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    基于CMM和SVM的供應(yīng)鏈金融發(fā)展能力評價研究*

    2020-09-29 11:37:40張悟移孫雪蓮向海林
    物流工程與管理 2020年9期
    關(guān)鍵詞:成熟度向量粒子

    □ 張悟移,孫雪蓮,向海林

    (昆明理工大學(xué) 管理與經(jīng)濟學(xué)院,云南 昆明 650093)

    1 引言

    德國于2013年正式提出了工業(yè)4.0,其以數(shù)據(jù)為核心的態(tài)勢對供應(yīng)鏈上工業(yè)企業(yè)進行席卷。2014年我國提出“中國制造2025”,這是中國政府立足于國際產(chǎn)業(yè)變革大勢,做出的全面提升中國制造業(yè)發(fā)展質(zhì)量和水平的重大戰(zhàn)略部署。目前我國的工業(yè)制造水平與技術(shù)程度進入到一個新臺階,工業(yè)發(fā)展是工業(yè)化顯著的特征之一,我國正處于工業(yè)化發(fā)展階段。供應(yīng)鏈金融立足于供應(yīng)鏈的運營,讓商流、物流、信息流以及資金流有效結(jié)合,使得金融機構(gòu)的資金得到有效的利用,為供應(yīng)鏈上下游企業(yè)間的貿(mào)易提供了快速融資的渠道。

    供應(yīng)鏈金融最先出現(xiàn)于俄國沙皇時代,農(nóng)民會把價格處于低位的豐收農(nóng)作物抵押給銀行,獲取的貸款用于日常的生活與生產(chǎn),等到價格回升后,農(nóng)民和銀行再度合作,將谷物賣出償還銀行本金與利息。在這個過程中,就出現(xiàn)了最簡單的供應(yīng)鏈金融。這里的供應(yīng)鏈金融是為獲得銀行的貸款將谷物作為質(zhì)押物,這使得農(nóng)民得到了利潤。自從1961年美國頒布《倉儲法案》以來,各區(qū)通過該法案建立了一整套倉單質(zhì)押的規(guī)則。倉單不僅能夠方便進行結(jié)算,還能通過質(zhì)押的方式申請貸款。至此,基于倉單的形式得到廣泛的運用。Timme(2000)[1]首先提出供應(yīng)鏈金融的概念,對供應(yīng)鏈金融的含義作了定義。此處強調(diào)的是供應(yīng)鏈上的參與者與供應(yīng)鏈外部的金融服務(wù)提供者相互合作的協(xié)同關(guān)系,這種關(guān)系由此產(chǎn)生的考慮物流、信息流、資金流及其進程、全部資產(chǎn)和供應(yīng)鏈上參與主體經(jīng)營的這一過程。Hoffmann(2009)[2]提出供應(yīng)鏈金融是供應(yīng)鏈內(nèi)外多個組織,通過計劃和控制金融資源在組織內(nèi)與組織間進行轉(zhuǎn)移,其是為了創(chuàng)造更多的資源與技術(shù)手段。Michael Lamoureux(2007)[3]研究指出供應(yīng)鏈金融的核心是融資能力與成本,實現(xiàn)時需要對供應(yīng)鏈中的信息流進行整合,將信息流與資本的成本管理相融合。我國的供應(yīng)鏈金融大多是從商業(yè)銀行角度來說的,閆俊宏(2007)等[4]針對應(yīng)收賬款、預(yù)付款、存貨分別進行了應(yīng)收賬款、保稅倉和融通倉三種融資模式。目前每個行業(yè)都進入到供應(yīng)鏈發(fā)展階段,Martin Christopher教授提出的未來的競爭不再是企業(yè)與企業(yè)的競爭,而是供應(yīng)鏈之間的競爭。在工業(yè)制造企業(yè)中,供應(yīng)鏈更是企業(yè)競爭的核心,供應(yīng)鏈上各中小企業(yè)的資源利用與融資能力很大程度上依賴供應(yīng)鏈金融,正是這一供應(yīng)鏈金融能力逐步成為工業(yè)企業(yè)提高市場競爭力的一個不容忽視的重要組成部分。現(xiàn)以家電制造企業(yè)入手,利用能力成熟度模型,并且結(jié)合各區(qū)域各家電制造企業(yè)相關(guān)評估指標的實際數(shù)據(jù),以此為樣本點,利用支持向量機進行數(shù)據(jù)處理,得到穩(wěn)定的供應(yīng)鏈金融發(fā)展能力分類。

