本文是一篇物流论文，本文首先明确了中欧班列面临的各类风险因素，从宏观环境、行业环境及企业运作三个维度，识别了地缘政治、贸易政策、社会环境、自然环境等宏观风险因素，以及政策规划、规则标准、运输能力等微观风险因素。这些风险因素的识别为后续的风险评估奠定了基础。
1绪论
1.1研究背景
自2013年开始，随着“一带一路”倡议的广泛推进，中国与沿线各国的贸易关系更加紧密，贸易方式也有了更多的选择，中欧班列作为联系中欧贸易的新桥梁，自开行以来不断迈上新的台阶，班列运输货值、货品种类、开行数量等各方面都有极大提升，逐渐成为国际海运和航空运输的补充产品，凸显其在中欧国际物流通道建设中的地位。
2018年以来，由于新冠肺炎的持续蔓延，全球的空运海运都受疫情严重冲击，造成国际海空航线直接取消，给国际物流及国际贸易带来了不小的冲击，但中欧班列却在困境中逆势而上，发展成为国际上重要的货物贸易运输通道，服务全球，2021年11月中欧班列舱位和集装箱价格比疫情前涨幅100%～200%，成为新冠疫情期间衔接国际供应链物流、跨境国际合作防疫物资运输的有力通道。班列的开通不仅为我国中西部地区的经济发展提供强大的物流支持和基建保障，更是为中欧市场间互联互通和中欧国家间的国际关系做出了重大贡献。而中欧班列从重庆起步，不断建设发展，逐步成为深化中国与欧洲国家经贸合作的重要国际联运铁路。但中欧班列不单单只是驶经沿途国家，实质上更是跨越了多个利益集团的区域，各国间的国际关系以及各利益集团的军事动态都将会直接或间接地影响中欧班列的运行，因此有必要对中欧班列进行风险评估，避免中欧班列处于地缘经济政治等风险的被动局面。
综上所述，在“一带一路”不断发展的背景下，中欧班列在欧亚大陆的供应链网络不断成长，具有巨大经济效益和政治作用。作为驰骋在轨道上的钢铁驼队，中欧班列作为丝绸之路的重要环节，是我国与欧洲陆上货运的重要的货运通道，是与“一带一路”沿线国家加强互通互惠互联的国际运输通道。因此针对大国博弈下中欧班列的运行中断风险预警应得到关注，并借此推进国际化全球中欧班列的发展，实现中欧之间联动。
1.2研究目的和意义
1.2.1研究目的
本文以中欧班列系统为研究对象，基于中欧班列业务数据，从宏观风险和微观风险等方面出发，研究货物运输过程中面临的各种不确定性风险，研究的主要目的有：
（1）通过探讨中欧班列风险产生机理，分析中欧班列风险影响因素，从地缘政治，贸易政策等多个风险源选择评估指标，构建更为科学合理的风险评估体系。
（2）以评估体系为基础，构建基于机器学习的中欧班列风险评估模型，对比不同模型的评估性能，为货主选择运输方案、企业设计运输方案和政府制定政策提供决策支持。
1.2.2研究意义
（1）理论意义
本研究通过分析中欧班列现状，探究了中欧班列风险产生的机理，从多个维度选取风险评估指标，丰富了风险评估的指标体系。采用主、客观组合赋权法计算指标权重。使用机器学习理论对中欧班列进行风险评估，拓展了对风险进行评估的方法，为量化中欧班列风险奠定理论基础，并为有效实现风险管理提供理论支撑。
（2）现实意义
通过对中欧班列风险评估的研究，不仅可以降低物流运输费用，减少运力浪费的情况。而且承运人和企业可以通过科学的风险评估和管理，降低运营风险，提高运输服务的质量和效率，增强市场竞争力。中欧班列为中国以及合作国带来了可观的经济利益，中欧班列现存及潜在客户数量庞大。在俄乌冲突等国际冲突中，信息不对称导致许多用户取消订单或持观望态度。针对其存在的问题，本文通过对中欧班列风险研究，能够为个人、企业和决策者在预测商品货物风险或是线路发展完善上有章可循，降低社会非必要成本，提高线路经济效益，推动中欧班列的增量式发展。
2相关模型理论与方法概述
2.1国际铁路货物联运的理论概述
2.1.1国际铁路货物联运的概念
