基于模糊层次分析法的供应链金融信用风险评价
第29卷第1期2011年1月
河南科学
HENAN SCIENCE
Vol.29No.1Jan.2011
收稿日期：2010-08-30
基金项目：中国石油大学（华东）校基金资助项目（Y090619W ）
作者简介：赵忠（1973-），男，山东菏泽人，讲师，博士，研究方向为金融；
李
波（1986-），男，山东东营人，硕士研究生，研究方向为金融.
文章编号：1004-3918（2011）01-0112-05
基于模糊层次分析法的供应链金融信用风险评价
赵
忠，李波
（中国石油大学（华东）经济管理学院，山东东营257061）
摘
要：近年来，供应链金融融资模式快速发展，成为解决中小企业融资难的有效方式，但目前对于供应链金融的
信用风险评价尚未形成一套行之有效的方法.针对供应链金融信用风险的特点构建了评价指标体系，
并运用模糊层次分析法确定了各指标在评价体系中的权重，最后通过实例将该方法进行应用.结果表明该评价方法较客观，可以有效地对供应链金融信用风险进行评价.关键词：供应链金融；信用风险；模糊层次分析法中图分类号：F 830.73
文献标识码：A
近年来，充分利用供应链和中小企业的特点开发而成的供应链金融融资模式得到快速发展，成为解决中
小企业融资难的有效方式.供应链金融是以发生在供应链上的商业交易价值为基础，设计一系列流动资本融资和现金流解决方案.供应链金融的目的在于：银行将资金或信用注入供应链，促进供应链核心企业及其上下游配套企业“供—产—销”流转顺畅、链条稳固，以实现金融资本和实体经济的高度契合，提升供应链的核心竞争能力，构筑银行、企业和供应链互利共存、持续发展、良性互动的产业生态.供应链金融融资业务的有效开展，可以实现多方共赢的局面.这一新兴融资模式受到了广泛关注，国内外金融机构已先后开展了多种形式的供应链金融融资业务[1].
在供应链金融业务中，如何进行风险管理，从而有效控制和防范风险，是取得成功的关键所在.徐华
（2009）[2]分析了不同供应链金融融资模式下的风险，并提出了相应的防范措施.杨凤梅，毛思星（2009）[3]
分析了我国银行开展物流金融业务面临的两种风险：道德风险和信用风险，提出了银行通过建立契约式战略联盟等措施控制风险.在供应链金融的风险管理中，信用风险是最为重要的问题，而且随着信用交易规模的扩大，信用风险越来越大.目前，供应链金融业务发展时间不长，银行对于此类业务正在不断地探索之中，
对于信用风险的管理和控制尚未形成一套行之有效的方法.
本文针对供应链金融业务特点，首先构建供应链金融信用风险的评价指标体系，并运用模糊层次分析法确定各指标的权重，最后结合实例对这种风险评价方法进行应用.
1供应链金融信用风险评价指标体系的构建
影响供应链金融融资业务信用风险的因素错综复杂，对其进行分类应遵循全面性、科学性、公正性、合法性、可操作性等原则，本文根据研究内容，从以下4个方面设置评价指标体系.行业风险因素.行业风险属于系统性风险，主要受宏观经济环境、政策和监管环境、行业状况等因素的影响，行业风险揭示了行业因素对企业经营的影响程度.本文选取宏观环境、行业成长性作为二级指标.
融资企业资质.融资企业资质与传统贷款业务中银行评价指标类似，主要考察融资企业的基本财务状况及企业管理能力.本文选取企业基本素质、经营能力、盈利能力、偿债能力作为相应的二级指标.
融资项下资产状况.银行根据融资项下资产的价值给予授信，若受信方违约，银行可以将该资产进行变现以弥补损失.因此，融资项下资产状况是银行考察的重中之重.本文根据不同的融资业务模式选取质物特征和应收账款特征作为二级指标.
供应链运营状况.供应链运营状况是银行对受信企业交易质量的整体评价.从整个供应链上综合考
2011年1月虑其业务能力、履约情况、与交易对手的合作情况，从而使银行评价范围更大，减轻企业隐瞒信息而造成的评估质量下降，本文选取以往履约情况和合作密切程度作为二级指标.整个评价指标体系如图1所示.
图1供应链金融信用风险评价指标体系
Fig.1The evaluation index system for the credit risk of supply chain finance
对供应链金融融资业务的信用风险进行评价时，如何确定上述指标的权重，是亟待解决的问题.本文运用
模糊层次分析法构建评价模型，确定指标权重，为银行对供应链金融融资业务的信用风险评价提供科学依据.
2模糊层次分析法模型的构建
层次分析法（Analytic Hierarchy Process ，AHP ）是由美国运筹学家T.L.Satty 教授于二十世纪七十年代提
出的一种多准则决策方法[4].这种方法集定性与定量分析于一身，能够很好地提高评价对象的可比性与客观性.该方法根据问题的性质和要达到的总目标，将问题分解成不同的组成要素，并按照要素间的相互关联度及隶属关系，将要素按不同层次聚集组合，从而形成一个多层次的分析系统，把问题条理化、层次化.该方法能够有效地将定性问题定量化，对于解决多层次、多目标的大系统优化问题行之有效.但是由于客观事物的复杂性和人们对事物认识的主观性，在实际应用过程中如何使AHP 方法更客观、更准确地反映所研究的问题，是备受关注的课题.模糊层次分析法[5]（Fuzzy Analytic Hierarchy Process ，FAHP ）针对主观判断的模糊性，综合运用模糊数学和AHP 方法，是解决多目标优化问题的有效算法.2.1模糊互补判断矩阵的定义及性质
为了更好分析问题，首先简要介绍模糊互补矩阵的定义及性质.定义1设矩阵A （a ij ）n ×n ，
若满足：0≤a ij ≤1（i =1，2，…，n ；j =1，2，…，n ），则称A 是模糊矩阵.定义2若模糊矩阵A （a ij ）n ×n 满足：a ij +a ji =1（i =1，2，…，n ；j =1，2，…，n ），则称A 是模糊互补矩阵.其中，当i =j 时，有a ij =a ji =0.5.为了使任意两个指标的相对重要程度得到定量描述，通常采用表1所示的0.1～0.9五标度法给予数量标度.
其中：a ii =0.5表示因素与自身相比同样重要；a ji ∈［0．1，0．5）表示因素a j 比a i 重要；a ij ∈［0．1，0．5）表示因素a i 比a j 重要.2.2模糊互补判断矩阵的权重计算
对于模糊互补判断矩阵，一个关键的
问题是确定其权重.徐泽水
（2001）[6]
推导出了求解模糊互补判断矩阵权重的一种计算公式，即：
表10.1～0.9标度法及其表达的意义
Tab.10.1～0.9indicating method and its signification
标度表达的意义
0.5两因素相比较，同等重要
0.6两因素相比较，一因素比另一因素稍微重要0.7两因素相比较，一因素比另一因素明显重要0.8两因素相比较，一因素比另一因素重要得多0.9两因素相比较，一因素比另一因素极端重要
0.1，0.2，0.3，0.4
若因素a i 与因素a j 相比较得到判断为a ij ，则因素a j 与因素
a i 相比较得到判断a ji =1-a ij
(C á) I á?I ?
I ?