    2 文獻綜述

    2.1 能力成熟度模型

    有關(guān)成熟度模型,國內(nèi)外都進行了大量的研究。迄今為止,運用最具影響力的是,1986年美國卡內(nèi)基-梅隆大學(xué)軟件工程研究所首次提出能力成熟度模型(Capability Maturity Model,簡稱CMM)[5]。CMM是一種評價軟件能力的成熟度模型,迄今為止,CMM是應(yīng)用最為廣泛的成熟度模型。CMM為軟件組織的軟件能力提出了改進體系,一般分為5級,分別為:初始級、可重復(fù)級、被定義級、已管理級、優(yōu)化級。它的核心思想是把軟件開發(fā)視為一個過程,并根據(jù)這一原則對軟件開發(fā)和維護進行過程監(jiān)控與研究。

    成熟度等級1:初始級。這是能力成熟度模型最低的等級狀態(tài)。處于成熟度最低的組織,基本上沒有健全的管理制度。企業(yè)一般不具備穩(wěn)定的軟件開發(fā)環(huán)境,通常在遇到問題時,就放棄原定計劃而只專注于編程和測試。開發(fā)流程處于混亂、無序的狀態(tài)。完成的程度與效用隨著可預(yù)測人員的變動,較大影響開發(fā)結(jié)果,并且由于缺乏健全的計劃,時間和經(jīng)費成本難以進行控制,使得開發(fā)的過程和效率很低,供應(yīng)鏈金融的融資速度與效率也十分不具有響應(yīng)性。

    成熟度等級2:可重復(fù)級。處于該等級的軟件和流程開發(fā)已經(jīng)形成了基本的管理準則、設(shè)計步驟。這些準則、步驟和技術(shù)形成于類似產(chǎn)品中的經(jīng)驗。在供應(yīng)鏈金融的流程中可以仔細的跟蹤費用和進度,達到此級別的企業(yè)過程已制度化,有紀律,可重復(fù)。

    成熟度等級3:被定義級。在被定義等級時,軟件生產(chǎn)的過程編制完整的文檔操作。在供應(yīng)鏈金融的實現(xiàn)上,對其管理與技術(shù)方面做了明確的定義,并按需求不斷進行流程的改進,這一等級的操作步驟全都記錄在案,同時利用此工具使用,有別于初始級的就地取材。

    成熟度等級4:已管理級。在已管理等級中,軟件開發(fā)過程中各個環(huán)節(jié)都設(shè)定了目標,涵蓋了時間、成本、質(zhì)量和后期服務(wù)等多方面。當偏離目標過多時,就采取行動來修正。利用統(tǒng)計質(zhì)量控制,管理部門能區(qū)分出隨機偏離和有深刻含義的質(zhì)量或者生產(chǎn)目標的偏離。

    成熟度等級5:優(yōu)化級。位于第5級組織的目標是連續(xù)地改進軟件過程,這樣的組織使用統(tǒng)計質(zhì)量和過程控制技術(shù)作為指導(dǎo),盡量做到盡善盡美的程度。對項目中各個流程獲得的經(jīng)驗進行總結(jié),并記錄在案,之后從各個方面中獲得知識將運用到該組織中。

    2.2 支持向量機和粒子群優(yōu)化算法簡述

    近年來,支持向量機是一種有監(jiān)督的機器學(xué)習(xí)方法,在文本分類、圖像分類、手寫字體識別等領(lǐng)域獲得了成功的應(yīng)用[6]。支持向量機(support vector machine,SVM)于1995年由Vapnik提出,用于解決小規(guī)模樣本或者非線性關(guān)系的分類方法,其主要是用于解決有限的樣本信息下最優(yōu)的分類問題。在SVM中,我們將數(shù)據(jù)繪制在n維空間,其中n代表的是數(shù)據(jù)的特征數(shù),每個特征數(shù)的值是特定坐標的值。然后,通過線性超平面將不同樣本分為兩類。在SVM中,可以通過核函數(shù)的功能將低維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為高維數(shù)據(jù),這樣就將不可分離的問題轉(zhuǎn)化為可分離的問題。SVM簡化高維空間的求解難度,運算速度更快。

