基于BP神经网络的物流联盟风险评估方法

王娥

The Risk Assessment Method of Logistics Alliance Based on BP Neural Network

WANG E （School of Traffic and Transportation， Lanzhou Jiaotong University， Lanzhou 730070， China）

摘 要：文章借鉴物流联盟风险评价问题已有成果，总结了影响物流联盟风险的主要因素，并在此基础上建立了两级4种类型的物流联盟风险评估指标体系，该指标体系包括市场风险、合作关系风险、能力风险、信息与管理风险4个方面共11个评价指标。建立了基于BP神经网络分析法对物流联盟合作伙伴选择模型，利用MATLAB进行了样本训练和实例分析，结果显示利润分配、信息共享、信任程度是影响物流联盟风险最重要的二级指标。

关键词：物流联盟；风险评价；BP神经网络；物流联盟风险

中图分类号：F272 文献标识码：A

Abstract： This paper questioned the risk of assessment results for logistics alliance， summarized the main factors which influencing the risk of logistics alliance， and based on the two levels of four types of logistics alliance risk assessment index system， the index systems including four aspects such as market risk， cooperation risk， ability risk， information and management risk， these risks contained eleven evaluation indexes. We build a logistics alliance partner selection model which is based on the BP neural network analysis method， and sample training and case analysis， are studied by using the MATLAB software and results show that the degree of profit distribution， information sharing， trust are the most important secondary indexes affecting logistics alliance risk.

Key words： logistics alliance； risk assessment； the BP neural network； logistics alliance risk

0 引 言

随着经济的发展，物流业已经成为我国众多发展迅猛的行业之一。由于市场竞争程度的加剧，单个物流企业已无法应对市场中的各种风险，建立物流联盟成为物流企业调整战略格局的重要措施。我国的一些大中型物流企业不断卷起联盟的狂潮，目的是使企业获得较新的技术设备及能力资源、降低企业成本、提高企业核心竞争力、增加企业收入水平。理论上，如果物流联盟能够有效执行，其发展前景是不可估量的，但是也存在一些风险。本文研究目的是为物流联盟的构建以及风险因素的评估进行理论分析，并且借鉴这些因素对物流联盟的风险程度做出相应的定量分析和评价，以增加物流联盟的长期性、提高物流联盟的稳定性，使得双方或者多方企业通过物流联盟的方式降低物流成本，获得最大收益。

Ashino和Rangan[1]提出两个或者多个物流企业组成的联盟必须能够拥有共同的目标，在建立联盟时共同分享获得的利润，并且将这些资源运用到联盟企业的运营当中去，只有这样联盟才能持久且稳定，否则存在诸多联盟风险；……