基于贝叶斯网络的线上供应链金融操作风险探讨

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基于贝叶斯网络的供应链质量风险识别与评估

通过风险识别的工具— —关键风险指标和关键风险诱因分析，得出供应链质量风险的关键诱因和关键指标，它们是管理者对风险进行监控和管理的基础，同时也是针对供应链质量风险建立贝叶斯网络的依据。
２１供应链质量管理关键风险指标的确定．
关键风险指标是对某些特定业务活动和控制环境进行
监控的关键指标体系。Ｓｒｉ．提出了最佳合格质量的ｔｂｄＳａｒ概念，认为质量可以用合格率表示。本文研究的主题是供
应链质量风险，所以将产品的不合格率作为关键风险指标，当不合格率到一定的范围时，必须识别出风险产生点并采取相应的风险控制措施。２２供应链质量风险关键风险诱因的确定．关键风险诱因就是一些风险特质或风险特性，是引起特定风险的随机因素。本文从供应链上各参与主体以及供应链总体的协作的角度分析了供应链质量风险，并提出导致供应链质量风险主要的诱因，即供应链的构成、企业问的协作、供应商的运作风险、核心企业运作风险、销售企业运作风险和为整条供应链服务的物流服务提供商的运作风险及相应的二级指标。供应链结构的主要影响因素有供应链长度、数量、供应商选择标准、与供应商的关系。供
应链的运作风险的影响因素有：供应风险、需求风险、制造过程风险、信息风险信息技术的运用情况、设备的完备
［中图分类号］Ｆ７２４
［文献标识码］Ａ

