楼主: kedemingshi
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[量化金融] 利用区块链技术和 [推广有奖]

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可人4 在职认证  发表于 2022-6-24 03:25:24
具有各种场景的财务激励贝叶斯网络模型(a)运行模型没有任何证据输入BN(b)供应商在GWaL供应链中(c)供应商在GWaL供应链中并通过了信用评级评估图。5、各种情况下的整体贝叶斯网络模型(d)供应商位于GWaL供应链中,通过信用检查,不是一级供应商,较低一级由金融公司资助(e)决定不资助供应商(如二级或三级),尽管较低一级(如一级)由金融公司资助图。6、各种场景下的整体贝叶斯网络模型。7、发票融资顺序图。讨论示例用例中的问题陈述(尽管是切实可行的)表明,上游供应商(如二级、三级或四级供应商)可能会遇到意外的现金流问题,尽管在签署初始供应协议之前进行了尽职调查,以确保他们处于满足需求的良好状态。解决现金流问题最精明、最具成本效益的融资选择是贴现融资,如发票融资。然而,正如前面所讨论的,获取所需信息以帮助获得资金并不是一项简单的任务。事实上,他们通常面临着巨大的障碍,制造商和零售商不准备披露敏感的商业信息,但希望将这些信息保密。在某些情况下,例如,如果财务人员能够将申请人及其一位客户视为属于同一供应链,那么该信息对于发票财务人员在不确定情况下做出深思熟虑且信息充分的融资决策非常重要,通过运行决策工具,如贝叶斯网络模型,可以生成他们感兴趣的节点状态的概率分布,例如:。

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kedemingshi 在职认证  发表于 2022-6-24 03:25:28
对风险的感知,或为供应商提供资金的决定。知名零售商供应链中的一级供应商通常不需要发票财务人员提前为其发票提供资金,因为他们被视为低风险公司,其批准的发票被读取到财务人员的系统中,准备在付款日期进行融资。因此,如果一级供应商向零售商提供5%的折扣,以便在付款日期之前为其发票提供资金,原因包括短期现金流,或寻求新的业务机会或获得更大的市场份额,则这是一项相当直接的交易,最有可能获得预先批准。然而,二级、三级和四级供应商通常无法获得此类现成的资金。例如,示例用例中的FarmerFran将是第3层供应商。在这些情况下,发票融资公司不会有兴趣为供应商的发票提供资金,除非提供进一步的信息,这些信息可以通过跨链函数调用访问。在3的方法部分,我们概述了一个潜在的解决方案,该解决方案将原子交叉链功能等新技术与贝叶斯网络模型相结合。六、 结论本文提出的解决方案解决了供应链上游融资供应商面临的挑战,这些供应商通常规模较小,无法证明其信誉,部分原因可能是缺乏良好的账户和文件,因此无法提供所需信息以确保融资。

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mingdashike22 在职认证  发表于 2022-6-24 03:25:31
问题的关键在于,如果供应链中的一个或多个参与者无法在必要时获得发票资金,那么这很可能会对供应链中的其他参与者产生影响,并对供应链的财务人员造成潜在的可怕后果。利用通过私有区块链之间的原子交叉链调用获得的信息[6],我们能够改善供应链中的关系,而无需公开披露其他更敏感的信息,如数量和价格,并结合BN建模,这是一种AIA方法,我们能够获得发票财务人员所需的信息,以便在不确定的情况下做出明智的融资决策。此外,BN模型结构和概率可以随着更多数据的可用性和知识差距的识别和解决而更新[19]。承认这项研究是在作者受雇于ConsenSys全职工作期间进行的。我们感谢Horacio Mijail AntonQuiles和John Brainard的富有洞察力的讨论、建设性的批评和仔细的审查,这些都极大地充实了本文。参考文献[1]K.Korpela、J.Hallikas和T.Dahlberg,“向区块链集成的数字供应链转型”,第50届夏威夷系统科学国际会议记录,2017年。[在线]。可用:http://hdl.handle.net/10125/41666[2] N.Kshetri,“1区块链在实现关键供应链管理目标中的作用”,《国际信息管理杂志》,第39卷,第80-89页,2018年4月。[在线]。可用:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0268401217305248[3] H.Min,“增强供应链弹性的区块链技术”,《商业视野》,第62卷,第1期,第35-45页,2019年1月。[在线]。可用:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0007681318301472[4] S。

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可人4 在职认证  发表于 2022-6-24 03:25:34
Johnson和K.Mengersen,《复杂生态问题建模的综合贝叶斯网络框架》,《综合环境评估与管理》,第8卷,第3期,2012年。[5] J.Holt、A.Leach、S.Johnson、D.Tu、D.Nhu、N.Anh、M.Quinlan、P.Whittle、K.Mengersen和J.Mumford,“比较农业生产链商品虫害控制干预的贝叶斯网络”,风险分析,第38卷,第2期,2018年。[6] P.Robinson、D.Hyland Wood、R.Saltini、S.Johnson和J.Brainard,“以太坊专用侧链的原子交叉链交易”,ConsenSys,技术代表,2019年4月。[在线]。可用:http://arxiv.org/abs/1904.12079[7] PegaSys,“概述-万神殿建筑”,2019年。[在线]。可用:http://docs.pantheon.pegasys.tech/en/latest/Architecture/Overview/[8] -,“概述-万神殿隐私”,2019年。[在线]。可用:http://docs.pantheon.pegasys.tech/en/latest/Privacy/Privacy-Overview/[9] H.E.Kyburg和J.Pearl,“智能系统中的概率推理:似是而非推理网络”《哲学杂志》,1991年。[10] J.Pearl,“概率和因果推理的图形模型”,《不计算手册》,第三版:计算机科学和软件工程,2014年。[11] B.G.Marcot、J.D.Steventon、G.D.Sutherland和R.K.McCann,“开发和更新贝叶斯信念网络应用于生态建模和保护的指南”,《加拿大森林研究杂志》,2007年。[12] S.Johnson、F.Fielding、G.Hamilton和K.Mengersen,“林格比亚水华形成的综合贝叶斯网络方法”,海洋环境研究,第69卷,2010年第1期。[13] B.G.Marcot和T.D.Penman,“贝叶斯网络建模的进展:建模技术的集成”,2019年。[14] D.赫克曼、D.盖革和D.M。

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大多数88 在职认证  发表于 2022-6-24 03:25:36
Chickering,“学习BayesianNetworks:知识与统计数据的结合”,机器学习,1995年。[15] K.B.Korb和A.E.Nicholson,《贝叶斯人工智能》,第二版,2010年。[16] D.Heckerman,“贝叶斯网络学习教程”,计算智能研究,2008年。[17] U.B.Kjaerulff和A.L.Madsen,《贝叶斯网络和影响图》,2008年。[18] Hugin Expert,“Hugin Expert Software”,2019年。[在线]。可用:https://www.hugin.com/index.php/technology/[19] S.Johnson、S.Low Choy和K.Mengersen,“集成bayesiannetworks和地理信息系统:良好实践示例”,综合环境评估和管理,第8卷,第32012号。

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