文摘

预防和控制风险是金融机构的一个永恒的主题。虽然在某种程度上,供应链金融的出现可以提高中小企业的融资能力(中小企业),降低金融机构的金融风险,随着智能城市的发展和智能金融、中小企业的财务风险更复杂,传染性,休眠,很难准确地识别和衡量。面对这种状况,金融机构需要理解和评估中小企业的财务风险从一个新的视角。因此,本文基于对中小企业财务风险评估的研究在智能城市和智能金融创新构造一个新的供应链金融指数评价体系,基于改进的犹豫模糊语言PROMETHEE法方法和模型的有效性和优势已经验证通过一个例子。在某种程度上,中小企业融资评价模型和改进的PROMETHEE法方法不仅可以帮助金融机构在具体的金融交易减少风险也降低金融机构的生存威胁。此外,是具有积极意义的金融系统的稳定运行。

1。介绍

据统计,中国的中小企业(包括个体工商户)占企业总数的94.15%。他们的最终产品和服务创造的价值相当于中国GDP总量的60% (1]。促进中国国民经济的发展,这个行业已经变得越来越重要。不幸的是,成功的贷款申请的数量对于这些中小型企业(sme)一直在稳步下降。规模小,资金实力薄弱,和缺乏信用伦理可能带来操作风险金融机构(2,3]。

随着中国经济和社会的发展,市场环境越来越好。供应链金融已成为一种有效和创新的金融服务。是一种信贷业务依赖于核心企业在供应链向上游和下游企业提供有效的资本注入,确保产业链企业的正常运行4]。这种新的发展模式带来了巨大的经济和社会的方方面面的机会,尤其是对中小企业的融资5]。许多金融机构已经开始开发和设计新的供应链融资服务和产品来解决中小企业面临的融资问题[6]。然而,要解决中小企业的资金问题传统供应链所面临的困难和挑战。主要原因是传统的供应链金融仍然依赖于交易主体的信用调查和稳定的业务关系。在智能城市和智能金融、供应链金融迫切需要从传统的人际信任转移到数字信任(7]。

智能城市是当今经济和社会发展的总趋势。这是一个新想法,一种新的模式使用新一代的信息技术,促进智能城市规划、建设、管理和服务8]。在智能城市的背景下,智能技术席卷所有传统产业,包括融资。近年来,依靠互联网技术和平台,智能金融服务使用云计算,人工智能,大数据,区块链,和其他fintech意味着迅速发展;(智能金融的时代已经到来9]。技术创新可以帮助扩大金融服务渠道,提高运营效率,但它不能取代金融的基本功能,也不改变隐藏,会传染的,突如其来的金融风险的性质。换句话说,预防和控制风险是金融机构的一个永恒的主题,特别是中小企业防范财务风险。

随着金融业的发展,而不是金融风险评估关注一个问题,整个供应链的信用状况现在使用(10]。当涉及到贷款评估,金融机构不再简单地使用行业,企业规模和保证方法与应用相关的中小企业风险评估的唯一基地。现在,他们需要一个更全面的方法和考虑申请人的整个供应链作为一个整体而不是[11]。这种变化鼓励金融nstitutions向中小企业提供贷款的基础上,充分掌握了物流、信息流和资金流的供应链和中小企业融资12]。同时,金融机构可以更好地了解中小企业的实际操作条件和显著降低他们的风险。

此外,该模型远非完美。智能城市和智能金融下,一方面,使用技术和供应链融资模式提高融资效率同时打破了时间和空间的限制的风险传导,金融风险的公司更加复杂,传染病,传播速度之快和隐蔽,金融风险更难准确地识别和衡量。另一方面,随着fintech的发展,金融服务已经变得更加虚拟业务界限越来越模糊,风险管理和控制所面临的挑战越来越严重。最后,大量的参与者与灵活的供应链金融融资模式和复杂的合同设计(13问题),如何系统地识别和评估特定的供应链金融的风险,以及如何有效地控制它们日益成为一个迫切需要解决的课题。

