥梁。钢铁贸易企业一般需要向钢厂预付货款,向终端垫付资金,因此需要一定的流动资金,钢铁贸易企业大部分是中小企业在银行传统的授信模式下普遍面临着融资方面的问题。融资问题是制约钢铁贸易企业发展的至关重要的问题,因此解决钢铁贸易企业的融资问题才能更好的促进其发展。由于钢铁贸易企业是传统行业,供应链金融属于比较新的融资模式,学者们对供应链金融的研究是丰富的,但是对于钢铁贸易企业运用供应链金融的融资模式进行融资的相关研究比较少。因此本文选择这个行业作为本文研究的重点,以期能够为钢铁贸易行业的发展提供一些理论支持,本文在前人既有研究的基础上,再结合我国钢铁贸易企业供应链金融融资的发展现状,针对其面临的问题,重点研究如何去识别和评估钢铁贸易企业在供应链金融融资中存在的风险,并对其存在的风险通过定性和定量相结合方式做好风险的评价,使银行对钢铁贸易企业供应链金融风险的判断更为精准,从而为科学防控钢铁贸易企业供应链金融风险提供借鉴。供应链金融能高效充分的利用金融资源,在供应链金融运行中核心企业起着至关重要的作用,银行根据供应链金融上核心企业的状况来给供应链金融上的中小企业授信可以最大限度的控制供应链金融的风险,本文研究了钢铁贸易企业在通过供应链金融融资过程中所涉及的主体范围、主要的融资模式、以及银行在此融资模式下面临的风险的成因和特征,之后选取在沪深两市上市的主营钢铁贸易的企业及其供应链上的核心企业96家企业两年的数据,根据选取的评价指标和这些企业的数据运用主成分分析法和Logistic回归法建立了钢铁贸易企业供应链金融的风险评价模型,最后从社会层面和金融科技层面对防控钢铁贸易企业供应链金融风险提出对策建议。
马萍[5]（2021）在《基于区块链技术的J物流公司存货质押业务风险研究》文中研究说明作为物流与供应链金融融资领域的重要组成部分,存货质押融资是解决中小企业资金困难、改善营商环境的重要手段之一。融资企业、第三方物流企业、以银行为代表的金融机构是存货质押模式下的主要参与方,考虑到我国资本市场的情况,虽然第三方物流企业在其中往往扮演着成员企业而非核心企业的角色,但仍在融资链的关键节点上发挥着至关重要的作用,影响着融资链上企业合作的顺畅程度。本文在对国内外文献进行梳理研究的同时展开了较为充分地实地调研,以交易成本理论、委托代理理论、供应链管理理论为支撑,对存货质押模式下的第三方物流企业展开研究。研究过程中,为了更好的帮助第三方物流企业衡量收益、评估风险,从质押融资业务模式的参与主体与运作流程入手,在统一授信的前提下,对银行、物流企业、融资企业各参与方的期望收益进行分析,并结合期望收益模型分析在存货质押业务中存在的、可能影响J公司期望收益的风险点;其次,结合J公司实际情况构建风险模型,选取风险指标,利用AHP层次分析法、模糊综合评价方法进行风险评估;最后,利用区块链去中心化的数据存储特点,将区块链技术应用于存货质押融资,再次展开风险评估,并对比两次风险评估得到的结果,探讨区块链技术是否有利于第三方企业的风险控制。通过研究,得出以下结论及应对策略:银行、物流企业、融资企业在选择贷款-守约-守约的策略下,期望收益最大化;在期望收益模型中,风险点广泛存在于授信、融资、质押、还款阶段;J物流企业面临的物流金融风险主要包括市场风险、业务操作风险、融资企业信用风险以及外部环境风险;将区块链技术应用于存货质押模式,可以在一定程度上减少质押物的仓储与运输风险、操作风险、管理人员风险、以及供应链稳定性风险,既有利于第三方物流企业规避物流风险,也有利于供应链的稳定。根据上述研究结论,本文还相应提出了物流金融风险的应对策略。如,建立信用档案、完善内部控制体系、加快、加深区块链技术在物流金融领域的应用等。本文研究分析了存货质押模式下的第三方物流企业的期望收益与风险,并结合区块链技术将风险进行了对比,为第三方物流企业的业务决策、风险应对提供理论依据,并为第三方物流企业更好地服务于物流与供应链融资提供了理论与实践的指导。
范文晓[6]（2021）在《地方政府干预对区域金融风险的空间溢出效应》文中提出在我国当前晋升锦标赛激励和经济分权改革下,地方政府干预金融资源实际配置的动机和能力都在逐渐增强。而地方政府对金融资源配置的不当干预,容易增加区域金融风险显现的可能性,地方政府间竞争更是会促使地方政府干预对其他地区金融风险产生跨区域溢出影响。在我国重大风险防范和化解工作中,区域金融风险的防控是极为关键的一环,而地方政府干预作为造成区域金融风险产生的重要根源之一,必将导致我国区域金融风险的防控难度不断增加,这使得研究地方政府干预是如何对区域金融风险产生空间溢出效应的就显得尤为重要。此研究有助于进一步找寻导致大范围区域金融风险传染产生的根源所在,以此提高区域金融风险的防控效率,更加精准有效地防范化解重点领域风险,确保不发生系统性金融风险。本文围绕着地方政府干预对区域金融风险的空间溢出效应展开研究。首先,综合梳理国内外现有文献关于地方政府干预对区域金融风险的空间溢出效应研究,在此基础上从区域内视角和区域间视角厘清了地方政府干预对区域金融风险的空间溢出机制;其次,结合现有研究成果确定区域金融风险的评价指标体系,采用熵值法完成区域金融风险的测度,并运用Moran指数法对我国区域金融风险进行空间相关性检验;最后,基于中国2009-2018年的省际面板数据,在多种空间关联模式下,采用空间回归模型偏微分方法,把地方政府干预对我国区域金融风险的空间溢出效应分解成区域内溢出效应、区域间溢出效应和总体空间溢出效应。研究表明,区域金融风险存在正向的空间相关关系,地方政府干预不仅会通过地方政府债务扩张路径和国有企业过度投资路径对本地区金融风险产生溢出效应,还会通过地方政府间竞争路径、投资者恐慌情绪路径及银行间同业业务路径,对与其地理位置邻近、经济水平相近和存在紧密金融关联的其他地区产生更大范围的区域金融风险扩散化影响。因此,本文基于上述研究结果,从财政金融责权划分、地方政府举债融资模式、地方政府官员考核机制和金融风险管理等角度入手提出缓解这种空间溢出效应的政策建议。
