陳瓊瓊 翟帥男 浙江理工大學
?
農(nóng)村供應鏈金融復雜網(wǎng)絡(luò)演化模型研究
陳瓊瓊 翟帥男 浙江理工大學
摘 要:農(nóng)村電子商務的快速發(fā)展催生農(nóng)村地區(qū)的資金需求日益增加,供應鏈金融為滿足農(nóng)村資金需求提供了新的融資模式,成為支持農(nóng)村電子商務發(fā)展的重要保障。
關(guān)鍵詞:供應鏈金融 復雜網(wǎng)絡(luò) 無標度 小世界效應
農(nóng)戶受信貸約束的問題在我國農(nóng)村普遍存在。在農(nóng)村地區(qū)開展供應鏈金融模式,能夠適應農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展過程中出現(xiàn)“公司+農(nóng)戶”的組織架構(gòu),解決金融機構(gòu)開展農(nóng)村金融業(yè)務面臨的諸多掣肘,具有應用于“三農(nóng)”發(fā)展的必要性和可行性[1]?,F(xiàn)有的供應鏈金融研究集中于研究特定的融資模式,從宏觀層面的研究很少。用復雜網(wǎng)絡(luò)理論通過網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)演化的行為方式描述整個系統(tǒng)的演化機制和整體行為。國外對復雜網(wǎng)絡(luò)描述社會網(wǎng)絡(luò)已取得一定的研究成果,復雜網(wǎng)絡(luò)的基本模型主要有:隨機網(wǎng)絡(luò),聚集系數(shù)小,節(jié)點之間的關(guān)系并不緊密[2]。小世界模型用來描述現(xiàn)中龐大且復雜的網(wǎng)絡(luò),聚集系數(shù)較高,節(jié)點之間聯(lián)系緊密[3]。無標度網(wǎng)絡(luò)的頂點與邊的生長連接方式具有一定的規(guī)則,引入了擇優(yōu)機制,該模型具有較高的無標度特性[4],沈愛忠從復雜網(wǎng)絡(luò)視角對供應鏈金融網(wǎng)絡(luò)拓撲進行分析,認為供應鏈金融網(wǎng)絡(luò)具有無標度特性[5]。
農(nóng)村供應鏈金融網(wǎng)絡(luò)包括金融機構(gòu)、電商平臺、P2P平臺、物流企業(yè)和農(nóng)戶五層節(jié)點,每個層次內(nèi)的節(jié)點同質(zhì)。供應鏈金融網(wǎng)絡(luò)組織結(jié)構(gòu)演化過程:受融資需求影響不斷調(diào)整,不適應的節(jié)點消失,與網(wǎng)絡(luò)相適應的節(jié)點加入,融資渠道的創(chuàng)新又會形成一系列新的金融供應鏈。
本文以無標度網(wǎng)絡(luò)模型為參考模型,以節(jié)點存在擇優(yōu)性為依據(jù),為更貼切實際網(wǎng)絡(luò)的連接特征,通過引入多個隨機量(如邊的權(quán)值)增加供應鏈金融網(wǎng)絡(luò)的真實性,提出分層的加權(quán)供應鏈金融網(wǎng)絡(luò)演化模型。
本文提出的分層供應鏈網(wǎng)絡(luò)演化模型基本演化規(guī)則為:
供應鏈金融網(wǎng)絡(luò)G在t=0時刻是由n0個節(jié)點構(gòu)成的層次型網(wǎng)絡(luò),共有5層節(jié)點:金融機構(gòu)、電商、P2P、物流企業(yè)、農(nóng)戶。假設(shè)邊的權(quán)值隨機生成,初始wi設(shè)定為2。在以后的每一個時間步里,新增一個度為mi的節(jié)點(mi (1)增長。產(chǎn)生隨機整數(shù)A∈(0,5],根據(jù)A值區(qū)別不同層次的新增節(jié)點,跨層連接規(guī)則如下:A=1時,表示新增節(jié)點為第一層的金融機構(gòu)節(jié)點,它可以與第二層、第三層、第五層的節(jié)點相連。A=2,表示新增節(jié)點為第二層的電商平臺節(jié)點,它可以與第五層的節(jié)點相連。