基于复杂网络理论的供应链违约风险传染及控制研究

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1、分类号:F715.310710-2013123018硕士学位论文基于复杂网络理论的供应链违约风险传染及控制研究谭鹏导师姓名职称张圣忠教授申请学位类别工学硕士学科专业名称物流工程与管理论文提交日期2016年4月21日论文答辩日期2016年6月4日学位授予单位长安大学TheresearchofsupplychaindefaultrisktransmissionandcontrolbasedoncomplexnetworktheoryAThesisSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate:TanPengSupervisor:ZhangShen

2、gzhongChang’anUniversity，Xi’an，China摘要众所周知，中国社会是一种复杂的关系型社会。在国民经济体制日趋完善，全球化经济进一步凸显的今天，各类的人际关系、企业关系、联盟关系甚至国家关系都影响着全球经济的稳定性。如何研究这些关系？视角固然有很多，林语堂的笔下对关系进行了细腻的描绘，黄国光作为心理学家则从人情世故和关系网加以刻画，而对数字严谨的国外社会学学者经过七十多年对人类社会发展历史的研究选择从社会结构入手，通过定量研究揭示社会学科现象。复杂网络理论意义在于通过对网络中统计特征量化分析，从而为相关中层实证命题检验和网络理论的构建提供定量解决

3、方案，甚至可以建立“宏观和微观”之间的桥梁。而另一方面，随着全球自然灾害和突发事件的增多、各国和地区不断爆发的金融危机，供需市场难以把握的交易信息加之供应链结构复杂化，使得供应链稳定性变得更加脆弱。中国作为后起的大型经济体，虽然国民经济增长率与同体量国家相比仍处于较高水平，但市场成熟度、各产业发展现状以及社会信用环境建设等各方面相比发达国家仍有较大差距。因此针对我国各产业供应链网络的结构和内部研究也将相较于以前的西方复杂网络理论有所差异；作为供应链网络成员，企业在面临上级违约风险传染以及网络内有关系往来的企业违约风险交互传染时，应对措施也将变得更为复杂。因此，对供应链网络

4、结构和统计特征全面了解，构建相关违约风险传染模型，在宏观上能够弥补一些针对供应链网络违约风险传染机制研究的缺陷，微观上有助于供应链企业制定风险控制策略。本文在现有文献研究的基础上，为定量分析核心制造商违约风险爆发对分销商网络的传染影响，在谣言传播模型的基础上，引入违约相关因素，构建二级供应链网络风险传染模型，对分销商网络结构中各成员企业的关联关系强度度造成的违约风险交互传染问题进行了系统研究。本文首先对复杂网络结构特性进行了详细分析，并结合供应链企业关联关系类型，采用层次分析法对供应链网络企业关联关系权重进行评估，并将这些关联关系作为网络节点度的定量研究因素。在此基础上，

5、利用SHKR谣言传播模型，以制造商-分销商二级供应链网络为研究对象，构建制造商-分销商二级供应链违约风险传染模型，发现分销商网络平均度越大，节点间发生连接的概率越高，核心制造商违约风险爆发的影响就越大，蔓延时间也越长，并向下级呈正向跳跃。接着由供应链网络整体转向局部，将研究范围缩小到供应链企业违约风险观点变化及风险控制策略研究，通过模型构建和仿真分析，为了有效降低国内供应链违约风险损害，供应链节点企业必须加I强企业初始风险识别、评估和预警能力，并慎重制定供应链合作伙伴选择方案。关键词：复杂网络理论，违约风险，风险传染，SHKR模型，风险控制策略IIAbstractAsis

6、knowntoall,Chinesesocietyisacomplexrelationalsociety.WiththeImprovementofChineseeconomicsystem,andeconomicglobalizationfurthertoday,allkindsofinterpersonalrelationshipincludingrelationshipsbetweentheenterprise,alliance,nationalrelationshipaffectsthestabilityoftheglobaleconomy.Howtostudy?P

7、erspectivetherearealotofways,therelationshipexquisitedepictedbyLinYu-tang,HuangGuo-guangasapsychologist,fromworldlywisdomandnetworkstodepict,fordigitalrigoroussociologyscholarsabroadafterseventyyearsofhumansocialdevelopmenthistoryofresearchchoice,fromtheperspectiveo