I ? I ? I ? %$(C ?) ’((C ?) I è I é ((C 4)
I I á
（C 1）（C 2）（C 4）（C 3）（I 10）（I 9）（I 8）（I 7
）（6）（I 5）（I 4）（I 3）（2
）（I 1）赵忠等：基于模糊层次分析法的供应链金融信用风险评价
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第29卷第1期
河
南科学
ωi =n
j =1
Σa
ij
+n -1，i =1，2，…，n .
（1）
使用该方法计算权重充分利用了模糊一致性判断矩阵的优良特性，所需计算量小于其他方法，省略了不必要的中间环节，具有简洁、合理、有效的特点.
进一步，如果A 是模糊互补矩阵，ω=（ω1，ω2，…，ωn ）是A 的排序向量，则W ＝（ωij ）n ×n 为A 的权重矩阵.其中：
ωij =ωi -ωj +0.5，i =1，2，…，n ；j =1，2，…，n .
（2）
2.3
模糊互补判断矩阵的相容性一致性判定
文献［7］推导出了用模糊判断矩阵的相容性来检验其一致性的方法.设A 、B 都是模糊互补矩阵，则称CI （A ，B ）=1n n
i =1Σn
j =1Σ│a ij -b ij 1为A 、B 的相容性指标；称CI （A ，W ）=1n n
i =1Σn
j =1Σ│a ij -ωij │为A 的一致性指标，其
中，W 为A 的权重矩阵.具体来说，若A 是模糊互补矩阵，W 为A 的权重矩阵，若CI （A ，W ）≤α，则称A 是一致可接受的.其中，α为决策者的态度，α越小表明决策者对模糊判断矩阵的一致性要求越高，一般来说，取α=0.1.2.4层次总排序
利用上述方法分别计算准则层对目标层、指标层对准则层的层次单排序.若得到的模糊矩阵都满足相容性和一致性指标，则可以进一步计算指标层对于目标层的层次总排序计算.层次总排序权值w 的计算公式为：
w j =n
i =1Σw i w i j ，
（3）
其中：w j 为层次总排序权值w 中的第j 个元素，w i 为第i 个准则对于目标的权重，w i j 为第j 个指标对第i 个准则的权重.
3实例分析
某商业银行拟对申请供应链融资的某中小企业进行信用风险评价，聘请行业内的5位专家组成专家委
员会，由专家委员会对准则层和指标层分别打分，按照上述模糊层次分析法确定层次单排序和层次总排序.
3.1准则层对目标层的层次单排序
专家委员会在对公司情况详细了解的基础上，各个专家单独就各准则层给出模糊互补判定矩阵评价，决策者根据专家的评价情况，得到准则层两两比较判断矩阵如下.
A 1=
0.5
0.20.10.40.80.50.30.60.90.70.50.70.60.40.30.5≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤
≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤
，A 2=
0.50.20.20.40.8
0.50.50.60.90.70.50.70.60.40.40.5≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤
≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤
，A 3=
0.50.30.20.40.7
0.50.40.60.80.60.50.70.6
0.40.30.5
≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤
≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤
，
A 4=
0.50.20.10.50.80.50.30.80.90.70.50.70.5
0.2
0.1
0.5
≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤，A 5=
0.50.30.20.30.7
0.50.40.50.80.60.50.60.7
0.5
0.4
0.5
≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤
≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤
.
根据式（1）可分别求得模糊互补判断矩阵的排序向量为：
ω1=（0.183，0.267，0.317，0.233），ω2=（0.192，0.283，0.3283，0.242），ω3=（0.2，0.267，0.3，0.233），
ω4=（0.192，0.283，0.333，0.192），ω5=（0.192，0.258，0.292，0.258）.
根据（2）式可计算出模糊互补矩阵的权重矩阵；然后根据模糊互补判断矩阵相容性一致性的判定原理，
对上述结果进行验证，检验其是否具备相容性和一致性.经过检验，模糊互补判断矩阵的相容性和一致性
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2011年1月指标均满足要求（取α=0.1，由于篇幅所限，具体过程略）.如果在相容性和一致性检验过程中，存在不满足要求的情况，则要反馈给专家，给予重新评判.
当所有的数据都满足相容性和一致性要求时，则可以将所有专家的权重向量简单加权，得到总权重向量为ω=（0.192，0.272，0.305，0.232）.
从以上准则层的权重向量可以看出，资产状况的权重为0.305，排在第一位；融资企业资质的权重为0.272，排在第二位；供应链运营状况的权重为0.232，排在第三位；行业风险的权重为0.192，排在第四位.这一排序结果反映了供应链金融融资业务信用风险评价的特点.融资项下资产状况是银行给予企业授信的依据，是银行进行信用风险评价时关注的重中之重，因此排在第一位.融资企业资质反应了融资企业的综合素质，是企业经营能力和信用状况的体现，因此银行在进行信用风险评价时也应重点关注.银行在考察资产状况和企业资质的基础上，还须对供应链运营状况和行业风险予于关注.3.2指标层对准则层的层次单排序
得到准则层对目标层的层次单排序后，需要进一步对各准则层对应的二级指标进行相应的层次单排序.运用上述同样的方法可以分别对相应的二级指标进行层次单排序.
3.2.1行业风险的层次单排序行业风险对应的指标有宏观环境和行业成长性，由专家进行评价，按照同样的方法，得到权重向量为：
ω（1）
=（0.428，0.572）.
从权重向量可以看出，行业成长性的权重为0.572，略高于宏观环境的权重.在对行业风险进行分析的
时候，在对宏观环境进行分析的基础上，重点关注行业成长性.
3.2.2融资企业资质的层次单排序融资企业资质对应的二级指标有4个，分别为企业基本素质、经营能力、盈利能力、偿债能力.由专家对二级指标进行评价，按照同样的方法，得到权重向量为：
ω（2）
=（0.107，0.123，0.247，0.523）.
从结果看出，偿债能力的权重为0.523，排在第一位.偿债能力是企业偿还到期债务的能力，是企业能
否健康生存和发展的关键.在供应链融资的信用风险评价中，企业偿债能力更是需要重点衡量的指标.盈利能力的权重为0.247，排在第二位，反映了在供应链融资的信用风险评价中，对企业获取利润的能力也应给予关注.其余的排序依次为：经营能力（0．123）、企业基本素质（0．107）.
3.2.3融资项下资产状况的层次单排序融资项下资产状况对应的二级指标有2个，分别为质物特征和应收账款特征.根据专家的评价情况，
权重向量为：ω（3）=（0.5，0.5）.
从结果看出，质物特征和应收账款特征的权重相同，均为0.5，反映了在供应链融资的信用风险评价中，对于不同的业务类型，如动产质押融资和应收账款融资，需要关注所对应的不同资产状况.
3.2.4供应链运营状况的层次单排序供应链运营状况对应的二级指标有2个，分别为以往履约情况和合作密切程度.根据专家的评价情况，权重向量为：
ω（4）=（0.581，0.419）.
从结果看出，以往履约情况的权重为0.581，略高于合作密切程度.以往履约情况反映了企业在供应链
运营中的信用状况，在供应链融资的信用风险评价中应予重点关注.3.3层次总排序
分别计算出准则层对目标层、指标层对准则层的层次单排序后，需要对所有的二级指标进行层次总排序.根据式（3）计算层次总排序权值w ，即为供应链金融信用风险评价的各指标（I 1—I 10）的权重，其重要性排序依次为：质物特征（0.153）、应收账款特征（0.153）、偿债能力（0.142）、以往履约情况（0.134）、行业成长性（0.110）、合作密切程度（0.097）、宏观环境（0.082）、盈利能力（0.067）、经营能力（0.033）、企业基本素质（0.029）.
