基于bpds模型的银行物流金融信用风险研究精选

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1、中图分类号：F279.23学科分类号：630.5025编号：1006015-0458密级：天津理工大学研究生学位论文基于BP-DS模型的银行物流金融信用风险研究（申请工程硕士学位）学科专业：物流工程研究方向：物流金融作者姓名：刘辉辉指导教师：潘永明教授2015年3月 ThesisSubmittedtoTianjinUniversityofTechnologyfortheMaster’sDegreeBasedontheBP-DSmodelBankslogisticsfinancialcreditriskresearchByLiuHuihuiSupe

2、rvisorProf.PanYongmingMarch2015 独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得天津理工大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解天津理工大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权天津理工大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关

3、数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编，以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复本和电子文件。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：导师签名：签字日期：签字日期：年月日年月日 摘要物流金融作为一种“物流与金融集成式的创新服务”模式，为商业银行带来利益的同时，也不可避免的给其带来了诸多风险，尤其是信用风险。由于物流金融业务的特殊性，传统的信用风险模型对其并不适用。针对物流金融业务的信用风险评价又多采用定性讨论，个别定量分析模型也由于算法单一，使得评价结果不够理想。建立一整套科学进步、基于物流金

4、融融资的信用风险评价模型成为当务之急。针对物流金融业务的信用风险，本文首先采用专家评价法，对国内高校和天津市物流企业的多位专家进行了访谈及问卷调研，从而确定了有关行业环境、融资企业、质押物质量以及第三方物流企业的风险指标，建立了物流金融的信用风险指标体系。然后运用BP神经网络及DS证据理论相结合的方法建立了物流金融风险评价模型，再邀请参与调研的物流企业的数位专家提供本企业已完结物流金融项目的相关资料，进一步整理得到物流金融信用风险指标体系的相关数据。用其中88个样本作为训练组对包含四个神经网络的神经网络组进行训练，最后将剩余的4个样本作为测试组数

5、据输入已训练好的神经网络，所得结果作为下一步证据理论方法中的所需证据进行融合，得到最终结果。通过理论分析与实证研究相结合的方式，证明了DS证据理论与BP网络之间的互补性，并验证了此算法在实际应用的先进性和有效性，实现了对物流金融业务信用风险的有效预测和控制。关键词：物流金融信用风险BP网络证据理论 AbstractLogisticsfinanceisakindofmodelofinnovativeserviceintegrationbetweenlogisticsandfinance,whichbringsbenefitandalsomanyri

6、sks,especiallycreditriskforcommercialbanks.Duetothespecialnatureofthelogisticsfinancialservice,traditionalcreditriskmodelisnotapplicable.Qualitativediscussionswereusuallyusedforthecreditriskassessment,thealgorithmofsomequantitativeanalysismodelsareverysimple,theseallmaketheas

7、sessmentresultsfarfromsatisfactory.Overall,theesTablelishmentofasetofscientificandadvancedcreditriskassessmentmodelbecomesimperative.Themaincontentsareasfollows:First,thispaperemploysthemethodofexpertevaluationbyconductinginterviewsandquestionnairestoexpertsfromuniversitiesan

8、dlogisticsenterprisesinTianjin.Bythisway,theriskindexofrelevantindus