原创《风险控制视角下江苏省农产品物流金融业务成效预测》：本论文为您写农产品物流毕业论文范文和职称论文提供相关论文参考文献，可免费下载。
农产品物流金融,是指金融机构为农产品物流产业提供的新型金融业务,涉及资金融通、结算、保险等服务,是物流金融在农产品流通领域的具体应用,是农产品物流与资金流的融合形式.农产品物流金融一般涉及农产品生产加工企业、农业信用合作社、邮政储蓄机构、农业银行等机构,以及经销商、第三方物流公司等.物流金融业务是一种新型的金融业务品种,而农产品物流金融更具有特殊性,不仅为中小型农业企业的资金融通提供了新渠道,通过物流企业的桥梁作用使农产品企业与金融机构更好地合作,也促进了农产品企业、金融机构、第三方物流企业的共同发展.
目前,包括江苏省在内的我国金融机构和物流企业普遍缺乏农产品物流金融业务运作的经验,在诸多環节上存在着风险,阻碍了农产品物流金融的发展.在此前提下,银行机构、物流企业和农业企业等合作各方,需要将风险环节转变为业务能力,加强对应的业务运作,提高相应的业务水平,才能逐步克服和抑制风险,确保农产品物流金融业务的顺利开展.其中,金融机构和物流企业发挥着重要的作用.尤其是银行等金融机构,需要对农产品物流金融业务的成效进行准确、合理、有效地预测,才能减少业务过程中信用风险的发生,避免风险损失.
在国内外物流金融风险等级分类研究中,通常根据风险大小的相对程度对风险进行分类,以便有针对性地实施各级风险管理.笔者根据综合权重系数可知,在农产品物流金融运作过程中,可以将江苏省农产品物流金融所面临的风险分为五个级别：一级风险包括质押货物合法性风险和仓单管理不善风险,二级风险包括法律法规缺失风险、质押物品种选择风险、质押物市场价格波动风险、企业诚信风险,*风险包括企业组织结构风险、员工素质不足风险、商品监管风险,四级风险包括质押物价值评估风险、企业发展潜力风险、宏观环境风险,五级风险包括质押物存量控制不当风险、行业环境风险、管理与监督体制缺失风险、管理层决策失误风险.其中,对农产品物流金融业务的成功具有重要影响的是一级风险、二级风险和*风险,分别包括质押货物合法性风险和仓单管理不善风险要素,法律法规缺失风险、质押物品种选择风险、质押物市场价格波动风险和企业诚信风险要素,企业组织机构设置风险、员工素质不足风险和商品监管风险要素.对于农产品物流金融合作各方而言,为了提高业务的运作效率,需要逐步加强各风险所对应业务能力,即提高质押货物合法性和仓单管理安全性,增强法律法规适应性、质押物选择合理性、质押物市场价格预测准确性和农业企业诚信度,改进物流企业组织机构设置合理性、物流企业员工素质和物流企业商品监管能力.
作为农产品物流金融业务的主要承担者,金融机构应具有业务成功的预测能力,根据农产品物流金融的关键影响因素,来实现对业务成功的合理预测,才能将物流金融的业务风险和金融机构自身的信用风险降低到最低程度.根据西方发达国家农产品物流金融的运作经验,这是确保农产品物流金融从萌芽到成熟转变的关键性措施.
一、风险控制视角下农产品物流金融业务成效预测模型设计
线性概率模型（linear probability models,简称LPM）,是指因变量为虚拟变量的回归分析模型.该模型也可以理解为,在给定的条件下,因变量所代表的事件发生的条件概率.在线性概率模型中,因变量具有二分性质,仅要求回答“是”或“否”.在这里,虚拟变量是指取值是0或1的变量.
基于线性概率模型（LPM）理论,在农产品物流金融风险等级分类的基础上,考虑到重要风险的影响,构建江苏省农产品物流金融业务成效预测的线性概率模型如下式所示.
[yi等于β0+β1x1i+β2x2i+β3x3i+β4x4i+β5x5i+β6x6i+β7x7i+β8x8i+β9x9i+ui]
在这里,当农产品物流金融业务取得预期的成效时,[y]取值为1,否则取值为0,即[y]是二分变量,或虚拟变量.
在这里,各类变量名称所对应的变量符号、变量性质、对应系数和系数预期符号等模型信息如表1所示.
二、数据收集
笔者以江苏省境内的农产品物流金融服务事件为样板进行数据收集,主要依赖于各类金融机构的内部资料,实现对各项指标的测评.对于解释变量,采用李克特7点量表法取值.对于业务的有效性,根据金融机构的收益来判断.如果金融机构按期收回本金,则说明该项农产品物流金融业务是有成效的,业务有效性取值为1.相反,如果金融机构未能按期收回本金,则说明该项农产品物流金融业务缺乏成效,业务成效值取值为0.
本次数据调查自2015年11月11日起,至2016年2月20日结束,历时100天,收集有效样本59份.样本描述性统计分析结果如表2所示.
三、模型检验
本研究拟采用后向淘汰（backward elimination）回归分析法对农产品物流金融业务成效的线性概率模型进行检验.后向淘汰回归分析法,是逐步回归分析法的一种常见形式.在计量经济理论中,逐步回归分析法也称逐步选择法,是为了达到选用一系列有用的预报变量子集的目的,不断在初始模型中剔出或添加变量.
逐步回归法也是一种常见的回归分析方法,是多个自变量与一个因变量的多重线性回归方程,根据用户事先设定的界值,即设定的“α（Alpha）值,或F值”标准,在计算过程中逐步引入或剔除满足这个标准条件的自变量,从而最终建立起只含有对因变量有显著作用的那些自变量、而不包含对因变量没有显著作用的那些自变量的“最优”多重线性回归方程.在逐步回归分析过程中,如果采用逐步添加变量方法,就称为前向选择回归分析,如果采用逐步剔除变量的方法,就称为后向淘汰回归分析.
基于样本数据,运用SPSS11.5软件,得到各变量的协方差矩阵如表3所示.在该协方差矩阵中,尽管各变量之间存在着一定的、程度不等的相关性,但从协方差矩阵的整体上看,因子之间的相关系数普遍较低,因而不需要考虑多重共线性问题.
农产品物流论文参考资料：
结论：风险控制视角下江苏省农产品物流金融业务成效预测为关于对不知道怎么写农产品物流论文范文课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文农产品电商物流论文开题报告范文和文献综述及职称论文的作为参考文献资料下载。
