【供应链金融中的企业信用风险评价实证探析8700字（论文）】

供应链金融中的企业信用风险评价实证分析目录TOC\o"1-2"\h\u26709一、导论 12590（一）选题背景 130728（二）研究意义 223536（三）研究内容与研究方法 328914二、现状分析 321160（一）我国中小企业融资难现状 325218（二）我国商业银行供应链金融业务现状 43697三、供应链金融信用风险评价模型 418656（一）供应链金融评价指标体系构建 411474（二）信用风险评价方法选择 77533（三）样本选取 713241（四）因子分析 716425（五）Logistic回归分析 821961四、实证研究 910572（一）供应链金融模式下的守约概率计算 925104（二）传统授信模式下的守约概率计算 103216（三）小结 10666五、结论与不足 119226参考文献 11一、导论（一）选题背景供应链是一种串联着生活服务活动过程中的上下游企业的一种网链结构。基于其本身的特点，供应链是一种具有沟通性质结构。若是将供应链比作的一条生产线，那么其上下游企业便是其上的线上的每一个员工，如此之下，员工与员工之间的合作便是企业与企业之间的合作。彼此之间是互惠互利，相互依存的关系。中小企业基于其企业形式和规模的不同，在不同的产业供应链上担当者几乎相同的角色，基于产业链的完善，在每一个供应链上，中小企业利用产业基础的完善性有一个较好的生产经营环境，如此之下对于自身的生产经营也是有一个良好的借鉴和发展。经济社会发展之下，企业与企业之间的竞争也越发的结论，单一的中小企业面对着如此激烈的市场竞争环境，是难以以一己之力保存，因此结合集体的力量，以抗衡市场上强大的竞争力，对于中小企业团体而已也就显得十分的有必要。但是，产业链中，中小企业的发展存在着一定程度的融资问题，而这些问题将会阻碍着企业经营的改善和发展，如此之下对于产业的发展也会造成一定的困难。供应链金融的产生和出现，一定程度上解决了中小企业融资问题，企业融资得以解决，那么其生产经营便会得到提升，也就促使了企业所在的产业得以发展。供应链金融的产生，其本身是为了让在同样产业链上为处在产业链上的不同节点的产业供应商提倡相应的资金融资渠道，方式等相应的解决方案。现如今，市场经济发展之下，供应链金融的产生便是为了让在产业链上不同的产业能够更好的发展，解决其融资困难问题，促进整个产业链供应商更好的发展，以此推动整个供应链的发展。基于供应链所涉及到的包含了中小企业，为中小企业提供融资的银行以及处于产业链中的物流企业，建立良好的供应链金融将会极好的促进这三者之间的合作，进而推动我国市场经济的发展。但是，金融融资势必是会涉及到信用风险问题，因此相关银行为中小企业提供供应链金融业务，那么在这个过程当中也是会面临着一定的信用风险。基于此，我国商业银行会针对于中小企业进行测量，进而评定在整个供应链过程中的信用风险，以此来决定是否进行投资和融资。但是现如今大多数商业银行采取的评定方法是传统的信用风险评价体系，其结算的结果一定程度上不能够准确的反映出供应链金融信用风险。究其原因，主要是因为传统的评价体系并不能够代表着供应链中中小企业相关因素，因此整个测评是不具有针对性。基于供应链中中小企业的地位，因此测量供应链金融信用风险势必也是需要考量中小企业相关影响因素，但这恰巧是传统的信用风险测量体系所不能够处理的。如此之下，供应链金融信封风险测量，势必是需要采取新的测量方式，以全面考虑整个供应链环节中的不同因素。本文基于如此背景之下，建立全新的供应链金融信用风险评价模型，以测量供应链环节的不同情况。（二）研究意义银行对于企业进行融资其基准条件便是该企业的信用度，但是中小企业的信用度并不好考量，究其原因是中小企业财务信息上与其他大型企业相比起公开性较弱，透明度较低。另外中小企业的相应资产和财务收益也难以达到银行授信的条件。如此之下，中小企业融资状况也就显得十分的困难。而供应链金融模式的出现，就能够较好的解决中小企业融资难的问题了。供应链金融的出现，对于产业链中中小企业金融融资是基于整个产业链中的核心企业信用和资产进行审核，这使得整个供应链中的企业的资信也得到了一定的提高，商业银行纳入了大部分的中小企业进入其服务的范围。但是，供应链金融的发展也是需要依靠其整体性进行，对整个产业链金融中的风险进行控制，是供应链金融成功的关键。金融管理与其业务管理有一个较大的区别便是在于其风险性管理，将金融管理中的风险进行合理的规避将会给金融管理带来巨大的收益。信用风险作为产业链金融的一个较为明显得风险，针对于产业链风险管理和测量也就成为了承供应链金融管理的一个重要的方向。