基于贝叶斯网络的供应链风险评估模型构建与应用研究

基于贝叶斯网络的供应链风险评估模型构建与应用研究一、引言供应链风险评估是企业管理中至关重要的环节之一。

在日益复杂多变的全球化经济背景下，供应链面临着诸多潜在风险，如自然灾害、政治动荡、货币波动等。

为了减少风险带来的损失，采取科学有效的评估模型对供应链风险进行评估是非常必要的。

本课题旨在基于贝叶斯网络构建供应链风险评估模型，并通过实证研究探讨其应用效果，以期提供科学的决策依据。

二、现状分析目前，供应链风险评估主要采用贝叶斯网络、层次分析法、熵权法等方法。

然而，贝叶斯网络由于其建模灵活、易于理解等特点，在供应链风险评估中具有广泛的应用前景。

贝叶斯网络是一种概率图模型，通过建立各个节点之间的关联关系，可以有效分析供应链中各个环节的风险。

然而，目前尚缺乏完备的供应链风险评估模型，对于风险因素的选择、概率分配等问题存在争议，且现有模型在实际应用中存在一定的局限性。

三、存在问题1. 风险因素选择不准确：在现有的贝叶斯网络模型中，风险因素的选择往往依赖于经验判断，存在主观性较大的问题。

在建立供应链风险评估模型时需要对风险因素进行科学的筛选和评估。

2. 概率分配不准确：在贝叶斯网络中，概率是评估风险发生可能性的关键指标。

然而，目前的概率分配方法多为基于专家判断和历史数据的统计方法，对于不同风险因素之间的关联关系缺乏充分考虑，导致概率分配存在不准确性。

3. 模型应用局限性：目前的供应链风险评估模型在实际应用中较为僵化，无法充分考虑不同企业的特殊情况，因此需要对现有模型进行改进，提高模型的适用性。

四、对策建议1. 改进风险因素选择方法：可以通过调查问卷、专家访谈等方式，收集相关数据，利用数据挖掘技术对风险因素进行筛选和评估，提高模型的科学性和准确性。

2. 优化概率分配方法：在贝叶斯网络模型中引入相关因素和先验知识，利用概率推理技术对概率进行分配，提高概率分配的准确性和可靠性。

3. 构建可拓展的供应链风险评估模型：根据企业的特殊情况，建立灵活可拓展的供应链风险评估模型。

贝叶斯网络在金融风险控制中的应用

贝叶斯网络在金融风险控制中的应用随着全球经济的快速发展，金融行业也不断壮大。

但随之而来的是风险的增加，金融市场的稳定性也面临着挑战。

为了使金融机构能够更好地处理风险，贝叶斯网络逐渐成为了金融风险控制的一种重要工具。

什么是贝叶斯网络？贝叶斯网络是一种基于贝叶斯定理的概率图模型。

它可以表示变量间的依赖关系，并通过这些关系推断出未知变量的状态。

贝叶斯网络可以帮助我们处理不确定性问题，使得我们能够更加准确地进行决策。

金融风险控制是一个重要的领域，涉及到的问题非常复杂。

贝叶斯网络可以帮助我们对风险进行建模，并进行风险预测和决策。

首先，贝叶斯网络可以帮助我们构建风险模型。

我们可以将金融市场中的各种变量，如股票价格、汇率等，作为节点，建立多个节点间的关系图。

通过这个关系图，我们可以研究不同变量之间的相互关系，分析它们对整体风险的影响。

例如，我们可以将一家企业的收益、成本、市场份额等变量作为节点，建立一个贝叶斯网络。

然后我们可以观察这些变量之间的相互关系，比如企业的收益会受到成本的影响，市场份额的大小也会影响企业的收益。

这样我们就能够了解这家企业面临的风险，同时对企业进行风险评估，优化企业风险管理。

其次，贝叶斯网络可以帮助我们进行风险预测。

通过分析贝叶斯网络的节点之间的依赖关系，我们可以估计未来某些事件的概率，从而做出相应的决策。

比如，在金融市场中，我们可以通过分析贝叶斯网络中各个节点的走势，预测未来某个股票的变化趋势，制定相应的投资策略。

最后，贝叶斯网络可以支持我们进行风险决策。

在金融市场中，我们经常面临复杂的决策问题，需要综合考虑多个因素。