当前的文学评论表明,国内外学者主要集中在任何原因14[],对策15,16),和评价指标体系17],与中小企业供应链金融风险管理。例如,梁等人提出了一个基于供应链金融的中小企业融资评价模型理论的三重底线(经济、环境和社会)从可持续发展的角度来看18]。罗森和桑德斯分析了供应链融资的风险与信息共享。讨论的优点和缺点后,供应链融资,提供一些相应的解决方案(19]。与此同时,Demica指出,供应链往往是由国际银行融资。这是因为他们有能力承担更大的风险比其他传统的信贷业务。为银行提供机会加强潜在大客户关系,银行可以使一个更高的保证金收取更高的费用(20.]。通过分析核心企业的信用风险在供应链金融、备忘录等人核心企业的信用风险度量和评价的模糊层次分析法。在这种方式,谅解备忘录等人建立了供应链金融的信用风险评价体系(21]。根据业务特点,供应链金融信用风险评价指标体系提出了夏et al .,它由三个subevaluation系统:信用风险评估融资主体、融资信用风险评估债务,macroenvironmental风险评估。这些指数可以用来作为参考金融机构开展信用风险评估22]。

通过应用模糊层次分析法对四个方面,供应链风险评估指标权重系统已经建立了赵和李23]。通过使用多层次灰色综合评价方法评价风险不同的财务评价系统,构建了中小企业的风险评价指标严(24]。熊等人提出的信用风险评价体系主体评级和债务评级。通过结合主成分分析方法和逻辑回归方法,建立了信用风险评价模型。他们还提出,应加强客户基础数据库的建设。这样的举动会让新的信用风险评价体系更精确的和健壮的25]。

总的来说,上述文献回顾表明,仍然缺乏一个全面和实用的方法对供应链金融风险进行评估。传统的供应链金融主要分析操作条件下,企业融资模式,发展前景从单一经济因素26]。随着全球化和全球变暖,世界各地的组织发现他们越来越需要平衡其经济性能和环境性能(27]。此外,企业是否能履行相应的社会责任,通过有关部门的环保审计已成为企业生存的重要因素和操作(28,29日]。然而,他们没有采取整体考虑中小企业的发展(如工业风险和新的信息技术应用程序)。供应链金融是金融服务对整个供应链系统,也是不可或缺的评估中小企业的整体行业风险(30.]。此外,行业风险也受到技术进化的影响31日]。

当前的评价模型对供应链金融风险是基于多层次灰色综合评价法和主成分分析方法。前的问题是依赖专家评分和过于主观。尽管后者更科学和可以提高客观性在评价过程中,由于其大样本需求,其预测精度不是很高(32]。

经过多年的研究,多属性决策方法在政治和经济领域取得了杰出的成果(33,34]。在multidecision环境中,决策者现在可以使用一个单一的语言术语来表达他们的喜好和想法。他们还可以基于不同影响因素的表达自己的观点或不确定的问题。

其中,PROMETHEE法麸等人1986年提出的方法是一个多属性决策方法(35]。这是一个方法,是基于两个比较方案的优先关系;不同方案之间的优先关系取决于偏好函数,每个属性由决策者给出的重量。与ELECTRE相比,PROMETHEE法方法有很好的性能,可以直接通过使用索引来解释。这种方法大大提高了信息的准确性。作为其提出犹豫模糊语言排名是基于多属性决策,它有很好的线性偏好优于其他方法。

智能城市和智能金融下,本文建立了一个有效的中小企业供应链融资的风险评估机制。评价指标将从传统的单一财务评价的经济、社会、环境和工业风险。通过应用改进的犹豫模糊PROMETHEE法方法,它首先构造一个多目标决策模型来制定相关的风险对中小企业供应链融资。不确定信息的不确定性和决策者的看法然后转换成模糊的概念;然后量化定性问题。

2。评价指标体系构建供应链融资

随着智能金融的不断发展,不仅改变了传统的金融渠道也是金融风险控制系统。财务评价系统是一个综合评价模型,该模型包括考虑到以下因素:企业的经济增长,社会责任,环境治理和行业风险因素。这样全面的系统将为金融机构提供更多的风险评估选择,帮助他们进一步降低财务风险。

