基于主成分分析法的供应商信用评价

供应链环境下的供应商信用评价是企业优化选择供应商合作伙伴的关键,主成分分析法可以避免主观因素的影响,通过建立供应商信用等级评价指标体系和评价模型,对选取的8家供应商信用等级进行正确评价,为供应商信用评价提供有效的分析手段。     

采购拍卖机制下供应链契约利润模型对比研究

现实商业中,采购拍卖(竞标)机制已经得到了广泛的应用。然而,采购拍卖使得大量的供应商之间相互竞争,买主可以轻易地获得最大的收益。如何协调供应链中供应商和买主之间的利益分配,来保证供应商的利润,是一个值得研究的问题。本文通过比较建立在供应商完全竞争和供应商采取联盟的方式下的利润模型,给出了如何才能提高供应商效益的方式。     

自主创新激励下企业政府采购最优出价行为研究

在政府采购过程中,促进自主创新的政策与公开招标经济目标之间存在着一定冲突。本文在一价密封模型的基础上,通过改变供应商的效用函数,考察了政府鼓励自主创新条件下企业（供应商）的最优报价。结果表明：政府扶持自主创新的政策会改变供应商的出价机制,获得优惠较多的供应商会提高报价,并且随着竞标人数的增多最优价格将接近中标企业的成本。     

基于信用评估的供应商关系管理

供应商关系管理是供应链条件下现代采购管理的核心内容,对采购效率和效益的提高具有重要意义。本文从企业信用角度,探讨采购方如何通过评估、监督和激励来规范供应商的信用行为,改善采购的信用环境,从而建立与供应商健康和稳定发展的合作关系,实现科学高效的供应商关系管理。     

允许缺货条件下供应商——制造商决策研究

已有的EPQ模型常假设供应商提供的信用期是给定的,甚至只考虑了不允许缺货的情况。本文在允许延期支付的条件下,建立了允许缺货的EPQ模型。最后通过算例验证了模型的有效性及对主要参数进行了灵敏性分析,为供货商和制造商做出最佳决策提供帮助。     

地区市场化进程、相对谈判能力与商业信用——来自中国制造业上市公司的经验证据

基于2003-2009年中国制造业上市公司,考察地区市场化进程不同的情况下,企业相对于主要供应商/客户的谈判能力对企业商业信用行为的影响。研究发现,企业的供应商和客户集中度越高,相对谈判能力越低,更可能提供商业信用,进一步发现在市场化进程较低地区,公司相对主要客户的谈判能力更弱,更有动机提供商业信用,而公司相对主要供应商的谈判能力增强,更可能获取商业信用。这不仅从企业的相对谈判能力视角拓展和深化了商业信用的竞争假说,而且从制度环境上,为更好理解转型经济环境下企业利用信用方式作为市场竞争手段以促进企业发展提供了一种可能的解释。     

电商平台供应商信用分级分类管理探索研究——以国铁通用物资采购平台为例

<正>国铁集团在国铁通用物资采购平台探索实施了供应商信用风险分级分类管理,初步探索形成了基于交易数据的电商平台供应商信用管理机制,并对深化拓展电商平台供应商信用分级分类管理展开设想。信用是市场经济的基石,是市场主体安身立命之本。近年来,中国国家铁路集团有限公司（以下简称国铁集团）不断巩固拓展信用体系建设,在铁路运营和建设物资领域持续开展供应商日常和年度信用评价,在维护公平竞争秩序,净化市场交易环境,惩戒违约失信供应商方面取得了良好成效。     

供应链竞争条件下的贸易信用融资及其对企业绩效的影响研究

通过选取2015-2017年沪深A股上市公司为初始样本,最终选择50家上市公司3年共150条样本数据分析得到,客户集中度与供应商为前五大客户提供的贸易信用正向相关,前五大客户贸易信用量与供应商利润正向相关,说明客户集中度越高,买方企业越容易要求供应商企业为其提供贸易信用融资,同时贸易信用作为一种竞争工具,也能为供应商带来良好的效益。     

信用评价是否抑制了网贷行为中的地区与学历偏好

地区与学历偏好问题在借贷市场一直普遍存在,而当前中国的网络借贷发展正如火如荼.依据“人人贷”网站平台借贷数据,本文检验了地区与学历层次对借款订单的成功率、利率、竞标人次、竞标时长的影响作用,进而验证了地区与学历偏好在网贷行为中的存在性,以及信用评价机制所发挥的抑制作用.研究发现,在信用评价机制不健全情形下,网贷行为中的出借人投资决策对订单所属人的地区与学历确实存在偏好倾向;不过随着信用评价机制的逐步完善,这种地区与学历偏好已不再那么明显,具体表现为随着借款人信用得分的不断提高,地区与学历偏好所受到的抑制性会越来越突出.研究鼓励网络借贷的竞争与创新,规范信用评价机制,降低信息不对称等措施,可以有效地解决借贷行为中暴露出的地区与学历标签式偏好性问题,并有助于提高互联网借贷的匹配效率.     

