物流金融信用风险论文范文

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1商业银行物流金融信用风险体系指标

根据物流金融的运作特点，可将其风险来源归纳为来自融资企业、抵押物以及第三方物流企业三大方面。借鉴Altman，Haldeman和Narayanan（1977）提出的第二代“ZETA计分模型”中企业信用评价指标体系[3]，将来自融资企业的风险细化为中小企业营运能力w1、盈利能力w2、偿债能力w3、及信用记录w4四大方面的十个具体指标，分别为w11持续经营、w12资产回报率、w13存货周转率、w21连续盈利、w22税后利润率、w23销售利润率、w31稳定存货、w32资产负债率、w33速冻比率、w41履约率。我国现阶段的物流金融业务主要集中于基于权利质押以及基于存货质押两种，因此质押物本身的质量也直接关系其风险大小。指标包括：所有权w51、市场性质w61、保险率w71三方面。作为重要参与方的物流企业为实现其对质押物的有效监管，企业规模w81及企业信誉w91也即成为影响物流金融风险的重要指标。

2基于BP神经网络和证据理论的评价方法

2.1BP神经网络的基本原理

BP神经网络，是由Rumelhart和McCelland等人（1986）提出的。其基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。正向传播时，输入样本从输入层通过隐含层传向输出层。若输出层的实际输出与期望输出不符，则转入误差的反向传播阶段，并将误差分摊给各层的所有单元。正向传播与误差反向传播周而复始，一直到网络输出的误差减少到可接受的程度，或预先设定的次数为止。

2.2证据理论的基本原理

①定义1：设Θ为一个互斥又可穷举的元素的集合，称作识别框架，基本信任分配函数m是一个集合2Θ到[0，1]的映射，A表现识别框架Θ的任一子集，记作A哿Θ，式中：m（A）称为时间A的基本信任分配函数，它表示证据对A的信任程度。②Dempter合成法则：假定识别框架Θ下的两个证据E1和E2,其相应的基本信任函数为m1和m2，焦元分别为Ai和Bj，则m（A）=m1（A）茌m2（A）2.3信用风险评估算法为了保证神经网络的收敛和稳定性，本论文中将15个指标分为四组，建立4个神经网络NN1，NN2，NN3和NN4。神经网络的输出设计为（0.1，0.1，0.9）T、（0.1，0.9，0.1）T、（0.9，0.1，0.1）T，表示的信用风险级别分别为高风险、中度风险、低风险，记为A1，A2，A3。将输出归一化，得到向量（a′i1，a′i2，a′i3）T，记作V′i。令mi（Ai）=a′il，i∈{1，2，3，4}，l∈{1，2，3}，表示由NNi得到的对信用风险级别Ai的基本信任度，即针对事件Ai的证据。之后，再将4个证据利用DS证据理论融合。就可以对信用风险进行评估，最初最终决策。

3应用实例

本次数据采集共发出问卷200份，收回135份，有效问卷92份。将前91组数据分别训练神经网络。再将余下1个样本输入训练好的神经网络，归一化处理输出结果即得该证据对该命题的基本概率分配，而后利用DS证据理论将其融合得到最终优化结果。

4结论

本文所提出的基于神经网络和DS证据理论的物流金融信用风险评价模型，其优势表现为：此两种算法的结合，不仅克服了单一神经网络达到高精度需要迭代次数过多而造成实时性差的缺点，而且通过大量标准样本对神经网络的训练，使得DS证据理论对系统的决策更加准确。

作者：潘永明刘辉辉朱茂东单位：天津理工大学管理学院