| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容和框架 | 第13-15页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.2 研究框架 | 第14-15页 |
| 1.4 研究方法 | 第15页 |
| 1.5 本文的主要贡献 | 第15-18页 |
| 第2章 文献综述 | 第18-22页 |
| 2.1 传统供应链金融研究 | 第18-19页 |
| 2.2 线上供应链金融研究 | 第19-20页 |
| 2.3 线上供应链金融风险评价及控制研究现状 | 第20-22页 |
| 第3章 供应链金融运作模式及风险因素 | 第22-34页 |
| 3.1 传统供应链金融运作模式及风险因素 | 第22-24页 |
| 3.1.1 传统供应链金融运作模式 | 第22-23页 |
| 3.1.2 传统供应链金融存在的风险 | 第23-24页 |
| 3.2 B2B线上供应链金融运作模式及风险分析 | 第24-33页 |
| 3.2.1 基于物联网的线上供应链金融运作模式 | 第24-27页 |
| 3.2.2 线上供应链金融风险分析 | 第27-33页 |
| 3.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 B2B线上供应链金融风险评价模型设计 | 第34-43页 |
| 4.1 AHP构权法确立风险评价指标权数及评价模型 | 第34-37页 |
| 4.1.1 确定层次结构 | 第34页 |
| 4.1.2 构造成对比较判断矩阵 | 第34-35页 |
| 4.1.3 计算元素相对权重 | 第35-36页 |
| 4.1.4 一致性检验 | 第36-37页 |
| 4.2 确立线上供应链金融风险评价指标体系层次结构模型 | 第37-39页 |
| 4.2.1 一级指标 | 第37页 |
| 4.2.2 二级指标 | 第37页 |
| 4.2.3 三级指标 | 第37-39页 |
| 4.3 AHP程序化模型设计 | 第39-41页 |
| 4.3.1 求解归一化特征向量 | 第39-40页 |
| 4.3.2 计算层次单排序及一致性检验 | 第40页 |
| 4.3.3 计算层次总排序及一致性检验 | 第40-41页 |
| 4.4 FCE模糊综合评价法在评价指标体系中的应用 | 第41-42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 B2B线上供应链金融风险控制方案设计 | 第43-49页 |
| 5.1 供应链上单个企业信用风险度量 | 第43-45页 |
| 5.1.1 KMV模型适用性分析 | 第43页 |
| 5.1.2 KMV模型建立流程 | 第43-44页 |
| 5.1.3 方程组优化及程序化 | 第44-45页 |
| 5.2 期权对于控制线上供应链金融风险的意义及具体运作方式 | 第45-47页 |
| 5.2.1 多期二叉树的构建 | 第45-46页 |
| 5.2.2 确定最优融资利率 | 第46-47页 |
| 5.3 本章小结 | 第47-49页 |
| 第6章 线上供应链金融风险综合评价及控制模型实际应用 | 第49-63页 |
| 6.1 案例背景 | 第49-50页 |
| 6.2 运作模式 | 第50-53页 |
| 6.3 计算风险评价指标权数并建立评价模型 | 第53-55页 |
| 6.4 利用FCE模糊综合评价法进行风险综合评价 | 第55-59页 |
| 6.4.1 一级模糊综合评价 | 第55-58页 |
| 6.4.2 多级模糊综合评价 | 第58-59页 |
| 6.5 利用KMV模型计算链上单个企业的违约风险 | 第59-60页 |
| 6.5.1 计算基本参数 | 第59页 |
| 6.5.2 程序测试计算 | 第59-60页 |
| 6.6 确定最优融资利率 | 第60-62页 |
| 6.7 本章小结 | 第62-63页 |
| 第7章 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 附录A 工业全行业行业标准值 | 第68-69页 |
| 附录B 风险评价指标权数 | 第69-71页 |
| 附录C 准则层比较判断矩阵示例 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