A=3,表示新增節(jié)點為第三層的P2P平臺節(jié)點,它可以與第五層的節(jié)點相連。A=4,表示新增節(jié)點為第四層的物流企業(yè)節(jié)點,它可以與第一層和第五層的節(jié)點相連。A=5時,第五層節(jié)點可與任意四層節(jié)點相連。 (2)擇優(yōu)選擇。新增t個時間步后,新增節(jié)點選擇與網(wǎng)絡(luò)中已存在的mi個不同的老節(jié)點相連。被選擇的節(jié)點vi與新節(jié)點連接的概率為: 其中si,為節(jié)點vi的強度,ki為節(jié)點vi的度數(shù),為受偏好影響節(jié)點重要度的參數(shù)。 (3)邊權(quán)演化。初始對邊值w0都賦予權(quán)值,參照有向加權(quán)模型的邊權(quán)演化規(guī)則,本文認為新加入的邊會使連接節(jié)點vi和節(jié)點vj之間的邊發(fā)生相應的變化: 此外,金融市場收益的“尖峰厚尾”特征,尖峰峰度大于3(正態(tài)分布的峰度),直觀上來講比正態(tài)分布更為陡峭。出于網(wǎng)絡(luò)節(jié)點企業(yè)的交易量增加真實性目的,在節(jié)點的邊權(quán)演化中引入貝塔分布的概率密度函數(shù)B。 本文采用的仿真軟件為matlab7.12.0,根據(jù)上述算法生成節(jié)點數(shù)N=100的供應鏈金融網(wǎng)絡(luò)模型,對供應鏈金融初始網(wǎng)絡(luò)節(jié)點N=1000開始演化,通過選取不同的值選擇網(wǎng)絡(luò)的數(shù)值模擬。根據(jù)試驗中擬合p(k)~k-γ的結(jié)果得出網(wǎng)絡(luò)中,度大的節(jié)點出現(xiàn)的概率較少,大量度值是出現(xiàn)在低概率中。 此外,不同偏好因子(p值)下的集聚系數(shù)變化較小,整體的集聚系數(shù)的值較大。隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的增長,網(wǎng)絡(luò)的平均路徑長度也有一定的增長,但整體來說變化較小。網(wǎng)絡(luò)模型的集聚系數(shù)和平均路徑長度的變化特征體現(xiàn)了供應鏈金融網(wǎng)絡(luò)具有小世界特性。事實上,較小的平均路徑長度體現(xiàn)了跨層點對整個網(wǎng)絡(luò)的信息傳遞起到非常重要的作用。 總結(jié),仿真結(jié)果中度分布存在“長尾效應”,屬于冪率分布,點強度分布和度分布成正相關(guān),平均最短路徑隨著偏好參數(shù)的變化并沒有大幅度調(diào)整,而網(wǎng)絡(luò)的集聚系數(shù)很大。因此,供應鏈金融網(wǎng)絡(luò)具有無標度特征和小世界效應。 參考文獻: [1]謝斯儒. 供應鏈金融應用于“三農(nóng)”發(fā)展的必要性與可行性[J]. 經(jīng)濟視角(下),2011,09:99-101. [2]A.Erd s, P.;Rényi, A. On the evolution of random graphs. Bull. Inst. Internat. Statist,1961,38:343-347. [3] Watts, Duncan J, Strogatz, Steven H. Collective dynamics of small-world networks. NATURE, 1998,393( 6684): 440-442. [4] Wat Barabasi AL;Albert R. Emergence of scaling in random networks. Science (New York, N.Y.), 1999,286( 5439): 509-512. [5]沈愛忠,郭進利. 復雜網(wǎng)絡(luò)理論視角下供應鏈金融風險分析與控制[J]. 科技與管理,2013,05:107-110.三、實驗分析