从排序结果可以看出，质物特征和应收账款特征排在首位，其次是企业偿债能力、以往履约情况以及行业成长性等，这一排序结果与传统信用风险评价不同，反应了供应链融资信用风险评价更加注重融资项下资产状况，同时也需对企业偿债能力、供应链运营状况、行业特征等因素给予关注.这一排序结果反映了供应链融资信用风险评价的特点，跟多数专家的意见相符.
赵忠等：基于模糊层次分析法的供应链金融信用风险评价
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河南科学
4结语
本文针对供应链金融信用风险评价的特点构建了评价指标体系，并运用模糊层次分析法确定了各指标在评价体系中的权重.该方法将定性分析和定量分析有机结合起来，评估结果较客观，可以有效地对供应链金融信用风险进行评价.本文的研究结果可以为银行对供应链金融信用风险的评价提供科学依据，提升银行的风险管理水平.参考文献：
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华．供应链金融融资模式的风险分析与防范［J ］．金融经济，2009（10）：71－72.
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［7］徐泽水．模糊互补判断矩阵的相容性及一致性研究［J ］．解放军理工大学学报：自然科学版，2002，3（2）：94－96.
Credit Risk Evaluation of the Supply Chain Finance Based on FAHP Method
Z hao Zhong ，Li Bo
（College of Economics and Management ，China University of Petroleum ，Dongying 257061，Shandong China ）
Abstract ：In recent years ，supply chain finance developed quickly and became an effective financing method for the medium and small enterprises ，but it is a problem how to evaluate the credit risk．In this paper ，we give an evaluation index system for the credit risk of supply chain finance ，and determine the weight of the index using fuzzy analytic hierarchy process．Then we apply this method in a case study．The result indicates that this method could evalute the credit risk of the supply chain finance effectively．
Key words ：s upply c hain f inance ；c redit r isk ；f uzzy a nalytic h ierarchy p rocess
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基于层次分析法的模糊综合评价模型
基于层次分析法的模糊综 合评价模型 Prepared on 22 November 2020
2016江西财经大学数学建模竞赛A题 城市交通模型分析 参赛队员:黄汉秦、乐晨阳、金霞 参赛队编号：2016018 2016年5月20日~5月25日
承诺书 我们仔细阅读了江西财经大学数学建模竞赛的竞赛章程。 我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的,如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。 我们参赛选择的题号是（从A/B/C中选择一项填写）：A 我们的参赛队编号为2016018 参赛队员(打印并签名)： 队员1.姓名专业班级计算机141 队员2.姓名专业班级计算机141 队员3.姓名专业班级计算机141 日期：2016年5月25日
编号和阅卷专用页 2016年5月15日制定
城市交通模型分析 摘要 随着国民经济的高速发展和城市化进程的加快，我国机动车保有量及道路交通流量急剧增加，交通出行结构发生了根本变化，城市道路交通拥挤堵塞问题已成为制约经济发展、降低人民生活质量、削弱经济活力的瓶颈之一。本篇论文针对道路拥挤的问题采用层次分析法进行数学建模分析，讨论拥堵的深层次问题及解决方案。 首先建立绩效评价指标的层次结构模型，确定了目标层，准则层（一级指标），子准则层（二级指标）。 其次，建立评价集V=(优，良，中，差)。对于目标层下每个一级评价指标下相对于第m 个评价等级的隶属程度由专家的百分数u 评判给出，即U ＝[0,100]应用模糊统计建立它们的隶属函数A(u)，B(u)，C(u)，D(u)，最后得出目标层的评价矩阵Ri ，（i=1,2,3,4,5）。利用A,B 两城相互比较法，根据实际数据建立二级指标对于相应一级指标的模糊判断矩阵P i （i=1,2,3,4,5） 然后，我们经过N 次试验调查，明确了各层元素相对于上层指标的重要性排序，构造模糊判断矩阵P ，利用公式 []R W R W R W R W R W W R W O 5 5 4 4 3 3 2 2 1 1 ,,,,==计算出权重值，经过一致性检验公式 RI CI CR = 检验后，均有0.1CR <，由此得出各层次的权向量()12,,T n W W W W =。然后 后，给出建立绩效评价模型（其中O 是评价结果向量），应用模糊数学中最大隶属度原则，对被评价城市交通的绩效进行分级评价。 接着在改进方案中，我们具体以交叉口为中心建立模型，其中包括道路长度、宽度、车辆平均长度、车速等等考虑因素。通过车辆排队长度可以间接判断交通拥堵情况，不需要测量车速、时间等因素而浪费的人力物力和财力，有效的提高了工作成本和效率。为管理城市交通要道提供了良好的模型和依据。 【关键字】交通拥堵层次分析法模糊综合评判绩效评价隶属度 一、问题重述 随着我国经济社会持续快速发展，群众购车刚性需求旺盛，汽车保有量继续呈快速增长趋势，2015年新注册登记的汽车达2385万辆，保有量净增1781万辆，均为历史最高水平。汽车占机动车的比率迅速提高，近五年汽车占机动车比率从%提高到%，群众机动化出行方式经历了从摩托车到汽车的转变，交通出行结构发生了根本性变化。 2015年，小型载客汽车达亿辆，其中，以个人名义登记的小型载客汽车（私家车）达到亿辆，占小型载客汽车的%。与2014年相比，私家车增加1877万辆，增长%。全国有40个城市的汽车保有量超过百万辆，北京、成都、深圳、上海、重庆、天津、苏州、郑州、杭州、广州、西安11个城市汽车保有量超过200万辆。全国平均每百户家庭拥有31辆私家车，北京、成都、深圳等大城市每百户家庭拥有私家车超过60辆。
(完整版)基于层次分析法的模糊综合评价模型
2016江西财经大学数学建模竞赛 A题 城市交通模型分析 参赛队员: 黄汉秦、乐晨阳、金霞 参赛队编号：2016018 2016年5月20日~5月25日
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编号和阅卷专用页 江西财经大学数学建模竞赛组委会 2016年5月15日制定
城市交通模型分析 摘要 随着国民经济的高速发展和城市化进程的加快，我国机动车保有量及道路交通流量急剧增加，交通出行结构发生了根本变化，城市道路交通拥挤堵塞问题已成为制约经济发展、降低人民生活质量、削弱经济活力的瓶颈之一。本篇论文针对道路拥挤的问题采用层次分析法进行数学建模分析，讨论拥堵的深层次问题及解决方案。 首先建立绩效评价指标的层次结构模型，确定了目标层，准则层（一级指标），子准则层（二级指标）。 其次，建立评价集V=(优，良，中，差)。对于目标层下每个一级评价指标下相对于第m 个评价等级的隶属程度由专家的百分数u 评判给出，即U ＝[0,100]应用模糊统计建立它们的隶属函数A(u)， B(u)， C(u) ，D(u)，最后得出目标层的评价矩阵Ri ，（i=1,2,3,4,5）。利用A,B 两城相互比较法，根据实际数据建立二级指标对于相应一级指标的模糊判断矩阵P i （i=1,2,3,4,5） 然后，我们经过N 次试验调查，明确了各层元素相对于上层指标的重要性排序，构造模糊判断矩阵P ，利用公式 1 ,ij ij n kj k u u u == ∑ 1 ,n i ij j w u ==∑ 1 ,i i n j j w w w == ∑ []R W R W R W R W R W W R W O 5 5 4 4 3 3 2 2 1 1 ,,,,==计算出权重值，经过一致性检验公式 RI CI CR = 检验后，均有0.1CR <，由此得出各层次的权向量()12,,T n W W W W =K 。然后后， 给出建立绩效评价模型（其中O 是评价结果向量），应用模糊数学中最大隶属度原则，对被评价城市交通的绩效进行分级评价。 接着在改进方案中，我们具体以交叉口为中心建立模型，其中包括道路长度、宽度、车辆平均长度、车速等等考虑因素。通过车辆排队长度可以间接判断交通拥堵情况，不需要测量车速、时间等因素而浪费的人力物力和财力，有效的提高了工作成本和效率。为管理城市交通要道提供了良好的模型和依据。 【关键字】交通拥堵 层次分析法 模糊综合评判 绩效评价 隶属度
(整理)供应链金融简介.
