基于Copula-MKMV模型的供应链企业信用组合优化的开题报告

基于Copula-MKMV模型的供应链企业信用组合优化的开题报告一、研究背景和意义供应链信用风险是一个普遍存在且关注的问题，随着供应链的不断扩展和金融市场的不断发展，供应链企业信用风险也变得更加复杂和不确定。尤其在COVID-19疫情的爆发下，供应链的信用风险进一步凸显。因此，如何有效的进行供应链企业信用风险管理成为了供应链金融领域研究的重要课题。其中，信用组合优化是解决供应链信用风险问题的有效方法之一，即通过合理的信用组合来控制企业信用风险。基于Copula-MKMV模型的信用组合优化方法能够更准确的度量企业之间的关联性和信用风险，更好的应对供应链信用风险问题。二、研究内容和方法本研究将以Copula-MKMV模型为基础，探讨如何应用该模型进行供应链企业信用组合优化。具体研究内容如下：1.建立Copula-MKMV模型，度量企业之间的关联性和信用风险。2.分析Copula-MKMV模型的优势和不足之处。3.探讨如何应用Copula-MKMV模型进行信用组合优化。4.实证分析Copula-MKMV模型在供应链企业信用组合优化中的应用效果。研究方法主要包括文献综述、模型建立和参数估计、实证分析等。三、预期研究成果本研究旨在探讨基于Copula-MKMV模型的供应链企业信用组合优化方法，为供应链企业信用风险管理提供更有效的方法和技术。预期研究成果如下：1.建立Copula-MKMV模型，精确度量企业之间的关联性和信用风险。2.分析Copula-MKMV模型的优势和不足，为模型的进一步提升提供参考。3.提出基于Copula-MKMV模型的供应链企业信用组合优化方法，并进行实证分析。4.对结果进行解读和分析，为供应链企业信用风险管理提供相关建议和指导。四、可行性分析本研究在理论上可行，具有一定的实证分析基础，同时，拟采用程序化的建模方法进行研究，具有较高的可操作性。五、完成时间及进度计划本研究预计在2022年6月完成，进度计划如下：1.文献综述：2021年7月-2021年9月2.模型建立和参数估计：2021年10月-2022年2月3.实证分析：2022年3月-2022年5月4.论文撰写：2022年6月六、参考文献1.Yao,J.,&Wei,Y.(2017).Creditriskcontagionandnetworkeffectsinsupplychainsystems.JournalofBusinessResearch,78,164-174.2.Li,S.,Xu,X.,&Zou,H.(2017).Theimpactofsupply-chainfinanceontheearningsqualityofsuppliers.JournalofCorporateFinance,43,1-15.3.Gao,Y.,Yu,H.,&Wang,Y.(2017).Riskmanagementinsupplychains:aliteraturereview.InternationalJournalofProductionResearch,55(16),4659-4682.4.daSilva,D.L.,&vanWassenhove,L.N.(2019).Supplychainfinance:Asystematicliteraturerev