论文题目：化工行业供应链金融信用风险管理研究
摘要：化工行业不仅是我国的基础行业,还是重要支柱行业,其涉及的产品种类多、范围广、生产流程长且复杂。在此情形下,众多中小企业必须依靠核心企业的辐射获取生存空间。由于中小企业资金紧缺以及核心企业延时交付款项,导致了众多中小企业急需通过融资来维持运营。而供应链金融就是银行等金融机构以真实贸易为基础,针对供应链上的企业开展融资的一种新模式。银行等金融机构面对化工行业中小企业的融资需求,往往以其信用状况来判断是否予以融资。因此,有效的信用风险管理成为银行等金融机构顺利开展供应链金融的关键。基于此,本文在梳理化工行业中小企业融资现状、供应链金融业务模式、信用风险管理等相关文献的基础上,分析了化工行业供应链金融信用风险的来源、构建了化工行业供应链金融信用风险评价指标体系,同时借助BP神经网络算法检验信用风险评价指标体系的可行性。最后,提出信用风险控制策略以及保障其顺利实施的措施,为解决中小企业融资难问题开拓了新思路。研究结果如下:（1）信用风险管理对银行等金融机构开展化工行业供应链金融至关重要,化工行业供应链金融信用风险主要来源于化工行业中小企业、核心企业、（第三方）物流企业以及化工行业供应链。（2）依据化工行业供应链金融信用风险的来源主体,构建了包含企业素质、盈利能力、发展能力等指标的信用风险评价指标体系。该体系有助于银行等金融机构对化工行业供应链金融信用风险进行管理。（3）BP神经网络算法具有安全性、稳定性的特征。运用BP神经网络算法对化工行业供应链金融信用风险评价指标体系进行验证,发现BP神经网络算法与信用风险评价指标体系匹配性较强,具备很高的应用价值。（4）提出化工行业供应链金融信用风险控制策略与保障措施。严格审批化工行业中小企业的财务报表等融资相关申报材料、制定化工行业供应链金融项目评审会流程、业务说明以及考察评审人员能力等措施,有利于控制信用风险。
关键词：化工行业供应链金融;信用风险管理;信用风险评价体系;BP神经网络算法
学科专业：物流工程（专业学位）
摘要
abstract
第1章 绪论
1.1 选题背景及问题提出
1.2 研究目的与意义
1.2.1 研究目的
1.2.2 研究意义
1.3 研究内容、方法与技术路线
1.3.1 研究内容
1.3.2 研究方法
1.3.3 技术路线
1.4 研究创新点
第2章 理论基础与文献综述
2.1 理论基础
2.1.1 信息不对称理论
2.1.2 供应链管理理论
2.1.3 BP神经网络理论
2.2 文献综述
2.2.1 化工行业中小企业融资相关研究
2.2.2 供应链金融相关研究
2.2.3 供应链金融信用风险管理相关研究
2.3 研究评述
第3章 化工行业供应链金融信用风险识别
3.1 化工行业供应链金融概况
3.1.1 化工行业供应链金融的定义
3.1.2 化工行业供应链金融发展现状
3.2 化工行业供应链金融信用风险
3.2.1 化工行业供应链金融信用风险的定义
3.2.2 化工行业供应链金融信用风险的管理
3.3 化工行业供应链金融模式分析
3.3.1 化工行业供应链金融应收账款模式分析
3.3.2 化工行业供应链金融预付账款模式分析
3.3.3 化工行业供应链金融存货融资模式分析
3.4 化工行业供应链金融信用风险来源主体分析
3.4.1 化工行业中小企业
3.4.2 化工行业核心企业
3.4.3 (第三方)物流企业
3.4.4 化工行业供应链
3.5 本章小结
第4章 化工行业供应链金融信用风险评价及其有效性验证
4.1 化工行业供应链金融信用风险评价指标体系的构建
4.1.1 信用风险评价指标体系构建原则
4.1.2 信用风险评价指标选取现状
4.1.3 信用风险评价指标的选取及评分细则
4.2 基于BP神经网络的信用风险评价指标体系有效性验证
4.2.1 数据收集与处理
4.2.2 BP神经网络模型设计
4.2.3 网络训练与实例验证
4.3 本章小结
第5章 化工行业供应链金融信用风险控制策略与保障措施
5.1 信用风险控制策略
5.1.1 针对化工行业中小企业的信用风险控制策略
5.1.2 针对化工行业核心企业的信用风险控制策略
5.1.3 针对(第三方)物流企业的信用风险控制策略
5.2 信用风险控制保障措施
5.2.1 制度保障措施
5.2.2 人员保障措施
5.2.3 技术保障措施
5.3 本章小结
第6章 结论与展望
6.1 研究结论
6.2 研究展望
参考文献
致谢
附录 A:仿真过程中部分核心代码
附录 B:化工行业供应链金融访谈提纲