5.供应链上企业融资问题： 银行信贷的条件：1、自身资产规模2、财务结构3、信用担保 银行信贷的要求导致中小企业融资难。 6. 供应链金融概念： 简单地说，就是银行将核心企业和上下游企业联系在一起提供灵活运用的金融产品和服务的一种融资模式。 一方面，将资金有效注入处于相对弱势的上下游配套中小企业，解决中小企业融资难和供应链失衡的问题；另一方面，将银行信用融入上下游企业的购销行为，增强其商业信用，促进中小企业与核心企业建立长期战略协同关系，提升供应链的竞争能力。在“供应链金融”的融资模式下，处在供应链上的企业一旦获得银行的支持，资金这一“脐血”注入配套企业，也就等于进入了供应链，从而可以激活整个“链条”的运转；而且借助银行信用的支持，还为中小企业赢得了更多的商机。 7.供应链融资好处： （1）银行：新的业务领域、新的利润增长、可控的风险、（政策红利）中小企业融资； （2）核心企业：稳定了上下游，稳定了链条，提高了效率、业务扩大；（3）中小企业：盘活了资产，改善了现金流，稳定并扩大业务； （4）其他参与方，比如物流公司：新的业务、新的利润、增值服务提升客户粘性。 9.供应链金融产品 针对供应商针对购买商融资产品中间业务产品 1.存货质押贷款； 2.应收账款质押贷 款 3.保理 4.提前支付折扣 5.应收账款清收 6.资信调查 7.结算1.供应商管理库存 融资 2.商业承兑汇票贴 现 3.原材料质押贷款 4.延长支付期限 5.国际国内信用证 6.财务管理咨询 7.结算 1.存货质押贷款 2.应收账款质押贷 款 3.保理 4.提前支付折扣 5.供应商管理库存 融资 6.原材料质押融资 7.延长支付期限 1.应收账款清收 2.资信调查 3.财务管理咨询 4.现金管理 5.结算 6.贷款承诺 7.汇兑 10.一、保税仓业务模式： 基于核心厂商（供货方）与经销商或直供方（以下统称经销商）的供销关系，经销商通过向银行融资提前支付预付款给核心厂商，银行按经销商的销
供应链金融服务方案
供应链金融服务方案 各位读友大家好！你有你的木棉，我有我的文章，为了你的木棉，应读我的文章！若为比翼双飞鸟，定是人间有情人！若读此篇优秀文，必成天上比翼鸟！ 篇一：煤炭企业供应链金融服务方案一、业务方案理念（适用于煤矿的物资部门和煤炭运销部门）银行提供的供应链金融业务，是把煤炭企业（煤矿）作为核心企业，配合其供应链和销售链管理策略，运用资金流、物流和信息流的控制技术，利用核心企业的信用增强效应，对核心企业及伴生在其周围的多个或全部供应链和销售链上的上、下游企业提供的一揽子、结构化金融服务。银行多以大、中型煤炭生产企业为核心企业，围绕其开展包含其上游供应商、下游贸易商的金融服务，实现煤炭企业整体供应链充裕现金流，提供企业整体竞争力。二、业务模式银行在煤炭行业为供应链条上的企业提供的融资方案包括：1、针对煤炭企业上游企业：应收账款池融资、反向保理业务，盘活上游供应商的应收账款，改善上游供应商的现金流；让上游企业能提早获得应收账款。2、针对煤炭企业下游企业：预付款融资模式，解决下游耗煤厂家和贸易商向煤炭企业采购煤炭的预付款资金需求；三、授信品种：授信品种包含：流动资金贷款、银行承兑汇票、国信用证及买方押汇或押汇项下代付、商业承兑票保贴等； 四、业务优势1、对于煤矿：缓解煤炭企业物资供应部门物资采购款的支付压力。增加煤炭企业运销部门的销售能力，获得更多
经销商预付款。扩大销售。a) 以间接授信替代直接授信，优化报表，节约财务成本，可以制定、优化现金使用计划，适当进行理财规划，提高效益;b) 与上、下游企业共同搭建融资平台，有利于核心企业进一步稳固和强化以其为主导的供应链条；c) 对上游企业延长赊销账期，对下游企业取得大额预付账款，优化现金流，并获得更优惠的贸易条件；2、对于上、下游企业：;a) 对于设备供应商来讲，盘活应收账款，加速资金回笼，提高资金周转速度；对于下游煤炭采购商来讲，能够获得充足的预付款资金采购煤炭，增加自己的采购量，稳定业务。从而扩大煤炭企业销售量。篇二：汽车行业供应链金融服务方案1、经销商服务方案●厂商银方案●汽车合格证监管方案厂商银方案业务特点：（1）属于动产质押授信（2）由实力较强的专业监管公司负责车辆和合格证的驻店监管，提高周转效率（3）实现车证合一运输和交付（4）需向监管公司支付一定的监管费用汽车合格证监管方案方案概述：是指汽车厂商、经销商和交行三方进行合作，交行为经销商向汽车厂商购买产品提供授信支持，汽车合格证由交行保管，交行根据经销商补存保证金的状况释放合格证。业务特点：（1）汽车合格证也可由汽车厂商保管，交行根据经销商补存保证金的状况通知汽车厂商释放合格证（2）有效满足经销商由一级网点向二级网点发车的需求（3）无需单独支付合格证保管费用2、供应商服务方案●银票/商票保贴●国保理●国信用证●动产质押3、商用车终端用户服务方案●法人按揭
模糊层次分析法的Matlab实现
一、引言 层析分析法是将定量与定性相结合的多目标决策法,是一种使用频率很高的方法,在经济管理、城市规划等许多领域得到了广泛应用。由于其结果受主观思维的影响较大,许多科研工作者对其进行了深入的研究,将模糊理论与层次分析法相结合,提出了模糊层次分析法。为克服层次分析法中判断矩阵的一致性与人类思维的一致性存在的显著差异,文献[1-2]引入了模糊一致矩阵。为解决解的精度及收敛问题,文献[3-4]引入幂法来求排序向量。运用模糊层次分析法研究实际问题时,常采用迭代法来得到精度更高的排序向量,这就要求选择合适的初始值并通过大量的计算,为此,文中利用三种方法计算了初始排序向量,并给出了算法的Matlab程序,最后通过实例说明。 二、模糊层次分析法 为解决AHP种所存在的问题,模糊层次分析法引入模糊一致矩阵,无需再进行一致性检验,同时使用幂法来计算排序向量,可以减少迭代齿数,提高收敛速度,满足计算精度的要求.具体步骤: 1.构造优先关系矩阵 采用0.1～0.9标度[2],建立优先判断矩阵 2.将优先关系矩阵转化为模糊一致矩阵 3.计算排序向量 (1)和行归一法: (2)方根法: (3)利用排序法: (4)利用幂法[5-6]求精度更高的排序向量: 否则,继续迭代。 三、模糊层次分析法的程序实现 给出模糊层次分析法的Matlab程序。 clear; clc; E=input('输入计算精度e:') Max=input('输入最大迭代次数Max:')