通过构建贝叶斯网络，我们可以将所有相关变量考虑在内，并计算每种决策的概率。

这样我们就能够选择最优的决策策略。

应用案例贝叶斯网络已经被广泛应用于金融风险控制领域。

下面列举几个应用案例：1.信用评估贝叶斯网络可以通过分析借款人的信用历史、信用分数和其他因素，预测该借款人是否会按时偿还贷款。

基于贝叶斯网络的风险评估及预测方法研究

基于贝叶斯网络的风险评估及预测方法研究作为现代社会中不可或缺的一个分支，风险评估已经成为了各个行业中的重要工作之一。

在金融、医疗、航空等领域中，风险评估掌握了关键的决策权，因此这一领域的研究和应用显得尤为重要。

贝叶斯网络是一种有向图模型，可以用于表示变量之间的推理关系，极其适合用于风险评估的建模和预测。

本文将结合贝叶斯网络的理论和应用，探索一种基于贝叶斯网络的风险评估及预测方法。

一、贝叶斯网络的理论贝叶斯网络最早由英国数学家贝叶斯提出，主要用于解决逆推问题。

其基本思想是，通过先验知识和实验数据的交互作用，对事物进行推断和判别。

贝叶斯网络的结构是一个有向无环图，由结点表示变量，边表示变量间的条件概率关系。

可以通过领域专家的现有知识和系统的学习来构建模型。

贝叶斯网络中，每个结点包含了该变量的条件概率分布和可能的取值。

结点之间的边代表了两个结点之间的条件概率关系。

贝叶斯网络中的一个重要概念是联合概率。

对于一个贝叶斯网络中的任意一个结点，它的联合概率都可以通过其他结点的条件概率乘积求得。

因此，贝叶斯网络可以方便的处理多维联合概率问题，适用于复杂的系统建模和分析。

二、基于贝叶斯网络的风险评估方法贝叶斯网络可以用于建立风险评估模型，通过输入变量间的条件概率关系，计算出系统中不同变量及其组合的概率。

例如，在金融领域中，我们可以通过构建一个贝叶斯网络来分析并预测股票价格的波动情况。

我们可以将交易日数、股票市盈率、盈利情况等指标作为变量输入，并根据过去的数据，计算各个变量与股票价格的相关概率。

当贝叶斯网络已经建立好后，就可以根据实际数据对其进行学习和拟合。

一方面，我们需要通过现有数据来更新模型中的条件概率分布；另一方面，我们需要通过模型推测未来的概率，并得到基于当前风险因素的风险评估结果。

三、贝叶斯网络在风险预测中的应用除了风险评估，贝叶斯网络还可以用于建立风险预测模型。

不同于贝叶斯网络中单一条件概率分布的推算，风险预测需要从某些先验知识出发，将多个变量和条件概率联系起来，计算多个概率的乘积来进行推算。

基于贝叶斯网络的金融市场风险分析

基于贝叶斯网络的金融市场风险分析一、基于贝叶斯网络的概述贝叶斯网络(Bayesian Network)是一种用于知识表示、概率推理和决策分析的图形模型。

它可以用来表示复杂的概率关系，并且在决策分析、专家系统、风险分析等领域有着广泛的应用。

贝叶斯网络是一种有向无环图，节点表示随机变量，边表示概率依赖关系，节点和边的组合形成了一个联合概率分布。

贝叶斯网络可以根据已有的证据进行推理，得到后验概率，从而进行决策。

贝叶斯网络的优点是能够处理不确定性和矛盾信息，但是它需要建立起正确的网络结构，并且需要大量的数据来建模和调整。

在金融市场风险分析中，贝叶斯网络的应用已经越来越广泛。

二、金融市场风险的分析金融市场风险分析是金融领域中一项非常重要的工作。

它是指对金融市场中的各种风险因素进行全面、深入的分析和评估，以防范金融风险、降低金融风险损失。

金融市场风险因素主要包括市场风险、信用风险、操作风险等。

市场风险是指金融市场价格波动、流动性风险等方面的风险；信用风险是指金融机构在交易过程中所面临的对方违约、违约风险等方面的风险；操作风险是指金融机构在运营过程中所面临的各种人为或非人为事故、技术和人员管理等方面的风险。