邹昌波[7]（2021）在《我国商业银行金融创新及影响研究》文中提出摘 要:近年来,我国在金融领域大力推进去杠杆、强监管等力度,引发了人们对金融创新利弊的深入讨论。支持者认为,金融创新能有效降低机构和消费者的交易成本,进而提高资源配置效率,促进经济增长;金融脆弱性论者则认为,金融创新尤其是金融业务创新产生的过度信用扩张是金融危机的根源。因此,商业银行金融创新对银行、企业和经济带来了怎样的影响,以及如何通过有效监管降低商业银行金融创新带来的风险,仍然值得深入研究。在我国,现阶段商业银行仍是数量最多、影响最大的金融机构,国内市场融资渠道也还是以间接融资为主,直接融资占比相对较小,商业银行依然是经营信用活动的核心主体。因此,以商业银行为对象来考察我国金融创新具有现实价值。我国商业银行金融创新遵循着“创新→监管→再创新→再监管”这一基本过程,因而研究商业银行金融创新,必须与我国商业银行金融监管过程紧密结合起来。与此同时,随着我国经济发展水平和开放程度的提高,原来只从事国家指定金融活动的商业银行,也开始开展大量的金融业务创新,尤其是部分股份制商业银行开展的交叉金融业务、同业业务、金融市场业务等金融业务创新活动,已引起银行界和学术界的高度关注。本文以我国商业银行金融创新为主要研究对象,紧扣金融创新过程以及金融创新和金融监管的博弈过程,通过梳理商业银行金融创新的脉络,分析我国商业银行的主要金融创新的特征以及对银行经营绩效、银行风险、企业经营绩效以及宏观经济的影响,进而提出针对性业务建议,具有重要的理论与现实意义。金融创新具有丰富的内涵和外延,本文聚焦于商业银行金融业务创新,以及与金融创新相关并影响着金融业务创新效率的外部监管、公司治理、机制、有利条件等。本文所指的金融创新,包括交叉金融业务等新型业务,以及批发金融业务、机构金融业务等传统金融业务的改进。同时,与金融创新关联的制度,如商业银行的治理目标、组织方式、组织架构等,本文也纳入了研究范围。论文按照“金融创新理论→金融创新动因→金融创新内容与特征→金融创新评价→金融创新效应”的逻辑思路展开研究。全文共分为九章:第一章:导论。本章首先介绍了研究的背景和意义,然后对金融创新的国内外研究总体现状、研究目的和研究内容进行了分析和介绍,最后给出了研究思路、方法、创新点以及不足之处。第二章:商业银行金融创新研究的概念界定与理论基础。本章对商业银行金融创新的相关概念和理论进行了系统梳理。首先,在严格界定商业银行金融创新等相关概念基础上,剖析了金融创新与金融业务创新与影子银行业务之间的关系;其次,对我国商业银行金融创新的分类进行了分析;最后,重点讨论了商业银行金融创新动因和效应的相关理论观点,包括经济增长理论、金融发展理论、金融创新和金融风险理论等。第三章:我国商业银行金融创新的动因、内容与特征。本章首先对我国商业银行金融创新的内部动力和外部压力进行了分析。研究认为,为节约资本耗用、突破信贷规模限制等而进行的监管套利,是我国商业银行金融创新的主要动因;其次,对现阶段我国商业银行最重要的金融创新领域之一,即交叉金融业务的发展历程、模式与特征进行了分析;同时,对我国商业银行传统金融业务的创新内容、特征进行了分析;最后,分析了我国商业银行金融创新的约束条件。第四章:我国商业银行金融创新评价体系构建与现状评价。首先构建了商业银行金融创新的评价体系,进而选取了具有代表性的国有银行、股份制银行和地方商业银行作为样本,运用因子分子法对其综合能力进行了评价。其次,以我国37家上市银行非利息收入占营业收入比重作为衡量指标,分析了商业银行金融创新的能力,并以非利息收入占总资产比重这一指标作为创新能力替代指标,对其进行稳健性检验。研究发现,在样本期间内我国商业银行的金融创新能力在不断提升。第五章:我国商业银行金融创新对银行自身经营绩效的影响分析。本章首先基于我国2008—2019年37家商业银行的面板数据,采用面板门槛回归模型分析了金融创新对银行经营绩效的影响。研究认为,商业银行的金融创新有利于提升银行经营绩效,但依赖于银行自身对风险承担水平的把控;其次,根据实证结果,对商业银行金融创新与银行经营绩效的关系进行进一步探讨。第六章:我国商业银行金融创新对银行风险的影响分析。本章利用我国2008—2019年37家商业银行的面板数据进行了定量分析,研究表明:第一,以商业银行非利息收入占比刻画的金融创新对金融风险具有正向促进作用,并且在引入金融风险滞后项以后,所得到的实证结果依然稳健;第二,提高商业银行存贷比、商业银行盈利能力、商业银行资产负债率和商业银行资产规模有助于降低商业银行自身经营风险;第三,商业银行资产报酬率和净利润增长率对金融风险具有正相关关系。第七章:我国商业银行金融创新对企业经营绩效的影响分析。本章利用我国A股2004—2019年上市企业的非面板数据进行了定量分析,研究表明:第一,以委托贷款刻画的金融创新对企业绩效具有正向促进作用,而且对于国有企业和非国有企业样本来说,这一结论依然稳健;第二,企业经营活动净现金流、营业销售收入比率、资产负债率、无形资产规模、地区金融发展水平和地区经济增长水平对企业绩效具有正向促进作用;第三,企业资产规模对金融风险具有负向阻碍作用,而企业成立年限兼具正负两种效应。第八章:我国商业银行金融创新对宏观经济的影响分析。本章通过DSGE模型阐释了商业银行金融创新对宏观经济的作用机制,并通过设计相关的实证模型和变量指标,利用我国37家商业银行以及宏观层面2008—2019年非平衡面板数据进行了定量分析。研究表明:第一,商业银行在进行交叉金融创新业务的时候会获得更高的收益;第二,以商业银行非利息收入占比刻画的金融创新对宏观经济的促进作用并不显着;第三,整体上,商业银行存贷比、盈利能力、资产规模、居民消费、固定资产投资、政府支出、对外开放、产业结构升级、人力资本和城镇化对宏观经济具有正向促进作用。第九章:研究结论与政策建议。本章首先总结了研究结论,并且在此基础上分析了我国商业银行创新与监管的关系,认为金融业务创新与金融监管存在相互促进的关系;其次,分析了我国金融业务创新监管需改进的地方,主要表现在资本监管不足、表外与同业监管不足、监管协调不够以及对系统性重要监管机构监管不足等方面;最后,从完善监管制度、完善资本监管和堵住监管套利三大方面提出了改进金融创新监管的方向和建议。论文的创新点:第一,对以商业银行交叉金融业务为代表的金融创新的前沿领域进行了深入研究。交叉金融业务是当前我国商业银行金融业务创新的前沿领域,目前国内外学术界对交叉金融业务的研究处于起步阶段。本文以商业银行金融业务创新,尤其是交叉金融业务作为研究对象,系统地研究了我国商业银行金融创新的内容和特征,及其宏微观影响,具有较好的理论与现实意义。第二,对我国商业银行金融创新的动因、特征以及效应进行了系统研究。本文从国内外研究现状出发,分析了我国商业银行金融创新的动因、内容与特征,并采用理论建模、博弈分析、实证检验等多种手段分别从商业银行的金融创新对银行经营绩效、银行风险、企业经营绩效以及宏观经济四个方面进行分析,多角度研究了我国商业银行金融创新的宏微观影响。