F=input('输入优先关系矩阵F:'); %计算模糊一致矩阵 N=size(F); r=sum(F'); for i=1:N(1) for j=1:N(2) R(i,j)=(r(i)-r(j))/(2*N(1))+0.5; end end E=R./R'; % 计算初始向量---------- % W=sum(R')./sum(sum(R)); % 和行归一法 %--------------------------------------------------------- for i=1:N(1) S(i)=R(i,1); for j=2:N(2) S(i)=S(i)*R(i,j); end end S=S^(1/N(1)); W = S./sum(S);%方根法%-------------------------------------------------------- % a=input('参数a=?'); %W=sum(R')/(N(1)*a)-1/(2*a)+1/N(1); %排序法 % 利用幂法计算排序向量----V(:,1)=W'/max(abs(W)); %归一化 for i=1:Max V(:,i+1)=E*V(:,i); V(:,i+1)=V(:,i+1)/max(abs(V(:,i+1))); if max(abs(V(:,i+1)-V(:,i)))k=i; A=V(:,i+1)./sum(V(:,i+1)); break Else End End 四、计算实例
模糊层次分析法
模糊层次分析法理论基础 FAHP及计算过程层次分析法(AHP)是20世纪70年代美国运筹学家T.L. Saaty教授提出的一种定性与定量相结合的系统分析方法,该方法对于量化评价指标,选择最优方案提供了依据,并得到了广泛的应用。然而, AHP存在如下方面的缺陷:检验判断矩阵是否一致非常困难,且检验判断矩阵是否具有一致性的标准CR < 0. 1缺乏科学依据;判断矩阵的一致性与人类思维的一致性有显著差异。为此,本文结合模糊数学理论,首先介绍了模糊层次分析法(Fuzzy - AHP) FAHP ,然后用FAHP对公共场所安全性指标权重进行了处理。 1. 1 模糊一致矩阵及有关概念[4 ,5 ] 1. 1. 1 定义1. 1 设矩阵R = ( rij) n×n ,若满足: 0 ≤( rij) ≤ 1 , ( i = 1 ,2 , ……n , j = 1 ,2 , ……n)，则称R 为模糊矩阵 1. 1. 2 定义1. 2 若模糊矩阵R = ( rij) n×n ,若满足: Πi , j , k 有rij= rik - rij + 0. 5 ,则称模糊矩阵R 为模糊一致矩阵。 1. 1. 3 定理1. 1 设模糊矩阵R = ( rij) n×n是模糊一致矩阵,则有 (1) Πi ( i = 1 ,2 , …n) ,则rij = 0. 5 ; (2) Πi , j ( i = 1 ,2 , …n , j = 1 ,2 , …n) ,有rij + rji= 1 ; (3) R 的第i 行和第i 列元素之和为n ; (4)从R 中划掉任一行及其对应列所得的矩阵仍然是模糊一致矩阵; (5) R 满足中分传递性,即当λ≥0. 5 时,若rij≥λ, rjk ≥λ,则rij ≥λ;当λ≤0. 5 时,若rij ≤λ, rjk ≤λ,则rij ≤λ。(证明见文献1) 。 1. 1. 4 定理1. 2 模糊矩阵R = ( rij) n×n是模糊一致矩阵的充要条件是任意指定行和其余各行对应元素之差是一个常数。 1. 1. 5 定理1. 3 如果对模糊互补矩阵 F = ( f ij) n×n按行求和,记为ri = 6nk = 1f ik ( i = 1 ,2 , …, n) ,并施之如下数学变换:rij =ri - rj2 m + 0. 5 (1)，则由此建立的矩阵是模糊一致的。 1. 2 模糊一致判断矩阵的建立 模糊一致判断矩阵的建立R 表是针对上一层某元素,本层次与之有关元素之间相对重要性的比较,假定上一层次元素T 同下一层次元素a1 , a2 ,…, an 有关系,则模糊一致判断矩阵可表示为: rij的实际意义是:元素ai 和元素aj 相对于元素T 进行比较时, ai 和aj 具有模糊关系“…比…重要得多”的隶属度,表1采用0. 1～0. 9 数量标度来说明其模糊关系。
基于模糊层次分析法的环境综合评价
大庆石油学院学报第32卷第2期2008年4月JOURNAL OF DAQING PET ROLEU M INS TIT UT E V o l.32No.2A pr.2008 基于模糊层次分析法的环境综合评价 王 怡1,2 (1.大庆石油学院经济管理学院,黑龙江大庆 163318; 2.西南财经大学工商管理学院,四川成都 610074) 摘 要:分析环境综合评价的影响因素,建立环境综合评价指标体系,包括社会生活系统、环境经济系统、环境资源 系统、环境技术系统和环境管理系统.运用模糊层次分析方法对我国2006年的环境状况进行综合评价.该方法同普通 层次分析法的区别在于判断矩阵的模糊性,能够简化人们判断目标相对重要性的复杂程度,借助模糊判断矩阵实现由定 性向定量的转换,评价结果可信度较高. 关 键 词:模糊层次分析法;环境综合评价;影响因素;指标体系 中图分类号:X508 文献标识码:A 文章编号:10001891(2008)02010003 0 引言 环境评价是对环境系统状况的价值的评定、判断和提出对策[1].通过环境评价可以掌握环境规制手段对社会经济的影响,利用评价结果的反馈,不断调整规制措施,促进区域经济、社会、资源与环境的协调发展.在环境评价中,层次分析法是运用较多的评价方法.如金菊良[2]将基于加速遗传算法的层次分析法应用在水环境系统工程中,用以实行快速自适应全局优化搜索;胡秀芳、钱鹏[3]采用模糊数学中的多层次综合评价方法对环境质量进行评价,建立了切实可行的综合评价数学模型;邓燕雯[4]探讨了环境价值的集中评价方法,包括收益资本化法、边际机会成本法、总经济价值评估法等.在实际的环境评价中,由环境问题导致的经济效果定量分析比较容易,而社会效果通常采用定性分析.对于那些局部的、间接的和相对的指标,难以用综合的定量指标分析.运用层次分析法处理不肯定、不明确、带有模糊性的评价指标时,往往发生环境评价结果与环境的实际状况不一致的现象.笔者在建立环境综合评价指标体系的基础上,采用模糊判断矩阵评价环境指标,利用层次分析法[5]确定上层指标的综合判断权值,并确保该权值的一致性,得到环境评价的综合发展指数值. 1 评价指标体系 1.1 影响因素 环境 社会和经济系统是一个复合系统,具有系统性和动态性的特点.因此,构建的环境综合评价指标体系是一个包含多因素、全方位的评价指标体系框架.社会生活系统、环境经济系统、环境资源系统、环境技术系统及环境管理系统等因素对环境综合评价的效果产生直接的影响[3].社会生活系统主要考察城市居民的生活质量及环境因素对生活质量的影响;环境经济系统反映在一定的环境规制政策下,用于环境保护的投入和环保产业的发展水平;环境资源系统是构建综合评价指标体系的重要组成部分,环境质量的提高不仅有赖于废弃排放的减低,还要充分利用排放和废弃来创造经济效益,实现经济和生态效益的双赢;技术对环境保护具有推动作用,通过对环境科技成果转化和应用,能够有效地促进 三废 的达标排放和总量控制,加快环保产业的发展,提高地区的竞争力;环境管理系统是环境综合评价重中之重,反映了环境规制的效率,包括环境政策本身的效率及环境规制带来的社会效率.这些影响因素之间相互关联、相互作用,具有较强的耦合性. 收稿日期:20070917;审稿人:肖艳玲;编辑:王文礼 作者简介:王 怡(1975-),女,博士生,主要从事产业经济、规制方面的研究.