国际铁路货物联运（International Railway Freight Transport）是指货物在两个或两个以上国家铁路运输企业之间，通过铁路运输设施和运输工具的衔接与合作，完成货物跨国界运输的一种运输组织形式。国际铁路货物联运是国际物流运输体系中的重要组成部分，具有运输距离长、运输量大、运输成本相对较低、安全可靠、环境友好等特点，成为国际贸易中大宗货物运输的重要方式之一。
国际铁路货物联运的基本特征包括：
（1）运输过程涉及两个或多个国家的铁路企业，具有明显的跨国运输特征。
（2）运输作业需要不同国家铁路部门之间的密切合作与协调，涉及铁路技术标准、货物交接、单证流转、信息共享等多个环节。
（3）国际铁路货物联运通常需要遵守相关国际协定与公约，以确保运输活动的顺利进行。
近年来，随着“一带一路”倡议的深入实施，中欧班列等国际铁路联运线路快速发展，国际铁路货物联运的规模和影响力不断扩大，已成为国际贸易和全球供应链体系中不可或缺的重要运输方式。
2.2风险控制的理论概述
2.2.1风险控制的概念
风险控制（Risk Control）是风险管理的重要组成部分，通常指组织或个人针对风险因素采取积极有效的措施，以降低风险事件发生的概率或减少风险事件发生后所造成损失的一系列行动。风险控制的核心目标在于通过科学的方法与措施，降低风险发生的概率，减轻风险带来的负面影响，从而保障组织目标的顺利实现。
风险控制的内涵通常包括两个层面：一是预防性风险控制，即在风险事件尚未发生之前进行预防性措施，降低风险发生的概率；二是补救性风险控制，即风险事件发生后，采取应急措施，降低风险造成的损失。风险控制的本质是一种主动的、系统性的管理活动，强调组织对风险的主动识别、评估与应对，而非被动接受或简单规避风险。
2.2.2风险控制的流程
风险控制流程是一个系统化、结构化的活动过程，通常包括风险识别、风险评价和风险控制三个主要阶段。具体来说：
（1）风险识别
风险识别是风险控制流程的第一步，其目的是全面系统地发现和确定可能影响物流系统目标实现的风险因素。风险识别阶段主要包括风险因素的收集、归纳和分类，通常采用头脑风暴法、德尔菲法、专家访谈法、历史数据分析法等方法进行识别。物流领域的风险因素可能包括运输风险、仓储风险、供应链风险、信息风险、财务风险、政策风险等多个方面。
（2）风险评价
风险评价是在风险识别的基础上，对识别出的风险因素进行定性和定量分析，评估风险发生的概率及可能造成的损失程度。风险评价的主要目的是为风险控制措施的选择提供决策依据。风险评价通常采用定性评价和定量评价两种方法。定性评价方法包括专家评分法、风险矩阵法等；定量评价方法则包括概率分析法、蒙特卡罗模拟法、敏感性分析法等。物流系统风险评价中，常用概率影响矩阵法（Probability-Impact Matrix）对风险进行分类，以确定风险的优先级别。
3中欧班列风险评估体系构建........................20
3.1中欧班列运行现状分析..................................20
3.2中欧班列运行风险因素识别.........................21
4机器学习模型构建.................................37
4.1机器学习适用性分析.......................................37
4.1.1数据驱动的风险评估需求........................37
4.1.2非线性关系建模能力.........................37
5实证分析........................................49
5.1数据来源与处理....................................49
5.1.1数据来源............................49
5.1.2数据处理......................50