本文认为,商业银行的金融创新对银行自身的经营发展起到推动作用,通过微观金融业务创新提高资本利用效率从而提升商业银行金融规模,但另一方面,商业银行的这种创新又会增加自身风险承担水平,在一定程度上会加剧金融风险的形成。对于企业而言,商业银行金融创新对企业经营绩效整体上具有正向促进作用,而且对于国有企业和非国有企业样本来说,这一结论依然稳健。对于宏观经济的影响,本文认为商业银行的金融创新会增加对宏观经济波动的影响,但是对经济增长的作用不明显。第三,构建了我国商业银行金融创新的能力评价指标体系。本文构建了我国商业银行金融创新能力的两个评价指标体系,同时,与现阶段我国商业银行金融创新的现状特征进行联系,分别从创新的综合能力和中间业务收入两个角度,对我国商业银行的金融创新能力进行定量分析。本文认为,规模小的商业银行在业务创新方面表现出不稳定的特征,但是在风险管理创新能力方面表现比规模大的商业银行要稳定。同时,在样本期间内我国商业银行的金融创新能力在不断提升。第四,构建了我国商业银行金融创新对宏观经济波动影响的DSGE模型,并对金融创新对经济增长的关系进行了实证检验。研究发现,从理论上看,当金融创新的收益为正时,商业银行有动机将资金从传统借贷转移到金融创新业务中,从而逃避金融监管要求,进一步增加经济体的总产出与总消费。
吴青[8]（2021）在《A银行J分行供应链金融信用风险管理研究》文中研究表明商业银行供应链金融业务对企业投融资计划、实施战略变革起到非常重要的作用,供应链金融业务也由此得到了国务院、银保监会等多个部门的大力支持。但是近年来环境动态变化异常剧烈,造成供应链金融链条上核心企业和融资企业违约事件大量增加,使得商业银行不良率与日俱增,信用风险受得业界极大关注,因此,供应链金融信用风险研究对降低银行不良率,提升风险管理水平具有重要的理论和现实意义。通过调研A银行J分行,发现其在供应链金融风险管理中信用风险识别过程不够规范,风险评估方法不够科学,风险应对策略不够全面且针对性不足。为化解这一问题,本研究从核心企业、融资企业和外部环境三个层面识别诱发J分行供应链金融业务信用风险的因素,评价不同层级风险的等级,提出明确的风险应对方式和具体的风险应对策略。风险识别过程中,采用了文献回顾法、专家访谈法和德尔菲法,三种识别方法逐次优化风险清单,最终识别出21项容易引发信用风险的因素,这种识别过程一定程度上解决了J分行和现有理论研究中单纯依靠单一识别方法,所获取的风险清单动态性和全面性不足的问题,是本研究的创新点之一。识别出潜在风险后,需要进一步厘清在J分行供应链金融信用风险中发生可能性最大、损失程度影响最大的风险因素,为此,利用层次分析法和三角模糊数法综合评价了J分行供应链金融信用风险。评价结果显示,A银行J分行供应链金融总体信用风险处于比较高的水平,其中,核心企业信用风险最高,其次是融资企业信用风险,两者都属于重要风险控制点,风险等级最低的是外部环境风险,属于一般风险控制点。这一评价过程在帮助J分行辨识关键风险控制点方面提供了重要思路,也是本研究的重要创新点。尽管信用风险等级的确定是J分行开展供应链金融业务的重要环节,但是降低风险损失的前提是拥有明确的风险应对方式和符合实际的风险应对策略,J分行尚未建立起完善的信用风险应对策略体系,风险应对针对性不足。对此,本文划分了风险应对方式,构建了风险应对方式选择模型和流程,对要素层风险提出了对应的风险应对方式,基于关键和重要风险控制点在J分行供应链金融业务中的重大影响,提出了具体的风险应对策略。本研究借鉴风险管理优先度,提出风险应对策略的过程对J分行来说是一种值得借鉴的新方法。
李京[9]（2021）在《基于水文模型的线上供应链金融风险预警研究》文中进行了进一步梳理近年来,中小企业融资困难的问题日趋严重,而随着移动互联网与电子商务的发展,线上供应链金融应运而生,并迅速成为解决这一问题的关键手段。与传统供应链金融业务相比,线上供应链金融在信息对称、融资效率等方面表现出了显着的优势,其借助网络平台力量,整合供应链上的物流、信息流、资金流及商流,实现了金融机构与线上参与者的信息协同,很大程度上提高了金融机构的审批效率及中小企业的融资速度。目前,线上供应链金融发展日益迅速,已广泛应用于多个研究领域。尽管线上供应链金融广受认可,但对于金融机构来说,开展线上供应链金融服务过程中出现的风险问题仍不可忽视。本文基于风险管理理论,将水文学中的分布式水文模型引入线上供应链金融领域,设计构建了线上供应链金融风险预警模型并进行了实证分析。首先,交待了本文的研究背景并对国内外线上供应链金融的发展状况进行归纳总结,同时介绍了线上供应链金融概念、分布式水文模型的相关理论及模型中使用的相关方法,为后文建立基于水文模型的线上供应链金融风险预警模型奠定了基础;其次,详细阐述了线上供应链金融的融资业务模式及流程,找到融资风险来源并选取预警指标建立线上供应链金融风险预警指标体系;再次,构建基于水文模型的线上供应链金融风险预警模型,利用随机森林与朴素贝叶斯算法对线上供应链融资风险进行监控、测算、预警。最后,收集数据通过实证研究表明本文风险预警模型的有效性并为未来线上供应链金融风险管理领域的发展给出了建议。
付聪[10]（2021）在《家电业供应链金融风险管理研究 ——以MD集团为例》文中指出随着全球经济一体化的发展,企业之间的竞争已经变成供应链之间的竞争,资金短缺是供应链中的中小企业经常遇到的问题,它会直接影响到供应链整体的运作效率。为了解决中小企业的融资难问题,供应链金融应运而生。然而,由于中小企业存在财务不透明、资产担保难以达到银行等金融机构的要求问题,中小企业获取资金的灵活性受到限制,即便是处于经济强势地位的核心企业能够获得大量贷款,但是,在供应链联系日益密切的今天,中小企业资金短缺也可能发生供应链整体资金流、物流链条的断裂。许多大型家电企业需要上下游中小企业提供各种各样的材料和构件,在这种情况下,大型家电企业作为核心企业,关注上下游企业的资金短缺问题尤为重要,于是就出现了以大型家电业主导的供应链金融。但是,这种融资申请准入条件比传统的以银行为主导的供应链金融要低很多,加大了供应链内部资金流动性的同时也面临着高风险,因此有必要构建家电业供应链金融风险管理体系。本文站在核心企业家电业的视角,以家电龙头企业MD集团提供的供应链金融为例,介绍了MD集团作为核心企业的资质、“MD金融”平台的发展历程、动因、主要融资模式,对其面临的风险进行了识别、评价和应对分析。在风险识别方面,识别出MD集团供应链金融业务中面临的融资企业风险、供应链风险和市场风险;在风险评价方面,依据上文识别出来的风险,选出8个一级评价指标和21个二级评价指标,以MD集团收购的上市公司“X”公司仓单质押融资为例,分别从定性和定量的角度对指标进行评分,应用模糊综合层次分析法对“X”公司供应链融资的信用风险进行了综合评价,得出了“X”公司的信用评级。在风险应对方面,以MD集团下游经销商仓单质押融资为例,建立了一个共享利润、风险共但、考虑声誉效应、贴现因子的跨期激励的委托代理模型,通过分析得到:在企业之间建立激励契约,可以提高中小企业的努力水平,声誉效应使得中小企业更加重视长期的合作,进而可以有效的减少融资企业风险和供应链整体风险,通过分析贴现因子得到它对企业一样起着重要的作用,并从政府和企业角度分别给出了市场风险应对措施。
