【摘 要】
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针对新冠肺炎疫情下企业供给间断和需求下滑所引发的系统性风险,以多式联运网络组织为对象,利用网络拓扑分析方法,提出了一种风险传导效应测度的分析模型,通过对节点重要度和风险扩散阈值的计算,研究不同初始故障点的风险传染效应,揭示多式联运网络风险的传导机理.首先,对多式联运网络中风险形成的本质进行阐述;接着,利用离散时间马尔科夫链性质建立了风险传导扩散模型,从节点重要度的测度、风险传递速度和网络组织受染阈值3个方面进行深入分析.结果表明,疫情影响下的内外部不确定性导致偏离预期目标后耦合突变产生风险,风险扩散的程度
【机 构】
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西南交通大学交通运输与物流学院,综合交通大数据应用技术国家工程实验室,成都611756
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针对新冠肺炎疫情下企业供给间断和需求下滑所引发的系统性风险,以多式联运网络组织为对象,利用网络拓扑分析方法,提出了一种风险传导效应测度的分析模型,通过对节点重要度和风险扩散阈值的计算,研究不同初始故障点的风险传染效应,揭示多式联运网络风险的传导机理.首先,对多式联运网络中风险形成的本质进行阐述;接着,利用离散时间马尔科夫链性质建立了风险传导扩散模型,从节点重要度的测度、风险传递速度和网络组织受染阈值3个方面进行深入分析.结果表明,疫情影响下的内外部不确定性导致偏离预期目标后耦合突变产生风险,风险扩散的程度受到风险传导能量和速度的影响,而关键节点遭受风险传导效应比其他节点产生的效能更大,节点间传导概率和节点自身恢复能力决定了传导效能.最后,以12个经济主体构成的多式联运网络组织进行数值分析,测算后的结果为N12的节点重要度最大,风险传递速度为0.58,整个网络受染风险的阈值R为0.18.提出通过判断控制关键节点、削弱风险源的传导路径、提升节点自我恢复能力,可以降低风险在多式联运网络的扩散程度.
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