基于电商平台的农业供应链金融风险控制模式与测度研究——以大北农集团为例
这是一篇关于供应链金融,风险控制,农业金融,数字化供应链的论文, 主要内容为在农业现代化与供应链金融数字化迅速发展的大背景下,运用现代科技赋能的供应链金融来破解农业产业融资难的困境,不失为一个好的选择。在现代科技手段与供应链金融结合的各种模式中,这种基于电商平台的农业供应链金融模式(简称为“电商农业供应链金融”)发展十分迅速。依据电商平台主体的不同,该模式可分为电商企业主导的电商供应链金融与农业龙头企业主导的电商供应链金融。本文的研究对象为农业龙头企业主导的电商农业供应链金融模式,选择的案例为农业科技龙头企业------大北农集团。与传统金融机构相比,这类龙头企业对供应链上下游客户的生产经营内部信息掌握得更及时、更全面、更真实;在供应链金融风险控制中,拥有这些内部信息则是金融平台对信用风险评估更加准确、便捷、高效的先天优势。大北农集团深耕农业领域多年,其数据库量级高,大数据分析技术领先,因此大北农供应链金融风控依托的数据维度具备多维、完善、客观、真实、准确等优势特征,这也使得其供应链金融的信贷违约风险极大降低。本文的研究以大北农电商平台的农业供应链金融风险控制模式为核心,对大北农集团基于电商平台衍生的农业供应链金融模式进行全面分析。研究发现,大北农集团形成了“数据+电商+金融”的农业生态平台,本文认为这种模式有利于形成对供应链金融的协同促进效应。本文对大北农电商农业供应链金融的风险控制模式进行了深入分析,进而发现大北农主导的电商供应链金融风控模式具有全程实时监控、生产经营交易数据来源多维度的特点,同时依托定制农业保险与农业助养模式等风险管理手段辅助信贷风控,科学、合理、全面地为供应链金融风控保驾护航。但是,分析过程中也发现大北农风险控制中的信用风险评估环节存在不足之处,主要体现在信用评估数据体系不完善这一方面;相较于另一龙头企业新希望的供应链金融信用评估体系,大北农信用评估数据维度缺少诸如工商信息数据、纳税信用数据、诉讼记录数据等社会外部信用数据,导致大北农集团供应链金融的违约情况不断出现。因而,在此基础上,本文试图建立一个信用风险评估指标体系更为全面的风险测度模型,帮助大北农集团更好地预测供应链金融的违约概率,运用了主成分分析与Logistic二元回归分析等方法,以大北农供应链金融的供应商数据为样本,对其进行实证分析,建立违约预测模型。最终,在补充外部信用数据与财务相关数据指标的情况下,预测违约的准确率接近80%,相较于之前接近30%的违约率而言,补充完善后的违约预测模型准确率有所提高,因此认为外部信用数据对供应链金融的信用评估还是很有必要的。最后,根据案例分析与实证结果,本文总结了大北农集团农业供应链金融风控模式带来的启示,如完善风控大数据系统的必要性、进行信贷全流程风险监管、增加辅助风险管理手段等,并且对我国供应链金融风控的发展提出了相关建议。
数字化供应链对企业供应链成本管理研究——以海尔智家为例
这是一篇关于数字化转型,供应链,数字化供应链,供应链成本管理的论文, 主要内容为“十四五”规划对我国制造业企业提出了新的要求,抢抓数字经济和数字技术的先机,加速实现从企业到行业的数字化转型。供应链管理是制造业最关键的环节之一,贯穿产品的整个制造生命周期,有学者提出,制造业企业数字化转型成功的关键就在于供应链的数字化转型。然而,传统的供应链面临着中断、部门之间出现孤岛的风险,传统供应链成本管理也面临着方法落后、范围狭隘、效果较差等问题。因此,随着企业战略的转变,有必要对企业实施数字化供应链,以此采取有效的成本控制措施从而降低企业内外部整个供应链的成本,实现企业节本增效的发展目标。本文通过深入研究实施数字化供应链后,采取什么措施能够优化供应链成本,为供应链成本管理找到一个新的切入点,为企业节本增效提供一个新思路。本文采用文献研究法、案例分析法和对比分析法,选取海尔智家为研究对象,结合供应链成本管理理论、价值链理论、组织间成本管理理论及交易成本理论,探究海尔智家实施数字化供应链后,在供应链条上采取的各项措施如何对供应链成本进行优化及其优化效果,同时总结出数字化供应链对供应链成本控制的影响路径,为其他企业提供一定的借鉴依据。研究结果表明,海尔智家通过数字化供应链采取一系列措施对企业供应链成本控制进行了优化,具有节本增效的效果。进一步分析表明,在内部供应链中,案例企业以客户为中心,借助CRM与ERP双平台实现客户与供应商零距离沟通从而降低信息成本;C2M模式以销定产,优化采购成本。“三店合一”+电商平台扩宽销量,降低营销成本;数字服务兵减少人力成本;“U+智慧生活”售后服务,降低出库产品返厂的概率,降低售后服务成本。通过“仓配一体”服务提高了配送的效率,减少产品在库时间,优化库存成本的同时减少了物流成本。智慧无人仓群提升物流效率;ICT技术匹配消费者,优化配送路径,减少物流运输成本。在外部供应链中,通过成立海达源模块商线上平台,整合信息流、物流,采购价格降低;打造端到端的数字化供应链,优化了信息不对称的成本。推出众创汇平台,客户参与设计制作,体验感上升,吸引新客户,进而降低获客成本;订单全程可视化,降低了组织间交易成本。数字化供应链实施后采取的一系列措施分别从内外部供应链优化成本控制,降低了企业成本,提升企业市场竞争力,一定程度上优化了数字化供应链成本控制方法,为供应链成本控制提供新角度。