二、国内外经济、金融风险评价指标体系简评（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、国内外经济、金融风险评价指标体系简评（论文提纲范文）
（1）金融杠杆率对区域金融风险的空间溢出效应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.2.1 金融杠杆率研究 |
| 1.2.2 区域金融风险研究 |
| 1.2.3 金融杠杆率影响区域金融风险研究 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 主要工作和创新 |
| 1.5 论文的基本框架 |
| 第2章 金融杠杆率与区域金融风险的理论分析 |
| 2.1 金融杠杆率的理论 |
| 2.1.1 金融杠杆的含义 |
| 2.1.2 金融杠杆理论基础 |
| 2.2 区域金融风险的理论 |
| 2.2.1 区域金融风险的含义 |
| 2.2.2 区域金融风险理论基础 |
| 2.3 金融杠杆率影响区域金融风险的路径分析 |
| 2.3.1 金融杠杆率过高引发流动性问题分析 |
| 2.3.2 金融市场失衡导致风险集中暴露分析 |
| 2.3.3 实体经济受损诱发金融风险分析 |
| 2.4 小结 |
| 第3章 金融杠杆率指数和区域金融风险指数测算研究 |
| 3.1 熵权-TOPSIS法概述 |
| 3.2 金融杠杆率的指数构建 |
| 3.2.1 金融杠杆率风险评价指标的选取和数据来源 |
| 3.2.2 金融杠杆率风险指数的测算及分析 |
| 3.3 区域金融风险指数构建 |
| 3.3.1 区域金融风险评价指标的选取和数据来源 |
| 3.3.2 区域金融风险指数的测算与结果分析 |
| 3.4 小结 |
| 第4章 金融杠杆率影响区域金融风险的实证研究 |
| 4.1 各变量的选取 |
| 4.2 数据来源及描述性统计 |
| 4.3 金融杠杆率与区域金融风险指数的空间相关性检验 |
| 4.3.1 空间权重矩阵设定 |
| 4.3.2 全局空间相关性检验 |
| 4.3.3 局域空间相关性检验 |
| 4.4 空间计量模型的选择与估计分析 |
| 4.4.1 空间面板模型构建 |
| 4.4.2 空间面板模型筛选 |
| 4.4.3 空间面板模型回归及结果分析 |
| 4.5 防范区域金融风险的对策与建议 |
| 4.6 小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和其它科研情况 |
（2）基于决策树方法的物流金融风险综合评价模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与现实意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 物流金融风险研究现状 |
| 1.2.2 决策树方法研究现状 |
| 1.3 研究框架与内容 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线图 |
| 1.4 本文的创新与不足 |
| 1.4.1 创新点 |
| 1.4.2 不足之处 |
| 第2章 相关理论基础与方法 |
| 2.1 物流金融基础理论 |
| 2.1.1 物流金融概念及特点 |
| 2.1.2 物流金融业务模式 |
| 2.2 物流金融风险理论 |
| 2.2.1 物流金融业务风险 |
| 2.2.2 外部环境风险挑战 |
| 2.2.3 风险评价方法分类 |
| 第3章 决策树分析方法原理 |
| 3.1 决策树概念及原理 |
| 3.2 构建决策树过程 |
| 3.3 决策树的剪枝 |
| 3.4 常见决策树算法及应用 |
| 3.4.1 ID3 算法 |
| 3.4.2 C4.5 算法 |
| 3.4.3 CART算法 |
| 第4章 综合风险指标体系建立分析 |
| 4.1 风险体系构建原则 |
| 4.2 风险来源因素分析 |
| 4.2.1 客户资信风险来源 |
| 4.2.2 质押物风险来源 |
| 4.2.3 内部操作风险来源 |
| 4.2.4 法律与合同风险来源 |
| 4.2.5 外部因素风险来源 |
| 4.3 指标体系的建立与分析 |
| 4.3.1 指标初步选择 |
| 4.3.2 问卷构建与指标筛选 |
| 4.3.3 指标体系信度分析 |
| 4.3.4 指标体系效度分析 |
| 第5章 基于决策树方法的实证分析 |
| 5.1 数据简介与特征选择 |
| 5.1.1 数据简介 |
| 5.1.2 空间分布特征 |
| 5.1.3 数据标准化处理 |
| 5.2 决策树构造 |
| 5.2.1 特征选择 |
| 5.2.2 样本分布特征 |
| 5.2.3 信息增益率计算 |
| 5.2.4 剪枝与生成决策树 |
| 5.3 模型检验与评估 |
| 5.3.1 分类结果说明 |
| 5.3.2 ROC模型检验 |
| 第6章 建议与结论 |
| 6.1 对策与建议 |
| 6.1.1 操作风险管理 |
| 6.1.2 质押物风险管理 |
| 6.1.3 风险监测管理措施 |
| 6.2 研究结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（3）物流金融风险评价指标体系构建与控制 ——以X公司为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究内容及方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 研究技术路线 |
| 1.5 研究创新点 |
| 第2章 相关理论概述 |
