基于区块链与机器学习的农业供应链金融系统

摘要：

2020年初全球新冠肺炎疫情席卷而来,给农产品行业带来巨大冲击.中小型农业企业难以获得资本市场的财政支持,主要是由于其信用风险难以评估.利用区块链和机器学习技术开发农业供应链金融系统,在生产者、分销商、金融机构和消费者之间建立共识网络,进而获得高效运行、交易速度更快、成本更低的农业供应链.研究表明:构建的三种算法(逻辑回归模型、支持向量机模型、随机森林模型)都能较好地预测农业中小型企业违约的概率,且其中随机森林的拟合效果更为稳定.本研究为降低供应链融资信用风险、提高交易效率及拓宽农业实体融资渠道提供了经验和借鉴.

关键词：中小型农业企业、供应链融资、区块链、信用风险

分类号：F276.3;F830;TP391

资助基金：江苏省研究生科研与实践创新计划项目SJCX22-1518

在线出版日期：2023-06-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：44-47