【摘 要】
:
目前,供应链金融管理正成为能够在市场竞争中占据主导优势的发展战略,核心企业以自身的信用优势为靶向,将供应链上下端资源进行合理配置与整合,在突破供应商企业融资困境的同时带动产业协同发展,同时也有助于低成本的货币资金直达实体经济企业。近年来,伴随着供应链创新与应用水平的不断加深拓展,中国人民银行、财政部等陆续出台有关条例,支持供应链核心企业搭建供应链创新融资服务平台,目的在于帮助中小企业创新融资渠道,
论文部分内容阅读
目前,供应链金融管理正成为能够在市场竞争中占据主导优势的发展战略,核心企业以自身的信用优势为靶向,将供应链上下端资源进行合理配置与整合,在突破供应商企业融资困境的同时带动产业协同发展,同时也有助于低成本的货币资金直达实体经济企业。近年来,伴随着供应链创新与应用水平的不断加深拓展,中国人民银行、财政部等陆续出台有关条例,支持供应链核心企业搭建供应链创新融资服务平台,目的在于帮助中小企业创新融资渠道,促进产业稳固发展。现有关于供应链金融解决融资困境的研究多集中于互联网电商等电子新兴产业,而针对大型实体制造业的融资效应分析较为匮乏,因此为研究供应链融资是否能够为实体企业带来一定的融资优势,本文将以案例分析的方式研究在配售信用风险缓释凭证(Credit Risk Mitigation Warrant)的条件下供应链资产支持商业票据(Asset-Backed Commercial Paper)在某一具体企业中的发行情况。文章将从本期供应链融资动因为起点,详细描述票据发行过程并针对融资中存在的风险提出解决措施,最后深入研究票据发行带来的融资效应并得出研究结论与实践启示。研究结果表明,企业通过开展供应链融资首先能够缓解供应链上游企业目前受到的融资约束问题,其次能够保持供应链企业间资金流和资金链的长期稳定,最后还有助于防范化解核心企业经营的相关风险,综合来看,可以认为企业发行供应链资产支持商业票据融资时能够产生正面积极的效应,其成功经验也将为同行业或者其他行业开展供应链融资创新提供有益借鉴。
其他文献
近年来,随着社会技术的突飞猛进,尤其是人工智能技术的飞速发展,便捷的语音人机交互技术在文体领域的各类应用场景快速呈现。文体类应用场景中大多存在环境噪声过大的问题,严重影响实际人机语音交互的可靠性问题,该类问题统称为“鸡尾酒会问题”(Cocktail Party Problem,CPP),它一直是语音识别领域的热点研究问题之一。本文依托智能乒乓球训练项目,设计了一套智能乒乓球训练系统中的语音问答子系
信息科技进步催生了数据挖掘技术,聚类分析是数据挖掘中一项关键技术。聚类分析是一种无监督学习的技术,旨在不利用外部先验信息实现对未标记数据集的分类。聚类算法是聚类分析实现的主体,K-Means算法以其实现原理简单、时间复杂度低等优点广泛应用于聚类分析领域,但其存在K值需要预先设定、初始聚类中心随机选择易陷入局部最优解等不足。密度峰值聚类算法是一种新型的聚类算法,该算法具有原理简单、实现高效等特点,引
人脸表情识别技术作为情感计算领域中的一条重要分支,在安全驾驶、人机交互等方面有着较好的应用前景,研究人脸表情识别技术对推动人工智能的进一步发展具有重大的意义。现有的人脸表情识别技术主要适用于实验室条件下采集的人脸表情图像,但是在现实生活中采集的人脸表情图像大多会受到人体姿态、光照变化和遮挡等一些因素的干扰,增加了人脸表情识别的难度。本文研究基于注意力机制的人脸表情识别,主要工作内容如下:(1)在人
随着大数据和物联网等技术的发展,数据流已经成为一种新的数据形式,如何挖掘数据流中蕴含的信息逐渐成为研究热点。在有限的内存中快速处理数据流,以获取高质量的类簇划分的数据流聚类技术是数据流挖掘的一个重要方向。然而数据流聚类面临诸多挑战,基于密度的数据流聚类方法能够发现任意形状的类簇,但在概念漂移环境下存在参数难以设定、聚类精度低的不足;现有的数据流聚类方法不能很好地应对海量的多样化数据以及实现多源异构
高维数据由于自身直接处理的高复杂度和其本质特征的低维特性,结合日益增多的数据量和增大的数据样本维度,字典学习成为近些年来机器学习和计算机视觉研究领域的热点之一。字典学习算法应用于图像信号处理的基本假设是:自然图像本身具有稀疏特性,用一组过完备基(字典)将该图像信号线性表示出来,对应的表示在满足一定的稀疏度条件下,可以获取对原始信号的良好近似。从某种意义上来说,通用字典学习的优化模型是从信号恢复/重
相关滤波器在普通视频目标跟踪以及无人机跟踪方面都表现出了良好的性能,许多基于判别相关滤波器(Discriminative Correlation Filter,DCF)的方法在视频目标跟踪方面成功地利用构建模型缓解了边界效应和时间滤波退化问题。这些方法主要依赖于各种显式的先验正则化项,用一个结构框架来控制目标函数更新损失的退化,但往往忽略了数据保真项的损失,并且这些方法往往也会受到边界效应以及背景
近年来,基于卷积神经网络的有监督图像语义分割方法的研究取得了巨大进展。针对该方法所依赖的手动标签获取繁琐、费时的问题,一种流行的解决方法是通过游戏视频来收集类似于真实场景的图像并自动生成标签,随后利用迁移学习将合成场景训练的模型迁移到真实场景。由于域间差异,简单地将合成场景(源域)上学习的模型应用到真实场景(目标域)一般会出现较高的泛化误差,本文立足于迁移学习在图像语义分割中的应用,主要工作如下:
在新型冠状病毒蔓延导致大多数企业股价下跌的时候,华大基因的股价逆势上涨,使其再一次走进公众视野。之前华大基因深陷负面新闻,股价大跌。此次翻身仗是华大基因利用重大事件成功进行印象管理的典范。本文通过回顾以往文献发现,我国现有文献对于企业利用重大公共卫生事件和重大政策事件进行印象管理的研究较少。因此本文从具体案例出发,研究华大基因的印象管理行为,分别从印象管理的主体、动机、策略和效果进行分析。利用文本
CT技术于医学诊断和治疗起到了决定性推动的作用,并取得了令人瞩目的飞速发展。尤其是在最近十年里,更是日新月异,不断地推陈出新,如今已经成为医学诊断领域不可或缺的一种诊断方式。由于CT成像使用的辐射源都是X射线,对人体存在着潜在的危害。为了减少来自计算机断层扫描(CT)扫描的辐射剂量并获得高质量的图像,目前已提出了各种基于深度学习的方法来消除稀疏CT中的伪影。本文首先实现了几种不同的神经网络结构,在
文章以李斯特钢琴曲集《旅行岁月》中的第二集《意大利游记》之“婚礼”为研究对象,从《意大利旅行岁月》之“婚礼”的创作背景、曲式结构以及创作特征进行音乐本体分析;再从主题与旋律的把握、触键技巧、速度掌握、音色处理及踏板运用等几方面对《意大利旅行岁月》之“婚礼”的钢琴演奏技巧与音乐表达进行了分析。从自身的实际情况出发,笔者认为,了解作品创作背景、分析曲式结构和掌握技术技巧对演绎好曲目是必须的。目前,关于