供应链风险评估

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(1)调查表格设计与调查
首先将供应链的内外部指标确定为调查表格中的一级指标。二级指标有系统风险、管理风险、信息风险、合作风险、自然环境风险与市场环境风险等。在二级指标的基础之上又可细分出众多的易获得数据的三级指标，如：管理因素可分为采购价格过高、供应商选择不当、采购品质量不合格、客户关系管理能力差、库存控制不严格等；信息风险可分为合作伙伴扭曲信息、IT系统和软件选择不当、信息共享水平低等；合作风险可为合作伙伴的自利行为、合作伙伴间不胜任、合作伙伴间利益分配不均等；自然环境风险包括发生自然灾害与疾病、公用事业提供不足、行业限制及产业政策限制等；市场环境风险可分为需求大幅度波动、客户财务状况不好等。由以上确定的指标设计调查表格，根据抽样调查原则，对各行业供应链企业进行问卷调查，对收集到的数据进行预处理，使之规范化、标准化。然后在预处理的基础上再进行数据挖掘以确定重要数据间的潜在联系，自动发现奇异值，总结出特征指标，并对其进行归纳、分析和筛选，从而确定影响企业供应链风险识别的初级指标体系。
(2)企业供应链风险识别指标体系的构建
把所确定的初级指标体系中的指标先进行简单的定性分类，使每一类指标都大概反映企业供应链风险的某个方面，再以此为基础对每一类指标进行主成分分析，以选出的主成分作为新的分析变量，以各企业在各个主成分上的得分作为新的分析数据又进行因子分析。通过因子分析，找出影响企业供应链风险的几个主要因素(因子)，并以此作为构建企业供应链风险最终评价指标体系的依据。接下来，计算出各企业在每个因子上的得分，作为判断企业在供应链风险某个方面强弱的标准，再以每个因子的贡献率作为权数，得到加权因子得分和，便可作为评价整个企业供应链风险强弱的标准。
(3)企业供应链风险评估模型的构建
首先，对统计分析中确定的不同因素研究影响供应链企业风险的方式、范围和程度，按相关程度大小对各因素进行筛选，将筛选出的最主要几个因素作为评估模型的构成要素，根据数据挖掘过程中确定的各种数据之间的潜在联系，确定评估模型的结构和各个要素在模型中的地位与相互关系。利用多元统计分析方法，根据不同行业的特点，确定该模型各个要素取值的有效范围、测试标准和适用场合。然后在各种不同类型的企业中随机抽取足够大的样本，使用这些样本企业的数据对构造的模型进行测试，根据测试的结果对模型做出必要的修正。最后就可以通过模型动态地对供应链企业风险进行动态地测定，以利于企业实施有效的风险管理。

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