| 2.1 物流金融的概念 |
| 2.2 物流企业参与物流金融运作模式 |
| 2.2.1 仓单质押模式 |
| 2.2.2 保兑仓模式 |
| 2.2.3 融通仓模式 |
| 2.3 风险评价流程 |
| 第3章 物流企业业务风险综合测度指标构建 |
| 3.1 物流企业业务风险综合测度指标构建原则 |
| 3.2 业务风险识别与初选 |
| 3.3 风险指标体系的构建 |
| 3.3.1 风险指标的初选 |
| 3.3.2 风险评价指标初选及其信效度分析 |
| 3.3.3 指标体系的最终确立 |
| 3.4 业务风险综合指标构建的概念模式 |
| 第4章 X公司物流金融风险测度与分析 |
| 4.1 X公司简介 |
| 4.2 X公司物流金融风险测度评价模型分析 |
| 4.2.1 X公司业务风险综合指标经验值 |
| 4.2.2 基于逻辑回归的风险评价模型 |
| 4.3 模型结果分析 |
| 4.4 X公司物流金融业务风险防控措施 |
| 4.4.1 企业运营风险防控 |
| 4.4.2 操作风险防控 |
| 4.4.3 流动性风险防控 |
| 4.4.4 质押物风险防控 |
| 4.4.5 经济政策风险防控 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（4）我国钢铁贸易企业供应链金融融资风险评价 ——基于沪深A股上市公司样本分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究的背景及意义 |
| 1.1.1 研究的背景 |
| 1.1.2 研究的意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 供应链金融的相关研究 |
| 1.2.2 钢铁供应链金融的相关研究 |
| 1.2.3 供应链金融风险的相关研究 |
| 1.3 研究内容及研究方法 |
| 1.3.1 论文主要研究内容及研究思路 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究的重点和难点 |
| 1.4 本文的创新点 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 供应链金融及其风险概述 |
| 2.1 供应链金融理论 |
| 2.1.1 供应链金融的含义 |
| 2.1.2 供应链金融的特征 |
| 2.1.3 供应链金融的融资模式 |
| 2.2 我国供应链金融的发展现状 |
| 2.2.1 我国供应链金融的发展历史 |
| 2.2.2 我国供应链金融的发展环境 |
| 2.2.3 我国供应链金融的发展前景 |
| 2.3 供应链金融风险防控相关研究 |
| 2.3.1 供应链金融的风险特点 |
| 2.3.2 供应链金融的风险影响因素 |
| 2.3.3 供应链金融风险防控方法 |
| 3 我国钢铁贸易企业困境与供应链金融风险因素分析 |
| 3.1 我国钢铁贸易行业面临的困境 |
| 3.1.1 融资问题 |
| 3.1.2 行业集中度低 |
| 3.1.3 利润微薄 |
| 3.1.4 盈利模式单一经营管理方式落后 |
| 3.1.5 对困境的思考 |
| 3.2 我国钢铁贸易企业供应链金融融资模式及其风险因素 |
| 3.2.1 预付账款融资模式及其风险因素 |
| 3.2.2 存货质押融资模式及其风险因素 |
| 3.2.3 应收账款融资模式及其风险因素 |
| 4 我国钢铁贸易企业供应链金融风险评估 |
| 4.1 评价指标体系的构建 |
| 4.1.1 评价指标选取的原则 |
| 4.1.2 评价指标的选取 |
| 4.1.3 评价指标体系的建立 |
| 4.2 评估方法概述 |
| 4.2.1 主成分分析法简介 |
| 4.2.2 Logistic回归模型简介 |
| 4.2.3 样本选取及数据处理 |
| 4.3 评估指标主成分分析 |
| 4.4 Logistic回归模型的构建 |
| 4.4.1 模型建立 |
| 4.4.2 预测结果分析 |
| 4.4.3 模型检验 |
| 4.5 模型实证分析 |
| 4.6 实证结果总结 |
| 5 我国钢铁贸易企业供应链金融风险防控对策建议 |
| 5.1 社会层面对策建议 |
| 5.1.1 宏观环境方面 |
| 5.1.2 融资企业方面 |
| 5.1.3 主要参与企业方面 |
| 5.2 金融科技层面对策建议 |
| 5.2.1 区块链技术 |
| 5.2.2 物联网技术 |
| 6 总结及展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）基于区块链技术的J物流公司存货质押业务风险研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 国外研究综述 |
| 1.2.2 国内研究综述 |
| 1.2.3 国内外研究评述 |
| 1.3 研究内容及框架 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究框架 |
| 1.4 研究方法 |
| 第二章 相关概念及理论基础 |
| 2.1 物流金融相关概述 |
| 2.1.1 物流金融的概念及特征 |
| 2.1.2 物流金融主要运作模式 |
| 2.2 存货质押融资相关概述 |
| 2.2.1 存货质押业务的概念与特征 |
| 2.2.2 存货质押的分类及运营模式分析 |
| 2.3 区块链相关概述 |
| 2.4 相关理论基础 |
| 2.4.1 交易成本理论 |
| 2.4.2 委托代理理论 |
| 2.4.3 供应链管理理论 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 J公司存货质押模式下的期望收益与风险评价 |
| 3.1 J公司案例背景 |
| 3.1.1 J公司基本情况 |
| 3.1.2 J公司物流金融业务描述 |
| 3.2 J公司存货质押模式下期望收益模型 |
| 3.2.1 博弈论的适用性与模型假设 |
| 3.2.2 参与主体期望收益的博弈分析 |
| 3.3 J公司存货质押模式下风险识别与指标构建 |
| 3.3.1 J公司业务风险识别 |
| 3.3.2 J公司风险指标体系构建 |
| 3.4 J公司物流金融风险评估 |
| 3.4.1 基于AHP的指标权重确定 |
| 3.4.2 基于模糊理论的综合评价计算 |
