基于风险矩阵法的物流外包风险评估

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1、附件5:分类编号:单位代码:10065密级:号:09213003硏究生学位论文论文题目:基于风险矩阵法的物流外包风险评估学生姓名:徐新燕申请学位级别:硕士申请专业名称:管理科学与工程研究方向:物流与供应链管理指导教师姓名:李贵春专业技术职称:教授提交论文曰期:2012年月日内容摘要物流外包作为一种新生事物,有其自身的众多优势,但也必然存在很多不为人知的风险,比如环境风险、管理风险、信息风险以及项目自身的风险等等。在了解了物流外包中可能存在的诸类风险后,需要对潜在的各种风险进行详细地研究,以便于在企业在进行

2、物流外包抉择时有据可依,并能够在外包后对风险做到快速反应,将其扼杀在摇篮之中,为此研究物流外包风险就显得尤为必要。同时,利于企业正确识别物流外包中潜藏的各种风险,并重点防范那些高发的并对企业的发展造成严重伤害的风险,以便于利用有限的资源创造更多的价值。本文对物流外包风险进行了分阶段,分歩骤的研究,做到循序渐进、有依有据。第一,从物流外包研究的背景、意义、现状等方面对该问题进行综述,并对国内外的研究现状比较后得出本研究的必要性。第二,研究物流外包给企业带来了哪些好处,并且在外包过程中存在哪些挑战,以及风险存在

3、的原因等等。第三,构建物流外包风险评估模型。对众多常用的风险评价方法进行优劣对比,发现风险矩阵法较适合物流外包风险评估。本文所提到的风险矩阵法是在原始方法的基础上改进而来,其依据风险矩阵法的原理,结合德尔菲法、Borda序值法、层次分析法等方法改进而成。该方法很好地对物流外包中的风险进行量化评价,并依据Borda序值对各个风险进行排序。第四,刘以上问题进行详细阐述之后,采用完备性、科学性.相对独立性、灵敏性等原则构建了风险指标f本系。共构建了5个一级指标,16个二级指标。第五,本文结合了A公司的物流外包事件

4、,严格按照改进后的风险矩阵7歩法对风险进行评估?然后在前文评估的基础上,采取针对性的措施进行防范。第六,总结了本文的研究结论,以及本研究存在的问题与不足。关键词:物流外包;风险矩阵;风险矩阵7步法;Borda序值法IIAbstractAsanewthing,Logisticsoutsourcinghasitsmanyadvantages,buttheremustbealotofunknownrisks,suchasenvironmentrisk,managementrisk,informationriska

5、ndprojectrisksandsoon.AfterUnderstoodthevariousclassesofriskthatmayexistinlogisticsoutsourcing,weneedtostudythepotentialriskindetail,sothatitcanfacilitatetheenterprisetomakethedecisionoflogisticsoutsourcing,andrapidresponsetotherisksintheoutsourcing,strang

6、letheminthecradle,soitisnecessaryforustostudytherisksoflogisticsoutsourcing.Atthesametime,itisconducivetocorrectlyidentifythepotentialriskinlogisticsoutsourcing,weshouldfocusedontherisksthatoftenhappenandaremuchdangeroustoenterprisesinthefuture.Sothatwecan

7、uselimitedresourcestocreatemorevalue.Therisksoflogisticsoutsourcinghavebeenstudiedbysection、step-by-step,therearemanyevidencesinthepaper,First,therisksoflogisticsoutsourcingwasstudiedfromtheaspectsofresearchbackground,significance,statusreview,andthengetth

8、econclusionthatitisverynecessarytomakethestudyfromthecomparebetweendomesticandinternationalResearch.Second,benefitschallengesandreasonsoftherisksexistinoutsourcingprocesstoenterprisehasbeenstudied.Third,themo

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