YL公司的组织结构情况如图5-1所示：
6研究结论和展望
6.1研究结论
本研究基于项目风险相关理论基础，以项目整体运行视角分析了碳权质押融资项目的特点、特点，识别出该项目的风险因素并建立一套多维度的风险评价体系。结合层次分析法、模糊分析法与BP神经网络法为主要分析方法，建立风险评价模型进行模拟与分析，通过YL公司的碳权质押融资项目进行了实例验证，有效对该公司的实际碳权质押融资项目进行识别与预测并提出相应的风险应对措施。同时也为社会开展碳权质押融资项目提供了风险评价的参考，促进了该项目的更好的发展。本研究主要研究结果如下：
（1）BP模型法更适合研究传统能源化工企业的碳权质押融资等相关问题的研究。碳权质押融资项目的风险因素较为复杂，依照传统风险评价方法很难较为全面科学的分析。本研究的BP模型综合了层次分析法、模糊评价法和神经网络法的优点，可以更好地将传统能源企业碳权质押融资过程中的风险因素刻画为评价指标，具有一定的科学性。同时BP神经网络模型具有优秀的动态学习能力，适合处理复杂非线性映射关系的问题，通过对YL公司的实证分析可知，BP神经网络模型预测效果好，速度快且易于调整和训练。在日益增长的企业碳权质押融资需求背景下，今后开展同类融资项目时，只需要对模型进行适当调整就可以得出较为准确和高效风险评价的情况，为企业和金融机构都带来了快速识别项目风险的方法，保障了碳权质押融资项目能够顺利开展并取得较好的效果。
（2）开展碳权质押融资项目对于解决能源化工企业经营的燃眉之急，促进绿色经济发展有一定积极调节作用。但传统能源化工面临转型升级的压力，无论是经营还是技术研发和设备升级，都需要大量资金支撑。但是市场内针对传统能源企业的碳金融业务类型较为单一、门槛也较高。碳权抵质押融资模式为传统能源化工企业缓解资金压力的同时也为该类企业提供了一条实现减排目标的市场化的、易于操作的途径。企业将获得的资金用于生产技术线的改造升级，建设低碳生产项目，充分发挥了资金效益，促进了企业的可持续化发展。（3）开展碳权质押项目的市场需求广阔，但仍需进一步的规范和发展。目前我国市场中对于碳权质押融资的需求比较大，同时也有着较为理想的碳减排资源。但是通过模型验证，项目运行中，除了企业自身经营导致的违约风险外，碳权质押融资项目的碳价格和市场波动对项目的风险影响较大，从深层次来看，这是由于目前碳金融市场发展完善程度与市场需求还存在不匹配所导致的。
参考文献（略）