基于电商平台的农业供应链金融风险控制模式与测度研究——以大北农集团为例
这是一篇关于供应链金融,风险控制,农业金融,数字化供应链的论文, 主要内容为在农业现代化与供应链金融数字化迅速发展的大背景下,运用现代科技赋能的供应链金融来破解农业产业融资难的困境,不失为一个好的选择。在现代科技手段与供应链金融结合的各种模式中,这种基于电商平台的农业供应链金融模式(简称为“电商农业供应链金融”)发展十分迅速。依据电商平台主体的不同,该模式可分为电商企业主导的电商供应链金融与农业龙头企业主导的电商供应链金融。本文的研究对象为农业龙头企业主导的电商农业供应链金融模式,选择的案例为农业科技龙头企业------大北农集团。与传统金融机构相比,这类龙头企业对供应链上下游客户的生产经营内部信息掌握得更及时、更全面、更真实;在供应链金融风险控制中,拥有这些内部信息则是金融平台对信用风险评估更加准确、便捷、高效的先天优势。大北农集团深耕农业领域多年,其数据库量级高,大数据分析技术领先,因此大北农供应链金融风控依托的数据维度具备多维、完善、客观、真实、准确等优势特征,这也使得其供应链金融的信贷违约风险极大降低。本文的研究以大北农电商平台的农业供应链金融风险控制模式为核心,对大北农集团基于电商平台衍生的农业供应链金融模式进行全面分析。研究发现,大北农集团形成了“数据+电商+金融”的农业生态平台,本文认为这种模式有利于形成对供应链金融的协同促进效应。本文对大北农电商农业供应链金融的风险控制模式进行了深入分析,进而发现大北农主导的电商供应链金融风控模式具有全程实时监控、生产经营交易数据来源多维度的特点,同时依托定制农业保险与农业助养模式等风险管理手段辅助信贷风控,科学、合理、全面地为供应链金融风控保驾护航。但是,分析过程中也发现大北农风险控制中的信用风险评估环节存在不足之处,主要体现在信用评估数据体系不完善这一方面;相较于另一龙头企业新希望的供应链金融信用评估体系,大北农信用评估数据维度缺少诸如工商信息数据、纳税信用数据、诉讼记录数据等社会外部信用数据,导致大北农集团供应链金融的违约情况不断出现。因而,在此基础上,本文试图建立一个信用风险评估指标体系更为全面的风险测度模型,帮助大北农集团更好地预测供应链金融的违约概率,运用了主成分分析与Logistic二元回归分析等方法,以大北农供应链金融的供应商数据为样本,对其进行实证分析,建立违约预测模型。最终,在补充外部信用数据与财务相关数据指标的情况下,预测违约的准确率接近80%,相较于之前接近30%的违约率而言,补充完善后的违约预测模型准确率有所提高,因此认为外部信用数据对供应链金融的信用评估还是很有必要的。最后,根据案例分析与实证结果,本文总结了大北农集团农业供应链金融风控模式带来的启示,如完善风控大数据系统的必要性、进行信贷全流程风险监管、增加辅助风险管理手段等,并且对我国供应链金融风控的发展提出了相关建议。
基于电商平台的农业供应链金融风险控制模式与测度研究——以大北农集团为例
这是一篇关于供应链金融,风险控制,农业金融,数字化供应链的论文, 主要内容为在农业现代化与供应链金融数字化迅速发展的大背景下,运用现代科技赋能的供应链金融来破解农业产业融资难的困境,不失为一个好的选择。在现代科技手段与供应链金融结合的各种模式中,这种基于电商平台的农业供应链金融模式(简称为“电商农业供应链金融”)发展十分迅速。依据电商平台主体的不同,该模式可分为电商企业主导的电商供应链金融与农业龙头企业主导的电商供应链金融。本文的研究对象为农业龙头企业主导的电商农业供应链金融模式,选择的案例为农业科技龙头企业------大北农集团。与传统金融机构相比,这类龙头企业对供应链上下游客户的生产经营内部信息掌握得更及时、更全面、更真实;在供应链金融风险控制中,拥有这些内部信息则是金融平台对信用风险评估更加准确、便捷、高效的先天优势。大北农集团深耕农业领域多年,其数据库量级高,大数据分析技术领先,因此大北农供应链金融风控依托的数据维度具备多维、完善、客观、真实、准确等优势特征,这也使得其供应链金融的信贷违约风险极大降低。