2012年,你好,瑟西试图找出一些关键指标从445年现有可持续供应链管理的文章。这个练习,他们发现2555独特的总量指标,然而,大多数人只使用一次(36]。这表明缺乏共识如何衡量这些领域的性能。然而,本文选择一些常用的具体指标从经济,社会和环境风险的分析和总结Ahi指标和瑟西作为其融资的基地评估指标。

2.1。“经济风险”评估指标

经济性能研究确定资产管理指标、发展能力指标、债务指标和财务指标为“经济风险。“基于公司业绩的价值评估标准,本文从五个方面构造一个经济风险指标体系,资产投资,金融质量、资产质量、资本结构和操作水平,并解释不同的评价指标。

2.2。“社会风险”评估指标

“风险社会”措施的能力,企业履行社会责任的有效性。企业社会责任是由两部分组成:一般责任和狭窄的责任。其中,一般指的是企业责任和经济责任37]。根据全球报告倡议,狭窄的社会责任包括五个方面的就业薪酬、劳动安全、培训、教育、职业安全,和社会捐赠,进一步具体指标,如就业状况和劳动合同签订率。

2.3。“环境风险”评估指标

基于可持续发展理论,本文使用指标建议在全球可持续发展报告指南38]分析中小企业供应链融资的实际情况。这些环境风险分为四个具体指标:废物排放、能源消耗、资源利用和环境保护。

2.4。“行业风险”评估指标

本文将解释现有的信用风险指标的基础上,企业,行业壁垒和新的信息技术应用等。最后,行业风险指标体系建立和六个具体指标选择。

摘要在分析经济风险、社会风险、环境风险和行业风险评估指标,表1准备如下:

3所示。评估使用犹豫模糊语言PROMETHEE法方法

3.1。初步知识

多属性决策时,由于客观事物的不确定性和复杂性和人类思维的模糊性,数值刻度不能有效地反映决策者的偏好和准确。因此,为了合理表达决策者的主观判断,学者提出的方法表达与语言变量和量化的定性问题通过设置一个统一的语言术语集和相应的语言转换方法。我们讨论如下初步知识。

定义1(见[39,40])。集 的语言术语集, ;的数学形式犹豫模糊语言设置一个是 在函数 元素的可能的会员吗 映射到集合 和是一个连续的可能值的列表在语言术语集s , 的下标是语言术语集。为了简单起见,被称为犹豫模糊语言数量,是所有犹豫模糊集的语言数字语言术语集吗年代。

定义2(见[39,40])。集年代作为语言术语集和集text-free语法。然后text-free语法的元素 可以定义如下:={主题、化合物、一元、二元结合};={"多”、“不足”,“最多”“至少”之间,“”,“” ,,” ,,…”"}; ;P= {我是指一个主题或化合物,而主题是“ ,”“ ,“…” ,”。复合句指的是单向关系+ +连词+主题主题或二进制关系;单向关系的意思是“不足”或“多”,二元关系意味着“之间”,连词“和”。

定义3(见[39,40])。集作为语言表达的转换生成的text-free语法犹豫模糊语言的函数集;年代语法的语言术语集。是一家集生成的表达式语法吗 。生成的语言表达语法生成规则可以被转换成一组犹豫模糊语言的转换公式 例如, 为了了解不同犹豫模糊语言的特点更清楚,我们也应该计算两个犹豫模糊语言学术语。廖et al。39)语言术语的方法用于验证和假设 犹豫模糊语言的数量和方式表示犹豫模糊语言学术语的数量 ;然后和 ,分别代表最大的语言和最小的语言 。与此同时 优化参数;然后 代表人数至少有几个元素。集= 0.5。

定义4(见[41])。积极的理想的解决方案和消极的理想解决方案犹豫模糊语言 和 : 定义1显示元素之间的关系量化评估结果后,和定义2介绍了如何提取关键元素和获得量化指标。定义3将text-free语法转换为一组相应的犹豫模糊语言。定义4确定正理想解和负理想解。

3.2。犹豫模糊语言PROMETHEE法多属性决策方法基于改进偏好函数

有一些决策问题无法定量测量,但在现实生活中只能定性评估。对于这些决策问题,根据实际决策过程的需要,犹豫模糊语言允许决策者定性描述客观事物当信息不完整或有多个不同的语言之间产生的不确定性信息。本文结合犹豫模糊语言PROMETHEE法方法基于改进的线性标准的偏好函数,构造一个新的供应链金融风险测量模型。