6基于中欧班列运行风险的管理与控制策略研究
6.1宏观风险管理策略
6.1.1地缘政治风险
从前文的分析中可知，地缘政治风险是中欧班列运行中不容忽视的首要挑战，沿线国家的政治稳定性对班列的顺畅运行起着关键作用。国际关系的复杂动态以及地区冲突的突发性，都可能在瞬间改变中欧班列的运行态势。回溯过往，俄乌争端的爆发，使得部分口岸被迫关停，中欧班列的运行线路受阻，运输时间延长，成本大幅上升。不仅如此，波白难民冲突也给班列运行带来诸多不确定性，导致运输品类受限，一些高附加值货物的运输受到严重影响。基于此，我们亟须采取一系列切实可行的策略来有效应对地缘政治风险。
（1）建立多元化的物流通道是至关重要的。不能将所有运输业务集中于单一通道，而应积极开辟新的运输线路和转运点。即便某一条线路因故受阻，其他线路仍能维持运输的基本运转，可大大提高中欧班列的灵活性和抗风险能力。比如，在现有主要运输通道的基础上，组织专家团队对潜在的新线路进行勘探和规划，评估其地理条件、基础设施建设难度、运输成本以及安全性等多方面因素，逐步构建起一个覆盖更广泛区域、更具韧性的物流网络[59]。
（2）加强风险评估和预警机制建设是提前应对地缘政治风险的关键。建立专业的风险评估团队，综合运用大数据分析、情报收集等手段，及时获取和分析地缘政治动态。从沿线国家的政治局势变化、国际关系的微妙调整，到地区安全威胁的潜在苗头，都要进行全面、深入地监测和分析。以此为基础，为班列运营企业提供精准的决策支持，使其能够提前调整运输计划、优化资源配置，有效规避风险。
7研究结论
本文构建风险评估体系和运用机器学习模型，对中欧班列的风险进行了评估，取得了较为理想的成果。本文首先明确了中欧班列面临的各类风险因素，从宏观环境、行业环境及企业运作三个维度，识别了地缘政治、贸易政策、社会环境、自然环境等宏观风险因素，以及政策规划、规则标准、运输能力等微观风险因素。这些风险因素的识别为后续的风险评估奠定了基础。
在风险评估体系构建方面，本文依据全面性、相关性、可比性等原则，从宏观和微观层面选取了具体的风险指标，并通过量化处理，形成了系统化的风险评估指标体系。如，宏观风险中的地缘政治风险通过沿线国家政治稳定性指数（PSI）和国际冲突频率（ICF）来量化，微观风险中的跨国治理风险通过沿线国家政策支持力（PSS）和基础设施建设投入指数（III）来量化。这些量化指标不仅涵盖了广泛的风险因素，还通过数据标准化处理，使风险评估更具科学性和可操作性。
机器学习模型的应用是本文的一大亮点。通过构建BP神经网络和随机森林模型，对中欧班列的风险数据进行了深入分析和预测。结果显示，随机森林模型在预测精度上略胜一筹，其均方误差（MSE）为0.0168，平均绝对误差（MAE）为0.0854，R²决定系数达到0.932。而BP神经网络的MSE为0.0184，MAE为0.0927，R²为0.926。这表明随机森林模型在处理复杂风险系统时具有显著优势，能够为中欧班列的风险管理提供有力支持。
实证分析进一步验证了所构建风险评估体系的有效性。通过对具体样本的评估，发现各样本在宏观风险、微观风险及整体风险等级上存在差异。如，样本C5的宏观风险得分最高，为0.734，表明其面临的外部环境风险相对较高。而样本C3的宏观风险得分最低，为0.675，相对其他样本而言，其外部环境风险较低。在微观风险方面，样本C3的微观风险得分最高，为0.738，说明其在内部管理或运营流程上可能存在较多的风险点，而样本C5的微观风险得分最低，为0.699，相对其他样本而言，其微观层面的风险管理较为出色。整体风险等级方面，样本C5的整体风险等级最高，为0.717，这与其较高的宏观风险得分和较低的微观风险得分相吻合，说明其风险主要来自外部环境，而样本C3的整体风险等级最低，为0.707，在这与其较低的宏观风险得分和较高的微观风险得分相一致，表明其在内部管理上需加强，但外部环境对其影响相对较小。
参考文献（略）