    在進行支持向量機的參數(shù)優(yōu)化過程中,隨著參數(shù)的不斷變化,支持向量機對于樣本中的參數(shù)檢查精度也會不斷升高?,F(xiàn)將粒子群優(yōu)化(Particle Swarm optimization,PSO)算法的原理進行以下闡述。PSO是群體智能一個新的分支,是根據(jù)達爾文適者生存、優(yōu)勝劣汰凈化思想,依據(jù)個體協(xié)作來尋求最優(yōu)解的過程。其在優(yōu)化過程中,運用速度-位移的結(jié)構(gòu),更能保留群體的搜索能力,并且使得操作步驟更加方便快捷。采用粒子群算法優(yōu)化支持向量機的參數(shù),把SVM的參數(shù)作為粒子群算法的粒子,將SVM分類準確率作為粒子群的目標函數(shù)進行全局搜索,最終得到SVM最優(yōu)的參數(shù)。

    3 行業(yè)供應(yīng)鏈金融成熟度評價

    3.1 成熟度等級劃分

    根據(jù)“德國工業(yè)4.0”和能力成熟度模型的相關(guān)文獻,把評估模型的成熟度等級進行以下說明,如下表1所示。

    3.2 CMM和PSOSVM評估模型

    本文將家電行業(yè)的供應(yīng)鏈金融發(fā)展能力進行分級:初始級(1級)、可重復(fù)級(2級)、被定義級(3級)、已管理級(4級)、優(yōu)化級(5級),總共5級。采用要達到的每個成熟度等級關(guān)鍵過程域和關(guān)鍵能力進行供應(yīng)鏈金融成熟度評級?;跀?shù)據(jù)的可獲性,選取了家電制造工業(yè)企業(yè)可以衡量供應(yīng)鏈金融成熟度的9個財務(wù)指標,并結(jié)合22家運用供應(yīng)鏈金融的家電制造企業(yè)的數(shù)據(jù)樣本,建立支持向量機復(fù)雜過程系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)模型,利用粒子群算法優(yōu)化模型參數(shù),用MATLAB進行訓(xùn)練完成判斷,以提高支持向量機用于各企業(yè)供應(yīng)鏈金融能力的成熟度判評判。通過兩種評判方法進行比較成熟度等級結(jié)果,在此基礎(chǔ)上,從定性和定量的兩個角度進行綜合判斷,為家電行業(yè)供應(yīng)鏈金融成熟度做出精確的評判。

    表1 工業(yè)企業(yè)供應(yīng)鏈金融成熟度對應(yīng)等級表

    PSO優(yōu)化SVM參數(shù)的方法。

    ①PSO參數(shù)的初始化。設(shè)定初始的加速因子:C1、C2。

    ③分別對每個粒子的位置和速度進行更新,產(chǎn)生新一代種群X(t+1)。

    檢查是否達到設(shè)置的最大的迭代次數(shù)。

    上式中,k為迭代次數(shù);vi(k)為粒子的飛行速度,xi(k)為粒子的當前位置,pi為第i個粒子所到過的最優(yōu)位置,pk為種群到過的最優(yōu)位置,c1、c2是局部學(xué)習(xí)因子和全局學(xué)習(xí)因子;w為慣性因子,r是0到1之間的隨機數(shù)。

    ④將搜索到的粒子最優(yōu)位置,把最優(yōu)的參數(shù)值賦予SVM,應(yīng)用樣本進行訓(xùn)練。

    最大進化數(shù)量為200,種群最大數(shù)量為20,速度與位移的關(guān)系:V=kX,初始速度為3。SVM參數(shù)中c變化的最大值和最小值,初始為100和0.1,SVM參數(shù)中g(shù)變化的最大值和最小值,初始值分別為1000和0.01。