三、贝叶斯网络在金融风险分析中的应用1. 贝叶斯网络在市场风险分析中的应用市场风险是指金融市场价格波动、流动性风险等方面的风险。

市场风险的量化和管理是金融市场风险管理的重要组成部分。

贝叶斯网络可以用来建立市场风险因素的概率模型，通过权衡各个因素的影响，量化市场风险的存在及对投资组合的影响。

例如，我们可以建立一个包括利率、股价、汇率等因素的贝叶斯网络，通过对这些因素的概率分布建模，来计算不同市场风险因素之间的相互依赖关系，为决策提供参考。

2. 贝叶斯网络在信用风险分析中的应用信用风险是指金融机构在交易过程中所面临的对方违约、违约风险等方面的风险。

贝叶斯网络可以用来建立违约概率的概率模型，通过将违约的原因分解成多个组合因素，建立其相应的节点和边，以此描述各种可能导致违约的原因和因素间的关系。

基于贝叶斯网络的操作风险预警机制研究

基于贝叶斯网络的操作风险预警机制研究贝叶斯网络是一种常用于概率推理和决策分析的图模型方法，在风险管理领域中有着广泛的应用。

操作风险预警机制是一种辅助管理者进行风险监测、评估和预测的工具。

本文将研究基于贝叶斯网络的操作风险预警机制。

首先，我们需要构建贝叶斯网络的模型。

该模型包括两个部分：节点和边。

节点表示不同的风险指标，例如市场波动、操作失误等；边表示这些指标之间的关联关系，即一个指标的变化如何影响其他指标。

构建模型的过程涉及到领域专家的知识和经验，以及相关数据的收集和分析。

接下来，我们需要为每个节点分配概率分布。

这可以通过历史数据或专家经验来确定节点的概率分布。

例如，市场波动可以定义为高、中、低三个状态，并为每个状态分配相应的概率。

然后，我们可以使用贝叶斯推理算法来预测节点的状态。

该算法基于贝叶斯定理，通过已知节点的状态和相关概率来计算其他节点的概率。

这使得我们能够根据已有的信息对风险指标进行预测，从而提前发现潜在的风险。

在模型构建和推理的基础上，我们可以建立操作风险的预警机制。

该机制根据节点的状态和相关的风险级别，为管理者提供及时的风险预警和决策建议。

例如，当市场波动的状态从低变为高时，系统可以自动触发风险预警，提醒管理者采取相应的措施来降低风险。

此外，我们还可以引入时间因素来改进操作风险预警机制。

贝叶斯网络可以根据过去的节点状态来预测未来的状态，从而帮助管理者做出更准确的风险预测。

例如，如果市场波动的状态在过去的一段时间内保持在高位，那么可能会有更大的概率在未来的时间段内保持在高位，进一步引发风险。

最后，我们需要对操作风险预警机制进行评估和优化。

评估可以基于历史数据来验证预测的准确性和可靠性；而优化可以通过不断调整贝叶斯网络的结构和参数来改进预警机制的效果。

总结来说，基于贝叶斯网络的操作风险预警机制可以帮助管理者及时了解和评估潜在的风险，从而做出合理的决策。

它利用贝叶斯推理算法和历史数据，通过预测风险指标的状态来提前预警和预测风险。

基于贝叶斯模型的金融市场风险预测研究

基于贝叶斯模型的金融市场风险预测研究随着金融市场的不断发展和变化，投资者面临着不确定性和风险，如何准确预测金融市场的风险成为了投资者关注的重点。

在这个背景下，基于贝叶斯模型的金融市场风险预测成为了研究热点。

贝叶斯模型是一种概率统计模型，它以贝叶斯定理为基础，在先验知识的基础上，通过考虑新的证据来更新概率分布，进而得出后验概率分布。

在金融市场中，基于贝叶斯模型的风险预测可以有效地减少不确定性，提高预测的准确性和可靠性。

基于贝叶斯模型的风险预测研究主要涉及以下几个方面。

一、基于贝叶斯网络的金融市场风险预测贝叶斯网络是一种用于探究变量间关系的概率图模型，它将一个变量的概率分布与其他变量的概率分布联系起来，可以有效地处理复杂的数据关系。

在金融市场风险预测中，基于贝叶斯网络的预测模型可以将各种金融指标之间的关系进行建模，从而准确地预测市场风险。

二、基于贝叶斯统计的金融市场风险预测贝叶斯统计是一种基于概率的统计方法，可以通过迭代求解后验概率分布来推断未知参数的值。

在金融市场风险预测中，基于贝叶斯统计的预测模型可以利用历史数据和市场信息，将风险指标之间的关系进行建模和预测，从而提高风险预测的准确性。

三、基于贝叶斯决策理论的金融市场风险管理贝叶斯决策理论是一种基于概率的决策模型，可以通过考虑不同决策下不确定性的影响，选择最优的决策策略。

在金融市场风险管理中，基于贝叶斯决策理论的模型可以考虑市场变化和不确定性对决策结果的影响，从而有效地管理风险。

综上所述，基于贝叶斯模型的金融市场风险预测研究在金融领域具有广泛应用。

通过对各种金融指标之间的关系进行建模和预测，可以有效地降低不确定性和风险，提高预测的准确性和可靠性。

在未来的研究中，可以进一步探究贝叶斯模型在金融市场中的应用，配合机器学习等技术手段，构建更加完备的风险预测模型，为投资者提供可靠的决策支持。

基于贝叶斯网络的金融风险管理模型

基于贝叶斯网络的金融风险管理模型金融风险作为现代社会中普遍存在的现象，在金融领域中扮演了至关重要的角色。

在金融风险管理中，以金融风险评估为核心，通过对金融市场风险的识别、分析和评估，建立起一套完整的风险管理制度，以尽可能降低金融市场存在的各种不确定性风险，保证金融市场的平稳运行。

而在金融风险评估中，基于贝叶斯网络的金融风险管理模型已成为当前研究的热点。

贝叶斯网络是一种基于概率理论的图形模型，由许多节点和有向边组成。

在金融风险评估中，我们可以将贝叶斯网络应用到情景分析、预测、决策等方面。

该种模型可以通过模拟金融市场可能存在的条件以及事件之间的相互关联，有效的对金融风险进行评估。

假设我们要评估某一金融市场中股票价格的涨跌，我们可以将股票价格涨跌作为贝叶斯网络模型的目标变量，同时将影响股票价格涨跌的因素，例如宏观经济指标、行业增长率等作为模型的父节点，通过不断的学习和调整，得到更加精确的评估结果。