这个测量模型包括两个主要步骤:建设犹豫模糊语言集和PROMETHEE法的计算方法。施工步骤的犹豫模糊语言集,首先,每个专家将定性评价每个中小企业评价指标体系的基础上。然后,通过text-free语法转换和过渡转换函数,我们可以将定性评价中小企业的犹豫模糊语言设置用于PROMETHEE法的计算方法。最后,通过PROMETHEE法的计算方法和每个中小企业的净现金流入的比较,我们可以选择科学合理的投资决策。的逻辑度量模型如图1。

3.2.1之上。改进的偏好函数

本文中采用的方法是基于改进的线性标准PROMETHEE法方法。以下主要介绍了原始线性标准,改进的步骤,以及改善犹豫模糊语言的应用程序方法PROMETHEE法方法。

有六种形式的偏好函数PROMETHEE法方法(35),给出了线性标准如下:

无论选择哪种偏好函数,它应该计算。

,描述任何两种选择的偏好差异。然而,在犹豫模糊语言环境中,这两个属性是在犹豫模糊语言描述。这不能直接操作,因此不能直接用于上述偏好PROMETHEE法来计算色散的函数 这两个方案在相同的属性。因此,偏好函数PROMETHEE法的方法不能有效地使用,和上面的偏好函数的PROMETHEE法方法需要进一步改进如下:步骤1:设置 表明该方案的满意度在属性 。为每个犹豫模糊语言集,定义 犹豫的总和语言集。在属性 ,分散的计划和是 步骤2:确定积极的和消极的理想解决方案和根据标准 ,并计算色散 步骤3:使用标准线性偏好函数的偏好函数,严格偏好阈值被认为是 。决策者选择参数的值θ根据实际需要的决策过程及其主观偏好。金额之间的差异为0时,表明该方案和无法区分;当金额之间的差异大于 ,这表明,计划是严格优于方案 。因此,线性标准偏好函数可以修改显示如下:

考虑到所选指标可能包含成本属性,上面的偏好函数只反映了收入属性的优势程度,所以偏好函数调整公式(7)。

3.2.2。犹豫模糊语言PROMETHEE法方法

犹豫模糊语言PROMETHEE法法的评价步骤的基础上,给出改进的线性标准偏好函数如下:步骤1:定义一个多属性决策问题:确定组成的程序的集合n计划 和属性组成的集合米属性 ;每个属性的权重集 ,在0≤ω≤1和 。步骤2:上述决策问题,语言表达式是用来给定性评价每个方案的性能在每个属性 。根据text-free语法给出的定义2生成的语言表达 。步骤3:根据转换函数给出的定义3,语言表达转换成犹豫模糊语言吗 。为方便操作,添加一个新的语言术语,犹豫模糊语言数量相同数量的语言条件。步骤4:确定偏好函数。在利益和成本类型属性类型 ,计划的程度比计划是代表的偏好函数。修改后的标准线性偏好函数公式所示(3)。第五步:确定优先指数 。优先级指数表明,在很大程度上,计划比计划 。越接近1越好计划的程度 。 第六步:根据优先级指数,计算流入和流出每一个方案: 在哪里 表示程度优于其他方案,值越大,越好吗是;显示其他方案比计划的可能性 ,值越小,越高的优越性 ,相对于其他方案。第七步:计算的净流动的解决方案 :

更大的表明该方案更好。如果 ,计划比计划 。同样,该计划的全部订购。

4所示。案例研究

假设一个金融机构打算五个不同的中小企业进行投资。评估以下5个中小企业则被认为是在四个经济、社会、环境和工业标准。接下来,金融机构设置每个水平及其包含的权重指标根据市场环境的特点和偏好对每个指标。相应的权重的经济、社会、环境、和工业水平如下:

下面是计算性能的五家公司在四个方面,分别。

4.1。经济标准

在这个场景中,有五个标准:资产投资 ,财务质量 ,资产质量 ,资本结构 ,和操作水平 。这五种属性的权重调整根据经济标准的特点: 步骤1:语言术语集年代上述五个属性可以表示为 。步骤2:为了获得更合理有效的评价结果,投资者建立一个决策小组,包括专家评估中小企业的经济指标。决策数据来自专家的主观评价不同企业的经济指标。在评估过程中,每一个独立专家给出的评估公司的经济指标。不同的专家有不同的看法相同的公司的经济指标。举个例子,一个专家可能认为金融的质量“非常高”,另一个可能会被认为是“高。“如果他们无法说服对方,评价信息的决策者在决策小组可以表示为 。如果所有决策者同意公司的资产投资表现是“媒介”,可以表示为给出的评价信息吗 。决策小组讨论后,定性评价信息化语言表达式给出了评价五下五家候选公司的性能属性。步骤3:根据转换函数 ,专家的语言表达转换成犹豫模糊语言的号码,犹豫模糊语言评价矩阵构造。步骤4:在这五个属性中,资本结构成本属性,其他四个属性返回的属性,决定了正犹豫模糊语言的理想的解决方案。 和 计算 。企业的程度 比另一个企业 由改进的线性标准的偏好函数,计算和计算结果如下表吗2(设置 )。第五步:根据公式(8),计算优先级指数。结果如表所示3。第六步:计算出流入和流出每个方案根据公式(9)和公式(10),最后计算出净流计划的根据公式(11)。结果表中可以看到4。

4.2。社会的标准

根据社会规范的特点,5个属性的权重就业的贡献 ,劳动保障 ,培训和教育 ,职业安全 ,和社会的贡献调整;重量是 步骤1:步骤1节一样4所示。1。步骤2:步骤2节一样4所示。1。步骤3:根据转换函数 ,专家的语言表达转换成犹豫模糊语言的号码,犹豫模糊语言评价矩阵构造。 步骤4:在这五个属性中,职业安全成本属性,其他四个属性返回的属性,决定了积极和消极犹豫模糊语言的理想解决方案。 和 。我们可以计算标准改进的线性偏好函数。结果如表所示5(设置 )。第五步:根据公式(8),计算优先级指数。结果如表所示6。第六步:计算出流入和流出每个方案根据公式(5)和公式(6),最后计算出净流计划的根据公式(11)。结果如表所示7。

4.3。环境标准

这四个属性的权重废物排放 ,能源消耗 ,资源利用率 ,和环境保护根据环境标准的特点调整;权重集 步骤1:步骤1节一样4所示。1。步骤2:步骤2节一样4所示。1。步骤3:犹豫模糊语言评价矩阵构造: 步骤4:在这五个属性,垃圾排放和能源消耗是成本属性。积极的和消极的理想解决方案模糊语言是犹豫 和 。然后改进线性标准偏好函数可以计算。结果如表所示8(设置 )。第五步:根据公式(8),计算优先级指数。结果如表所示9。第六步:计算出流入和流出每个方案根据公式(5)和公式(6),最后计算出净流计划的根据公式(11)。结果如表所示10。

4.4。行业标准

五个属性的权重行业周期 ,行业壁垒 ,企业的关系 ,行业信息化水平 ,和行业技术发展根据行业标准的特点调整;权重集 步骤1:步骤1 4.1节中一样。步骤2:在4.1节步骤2一样。步骤3:犹豫模糊语言评价矩阵构造。 步骤4:在这五个属性,企业关系和行业信息化水平是成本属性。积极的和消极的理想解决方案模糊语言是犹豫 和 。结果如表所示11(设置 )。第五步:根据公式(8),计算优先级指数。结果如表所示12。第六步:计算出流入和流出每个方案根据公式(5)和公式(6),最后计算出净流计划的根据公式(11)。结果如表所示13。

4.5。结果处理

根据每个公司的表现在四个方面和权重偏好,通过公式 计算每个公司的分数和排名。结果如表所示14。

根据犹豫模糊PROMETHEE法方法的结果分析,如上表所示,从企业的净流出的角度来看,五个企业的排名 。因此,企业3性能最好的风险控制,是最合适的目标。

目前,很少有相关研究的科学问题。在工程实践方面,它仍然主要依赖于决策者的主观经验判断,这可能会影响研究结果的客观性。这样的评估标准不一致导致决策错误。此外,一些指标数据不容易获得科学研究的过程中,这使得研究难以开展。