| 3.4.3 结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 区块链应用下物流金融风险的评价 |
| 4.1 区块链技术应用于物流金融的可行性 |
| 4.2 区块链应用于存货质押模式的优势分析 |
| 4.2.1 交易参与方优势 |
| 4.2.2 交易流程优势 |
| 4.2.3 供应链稳定性优势 |
| 4.3 区块链技术下J公司物流金融风险评估 |
| 4.4 区块链与传统物流金融风险评估对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 J物流公司存货质押业务风险应对策略 |
| 5.1 市场风险应对策略 |
| 5.2 业务操作风险应对策略 |
| 5.3 融资企业信用风险应对策略 |
| 5.4 外部环境风险应对策略 |
| 结论与展望 |
| 研究结论 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）地方政府干预对区域金融风险的空间溢出效应（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 区域金融风险测度 |
| 1.2.2 地方政府干预影响区域金融风险的空间溢出机制 |
| 1.2.3 地方政府干预对区域金融风险空间溢出效应的实证研究 |
| 1.2.4 文献述评 |
| 1.3 研究思路与研究方法 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 研究内容与结构安排 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 结构安排 |
| 1.5 主要创新之处 |
| 第2章 地方政府干预对区域金融风险的空间溢出机制 |
| 2.1 相关概念界定与理论依据 |
| 2.1.1 相关概念界定 |
| 2.1.2 主要理论依据 |
| 2.2 地方政府干预对区域金融风险的空间溢出路径及其机理 |
| 2.2.1 区域内溢出路径及其机理 |
| 2.2.2 区域间溢出路径及其机理 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 中国区域金融风险的空间相关性分析 |
| 3.1 区域金融风险的测度 |
| 3.1.1 区域金融风险的测度指标体系构建 |
| 3.1.2 区域金融风险的测度模型设计 |
| 3.1.3 区域金融风险的测度结果分析 |
| 3.2 区域金融风险的空间相关性检验 |
| 3.2.1 空间相关性检验模型设计 |
| 3.2.2 多种空间权重矩阵的设定 |
| 3.2.3 空间相关性检验结果分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 地方政府干预对区域金融风险空间溢出效应的实证检验 |
| 4.1 模型构建与变量选取 |
| 4.1.1 空间杜宾模型与空间回归模型偏微分方法 |
| 4.1.2 变量选取及数据说明 |
| 4.2 空间溢出效应的实证分析 |
| 4.2.1 空间杜宾模型回归结果分析 |
| 4.2.2 空间回归模型偏微分方法结果分析 |
| 4.2.3 稳健性检验 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 结论与对策建议 |
| 5.1 主要研究结论 |
| 5.2 对策建议 |
| 5.2.1 规范地方财政金融责权划分 |
| 5.2.2 创新地方政府举债融资模式 |
| 5.2.3 构建多元化地方政府官员考核机制 |
| 5.2.4 优化区域金融风险监管体系 |
| 5.3 未来研究展望 |
| 5.4 本章小结 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的学术成果 |
| 致谢 |
（7）我国商业银行金融创新及影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 导论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 金融创新研究现状 |
| 1.2.2 金融创新与商业银行发展 |
| 1.2.3 金融创新与企业经营绩效 |
| 1.2.4 金融创新与宏观经济发展 |
| 1.2.5 文献述评 |
| 1.3 研究思路、内容与方法 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究的主要内容 |
| 1.3.3 研究方法 |
| 1.4 本文创新之处 |
| 1.5 本文不足之处 |
| 2 商业银行金融创新的概念界定与理论基础 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 金融创新与金融业务创新 |
| 2.1.2 交叉金融业务与影子银行业务 |
| 2.2 商业银行金融创新的分类 |
| 2.2.1 融资金融创新与非融资金融创新 |
| 2.2.2 有效金融创新与无效金融创新 |
| 2.3 商业银行金融创新的动因理论 |
| 2.3.1 追逐利润的动因 |
| 2.3.2 顺应供给的动因 |
| 2.3.3 规避管制的动因 |
| 2.3.4 完善市场的动因 |
| 2.4 金融发展理论 |
| 2.4.1 金融发展理论 |
| 2.4.2 金融深化理论 |
| 2.5 金融创新理论与金融风险理论 |
| 2.5.1 金融创新理论 |
| 2.5.2 金融风险理论 |
| 2.6 金融监管理论 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 我国商业银行金融创新的动因、内容与特征 |
| 3.1 我国商业银行金融创新的动因分析 |
| 3.1.1 监管套利是我国商业银行金融创新的主要动因 |
| 3.1.2 顺应需求是我国商业银行金融创新的内部动力 |
| 3.1.3 增强竞争是我国商业银行金融创新的外部压力 |
| 3.2 我国商业银行金融业务创新的主要内容 |
| 3.2.1 我国商业银行交叉金融业务创新 |
| 3.2.2 我国商业银行传统金融业务创新 |
| 3.3 我国商业银行金融创新的特征分析 |
| 3.3.1 交叉金融业务创新表现出的主要特征 |
