连接的力量:利用网络分析推进应收账款融资
数据结构与算法
2020-06-25 v1 计算工程、金融与科学
社会与信息网络
摘要
应收账款融资是就客户尚未支付的应收账款向企业预付现金的过程:应收账款可出售给出资方,出资方立即向企业提供现金,以应收账款金额的少量百分比作为费用。应收账款融资传统上以集中方式处理,每笔请求由出资方个别且相互独立地处理。本文提出一种新颖的基于网络的方法用于应收账款融资,其使同一出资方的客户能够自主地尽可能相互支付,并为出资方(降低现金预付与敞口风险)及其客户(更低费用与轻量服务建立)带来益处。我们的主要贡献在于给出基于网络的应收账款结算策略的严谨表述,并展示如何解决该策略设计中提出的全部算法挑战。我们将基于网络的应收账款融资表述为应收账款多重图上的一个新组合优化问题。我们证明该问题为 NP-hard,并设计了一种精确分支定界算法,以及高效寻找有效近似解的算法。我们更高效的算法基于圈枚举与选择,并利用背包问题的理论刻画以及恰当在圈间添加路径的精炼策略。我们还研究了避免临时违反问题约束的现实问题,并设计了处理方法。在真实应收账款数据上进行了广泛实验评估。结果证实了我们所提方法的良好性能。
引用
@article{arxiv.2006.13738,
title = {The Power of Connection: Leveraging Network Analysis to Advance Receivable Financing},
author = {Ilaria Bordino and Francesco Gullo and Giacomo Legnaro},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.13738},
year = {2020}
}
备注
IEEE TNSE 2020; Bordino and Gullo "Network-based Receivable Financing" Proc. of ACM CIKM 2018 Conf