因此，该模型不仅可以有效地减少风险，而且还能够实现对风险进行更加精确的预测和监控。

然而，基于贝叶斯网络的金融风险管理模型本身也存在一些局限性。

首先，在模型构建过程中，需要耗费大量的时间和人力来收集相关的数据，并建立起数据的联系模型。

其次，在实际使用中，由于市场变化的不确定性，模型中存在大量的未知变量，这会导致模型预测的不确定性增加，使得模型的预测结果存在不确定性。

此外，模型的应用还需要高度的专业技能和专业知识，在实际运用中需要具备一定的专业能力。

因此，要在实际运用中发挥它的价值，还需要进行进一步研究和改进。

基于以上考虑，建议将贝叶斯网络模型与其他风险评估方法相结合，如蒙特卡罗方法、人工神经网络等，从多个角度综合评估风险。

此外，也需要加强对风险监控的能力，响应市场变化，及时调整模型。

最后，建议继续对该模型进行深入研究，寻找更多的应用场景和精度更高的预测方法，以更好的为金融市场的稳定运行提供技术和智力的支持。

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一、引言近年来，随着各大银行供应链金融业务的展开，风险事件也层出不穷，自2011年以来仅网络媒体公开报道的供应链金融风险案件就有数十起，涉及金额已超过10亿元，给商业银行造成了不小的损失。

从目前情况来看，供应链金融领域的风险事件主要涉及操作风险，然而商业银行关于操作风险的管理基础非常薄弱，缺乏对操作风险损失数据的积累，这不仅使我国商业银行履行《新巴塞尔资本协议》（2004年6月26日，由巴塞尔银行监管委员会通过）面临困境，也给商业银行自身发展带来了挑战。

对于供应链金融来说，由于其具有融资自偿性特点，商业银行面临的信用风险得到有效屏蔽，而大量的人为操作使得银行面临的操作风险急剧上升，操作风险成为银行开展供应链金融业务面临的主要风险。

无论是为了应对巴塞尔银行监管委员会的监管，还是为了银行自身经营管理需要，商业银行都应该重视对供应链金融操作风险的管理。

对操作风险的管理主要有两个方面：一方面是对操作风险的度量，这主要是为计算风险资本以及风险定价提供依据；另一方面是对操作风险的控制，包括内部控制和外部控制。

目前对于操作风险度量的研究大多是从监管视角出发，通过寻找某种方法尽可能准确地得出商业银行甚至金融系统整体操作风险的损失分布情况，为商业银行计提风险资本提供参考依据，从而避免操作风险给金融系统的稳定运行带来冲击。

随着商业银行业务的发展，尤其是近几年业务线上化进程的加快，商业银行对操作风险的管理不能再停留在被动防御位置。

我国金融改革的推进加剧了商业银行之间的竞争，要求商业银行必须对操作风险的管理采取更为积极主动的措施，同时，物联网、云计算等信息技术的发展为商业银行创新操作风险管理方式提供了可能。

供应链金融的操作风险与商业银行传统业务的操作风险有所不同，供应链金融业务与商业银行传统业务相比，业务流程更为复杂，涉及的参与主体更多，因此其操作风险更为复杂，除传统业务具有的操作风险外，还有合规风险、模式风险、流程风险和物流企业等存在的具体操作风险。

线上供应链金融引入了电商平台、在线支付平台等参与主体，使得操作风险进一步发生变化。

目前国内研究线上供应链金融操作风险的文献不多，较有代表性的文献是从交易联动角度研究线上供应链金融的操作风险，根据交易联动特性，可以很清晰地将线上供应链金融不同阶段的操作风险识别出来。

业务的线上化能提高银行监控和风险预警的效率，但同时也会带来很多新的操作风险，如人员操作风险、网络系统风险、欺诈风险等。

操作风险的度量是商业银行进行操作风险管理的重要内容，操作风险的度量问题是目前国内外银行业面临的重点、难点问题之一，为此理论界作了较多的研究，主要采用的度量方法有损失分步法、极值理论模型、VaR 法、蒙特卡洛模拟法等。

