物流企業發展過程中金融服務風險評價研究

文/李云岳 王琦

0.引言

近幾年來，現代化的物流行業得到了大幅度地提升。但是由于物流企業發展情況時刻變動，具有一定的動態特征，所以相對應的金融服務也同時具備著風險，為了降低這一問題對于未來企業發展的影響，需要定期對金融服務風險作出對應的評價處理。

1.物流企業發展過程中金融服務風險評價

1.1 風險種類及目標確定

一般情況下，物流企業下的金融服務風險種類可以劃定為內部風險和外部風險[6]。具體如下圖1所示：

圖1物流企業金融服務風險評價目標影響因素圖示

根據圖1，可以完成對物流企業金融服務風險評價目標影響因素的分析，在設計風險評價目標的過程中，需要考慮上述的因素對其的影響，這樣才可以確保最終設定風險識別目標可靠、精準。

1.2 構建BP神經網絡風險評價體系

在完成風險種類及目標的確定之后，接下來，需要構建BP神經網絡風險的評價體系。所謂BP神經網絡評價模式主要是由輸入層、隱含層和輸出層組成，每一個評價層級均是獨立的，并設定對應的風險評價神經單元，可以先計算風險評價單元值，如下公式1所示：

公式1中：U表示風險評價單元值，D表示單元輸出值，R表示交互層級差值。通過上述計算，最終可以得出實際的風險評價單元值。結合得出的風險評價單元值。劃定具體的BP神經網絡風險評價區域，隨后，根據初始的風險評價綜合值，計算出對應的風險評價實際值，具體如下公式2所示：

公式2中：M表示風險評價實際值，B表示單元輸入值，e表示神經元評價數量。通過上述計算，最終可以得出實際的風險評價實際值。將其與預期的風險評價值比照，得出風險差異值為風險評價體系的核心評價節點，在所構建的隱含層風險評價神經元中設定對應數量的評價元目，采用試湊法逐一關聯，形成內部的評價結構，將設定的評價目標設定在BP神經網絡風險評價體系中，為后續的評價奠定基礎。

1.3 三角模糊風險評價模型建立

在完成對BP神經網絡風險評價體系的構建之后，接下來，需要進行三角模糊風險評價模型的建立。首先，可以根據三角概念法則，結合評價體系，計算出模糊風險評價極限值，具體如下公式3所示：

公式3中：G表示模糊風險評價極限值，m表示三角模糊系數，A表示加權評價差值，u表示權重向量。通過上述計算，最終可以得出實際的模糊風險評價極限值。將其設定為對應的評價極限標準，同時根據BP神經網絡風險評價體系，構建物流企業金融服務風險評估環節，具體如下圖2所示：

圖2物流企業金融服務三角模糊風險評估環節圖示

根據圖2，可以完成對物流企業金融服務三角模糊風險評估環節的設計，根據以上環節，獲取到三角模糊風險評價值以及加權差異系數。利用構建的模型來觀察風險評價結果，如果加權差異系數增加，表明評價等級下降，反之，則表明其逐步上升。以此來進一步提升整體的風險評價能力。

1.4 動、靜態重疊質押實現物流金融服務風險評價

在完成對三角模糊風險評價模型建立之后，接下來，需要采用動、靜態重疊質押的方式來實現物流金融服務風險評價。動態與靜態的質押方式實際上是一種物流金融服務方式。采用三角模糊風險評價模型來獲取實時的物流金融風險評價數據信息，分別采用動態與靜態雙向質押的方式來對所涉及的金融項目進行風險評價，同時計算出具體的重疊風險，如下公式4所示：

公式4中：W表示重疊風險，n表示動態風險延伸系數，o表示保兌差值。通過上述計算，最終可以得出實際的重疊風險。即為在動、靜態質押模式下相差的區域，這一部分的區域自身所具備的金融服務項目以及對應指標的風險相對較大，需要加強對其的控制與評價。以此來確保最終綜合物流金融風險評級結果的穩定性與可靠性。

2.風險評價實例分析

2.1 K物流企業金融服務現狀

K物流企業是一家老牌物流企業，經營時間較長，同時自配備了多個運輸車隊，企業中車型相對較為齊全，在本區域物流行業的影響力相對較大。最近幾年，在新時代的背景條件之下，為了延伸整體的發展范圍，并擴大未來的發展前景，K物流企業逐漸將發展的部分重心轉移到金融服務的建設之上。在發展的初期，由于K物流企業本身便具有極大地運輸優勢，相關的業務量也得到了進一步地提升，所以在發展初期取得了相對較好的效果，但是隨著業務量的增加、外部政策的變化以及市場的變化，K物流企業在金融服務方面的業務出現了不同程度的問題，經過調研可以發現，主要的問題均與信息流、資金流、技術人員以及商業市場等存在較大的關聯。

2.2 K物流企業金融服務風險評價實證

通過上述對K物流企業金融服務現狀的分析與了解，基本掌握了該企業金融業務的發展情況，接下來，結合實際的發展需求，在真實的案例之下，進行具體的風險評價驗證。分別選取5組金融服務業務作為主測試目標。首先，5組實例金融業務情況基本相同，并且所設定的風險評估標準保持一致。根據K物流企業的基本情況，再加上對于金融服務業的實際評價需求，可以先構建相應的風險評價結構，具體如下圖3所示：

圖3 K物流企業金融服務風險評價結構圖示

根據圖3，可以完成對K物流企業金融服務風險評價結構的設計與構建。結合獲取的風險評價數據信息，逐漸完善對應的評價環節，同時利用所設定的風險評價模型，進行初次評價處理。

隨后，根據物流企業發展過程中存在的問題和缺陷，設定對應的評價等級，依據風險大小按順序設定在評價模型之中。企業以質押的方式幫助關聯業務公司打開銀行的快速融資通道，解決自身的存貨問題，同時，該業務公司此時可以從銀行處獲取融資，委托K物流公司實行監管，而銀行則可以根據K物流公司的融資金額以及質押率，核定監管的最低價值。在這個過程中，K物流公司全程監控，更加全面地幫助關聯業務公司解決了金融問題，一定程度上大大降低了存在的風險。此時，結合上述的情況，可以進行風險評價期望輸出值與實際輸出值的計算，當得出具體的數值之后，核定兩者之間的風險評價誤差值，具體如下公式5所示：

公式5中：K表示風險評價誤差值。H表示金融覆蓋范圍，r表示層級修正權值。通過上述計算，最終可以得出實際的風險評價誤差值，獲取其他兩組測試結果，進行比照分析，具體如下表1所示：

表1測試結果對比分析表

根據表1，可以完成對測試結果的分析：與傳統線性風險評估測試組和模糊網絡分析風險評價測試組相比，本文所設計的三角模糊風險評價測試組最終得出的風險評價誤差值相對較小，均控制在0.2一下，表明此種方法的風險評價效果更佳，具有實際的應用價值。

結束語

綜上所述，便是對物流企業發展過程中金融服務風險評價的分析與研究。本文所設計的風險評價方法相對較為靈活，具有極強的可更改性，可以最大程度地避免物流企業信息化水平低、融資途徑欠缺以及融資人才素質低等問題，一定程度上可以避免部分風險的發生。另外，此種風險評價模式還可以在風險發生的初期利用特殊的形式盡量分化出現的風險，形成風險分化的良性循環，以此來推動我國的物流金融行業邁入新的發展臺階。