    3.3 指標選取與數(shù)據(jù)處理

    由工業(yè)制造企業(yè)的行業(yè)特點及“白皮書”和“德國工業(yè)4.0”,建立圍繞供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)的能力成熟度模型構(gòu)建。其中選取一級指標,記為Bi(i=1,… …,5)。再在下面劃分二級指標Ck(k=1,… …,n)。詳見下表2所示。

    結(jié)合成熟度模型的等級評分,對每家企業(yè)供應(yīng)鏈金融發(fā)展能力進行初評。結(jié)合CMM進行成熟度等級劃分,其中有四川九州、四川長虹等4家企業(yè)處于供應(yīng)鏈金融成熟度第一等級,長虹美菱股份有限公司等7家位于第二等級,TCL集團股份有限公司等6家位于第三等級,海爾智家、美的集團等5家位于第四等級,位于第五等級的為無。詳見表3。

    表2 供應(yīng)鏈金融成熟度重要指標表

    表3 樣本數(shù)據(jù)統(tǒng)計表

    在此基礎(chǔ)上對美的集團等22家相關(guān)企業(yè)反映供應(yīng)鏈金融成熟的評判指標相關(guān)數(shù)據(jù)進行收集。把運用供應(yīng)鏈金融成熟度判斷的樣本數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和訓(xùn)練的樣本,處理結(jié)果如下圖1和圖2。

    選擇10家企業(yè)作為支持向量機復(fù)雜過程系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)模型的測試集,利用粒子群算法優(yōu)化模型參數(shù),用MATLAB進行測試得到,其正確率達到90%。相較CMM得到的結(jié)果,可參照性更高,以指標數(shù)據(jù)進行樣本提取,以科學(xué)定性的機器學(xué)習(xí)方法提高支持向量機用于各供應(yīng)鏈金融成熟度的判斷。詳見圖2。

    圖1 訓(xùn)練集樣本圖

    圖2 測試集樣本圖

    圖3 適應(yīng)度曲線圖

    依據(jù)上圖綜合所示:選取運用CMM進行初分類的企業(yè)樣本進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,得到比較準確的測試集。由圖3可知,運用粒子群優(yōu)化支持向量機分類,得到正確率為90%的樣本分類結(jié)果,并且適應(yīng)度較好,說明測試集合理性高。對于測試集樣本5,在運用CMM進行評價時,得到的結(jié)果為成熟度第二等級,但運用SVM得到的分類結(jié)果為成熟度第三等級。綜合上述情況,對于該企業(yè)的供應(yīng)鏈金融成熟度,應(yīng)劃分為第三等級更為合理。原因是該企業(yè)開展的供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù),使得供應(yīng)鏈金融的參與者以戰(zhàn)略角度管理供應(yīng)鏈融資流程。

    4 結(jié)語

    本文以我國家電行業(yè)的供應(yīng)鏈金融發(fā)展能力評價為研究問題,探討出我國家電行業(yè)供應(yīng)鏈金融的發(fā)展能力水平,其中美的、海爾等龍頭企業(yè)處于供應(yīng)鏈金融的第四等級,該等級供應(yīng)鏈上的企業(yè)進行商業(yè)流程協(xié)作,并且采用先進的商業(yè)流程管理。供應(yīng)鏈金融水平能力達到了目前全國的領(lǐng)先地位,上下游企業(yè)間的協(xié)作有助于供應(yīng)鏈上突破各自為政的局面,充分對接融資需求,從而為實體經(jīng)濟提供新興的有效融資工具。

    供應(yīng)鏈金融為工業(yè)企業(yè)經(jīng)濟發(fā)展注入了新鮮血液,對其他產(chǎn)業(yè)的供應(yīng)鏈有著積極的指導(dǎo)意義。供應(yīng)鏈金融存在以下的優(yōu)勢:在供應(yīng)鏈上下游企業(yè)間保證了融資安全性,高效地解決了融資難的問題,加快了資金的循環(huán),提高了資金的效率,并為經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級注入了活力。

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