下载此文档

基于聚类分析的钢铁供应链金融风险管理研究的中期报告.docx


文档分类:金融/股票/期货 | 页数:约2页 举报非法文档有奖
1/2
下载提示
  • 1.该资料是网友上传的,本站提供全文预览,预览什么样,下载就什么样。
  • 2.下载该文档所得收入归上传者、原创者。
  • 3.下载的文档,不会出现我们的网址水印。
1/2 下载此文档
文档列表 文档介绍
该【基于聚类分析的钢铁供应链金融风险管理研究的中期报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于聚类分析的钢铁供应链金融风险管理研究的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于聚类分析的钢铁供应链金融风险管理研究的中期报告本研究旨在利用聚类分析方法,从钢铁供应链的角度探讨供应链金融风险管理的有效性。本报告为研究的中期报告,主要介绍研究的背景、目的、数据采集和预处理、研究方法及初步结果。一、研究背景和目的供应链金融风险管理是近年来备受关注的话题,旨在通过合理分配风险和优化资源配置来降低供应链金融风险。而钢铁产业作为国民经济的重要组成部分,其供应链金融风险更是不可避免。因此,本研究选取钢铁供应链作为研究对象,旨在探讨钢铁供应链金融风险的特点及其管理策略。本研究的主要目的是运用聚类分析方法,将钢铁供应链中不同环节的企业进行聚类分组,进一步分析不同组别的供应链金融风险及其管理策略。通过本研究的实证分析,旨在提供钢铁供应链金融风险管理的建议和参考。二、数据采集和预处理本研究选择2015年至2020年间上海证券交易所钢铁行业上市公司的财务数据作为样本,共计35个企业。其中,选择的财务指标包括营收、净利润、总资产、负债率、流动比率五个指标。将这些指标进行标准化,采用K-Means聚类分析方法分析这些企业的供应链风险及其管理策略。三、研究方法和初步结果采用K-Means聚类分析方法,对35个企业进行聚类分组,将其分为3个组别。初步分析表明,不同组别的企业风险特点不尽相同。第一组企业的风险主要分布在流动比率和负债率两个指标上,资产周转效率相对较低,短期债务压力较大。针对这一组企业,应优先考虑短期债务的使用及与供应商的谈判,尽可能减少中间环节的流动资金压力。第二组企业的风险主要分布在总资产、净利润和营业收入三个指标上,财务收入相对不稳定,资产规模较大。针对这一组企业,应关注企业财务稳定性以及资产的控制和优化,合理调配资源,确保资金周转、市场拓展及人才培养等方面的投入。第三组企业的风险主要分布在净利润和营业收入上,相较于其他两组,负债率较低、资产规模适中。针对这一组企业,应注重企业核心竞争力的培育和维护,提升产品质量、增加产品差异性和附加值,以开拓市场份额。四、结论和展望本研究以钢铁供应链为研究对象,采用K-Means聚类分析方法进行探索性数据分析,初步发现企业之间的风险特征存在差异,不同组别的企业需采取不同的管理策略。本研究的结论还需要在更多数据样本和更深入的研究中得到验证。未来的研究方向可以是,加入更多的企业财务指标,探讨其在钢铁供应链金融风险管理中的作用;进一步剖析供应链金融风险的传染性,探索供应链中关键企业的风险管理策略;应用机器学****算法进行预测,为供应链金融风险管理提供更为精准的决策支持。

基于聚类分析的钢铁供应链金融风险管理研究的中期报告 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.

非法内容举报中心
文档信息
  • 页数2
  • 收藏数0 收藏
  • 顶次数0
  • 上传人niuwk
  • 文件大小11 KB
  • 时间2024-04-14