我國(guó)外貿(mào)企業(yè)客戶(hù)信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究.pdf

1、目前我國(guó)經(jīng)濟(jì)的外貿(mào)依存度已超過(guò)60％,并正在提升這一比率,預(yù)警并控制外貿(mào)風(fēng)險(xiǎn)正成為企業(yè)從事對(duì)外貿(mào)易十分重要的問(wèn)題,而外貿(mào)信用風(fēng)險(xiǎn)又是外貿(mào)發(fā)展所面臨的主要風(fēng)險(xiǎn)。本文旨在建立具有良好學(xué)習(xí)能力和反應(yīng)能力的外貿(mào)信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型,為企業(yè)防范和控制外貿(mào)信用風(fēng)險(xiǎn)提供一套具有可操作性的理論工具和技術(shù)方法。
　　首先通過(guò)引言展示了本文研究的背景和意義。
　　第二部分簡(jiǎn)要介紹本文立論的理論基礎(chǔ),即外貿(mào)企業(yè)信用和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警理論的基本內(nèi)容以及發(fā)展趨勢(shì)

2、,重點(diǎn)是闡明預(yù)警原理。
　　第三部分包括了文章的第3到6章,也是本論文的核心研究部分。第3章是完成對(duì)外貿(mào)企業(yè)客戶(hù)信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)分析,其中分為對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的分析、對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的分析以及對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的分析,這三個(gè)步驟分別對(duì)應(yīng)產(chǎn)生了第4章中的外貿(mào)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系的設(shè)計(jì),第5章中基于BP網(wǎng)絡(luò)的外貿(mào)企業(yè)客戶(hù)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的設(shè)計(jì),及第6章的外貿(mào)企業(yè)客戶(hù)信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警控制處理,給出風(fēng)險(xiǎn)控制方案。第4到6章為預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計(jì)部分。最

3、后部分是對(duì)全文的總結(jié)。
　　本文是以建立一個(gè)有效的外貿(mào)企業(yè)客戶(hù)信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)為最終目標(biāo),試圖根據(jù)現(xiàn)有的企業(yè)信用評(píng)估指標(biāo)體系建立起一套更切合外貿(mào)企業(yè)的信用指標(biāo)體系,并引入主成分分析法,對(duì)預(yù)警指標(biāo)進(jìn)行了降維處理,在保持預(yù)警信息不丟失的情況下,簡(jiǎn)化了預(yù)警工作量。在預(yù)警方法上通過(guò)對(duì)傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)預(yù)警模型和人工智能預(yù)警模型的對(duì)比,結(jié)合現(xiàn)狀,引入BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),建立了基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的外貿(mào)企業(yè)客戶(hù)信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。并以一具體案例為研