人工神经网络在电力市场竞价策略中的应用

在构造电力市场最优的竞价策略中,电厂的报价反映了电厂的运作成本和市场供求信息,准确的预测其他电力供应商的投标行为,对电力供应商的竞价决策有重要意义。应用基于模糊聚类(FCM)和关节控制器神经网络(CMAC)的预测方法,可以较精确预测其他电力供应商的投标行为,并通过评估风险后,给出电力供应商在利润最大化下的竞标电价。预测结果表明:输出稳定性好、计算速度快、预测精度较高。     

网上竞标在采购中的应用日益广泛——访TradingPartners太区总经理李浥江

网上竞标模式为供应商提供了更多公平透明的销售机会，也降低了采购方的采购价格，提高了询价效率。目前，使用网上竞标的形式进行采购活动已经成为一种全球趋势，并逐渐被越来越多的中国企业接受。为此，我们特地采访了全方位网上竞标专业团队TradingPartners亚太区总经理李渑江先生，希望通过他的介绍，让大家了解网上竞标的最新信息。     

供应商、客户集中度与企业信用融资体系的关联度

目的:研究供应商与客户集中度对企业信用融资的影响。结果显示:企业随着供应商与客户集中度的提升而降低信用融资比率,供应链集中度越高越不利于企业利用信用融资来降低整体融资成本。本文为企业有效调控供应链集中度,与供应商和客户保持良好的关系,从而借助融资渠道降低融资成本,提供一定的参考。     

供应链集中度与商业信用融资的实证研究

本文以2015年～2019年我国制造业上市公司作为研究样本,从供应链上游的供应商和供应链下游的客户角度进行分析,并对企业商业信用融资的影响开展实证检验。本文研究发现：供应商集中度越高,商业信用融资越少,而客户集中度越高,商业信用融资越多。本文的结论对了解供应链管理和商业信用融资的本质具有一定的帮助作用,丰富了现有相关文献。     

飞利浦医疗整合行动

飞利浦医疗在中国每两年都会进行一次招标．对物流供应商进行评估和筛选。在2004年的招标中，尽管飞利浦医疗重新确定了一些选择标准，但结果没有意外，经过几轮中外公司的竞标，仍然是其全球范围内的物流供应商——DHL最终胜出。     

企业竞标寻租的监控问题研究

企业竞标应在公开、公平、公正的环境下进行,但私人利益滋生和部门利益熏染使得政府采购中的企业竞标成为寻租的高发领域,具体表现为竞标前的寻租与合同履行阶段的寻租。企业竞标寻租的产生阻碍资源的有效配置,不完善的监控模式则导致竞标寻租及采购腐败的易发性。通过对政府采购不同阶段中企业竞标寻租目的及内容的分析,找出监控企业竞标寻租的有效途径,有利于净化政府采购中企业竞标环境,促进市场经济稳步、有序发展。     

水电企业供应商信用分类评价方法及应用场景

<正>为进一步提高物资采购项目（标段）与供应商资质、专业和能力的匹配度,降低采购及合同管理风险,确保各单位长期安全、稳定、可靠运营,中国长江电力股份有限公司基于e PMS和ECN两大信息系统平台,组织实施供应商信用分类评价,并积极探索供应商信用分类评价结果在非招标物资采购工作中的应用场景,通过广泛实践,取得了良好成效。     

网上拍卖模型研究

比较了网上拍卖方式与传统拍卖方式的差异,阐述了网上拍卖的定义和基本特点,提出了5元组网上拍卖模型,将拍卖者划分为自然人与智能主体拍卖软件等类别,分析了卖家和买家的商品拍卖利润期待,提出了快进慢出的拍卖竞标策略,分析了买卖双方的拍卖评价机制,提出了从资产、担保和交易记录等角度衡量信用评价的方法,最后阐述了对网上拍卖的进一...     

政府采购中供应商的信用分析

支持向量机(SVM)是在结构风险最小化的一种新的机器学习技术,在解决小样本、非线性及高维空间问题中具有独特的优势,适用于政府采购中对供应商进行信用分析。但供应商信用属性数据构成了高维空间的稀疏分布,不利于SVM的准确建模。由于主成分分析技术具有良好的去噪音特性,能够对信用属性数据进行有效地挖掘。因此,若将两者进行有机地结合,就能有效改善SVM输入样本的特性,从而提高SVM分类的准确率。     

第四方物流环境下的供应商评价优化问题探讨

本文分析了第四方物流环境下供应商评价的必要性及第四方物流运作的特点,并在此基础上构建了第四方物流环境下供应商的综合评价指标体系及基于BP神经网络的供应商评价模型.     

Logistic回归分析方法在中小微企业信用评级中的应用研究

本文以四川省新三板上市的制造业企业为研究对象,探索适合中小微企业的信用评级方法和指标体系。首先从经济学角度出发,找出衡量企业经营状况的指标,利用相关性分析,科学建立评级指标体系。由于指标个数太多,要用熵权法进行降维,再通过Logistic回归计算信用得分。结果表明这样建立的指标体系相较于因子分析更加合理,解释力强,Logistic回归预测结果与神经网络模型预测结果趋势一致,但是预测准确率高于神经网络模型,且Logistic回归本身对过程的解释优于其他模型,因此熵权法结合Logistic回归在小样本情况下的企业信用评级优势明显,为同行提供参考。