供应链金融(解读版)
供应链金融（解读版） 一、供应链金融及其特征 “未来的时代不是单个企业之间的竞争，而是供应链之间的竞争，谁拥有供应链的优势，谁就拥有竞争上的优势。”一直以来，Big Lots 公司都为自身的供应链管理能力自豪，近年来却遇到了供应链资金和财务流的压力和挑战。 BigLots 公司是美国一家折扣零售企业，世界 500 强企业之一，拥有近 1500 家门店，主要出售食品、饮料、玩具、家具、服装、家居用品、小电子产品等。公司的供应商有很多是中小企业，它们长期面临现金流的挑战，对 Big Lots 的供应链产生了不利影响。而供应商高达18％的借贷成本也会反映在产品价格中，最终增加了 Big Lots 的采购成本。 于是，Big Lots 与 PrimeRevenue（一家第三方供应链金融服务商）及美国国民城市银行一起推动了应收账款融资计划。一旦 Big Lots 采购了供应商的产品，供应商就对 Big Lots形成了应收账款，Big Lots 接受货物并认可该供应商开出的发票后，相关信息就输入了PrimeRevenue 运营的云端系统（这个平台操作类似于网络银行，每周七天全天候 24 小时）中。供应商在网上看到自己所有被认可的票据后，就可以选择等待 Big Lots 全额付款，或将应收账款转让给美国国民城市银行。如果供应商选择收到 Big Lots 已批复的发票账款（扣除贴现利息），PrimeRevenue 就会指示 Big Lots 将款项再付给美国国民城市银行，并从供应商收取的融资费用中赚取一定比例的费用，而美国国民城市银行则获得了相应的贴现收益。 这就是供应链金融实践的典型案例。这里，Big Lots 是核心企业，它与供应商之间形成了供应链上下游，与 PrimeRevenue 都是供应链金融的平台服务提供商。而美国国民城市银行则是风险承担者，帮助解决供应商的现金流问题。可见，各参与方在其中发挥了不同的作用，从而使供应链金融模式成功运转。 1．供应链金融的价值所在。 通过 Big Lots 案例不难发现，供应链金融的产生有其必然性。随着经济全球化和网络化的发展，不同公司、不同国家甚至一国之的不同地区之间的比较优势被不断地挖掘和强化。一些经济和金融欠发达地区或资金实力不强的中小企业，却常常遭遇“成本洼地”。它们有发展潜质、在供应链中不可或缺，却往往缺乏大企业的金融资源，受到现金流的制约。我们知道，“资金流是企业的生命源泉”，当企业支出和收入的资金分别发生在不同时刻，就产生了资金缺口，中小企业常常因为上下游优势企业的付款政策而出现现金短缺问题。“目前来看，供应链融资模式是解决这一问题最好的可尝试的方式之一。”因此，探讨供应链金融，解决供应链中出现的金融财务问题，对于中小企业、对于整个供应链顺利运转意义重大。 2．供应链金融的概念及特点。 “供应链金融是一种集物流运作、商业运作和金融管理为一体的管理行为和过程，它将贸易中的买方、卖方、第三方物流以及金融机构紧密地联系在了一起，实现了用供应链物流盘活资金，同时用资金拉动供应链物流的作用。” 供应链金融的实质，是金融服务提供者，针对供应链各渠道运作过程中企业拥有的流动性较差的资产，以资产所产生的确定的未来现金流为直接还款来源，运用不同的金融产品，采用闭合性资金运作模式（即设置封闭性贷款操作流程来保证专款专用），借助中介企业的渠道优势，提供个性化的金融服务方案。通过为企业、渠道及供应链提供全面的金融服务，提升供应链的协同性，降低运作成本。具体
(金融合同)供应链金融服务方案-2篇
供应链金融服务方案 供应链金融是随着我国中小企业融资难问题的越趋严重、商业银行传统业务的自身突破，我们应该如何写供应链金融服务的方案呢?下面小编为大家整理推荐了供应链金融服务方案，欢迎大家前来阅读。 供应链金融服务方案范文一 一、业务方案理念(适用于煤矿的物资部门和煤炭运销部门) 银行提供的供应链金融业务，是把煤炭企业(煤矿)作为核心企业，配合其供应链和销售链管理策略，运用资金流、物流和信息流的控制技术，利用核心企业的信用增强效应，对核心企业及伴生在其周围的多个或全部供应链和销售链上的上、下游企业提供的一揽子、结构化金融服务。银行多以大、中型煤炭生产企业为核心企业，围绕其开展包含其上游供应商、下游贸易商的金融服务，实现煤炭企业整体供应链充裕现金流，提供企业整体竞争力。 银行在煤炭行业为供应链条上的企业提供的融资方案包括： 1、针对煤炭企业上游企业：应收账款池融资、反向保理业务，盘活上游供应商的应收账款，改善上游供应商的现金流;让上游企业能提早获得应收账款。 2、针对煤炭企业下游企业：预付款融资模式，解决下游耗煤厂家和贸易商向煤炭企业采购煤炭的预付款资金需求; 三、授信品种：授信品种包含：流动资金贷款、银行承兑汇票、国内信用证及买方押汇或押汇项下代付、商业承兑票保贴等; 1、对于煤矿：缓解煤炭企业物资供应部门物资采购款的支付压力。增加煤炭企业运销部门的销售能力，获得更多经销商预付款。扩大销售。 a) 以间接授信替代直接授信，优化报表，节约财务成本，可以制定、优化现金使用计划，适当进行理财规划，提高效益; b) 与上、下游企业共同搭建融资平台，有利于核心企业进一步稳固和强化以其为主导的供应链条;
层次分析法具体应用及实例
层次分析法步骤与实例 1 层次分析法的思想：将所有要分析的问题层次化；根据问题的性质和所要到达的总目标，将问题分为不同的组成因素，并按照这些因素间的关联影响即其隶属关系，将因素按不同层次聚集组合，形成一个多层次分析结构模型；最后，对问题进行优劣比较排序. 2 次分析法的步骤：
3 以一个具体案例进行说明： 【案例分析】市政工程项目建设决策：层次分析法问题提出 市政部门管理人员需要对修建一项市政工程项目进行决策，可选择的方案是修建通往旅游区的高速路（简称建高速路）或修建城区地铁（简称建地铁）。除了考虑经济效益外，还要考虑社会效益、环境效益等因素，即是多准则决策问题，考虑运用层次分析法解决。 【案例分析】市政工程项目进行决策：建立递阶层次结构 在市政工程项目决策问题中，市政管理人员希望通过选择不同的市政工程项目，使综合效益最高，即决策目标是“合理建设市政工程，使综合效益最高”。 为了实现这一目标，需要考虑的主要准则有三个，即经济效益、社会效益和环境效益。但问题绝不这么简单。通过深入思考，决策人员认为还必须考虑直接经济效益、间接经济效益、方便日常出行、方便假日出行、减少环境污染、改善城市面貌等因素（准则），从相互关系上分析，这些因素隶属于主要准则，因此放在下一层次考虑，并且分属于不同准则。 假设本问题只考虑这些准则，接下来需要明确为了实现决策目标、在上述准则下可以有哪些方案。根据题中所述，本问题有两个解决方案，即建高速路或建地铁，这两个因素作为措施层元素放在递阶层次结构的最下层。很明显，这两个方案于所有准则都相关。 将各个层次的因素按其上下关系摆放好位置，并将它们之间的关系用连线连接起来。同时，为了方便后面的定量表示，一般从上到下用A 、B 、C 、D 。。。代表不同层次，同一层次从左到右用1、2、3、4。。。代表不同因素。这样构成的递阶层次结构如下图。 目标层A 准则层B 准则层C 措施层D 图1 递阶层次结构示意图
模糊层次分析法的程序实现