4.6。敏感性分析

敏感性分析的目的是检测是否有不同的评价结果,当选择不同的决策者或不同的评估标准需要融资的中小企业。为了判断评估的程度的影响因素对决策结果,八个不同的评估标准与具体细节选择(见表15)。

图2是一个图形表示评价结果在不同的评估标准。其中,条件1、2、3和4只考虑单一的经济、社会、环境和工业因素。从分析中小企业的排名变化,我们可以推断出使用传统单一的经济指标来评估中小企业融资决策可能带来相当大的风险。条件5、6、7是采取了经济和社会指标的评估,社会和环境指标,与环境和行业指标到他们的账户;他们的各种各样的选择取决于评价的重点指标。同时条件8考虑经济、社会、环境和行业指标。可以看出,随着选择的指标数量的增加,不同企业之间的成绩差距减少,和企业的排名也变化。

根据敏感性分析,选择标准的类型和数量的标准评估过程对评价结果很敏感。这意味着当风险评价体系应用到相应的企业,金融机构应该仔细选择评估标准和数量的评估过程。供应链融资的全面、科学的评价可以进一步减少供应链融资决策的风险。

5。结论

随着金融行业的进步和信息技术的快速发展,智能城市和智能的概念吸引了更多的注意力从金融机构融资比以往任何时候都要多。这种变化导致了区分金融机构的财务评价体系。单一的集中评估消失,取而代之的是更全面的方法。目前,大部分的供应链金融风险的评价只考虑经济单方面的影响因素对供应链金融风险。而其他因素,如行业的财富和它的操作环境作为一个整体被忽视,这样的疏忽与大量的不必要的风险暴露的金融机构。

为了改善这种情况,本文构造了一个更完整的供应链金融视角的中小企业经济评价体系,社会,环境,和行业。考虑到这些因素,新模型将提供更科学和更少的主观基础使金融机构能够达到更好的投资决策。这也有利于中小企业从长远来看。更清晰和可量化的评估系统,他们可能采取实际步骤来调整他们的企业和满足新的环境标准所规定的金融机构。这样,这些企业可以得到他们急需的贷款,以避免信贷紧缩。与此同时,社会和经济增长可以在可持续的基础上实现。从宏观的角度来看,这样的综合评价方法也有助于政府机构更有效地管理和分配适当的减免中小企业在未来。

通过上面的案例分析中,可以看到以下:(1)在智能金融的背景下,考虑经济条件下,社会福利,行业特征,以及其他指标与供应链财务风险的测量,本文建立了一个相对全面的指标体系评价供应链财务风险,它提供了一个可靠的参考目标完成多目标测量。(2)提出了改进的PROMETHEE法方法不仅解决了计算犹豫模糊语言色散的问题,但是同时也提出了一种更科学的方法来确定严格偏好阈值。的值是根据每个方案的犹豫语言模糊数的特征在不同的属性,这就避免了主观经验的影响。此外,改进的PROMETHEE法方法不受失踪的索引数据。这个新模型可以处理不确定和模糊多属性决策问题成功的环境。即使通过扩大金融机构的评价内容对中小企业的信贷金融风险本文丰富了供应链金融风险评估理论,仍有许多限制:(1)应用评价方法时,各评价指标的权重选择仍含有一定程度的主观性。进一步研究如何消除主观性的问题(特别是在共识偏见)是必要的。(2)在后台的智能金融、金融风险是非常复杂的。不同的地区金融机构可能有不同的金融偏好评估对象。这意味着偏差从一个金融机构的性能指标下是不可避免的。进一步研究如何扩展系统处理的区域特异性也是必需的。

数据可用性

数据用于支持本研究的发现是由一群决策,包括专家评估中小企业的风险指标。这些风险指标的不同企业来自专家的主观评价。数据可以从云龙肖((电子邮件保护))研究人员满足访问机密数据的标准。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

作者的贡献

这项研究是由Keyu王设计的。云龙肖收集的数据。分析的结果是Yangjingjing张。综述了相关研究的政策Yangjingjing张和云龙肖。本文由严画集》编辑,顾莱克斯。

确认

这项研究是由四川大学(skyb201709)的基础。