| 3.3.2 传统金融业务创新表现出的主要特征 |
| 3.4 我国商业银行金融创新的环境条件 |
| 3.4.1 我国商业银行金融创新的监管不足 |
| 3.4.2 我国商业银行金融创新的运行机制 |
| 3.4.3 我国商业银行金融创新的有利条件 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 我国商业银行金融创新评价体系构建与现状分析 |
| 4.1 我国商业银行金融创新评价体系构建 |
| 4.2 基于综合能力的商业银行金融创新评价 |
| 4.2.1 评价方法与模型 |
| 4.2.2 研究对象与数据来源 |
| 4.2.3 评价结果与现状分析 |
| 4.3 基于中间业务收入的商业银行创新能力评价 |
| 4.3.1 指标选择 |
| 4.3.2 样本与数据 |
| 4.3.3 测算结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 我国商业银行金融创新对银行自身经营绩效的影响分析 |
| 5.1 商业银行金融创新影响自身经营绩效的理论分析 |
| 5.2 模型设计与变量指标 |
| 5.2.1 模型设定 |
| 5.2.2 变量选择 |
| 5.2.3 数据来源与说明 |
| 5.3 实证结果与讨论 |
| 5.3.1 模型检验 |
| 5.3.2 实证结果分析 |
| 5.3.3 面板门槛回归分析 |
| 5.4 对银行经营绩效的影响 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 我国商业银行金融创新对银行风险的影响分析 |
| 6.1 商业银行金融创新影响银行风险的理论分析 |
| 6.1.1 基本假设 |
| 6.1.2 博弈过程 |
| 6.1.3 融资市场 |
| 6.1.4 金融创新对博弈均衡的影响 |
| 6.2 研究假说 |
| 6.3 实证模型、变量与数据 |
| 6.3.1 模型设定 |
| 6.3.2 变量选择 |
| 6.3.3 数据来源与说明 |
| 6.4 实证结果与分析 |
| 6.4.1 模型检验 |
| 6.4.2 实证结果与讨论 |
| 6.5 对银行风险的影响 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 我国商业银行金融创新对企业经营绩效的影响分析 |
| 7.1 商业银行金融创新影响企业绩效的理论分析 |
| 7.2 研究假说 |
| 7.3 模型、变量与数据 |
| 7.3.1 模型设定 |
| 7.3.2 变量选择 |
| 7.3.3 数据来源与说明 |
| 7.4 实证结果与分析 |
| 7.4.1 模型检验 |
| 7.4.2 实证结果与讨论 |
| 7.5 本章小结 |
| 8 我国商业银行金融创新对宏观经济的影响分析 |
| 8.1 商业银行金融创新影响宏观经济的理论分析 |
| 8.1.1 基本模型 |
| 8.1.2 参数校准 |
| 8.1.3 传导机制分析 |
| 8.2 加入企业创新的进一步分析 |
| 8.2.1 基本模型 |
| 8.2.2 创新与经济增长 |
| 8.3 实证模型、变量与数据 |
| 8.3.1 实证模型设定 |
| 8.3.2 变量选择 |
| 8.3.3 数据来源与说明 |
| 8.4 实证结果与分析 |
| 8.4.1 模型检验 |
| 8.4.2 实证结果与讨论 |
| 8.5 本章小结 |
| 9 研究结论与政策建议 |
| 9.1 研究结论 |
| 9.2 政策建议 |
| 9.2.1 完善监管制度 |
| 9.2.2 完善资本监管 |
| 9.2.3 减少监管套利 |
| 9.2.4 强化风险管理能力 |
| 9.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者在读期间科研成果 |
| 致谢 |
（8）A银行J分行供应链金融信用风险管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.5 主要创新点 |
| 第2章 理论基础与国内外研究现状 |
| 2.1 全面风险管理理论 |
| 2.1.1 全面风险管理的内涵 |
| 2.1.2 全面风险管理的内容 |
| 2.1.3 全面风险管理的流程 |
| 2.2 国内外研究现状 |
| 2.2.1 供应链金融风险管理研究现状 |
| 2.2.2 供应链金融信用风险管控研究现状 |
| 2.2.3 相关研究评价 |
| 2.3 小结 |
| 第3章 A银行J分行供应链金融信用风险管理现状 |
| 3.1 J分行简介及其业务情况 |
| 3.1.1 分行简介 |
| 3.1.2 分行供应链金融业务介绍 |
| 3.2 J分行供应链金融信用风险管理现状 |
| 3.2.1 分行供应链金融信用风险控制情况 |
| 3.2.2 分行供应链金融信用风险管理现存问题 |
| 3.3 小结 |
| 第4章 A银行J分行供应链金融信用风险识别与评价 |
| 4.1 J分行供应链金融信用风险识别 |
| 4.1.1 信用风险识别方法 |
| 4.1.2 信用风险初始清单 |
| 4.1.3 信用风险因素选择 |
| 4.2 J分行供应链金融信用风险评价 |
| 4.2.1 信用风险评价指标体系 |
| 4.2.2 信用风险评价方法 |
| 4.2.3 信用风险评价过程 |
| 4.2.4 评价结果分析 |
| 4.3 小结 |
| 第5章 A银行J分行供应链金融信用风险应对措施 |
| 5.1 J分行供应链金融信用风险应对方式分类与选择模型 |
| 5.1.1 信用风险应对方式分类 |
| 5.1.2 信用风险应对方式选择模型 |
| 5.2 J分行供应链金融信用风险应对方式选择流程与结果 |
| 5.2.1 应对方式选择流程 |
| 5.2.2 应对方式选择结果 |
| 5.3 J分行供应链金融信用风险应对策略 |
| 5.3.1 关键风险控制点应对策略 |
| 5.3.2 重要风险控制点应对策略 |
| 5.4 小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间取得的学术成果 |
| 致谢 |
（9）基于水文模型的线上供应链金融风险预警研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究评述 |
