| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-18页 |
| 1.2.1 预付账款融资模式的内涵和运作流程 | 第14-15页 |
| 1.2.2 供应链金融收益分配 | 第15-16页 |
| 1.2.3 其他经济实体收益分配所用方法与模型 | 第16-18页 |
| 1.2.4 国内外研究现状评述 | 第18页 |
| 1.3 研究内容与研究意义 | 第18-20页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第18-19页 |
| 1.3.2 研究意义 | 第19-20页 |
| 1.4 研究方法与技术路线 | 第20-22页 |
| 1.4.1 研究方法 | 第20页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第20-22页 |
| 2 相关概念与理论 | 第22-28页 |
| 2.1 供应链金融业务及模式分类 | 第22-23页 |
| 2.2 预付账款融资模式概述 | 第23-25页 |
| 2.2.1 预付账款融资模式的功能 | 第23页 |
| 2.2.2 预付账款融资模式的运作流程 | 第23-25页 |
| 2.3 最大熵值原理 | 第25页 |
| 2.4 修正因子计算方法 | 第25-28页 |
| 2.4.1 G1赋权法 | 第25-26页 |
| 2.4.2 BP神经网络 | 第26-28页 |
| 3 预付账款融资模式的收益分配影响因素分析 | 第28-45页 |
| 3.1 预付账款融资模式收益分配概述 | 第28-30页 |
| 3.1.1 预付账款融资模式收益分配的内涵及特点分析 | 第28-29页 |
| 3.1.2 预付账款融资模式收益分配的影响因素的确定 | 第29-30页 |
| 3.2 资源投入因素分析 | 第30-33页 |
| 3.2.1 有形资源投入因素分析 | 第30-32页 |
| 3.2.2 无形资源投入因素分析 | 第32-33页 |
| 3.3 风险因素分析 | 第33-41页 |
| 3.3.1 融资企业及核心企业风险分析 | 第33-36页 |
| 3.3.2 银行风险分析 | 第36-39页 |
| 3.3.3 第三方物流企业风险分析 | 第39-41页 |
| 3.4 基于供应链运作效率评价的努力水平因素分析 | 第41-45页 |
| 3.4.1 职能服务质量分析 | 第41-43页 |
| 3.4.2 成员协作性分析 | 第43-45页 |
| 4 基于最大熵值法的预付账款融资模式收益分配模型 | 第45-60页 |
| 4.1 预付账款融资模式收益分配的过程和方法选择 | 第45-47页 |
| 4.1.1 基于最大熵值法的预付账款融资模式收益分配过程 | 第45页 |
| 4.1.2 最大熵值法的适用性分析 | 第45-47页 |
| 4.2 基于最大熵值法的初始收益分配模型的构建 | 第47-48页 |
| 4.3 收益分配模型的修正 | 第48-60页 |
| 4.3.1 资源贡献率 | 第49-51页 |
| 4.3.2 风险影响系数 | 第51-54页 |
| 4.3.3 努力水平系数 | 第54-56页 |
| 4.3.4 修正因子的确定 | 第56-58页 |
| 4.3.5 模型的修正 | 第58-60页 |
| 5 案例分析 | 第60-69页 |
| 5.1 案例背景介绍 | 第60-62页 |
| 5.2 基于最大熵值法的初始收益分配结果 | 第62页 |
| 5.3 修正后的收益分配结果 | 第62-69页 |
| 6 总结及展望 | 第69-71页 |
| 6.1 全文总结 | 第69页 |
| 6.2 不足与展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 附录A | 第74-76页 |
| 附录B | 第76-80页 |
| 附录C | 第80-81页 |
| 附录D | 第81-84页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第84-86页 |
| 学位论文数据集 | 第86页 |