本文的研究以大北农电商平台的农业供应链金融风险控制模式为核心,对大北农集团基于电商平台衍生的农业供应链金融模式进行全面分析。研究发现,大北农集团形成了“数据+电商+金融”的农业生态平台,本文认为这种模式有利于形成对供应链金融的协同促进效应。本文对大北农电商农业供应链金融的风险控制模式进行了深入分析,进而发现大北农主导的电商供应链金融风控模式具有全程实时监控、生产经营交易数据来源多维度的特点,同时依托定制农业保险与农业助养模式等风险管理手段辅助信贷风控,科学、合理、全面地为供应链金融风控保驾护航。但是,分析过程中也发现大北农风险控制中的信用风险评估环节存在不足之处,主要体现在信用评估数据体系不完善这一方面;相较于另一龙头企业新希望的供应链金融信用评估体系,大北农信用评估数据维度缺少诸如工商信息数据、纳税信用数据、诉讼记录数据等社会外部信用数据,导致大北农集团供应链金融的违约情况不断出现。因而,在此基础上,本文试图建立一个信用风险评估指标体系更为全面的风险测度模型,帮助大北农集团更好地预测供应链金融的违约概率,运用了主成分分析与Logistic二元回归分析等方法,以大北农供应链金融的供应商数据为样本,对其进行实证分析,建立违约预测模型。最终,在补充外部信用数据与财务相关数据指标的情况下,预测违约的准确率接近80%,相较于之前接近30%的违约率而言,补充完善后的违约预测模型准确率有所提高,因此认为外部信用数据对供应链金融的信用评估还是很有必要的。最后,根据案例分析与实证结果,本文总结了大北农集团农业供应链金融风控模式带来的启示,如完善风控大数据系统的必要性、进行信贷全流程风险监管、增加辅助风险管理手段等,并且对我国供应链金融风控的发展提出了相关建议。
基于电商平台的农业供应链金融风险控制模式与测度研究——以大北农集团为例
这是一篇关于供应链金融,风险控制,农业金融,数字化供应链的论文, 主要内容为在农业现代化与供应链金融数字化迅速发展的大背景下,运用现代科技赋能的供应链金融来破解农业产业融资难的困境,不失为一个好的选择。在现代科技手段与供应链金融结合的各种模式中,这种基于电商平台的农业供应链金融模式(简称为“电商农业供应链金融”)发展十分迅速。依据电商平台主体的不同,该模式可分为电商企业主导的电商供应链金融与农业龙头企业主导的电商供应链金融。本文的研究对象为农业龙头企业主导的电商农业供应链金融模式,选择的案例为农业科技龙头企业------大北农集团。与传统金融机构相比,这类龙头企业对供应链上下游客户的生产经营内部信息掌握得更及时、更全面、更真实;在供应链金融风险控制中,拥有这些内部信息则是金融平台对信用风险评估更加准确、便捷、高效的先天优势。大北农集团深耕农业领域多年,其数据库量级高,大数据分析技术领先,因此大北农供应链金融风控依托的数据维度具备多维、完善、客观、真实、准确等优势特征,这也使得其供应链金融的信贷违约风险极大降低。本文的研究以大北农电商平台的农业供应链金融风险控制模式为核心,对大北农集团基于电商平台衍生的农业供应链金融模式进行全面分析。研究发现,大北农集团形成了“数据+电商+金融”的农业生态平台,本文认为这种模式有利于形成对供应链金融的协同促进效应。本文对大北农电商农业供应链金融的风险控制模式进行了深入分析,进而发现大北农主导的电商供应链金融风控模式具有全程实时监控、生产经营交易数据来源多维度的特点,同时依托定制农业保险与农业助养模式等风险管理手段辅助信贷风控,科学、合理、全面地为供应链金融风控保驾护航。但是,分析过程中也发现大北农风险控制中的信用风险评估环节存在不足之处,主要体现在信用评估数据体系不完善这一方面;相较于另一龙头企业新希望的供应链金融信用评估体系,大北农信用评估数据维度缺少诸如工商信息数据、纳税信用数据、诉讼记录数据等社会外部信用数据,导致大北农集团供应链金融的违约情况不断出现。因而,在此基础上,本文试图建立一个信用风险评估指标体系更为全面的风险测度模型,帮助大北农集团更好地预测供应链金融的违约概率,运用了主成分分析与Logistic二元回归分析等方法,以大北农供应链金融的供应商数据为样本,对其进行实证分析,建立违约预测模型。最终,在补充外部信用数据与财务相关数据指标的情况下,预测违约的准确率接近80%,相较于之前接近30%的违约率而言,补充完善后的违约预测模型准确率有所提高,因此认为外部信用数据对供应链金融的信用评估还是很有必要的。最后,根据案例分析与实证结果,本文总结了大北农集团农业供应链金融风控模式带来的启示,如完善风控大数据系统的必要性、进行信贷全流程风险监管、增加辅助风险管理手段等,并且对我国供应链金融风控的发展提出了相关建议。
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