然而，可用于度量操作风险的方法虽多，但大多受【摘要】首先以供应链金融保兑仓融资的重复质押风险为视角，提出了利用贝叶斯网络分析和量化供应链金融操作风险的方法和步骤，然后通过对供应链金融重复质押风险发生诱因进行分析与建模，研究了利用贝叶斯网络的因果推理和诊断推理来分析供应链金融操作风险发生原因的方法，发现供应链金融业务的信息化程度对操作风险的发生频率有显著影响，从风险控制角度为银行开展线上供应链金融业务提供了理论支持。

最后，给出了银行供应链金融业务完整的操作风险贝叶斯网络拓扑结构。

【关键词】贝叶斯网络；线上供应链金融；保兑仓融资；操作风险；重复质押风险【中图分类号】F830.51【文献标识码】A【文章编号】1004-0994（2016）32-0095-6杨琦峰（教授），杨启乾，宋平（教授）基于贝叶斯网络的线上供应链金融操作风险探讨【基金项目】国家自然科学基金重点项目“我国经济转型期线上供应链金融协同创新及其风险控制研究”（项目编号：71233006）；国家自然科学基金项目“互联网金融三维信任机制及参与者信任感知与交易决策”（项目编号：71473186）2016.32财会月刊·95·□金融·保险□制于银行操作风险损失数据的积累量，很难得到较好的应用，尤其是在我国，这类度量方法更是难以施展拳脚。

贝叶斯网络是一种相对能较好地解决这一问题的方法。

贝叶斯网络（Bayesian Network，BN）由Pearl于1986年提出，最初被应用于工程学领域，目前已经成为人工智能领域最重要的研究热点之一。

近年来，有不少学者将贝叶斯网络应用到金融机构操作风险管理的研究当中。

最先使用贝叶斯网络对操作风险进行量化分析的国外学者是Carol Alexander，该学者通过建立因果模型的方式分析了金融机构特定类型的操作风险。

在运用贝叶斯网络分析银行业操作风险发生频率和损失金额时，可以利用专家经验，将定性信息有效地转化为定量数据，从而解决数据不足的问题。

国内学者在这方面也做了部分研究。

刘家鹏、詹原瑞、刘睿（2007、2008）与邓超、黄波（2007）对贝叶斯网络在商业银行操作风险量化分析方面的建模与应用做了初步研究。

陆静等（2006、2008、2011）综合考虑信用风险、操作风险、市场风险和流动性风险，研究了贝叶斯网络在商业银行风险预警上的应用，并通过建立灯号模型来实现风险预警的自动化管理，展示了贝叶斯网络在商业银行风险管理中的作用。

可见，贝叶斯网络的作用不仅仅局限在度量操作风险上，在操作风险的控制与管理中也有较好的应用，而操作风险源于开展业务的过程，因此，从业务流程的角度分析操作风险十分必要，对此有部分学者进行了相关研究。

Adusei-Poku（2005）首次深入业务流程层面，对外汇和货币市场的交易流程可能存在的操作风险进行了建模分析。

刘睿、巴曙松、刘家鹏（2011）以商业银行远期结售汇业务为例，从业务流程的角度研究了实践中商业银行通过建立和运用贝叶斯网络进行操作风险量化分析的方法。

Adusei-Poku（2005）、刘睿等（2011）的研究为结合业务流程分析提供了建模范式，由于他们的研究仅分析了银行传统的业务模式，虽然对银行传统业务的操作风险度量与控制有一定借鉴意义，但是对目前商业银行火热开展的供应链金融业务尤其是线上供应链金融业务，比较难以提供参考。

供应链金融与商业银行传统业务有很大的不同，操作风险发生了较大的变化，不仅包含传统业务的操作风险，还涉及模式风险、流程风险以及不同参与主体间的协作风险，并且业务的线上化也会对操作风险产生较大的影响，现有文献鲜有分析这一变化的。

