基于贝叶斯网络的应收账款风险预测研究

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1、基于贝叶斯网络的应收账款风险预测研究作者姓名周达培导师姓名、职称赵文平教授一级学科工商管理二级学科企业管理申请学位类别管理学硕士提交学位论文日期2014年12月学校代码10701学号1206122376分类TN82号F272密级公开西安电子科技大学硕士学位论文基于贝叶斯网络的应收账款风险预测研究作者姓名：周达培一级学科：工商管理二级学科：企业管理学位类别：管理学硕士指导教师姓名、职称：赵文平教授提交日期：2014年12月ResearchontheRiskPredictionofAccountsRe

2、ceivableBasedonBayesianNetworkAthesissubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinBusinessManagementByZhoudapeiSupervisor:Prof.ZhaowenpingDecember2014西安电子科技大学学位论文独创性（或创新性）声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导

3、下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文若有不实之处，本人承担一切法律责任。本人签名：日期：西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属于西安电

4、子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅、借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，获得学位后结合学位论文研究成果撰写的文章，署名单位为西安电子科技大学。保密的学位论文在年解密后适用本授权书。本人签名：导师签名：日期：日期：摘要摘要在日益激烈的市场竞争下，单纯靠提升产品和服务质量、降低生产成本、加强广告宣传等方式已经无法满足企业发展的需要，企业纷纷采取赊销、分期付款等信用交易方式以求扩大销售额、增加市场占有率，强化竞争地位。采用信

5、用交易方式一方面扩大了企业的市场份额，另一方面形成了应收账款。由于市场、客户等多方面的因素，应收账款代表的价值具有不确定性，容易形成呆账、坏账，即存在应收账款风险。如果呆账坏账过多会造成企业亏损，资金链断裂，危及企业的经营和发展，甚至导致破产。因此，企业在采用信用交易方式来扩大市场份额的同时必须加强对应收账款风险控制，采取风险控制的前提是对应收账款风险的识别与预测。国内对于应收账款风险的预测研究较少，而且大多是采用主观定性的分析方法，不利于保证风险预测的精度。应收账款风险具有不确定性，属于随机事件

6、，而且我国对于应收账款风险控制的研究起步较晚，没有足够多的历史数据，综合这两方面原因，本文选择贝叶斯网络模型用于应收账款风险预测。贝叶斯网络模型以先验概率后验概率知识为基础，可以充分利用历史数据信息和专家知识，将先验信息和历史数据有效地结合，能够处理不完整的数据，分析不确定性事件，有效地解决历史数据较少的问题。本文在大量的文献阅读基础上，对应收账款风险的定义、产生机理，对企业的影响以及应收账款风险的影响因素等方面进行了梳理。对本文所使用的模型贝叶斯网络模型和主成分分析法的相关理论进行介绍。在对应收

7、账款风险影响因素综合分析的基础上，综合考虑模型的计算精度和复杂程度，选取关键因素，构建应收账款风险预测的贝叶斯网络模型。选取的关键因素包括企业的还款能力、应收账款的担保方式、买卖双方的交往频率和买方对卖方的依赖程度四个方面。为简化模型同时保证计算精度，在企业还款能力的状态获取上引入主成分分析法，利用上市公司财务数据，构建企业还款能力的评价模型。主成分分析法可以通过降低维度有效地简化模型的复杂度，同时利用分析过程中的方差解释率确定指标权重，可以有效避免专家意见法的主观性。最后引入算例，对模型的使用过

8、程进行演示。本文基于贝叶斯网络结合主成分分析法，构建了应收账款风险预测模型。这一模型在实际应用中具有较多优势。模型所需原始数据容易获取，操作简单，将原始数据代入模型中可以直接得到量化的数据，有效降低了主观判断导致计算结I西安电子科技大学硕士学位论文果的模糊性。利用本文提出的研究模型可以在应收账款发生前，对应收账款的风险进行预测，以预测结果作为企业决策的参考依据。关键词：应收账款，风险预测，贝叶斯网络论文类型：基础研究类IIABSTRACTABSTRACTIntheincreasin