| 1.3 研究内容与研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 第2章 相关理论基础 |
| 2.1 线上供应链金融 |
| 2.1.1 线上供应链金融概念 |
| 2.1.2 线上供应链金融协同运作模式 |
| 2.2 水文模型概述 |
| 2.2.1 降雨径流概化过程 |
| 2.2.2 分布式水文模型 |
| 2.3 相关方法介绍 |
| 2.3.1 随机森林算法 |
| 2.3.2 贝叶斯理论 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 线上供应链金融风险识别与预警指标体系的构建 |
| 3.1 线上供应链金融风险识别 |
| 3.1.1 线上供应链金融主要融资模式及流程 |
| 3.1.2 线上供应链金融风险来源及分类 |
| 3.2 线上供应链金融风险预警指标体系的构建 |
| 3.2.1 风险预警指标选取原则 |
| 3.2.2 风险预警指标的选取 |
| 3.2.3 风险预警指标体系的建立 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 线上供应链金融风险预警模型构建 |
| 4.1 分布式水文模型在线上供应链金融风险预警中的应用设计 |
| 4.2 水文数据库 |
| 4.3 “地表水”模型 |
| 4.3.1 预警指标重要性度量 |
| 4.3.2 预警指标最优个数选取 |
| 4.4 “土壤水”模型 |
| 4.4.1 朴素贝叶斯的具体步骤 |
| 4.4.2 “土壤水”模型的应用 |
| 4.5 “地下水”模型 |
| 4.5.1 融资风险警情的划分 |
| 4.5.2 潜在风险损失计算 |
| 4.6 本章小节 |
| 第5章 线上供应链金融风险预警实证研究 |
| 5.1 数据的来源及处理 |
| 5.1.1 数据的来源 |
| 5.1.2 数据的处理 |
| 5.2 风险预警模型实证结果及分析 |
| 5.3 风险防控建议 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
（10）家电业供应链金融风险管理研究 ——以MD集团为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 国内外研究现状及评述 |
| 1.2.1 关于实施供应链金融动因的研究 |
| 1.2.2 关于供应链金融模式的研究 |
| 1.2.3 关于供应链金融风险识别的研究 |
| 1.2.4 关于供应链金融风险评价的研究 |
| 1.2.5 关于供应链金融风险应对的研究 |
| 1.3 文献评述 |
| 1.4 研究内容与方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 1.5 主要创新点 |
| 第二章 相关理论概述 |
| 2.1 供应链金融概述 |
| 2.1.1 供应链金融相关概念 |
| 2.1.2 供应链金融与传统金融的区别 |
| 2.1.3 供应链金融的意义 |
| 2.2 核心企业相关概念 |
| 2.3 风险管理 |
| 2.3.1 风险管理概述 |
| 2.3.2 供应链金融风险管理理论 |
| 2.3.3 供应链金融风险评估常用方法 |
| 第三章 MD集团供应链金融运作模式与风险识别 |
| 3.1 MD集团基本情况 |
| 3.2 MD集团实施供应链金融的动因 |
| 3.3 MD集团供应链金融的提出与运作模式 |
| 3.3.1 应收账款融资业务运作模式 |
| 3.3.2 订单质押融资业务运作模式 |
| 3.3.3 存货质押融资业务运作模式 |
| 3.4 MD集团供应链金融风险识别 |
| 3.4.1 融资企业风险 |
| 3.4.2 供应链风险 |
| 3.4.3 市场风险 |
| 第四章 MD集团主导的供应链金融风险评价模型研究 |
| 4.1 指标选取原则 |
| 4.2 MD集团风险评价指标体系的建立 |
| 4.2.1 非融资时企业风险评估预选指标 |
| 4.2.2 利用SPSS软件进行相关性检验 |
| 4.2.3 企业融资时风险评估指标构建 |
| 4.3 层次分析法 |
| 4.4 模糊综合评价法 |
| 4.5 MD集团供应链金融风险案例分析 |
| 4.5.1 案例企业背景描述 |
| 4.5.2 确定各指标权重 |
| 4.5.3 确定隶属度矩阵 |
| 4.5.4 供应链金融风险模糊综合评价 |
| 第五章 MD集团供应链金融风险应对模型研究 |
| 5.1 理论假设与模型构建 |
| 5.1.1 未考虑声誉效应的委托代理模型 |
| 5.1.2 考虑声誉效应的委托代理模型 |
| 5.2 数值分析与模型对比 |
| 5.3 政策建议 |
| 第六章 研究结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 未来展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A (攻读学位期间发表论文目录) |
| 附录B 评价指标相对重要性调查表 |
四、国内外经济、金融风险评价指标体系简评（论文参考文献）
- [1]金融杠杆率对区域金融风险的空间溢出效应研究[D]. 朱晓华. 山西财经大学, 2021
- [2]基于决策树方法的物流金融风险综合评价模型研究[D]. 吴俊. 江西财经大学, 2021(10)
- [3]物流金融风险评价指标体系构建与控制 ——以X公司为例[D]. 尹璐瑶. 江西财经大学, 2021(09)
- [4]我国钢铁贸易企业供应链金融融资风险评价 ——基于沪深A股上市公司样本分析[D]. 樊子育. 江西财经大学, 2021(09)
- [5]基于区块链技术的J物流公司存货质押业务风险研究[D]. 马萍. 内蒙古工业大学, 2021(01)
- [6]地方政府干预对区域金融风险的空间溢出效应[D]. 范文晓. 山东财经大学, 2021(12)
- [7]我国商业银行金融创新及影响研究[D]. 邹昌波. 四川大学, 2021(12)
- [8]A银行J分行供应链金融信用风险管理研究[D]. 吴青. 山东财经大学, 2021(12)
- [9]基于水文模型的线上供应链金融风险预警研究[D]. 李京. 燕山大学, 2021(01)
- [10]家电业供应链金融风险管理研究 ——以MD集团为例[D]. 付聪. 昆明理工大学, 2021(01)