、模糊层次分析法的程序实现 给出模糊层次分析法的Matlab程序。 clear; clc; E=input('输入计算精度e:') Max=input('输入最大迭代次数Max:') F=input('输入优先关系矩阵F:'); %计算模糊一致矩阵 N=size(F); r=sum(F'); for i=1:N(1) for j=1:N(2) R(i,j)=(r(i)-r(j))/(2*N(1))+0.5; end end E=R./R'; % 计算初始向量---------- % W=sum(R')./sum(sum(R)); % 和行归一法 %--------------------------------------------------------- for i=1:N(1) S(i)=R(i,1); for j=2:N(2) S(i)=S(i)*R(i,j); end end S=S^(1/N(1)); W = S./sum(S);%方根法%-------------------------------------------------------- % a=input('参数a=?'); %W=sum(R')/(N(1)*a)-1/(2*a)+1/N(1); %排序法 % 利用幂法计算排序向量----V(:,1)=W'/max(abs(W)); %归一化 for i=1:Max V(:,i+1)=E*V(:,i); V(:,i+1)=V(:,i+1)/max(abs(V(:,i+1))); if max(abs(V(:,i+1)-V(:,i)))k=i; A=V(:,i+1)./sum(V(:,i+1)); break Else End End 四、计算实例 由优先关系矩阵得到模糊一致矩阵 利用三种方法计算排序向量分别为:
基于.层次分析法的模糊综合评价
校园环境质量的模糊综合评价方法 信息与计算科学2003级马文彬 指导教师杜世平副教授 摘要：本文应用模糊数学理论，把模糊综合评价方法具体应用到校园环境质量综合评价研究中，结合校园的实际情况将环境评价系统根据需要分成若干个指标，建立了因子集、评价集、隶属函数和权重集，实现对校园环境的质量等级综合评判。采用层次分析法计算评价的权重集，并对取大取小算法和评价结果的最大隶属度原则进行了改进，取得较好的效果。实例表明：模糊综合评价方法可操作性强、效果较好，可在一般环境的质量评价中广泛应用。 关键词：校园环境质量，模糊综合评价，层次分析法，权重 Fuzzy Comprehensive Evaluation Method for the Environment Quality of university Campus MA Wen-bin Information and Computational Science , Grade 2003 Directed by Du Shi-ping (Associate Prof ) Abstract: In this paper,based on fuzzy mathematics theory, the fuzzy comprehensive evaluation is applied in the environment quality evaluation of university campus,combining the actual situation list to evaluate the general level of university campus by fuzzy comprehensive evaluation. By setting up the factor sets, the evaluation sets, subjection functions and the weighting sets. Implementation of the Campus Environment Quality Level comprehensive evaluation. The evaluation of the weighting sets are made by AHP. The choosing big or small algorithm and the maximal subjection degree of the evaluation result is improved, and the effect is very good.The applying example indicates: the researched method is feasible and effective, it can be used widely in the environment quality assessment. Keywords:Environment quality of university campus，Fuzzy Comprehensive Evaluation，Analytical Hierarchy Process，Weighting
最新供应链金融服务方案
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摘要 供应链金融就是银行将核心企业和上下游企业联系在一起提供灵活运用的金融产品和服务的一种融资模式。本文通过对各大银行现有供应链金融业务的概述和浅析，为中小融资企业(包括供应商和经销商)提出了现有可行的融资方案和方法。 一、供应链与供应链金融 ?供应链?是指产品生产和流通过程中所涉及的原材料供应商、生产商、分销商、零售商以及最终消费者等成员通过与上游、下游成员的连接(linkage)组成的网络结构。 ?供应链金融?是指银行从整个产业链角度出发，开展综合授信，把供应链上的相关企业作为一个整体，根据交易中构成的链条关系和行业特点设定融资方案，将资金有效注入到供应链上的相关企业，提供灵活运用的金融产品和服务的一种融资模式。 二、供应链金融的三方共赢 在供应链金融中涉及三个主体——工厂等中小融资企业，物流企业和银行等金融机构。 1、对于工厂等中小融资企业，在企业的生产经营中，受经营周期的影响，原材料等流动产品占用大量的资金，如果通过供应链金融服务，可以通过暂时抵押货权，从银行取
得贷款，用于开展业务，解决了在物流过程中的融资问题，使企业把动产盘活出来，把有限的资金用于产品开发与扩张方面，从而减少资金占用，提高了企业的资金利用率。 2、对于物流企业，供应链金融业务的开展实际上为其开辟了新的增值服务业务，不但可以促进其传统仓储业务的开展，实现客户的个性化、差别化服务，而且物流企业作为银行和客户都相互信任的第三方，可以更好地融入到客户的商品产销供应链中去，同时也加强了与银行的同盟关系，给自己带来新的利润增长点，为物流企业业务的规范与扩大带来更多的机遇。 3、对于银行等金融机构而言，物流企业的上、下客户也是他们的潜在目标客户群体。通过与物流公司开展业务，银行可以很好把握住这部分的客户，为他们提供金融服务。同时由于有物流公司作为第三方监管人对于质押的货物进行了严格的监管，在一定程度上降低银行可能遇到的风险。而且在企业贷款未能如期返还的情况下，物流企业可以协助银行将质押物变现还贷，最小程度地降低银行提供供应链金融服务可能产生的损失。 所以说，供应链金融的产生可以实现中小融资企业、物流企业及银行的三方共赢。 三、各大银行供应链金融产品浅析 供应链金融并非某一单一的业务或产品，它改变了过去银行等金融机构对单一企业主体的授信模式，而是围绕某
