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物流與供應鏈金融下風(fēng)險評價(jià)指標權重的確定論文
摘 要：現階段，物流行業(yè)發(fā)展迅速，很多物流企業(yè)開(kāi)始開(kāi)展物流與供應鏈金融這項業(yè)務(wù)。但是在企業(yè)發(fā)展這項業(yè)務(wù)的時(shí)候，總會(huì )出現這樣那樣的問(wèn)題，有時(shí)甚至會(huì )有很大的風(fēng)險，所以一般企業(yè)在進(jìn)行這項業(yè)務(wù)之前都會(huì )進(jìn)行風(fēng)險評估。
關(guān)鍵詞：物流；供應鏈金融；風(fēng)險
物流公司在開(kāi)展這項業(yè)務(wù)的時(shí)候基本上都會(huì )進(jìn)行金融風(fēng)險評估，以評估的結果來(lái)想辦法降低一系列的風(fēng)險。在進(jìn)行風(fēng)險評估中很重要的一項就是風(fēng)險指標權重，本文主要是根據風(fēng)險權重的賦權方法進(jìn)行改進(jìn)，創(chuàng )造出新型的賦權模型，給企業(yè)當做參考。
一、物流與供應鏈金融的含義
物流與供應鏈金融說(shuō)白了就是金融公司和物流公司達成合作關(guān)系。金融公司給物流公司提供錢(qián)，物流公司給金融公司提供物流的集成服務(wù)。
二、物流與供應鏈金融風(fēng)險評估的方法
一般來(lái)說(shuō)，在對物流與供應鏈金融風(fēng)險評估的過(guò)程中，評估專(zhuān)家首先都會(huì )進(jìn)行現場(chǎng)勘測，并查找相關(guān)資料進(jìn)行數據計算。在進(jìn)行金融方面的評估時(shí)，一般都會(huì )請2-3個(gè)專(zhuān)家一起進(jìn)行評估，采用定量的指標來(lái)進(jìn)行計算。專(zhuān)家通過(guò)一系列的公式計算出數據，根據數據確定了不同的風(fēng)險范圍。風(fēng)險范圍主要分為7級，其中7級是風(fēng)險最小的，1級是風(fēng)險最大的。
三、物流與供應鏈金融風(fēng)險評估指標權重的計算方法
�。ㄒ唬┏Ｒ�(jiàn)的指標權重計算方法
在物流與供應鏈金融風(fēng)險評估指標權重的計算方法中有主觀(guān)分析法和客觀(guān)分析法。最常用的主觀(guān)層面的分析方法有層次分析法和模糊層次分析法（FAHP），最常見(jiàn)的客觀(guān)分析法包括離差最大值法和主成份分析法。但是，客觀(guān)分析法采用的是用數據說(shuō)話(huà)，誤差很大，所以一般都不采用客觀(guān)分析法。那么在主觀(guān)分析法中，FAHP是最常用的，但它有一個(gè)問(wèn)題，就是矩陣不一致導致的分析數據不準確。所以本文對FAHP進(jìn)行了修改，讓其擺脫這個(gè)問(wèn)題。
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FAHP能夠解決權重確定的問(wèn)題，但是它最大的問(wèn)題就是矩陣不一致。所以我們對三角模糊數進(jìn)行改進(jìn)。三角模糊數的模糊區間我們設定為eij=uij-lij。其中可信度隨著(zhù)eij的增大而增大，隨著(zhù)eij的減小而減小。我們具體改造方法如下：
第一，建立一個(gè)評價(jià)指標的體系
第二，讓專(zhuān)家對評價(jià)指標和參考對象進(jìn)行對比，采用三角模糊數創(chuàng )建一個(gè)矩陣：A=（aij）m×n。Aij=（lij，mij，nij）其中mij是一個(gè)閉合區間，并且當
專(zhuān)家判定的時(shí)候是三角綜合模糊數，專(zhuān)業(yè)判斷為Y的綜合為：
在這里是第Y個(gè)專(zhuān)家給的三角模糊數。就是說(shuō)第i個(gè)元素相對于第j個(gè)元素的重要程度可能倍數是3-5時(shí)，可以表示為（345），由此我們可以畫(huà)出一個(gè)矩陣（如圖2所示）。
第三，我們根據矩陣圖畫(huà)出模糊判斷的因子矩陣（如圖3）。
在圖3中，就是標準的離差率，代表的就是可信度，它的值越高，可信度越低，它的值越低，反而可信度越高。
四、結束語(yǔ)
隨著(zhù)物流與供應鏈金融這項服務(wù)在我國的飛速發(fā)展，有很多物流公司開(kāi)始嘗試這一業(yè)務(wù)。但是有時(shí)候往往忽略了其帶來(lái)的風(fēng)險。所以風(fēng)險評估對于它們來(lái)說(shuō)是十分必要的。在風(fēng)險評估中，指標權重的確定也不能靠專(zhuān)家來(lái)主觀(guān)評定，應該采用更加合理、科學(xué)的方法進(jìn)行評定。本文主要是對物流與供應鏈金融風(fēng)險評價(jià)指標權重的確定加以分析，給出了一些合理減少評估誤差的方法，希望能對相關(guān)的企業(yè)有所幫助。
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