本文通过对供应链金融重复质押风险发生诱因进行分析与建模，在介绍如何利用贝叶斯网络的因果推理和诊断推理来分析供应链金融操作风险发生原因的基础上，阐释了供应链金融业务的线上化对银行进行操作风险控制的影响，为银行开展线上供应链金融业务提供了理论上的支持。

最后，给出了银行供应链金融业务完整的操作风险贝叶斯网络拓扑结构，以期为银行全面管理供应链金融业务的操作风险提供理论参考。

从（1）式可以看出，贝叶斯公式实际上就是：后验概率=先验概率×调整因子，这就是贝叶斯推断的含义。

先预估一个“先验概率”，然后加入实验结果，看这个实验结果对“先验概率”到底是起增强作用还是削弱作用，通过实验结果修正“先验概率”，从而得到更接近事实的“后验概率”。

这也是贝叶斯统计和经典统计学的不同之处。

经典统计学完全凭借实验结果做出推断，而贝叶斯统计是在考虑先验概率的条件下，根据实验结果对先验概率修正后做出推断。

因此，贝叶斯统计可以弥补数据不足的缺陷，通过引入先验概率，既克服了单纯依靠经验（即先验概率）存在的主观不确定性，也解决了数据不足导致估计误差较大的问题，是解决线上供应链金融操作风险度量问题的有效手段。

根据情况的不同，也可以用随机变量密度函数的形式表示贝叶斯公式，即：π（θ|x）=p(x|θ)π(θ)m(x)（2）其中：π（θ|x）是给定X的条件下θ的条件密度，也即θ的后验密度；π（θ）是人们根据经验确定的，称为θ的先验密度；p（x|θ）表示在随机变量θ给定某个值时总体指标X的条件分布，称为似然函数；m（x）是x的边缘密度函数，与θ无关。

可见，θ的后验分布与p（x|θ）π（θ）成比例，似然函数p（x|θ）综合了总体信息和样本信息，先验密度π（θ）内含着先验信息，这样后验密度π（θ|x）就综合了样本信息、总体信息和先验信息。

因此，与上文描述的贝叶斯公式事件表现形式一样，从随机变量的密度函数表现形式也可以看出，贝叶斯公式实际上是人们用总体信息和样本信息对先验分布进行调整的结果。

并且，贝叶斯网络方法的另一个突出特点是，现阶段得到的后验分布可以作为未来某一阶段的先验分布，这也是一个对θ分布不断修正的过程，未来随着数据量的增加，对θ的认识将会越来越接近θ的真实分布情况。

这一点对于线上供应链金融来说至关重要，因为目前线上供应链金融业务开展的时间较短，数据量不大，但是线上供应链金融的线上化特征使得开展该业务所产生数据的搜集工作变得更容易，搜集的数据也更准确、更全面，这给未来的修正工作带来了极大的便利和可行性。

因此，贝叶斯网络在研究线上供应链金融操作风险的问题上极为适用。

□·96·财会月刊2016.32□金融·保险（二）贝叶斯网络贝叶斯网络也叫“因果网络”、“知识图”等，是关于不确定知识表示和推理的有效模型，也是一个用于表示变量间概率依赖关系的有向无环图DAG，图中的每一个节点表示一个变量或者事件，有向边表示节点间的依赖关系，每一个节点又对应着一个条件概率表CPT，表示该变量与其父节点间的依赖关系程度。

用数学语言可描述为：BN=（DAG，CPT）。

其中，DAG=｛<X j，X i>|（X i∈X，X j∈X Parents（i））｝表示一个有向无环图；X Parents（i）表示第i个节点的父节点集，X j是X i的父节点；CPT=｛p（X i|X Parents（i））|X i∈X｝表示条件概率表。

实际上，贝叶斯网络可以理解为对全联合概率分布的一种特殊表示，在给定父节点的先验概率和子节点的条件概率的情况下，可以计算出全联合概率分布中的每一个条目，计算式如下：P（x1，…，x n）=P（x i|p arents（X i））（3）其中：X i是第i个随机变量；x i是随机变量X i的某一个特定取值；Parents（X i）是X i的父节点；parents（X i）是Parents（X i）的一个特定取值。