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基于无标度网络理论的供应链网络信用风险传染及防控研究

基于无标度网络理论的供应链网络信用风险传染及防控研究

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作者：叶扬洋浙江财经大学

学位级别：硕士

在经济全球化的背景下,企业面临着更加激烈的市场竞争和更加复杂多变的内外部环境,合作伙伴和竞争对手也不再局限于一个区域,而是逐渐向全球扩展,在此过程中,上下游企业构成的供应链体系逐渐取代单一企业成为了竞争主体,并随着不同供应... 详细信息

在经济全球化的背景下,企业面临着更加激烈的市场竞争和更加复杂多变的内外部环境,合作伙伴和竞争对手也不再局限于一个区域,而是逐渐向全球扩展,在此过程中,上下游企业构成的供应链体系逐渐取代单一企业成为了竞争主体,并随着不同供应链条上的企业间因资金、业务、信息等关系相关联,供应链的竞合关系也不再局限于单一的供应链上。同时,随着近年来信用风险的发生日益频繁,供应链的稳定性受到了严峻挑战。并且,不同供应链条因企业间的关联关系形成了供应链网络,使得信用风险的传染范围和影响程度进一步增加。如2016年乐视发生信用风险对其债权人、供应商、代理商等合作企业造成了巨大的冲击,并沿着企业间的关系链条进行传染,最终对整个供应链网络造成了巨大的影响,导致大量企业爆发信用风险甚至倒闭。由此可知,供应链网络节点企业不仅要面对上下游企业的信用风险传染,还需要面对供应链网络中其他相关企业信用风险的连带、交叉传染,信用风险的预防控制也变得更加复杂和困难。因此,从供应链网络视角出发,对信用风险传染进行度量和分析,并据此提出信用风险预防控制策略,具有一定的理论意义和现实价值。本文首先对供应链信用风险传染的机理、影响因素、途径、强度以及无标度网络理论及其网络特征进行了概述。其次,本文对局部供应链网络信用风险传染进行分析,即供应链网络中信用风险只存在单向传染和一次间接传染(即传染过程中只经过一次中间企业),利用j yu简化模型,结合供应链网络自身的无标度特性,理论推导局部供应链网络信用风险传染度量模型,并运用该模型研究局部供应链网络上一家企业发生信用风险时其关联企业发生信用风险的概率,以及不同供应链结构对信用风险传染的影响。再次,将供应链信用风险传染的研究拓展至一般供应链网络,即供应链网络中信用风险存在动态、反馈传染,结合无标度网络理论和医学领域的SEIRS传染病模型,构建一般供应链网络信用风险传染模型,研究在供应链网络信用风险传染过程中节点企业所处状态的变化情况,并分析自信用风险在供应链网络中爆发至整个模型达到稳态的过程中,影响信用风险传染的因素。然后,对所构建的一般供应链网络信用风险传染模型运用Matlab进行仿真模拟,定量分析供应链网络节点企业事前信用风险防控能力、供应链网络的网络平均度和供应链网络规模对供应链网络信用风险传染的影响。最后,通过算例对仿真模拟结果进行检验。局部供应链网络信用风险传染的研究结果表明:企业之间存在间接传染比只存在直接传染时,关联企业受信用风险传染的影响更大,发生信用风险的概率更高,并且关联企业间信用风险的直接传染因素、间接传染因素和供应链网络节点平均度与关联企业发生信用风险的概率正相关。对一般供应链网络信用风险传染模型进行Matlab仿真,发现供应链网络特征会影响信用风险传染:当供应链网络节点平均度(k)>80时,k与供应链信用风险的传染速率和规模正相关;当平均度(k)≤80时,供应链网络对信用风险的预防控制能力最强,能有效控制信用风险的传染。当供应链网络规模N≤13000时,N与供应链信用风险的传染速率和规模负相关;当供应链网络规模N≥13000时,供应链信用风险的传染速率和规模不随N的变化而变化,说明当N=13000时,供应链网络的规模达到最优化,此时其对供应链信用风险的抵御能力达到最强。而且,算例检验的结果与Matlab仿真模拟的结果相一致。此外,节点企业事前采取有效的信用风险防控措施可以有效地减少自身遭受信用风险传染的影响,增强自身对信用风险传染的免疫能力。最后,本文针对供应链网络节点企业和供应链网络体系提出符合实际的供应链信用风险传染预防控制策略。本文的主要贡献在于:(1)将无标度网络理论应用于供应链网络信用风险传染研究,突出刻画了供应链网络的无标度特性,更加符合供应链信用风险传染的特征。(2)将医学领域的SEIRS传染病动力学模型应用于供应链网络信用风险传染研究,较为准确地刻画了供应链信用风险动态、交互、反馈等传染复杂性,并从全局而非局部分析了供应链网络的规模和网络平均度对信用风险传染的影响。

关键词：供应链信用风险风险传染无标度网络理论 j yu简化模型 SEIRS模型

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