【摘 要】
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随着供应链模式的不断深化,供应商在赊销过程中面临的应收账款风险日趋增大,而由于观察数据的不足,已有方法难以准确量化应收账款风险的高低。本文在分析影响应收账款风险不
【机 构】
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广东外语外贸大学国际经济贸易学院/国际经济贸易研究中心; 广州大学商学院;
【基金项目】
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国家社会科学基金项目“商业银行供应链金融运行机制研究”(10BJL026);教育部人文社科项目“银行债权治理的公司治理效应及其机制研究”(10YJA7901871);国家自然科学基金项目(71073032)的资助
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随着供应链模式的不断深化,供应商在赊销过程中面临的应收账款风险日趋增大,而由于观察数据的不足,已有方法难以准确量化应收账款风险的高低。本文在分析影响应收账款风险不同变量之间的逻辑关系基础上,提出了基于贝叶斯网络的应收账款风险评估模型,以期在赊销交易产生前就能估算将来可能产生的风险概率。这种评估方法提供了信用交易的一种有向图描述和推理机制,直观有效地表达了各个诱因与应收账款风险的关系及强弱程度。能够有效地解决应收账款风险观察数据不足的问题,并在此基础上进行预测及决策分析。本文提出的方法在实践上具有较强的可操作性,对于丰富信用风险评价理论也有着较为重要的意义。
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