层次分析法与模糊综合评价的区别
层次分析法与模糊综合判别的区别与联系 1、层次分析法 [ 参考文献：吋义成, 柯丽华, 黄德育. 系统综合评价技术及其应用[M]. 北京: 冶金工业出版社,2006] 人们在日常生活中经常要从一堆同样大小的物品中挑选出最重要的物品，如重量最大的物品，即至少要确定各物品的相对重量。这时，经验和常识告诉我们，可以利用两两比较的方法来达到目的。 若在没有称量仪器的条件下对一组物体的重量进行估计，则可以通过爱对比较这组物体相对重量的方法，得出每对物体相对重量比的判断，从而形成比较判断矩阵，再通过求解判断矩阵的最大特征根和它所对应的特征向量问题，就能计算出这组物体的相对重量。 将此方法应用到复杂的社会、经济和科学管理等领域中，就能确定各种方案、措施、政策等 相对于总目标的重要性排序情况，以供领导者决策。 一般的层次分析法模型由图5-1 所示，分为目标层、准则层、指标层、方案层组成。需要注意几点： （1）层次分析法的评价结构并非是上述部分一成不变的，其中的当指标层因素较少时准则层可以省去（图5-2 ），当某一准则对应的指标层元素过多时可以将其指标层细分为“子准则层和指标层”（图5-4 ）。由于层次分析法是利用两两比较完成的，为了便于人的比较与判别，每层的元素个数在3~7 之间为佳，超过7 以后增加了比较判断的难度，因此当元素过多时，可以将其分类后分成两层或多层来判别。 （2）准则层与指标层之间的关系可以对比一下图5-1 和图5-4 ，即每个准则可能有独 用的指标体系，也可能是各准则之间共用某几个指标。 （3）层次分析法的特点是基于某个目标，对多个待评价方案进行评价，从而得到方案的重要性排序。具体到某个问题，其并无相应的数据。而模糊综合判别有相应的基础数据。两者可以结合一起用，比如常用的是模糊综合评判过程中，权重可以由层次分析法计算。 层次分析法的骤如下： 1）在作者建立评价模型后，根据经验对每层里的各个元素建立重要性判别矩阵，从判 别矩阵中可以得到某一层中各个指标的归一化权重（表5-1中的W B,W C1,W C2,W C3,W C4）。（表5-1和5-2 的数据为图5-1 模型的） 2）由层与层之间权重的传递可以得到最低层（具体指标层）的综合权重。如图5-1 所示的图中有得到各个C ij的综合权重W ij（表5-2第2列）。 3）最后，在指标层与方案层之间建立判别矩阵，针对每一个指标C ij 都需要建立一个各 方案A i的比较矩阵，判别A针对C j的重要性w A i （表5-2的每一行）。最后将指标C ij的综合权重W ij与W Ai进行乘法求和，从而得到方案A的最终综合权重刀（W ij心Ai），即为续表5-2的最后一行。
基于-层次分析法模糊综合评价模型
2016财经大学数学建模竞赛 A题 城市交通模型分析 参赛队员: 黄汉、乐晨阳、金霞 参赛队编号：2016018
2016年5月20日~5月25日
承诺书 我们仔细阅读了财经大学数学建模竞赛的竞赛章程。 我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括、电子、网上咨询等）与队外的任何人研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。 我们参赛选择的题号是（从A/B/C中选择一项填写）： A 我们的参赛队编号为2016018 参赛队员(打印并签名) ： 队员1. 专业班级计算机141 队员2. 专业班级计算机141 队员3. 专业班级计算机141 日期：2016 年 5 月25 日
编号和阅卷专用页 财经大学数学建模竞赛组委会 2016年5月15日制定
城市交通模型分析 摘要 随着国民经济的高速发展和城市化进程的加快，我国机动车保有量及道路交通流量急剧增加，交通出行结构发生了根本变化，城市道路交通拥挤堵塞问题已成为制约经济发展、降低人民生活质量、削弱经济活力的瓶颈之一。本篇论文针对道路拥挤的问题采用层次分析法进行数学建模分析，讨论拥堵的深层次问题及解决方案。 首先建立绩效评价指标的层次结构模型，确定了目标层，准则层（一级指标），子准则层（二级指标）。 其次，建立评价集V=(优，良，中，差)。对于目标层下每个一级评价指标下相对于第m 个评价等级的隶属程度由专家的百分数u 评判给出，即U ＝[0,100]应用模糊统计建立它们的隶属函数A(u)， B(u)， C(u) ，D(u)，最后得出目标层的评价矩阵Ri ，（i=1,2,3,4,5）。利用A,B 两城相互比较法，根据实际数据建立二级指标对于相应一级指标的模糊判断矩阵P i （i=1,2,3,4,5） 然后，我们经过N 次试验调查，明确了各层元素相对于上层指标的重要性排序，构造模糊判断矩阵P ，利用公式 1,ij ij n kj k u u u ==∑ 1,n i ij j w u ==∑ 1 ,i i n j j w w w ==∑ []R W R W R W R W R W W R W O 5544332211,,,,==计算出权重值，经过一致性检验公式RI CI CR =检验后，均有0.1CR <，由此得出各层次的权向量()12,,T n W W W W =。然后后，给出建立绩效评价模型（其中O 是评价结果向量），应用模糊数学中最大隶属度原则，对被评价城市交通的绩效进行分级评价。 接着在改进方案中，我们具体以交叉口为中心建立模型，其中包括道路长度、宽度、车辆平均长度、车速等等考虑因素。通过车辆排队长度可以间接判断交通拥堵情况，不需要测量车速、时间等因素而浪费的人力物力和财力，有效的提高了工作成本和效率。为管理城市交通要道提供了良好的模型和依据。 【关键字】交通拥堵 层次分析法 模糊综合评判 绩效评价 隶属度
层次分析法的应用实例汇总
第二节 层次分析法的应用实例 设某港务局要改善一条河道的过河运输条件，要确定是否建立桥梁或隧道以代替现在的轮渡。 此问题可得到两个层次结构：过河效益层次结构和过河代价层次结构；由图5-3(a)和(b)分别表示。 例 过河的代价与效益分析。 (a) 过河效益层次结构 (b) 过河代价层次结构 图5-3 过河的效益与代价层次结构图 过河的效益 A 过河的效益 2B 经济效益 1B 过河的效益 3B 隧 道 2D 桥 梁 1D 渡 船 3D 美化 11 C 进出方便 10 C 舒适 9 C 自豪感 8 C 交往沟通 7C 安全可靠 6 C 建筑就业 5 C 当地商业4C 岸间商业3C 收入2C 节省时间1 C 过河的代价 A 社会代价 2B 经济代价 1B 环境代价 3B 隧 道 2D 桥 梁 1D 渡 船 3D 对生态的污染 9 C 对水的污染 8 C 汽车的排放物 7 C 居民搬迁 6 C 交往拥挤 5C 安全可靠 4 C 冲击渡船业 3 C 操作维护 2 C 投入资金 1 C
关于效益的各个判断矩阵如表5-9—表5-23所示。 表5-9 表5-10 表5-11 表5-12 表5-13 表5-14 表5-15 表5-16
表5-17 表5-18 表 5-19 表 5-20 表5-21 表5-22 表 5-23 这样我们得到方案关于效益的合成顺序为 T )07.0 ,36.0 ,57.0()4(=益ω 效益层次模型的整体一致性比例C.R.(4)<0.1（最后一个矩阵的一致性较差，但因