传统的信用风险测量对于供应链金融而言是存在着一定的不足，因此针对于这一点是需要采取有针对性的信用风险测量。本文基于供应链金融模式下提出的信用风险评价体系，针对于此建立一个具有针对性的风险评价模型，这将对于此类型研究而言是一个更深层次的研究，对于商业银行针对于中小企业供应链金融管理而言也将是具有一定的指导作用。（三）研究内容与研究方法本文的主要研究内容是针对于商业银行对中小企业提供的供应链金融信用风险进行指标体系的构建，测量以及模型的构造，以此为商业银行对中小企业提供公用连风险研究提供一定的指导意义。基于此本文将论文主要分为以下五个部分，其一是导论部分，主要是分析研究的背景，意义以及内容和研究方法；第二部分是现状分析主要是分析我国中小企业融资难的现状，我国商业银行针对于企业提供的供应链金融业务现状；第三部分是供应链金融信用风险评价模型，)供应链金融评价指标体系构建以及信用风险评价方法选择；第四部分是实证研究，供应链金融模式下的守约概率计算以及传统授信模式下的守约概率计算；第五部分是全文总结以及不足。本文采取的主要研究方法是文献研究法和数据模型法Logistic回归分析，针对于商业银行为中小企业提供的供应链金融信用风险进行有针对性的模型构造。本文首先通过文献法了解我国中小企业融资现状，以及我国商业银行供应链金融业务现状，并在此基础上了解传统的信用风险评价测量。基于以上的研究，结合中小企业的特点和现状，构建供应链金童中企业信用风险评价体系。二、现状分析（一）我国中小企业融资难现状中小企业在我国经济中占据着重要位置，据统计，中小企业占到我国企业总数的99%以上，是推动国民经济发展、构造市场经济主体、促进社会稳定的基础力量，在确保国民经济适度增长、缓解就业压力、实现科教兴国、优化经济结构等方面发挥着不可替代的作用。然而，在我国中小企业快速发展的过程中，由于当前我国经济体制的转型和经济结构的调整，虽然中小企业的发展取得了一定成效，但也面临着一些困难和问题，如管理不规范、融资难、人才与技术缺乏、信息与设备落后等，其中以融资难问题(尤其是商业银行信贷融资难问题)最为严重。我国中小企业的融资方式主要有自有资金、银行贷款、非金融机构融资和其他融资方式等，由于中小企业自身因素及其他因素限制，其绝大部分资金来源为自有资金，其次是银行贷款，其他融资方式微乎其微。随着企业的成长，自有资金比例逐渐降低，而银行贷款比例虽然逐步增加但是上升空间有限，银行在传统信贷政策框架下对企业的信用风险评价主要是通过考查企业的财务指标，但由于中小企业财务制度不健全，企业管理透明度差，又不能按照银行规定提供担保或其它抵押资产，所以银行评价得出其守约概率很低，很难获得银行授信，无法解决自身资金短缺问题。我国正处于社会主义市场经济的过渡转型期，融资难成为制约我国中小企业发展的主要因素和瓶颈。这种趋势继续发展，必将间接影响我国经济的未来可持续发展和社会的长久稳定，如不利于促进我国经济活力，不利于推动中国城市化的进程等。（二）我国商业银行供应链金融业务现状目前在我国，解决中小企业融资难的问题主要还是针对中小企业这一单个系统，通过发展金融支持体系、进行融资制度建设和宏观政策建议等途径来解决中小企业融资难的问题，这个过程往往需要较长的一段时间，而供应链金融是建立在一个相对复杂的系统之上，打破了单个企业的传统局限，从产业供应链全局的角度提供金融服务，将供应链金融理念引入到中小企业融资的领域中来，以此分担中小企业融资中的风险，在全球新兴市场的中小企业融资中表现出极大的优越性。因此，供应链金融逐渐成为解决中小企业融资难这个世界性、长期性问题的重要途径。另一方面，商业银行竞争的日益激烈，中小企业市场的逐渐兴起，使商业银行竞相发展中小企业融资业务，而供应链金融正是商业银行解决我国中小企业融资难的创新思路。近年来，随着中小企业的快速发展，其数量巨大，其中更蕴含着未来的大部分成功企业，各大商业银行意识到中小企业贷款的广阔前景，开始将市场策略定位于中小企业的金融服务来抢夺中小企业贷款市场份额，因此针对中小企业融资需求的各类金融产品创新也层出不穷。我国商业银行供应链金融服务的发展很快，也已取得一定的成功，但是在其实践过程中，在解决中小企业融资问题等方面还存在着一些问题，如供应链风险的传递性、缺乏完整的信用体系、信息技术落后等。三、供应链金融信用风险评价模型（一）供应链金融评价指标体系构建相对于传统的授信方式，供应链金融融资模式淡化了财务分析和准入控制，以对物流和资金流的动态控制代替对财务报表的静态分析，其信用评价最核心的特点是把主体评级和债项评级合二为一。银行淡化企业自身限制，只针对单笔业务进行授信，从而规避了中小企业在披露信息和财务等方面存在的融资障碍。在风险评价中，不仅考查财务指标，而且考查交易对手资信、涉及商品的价格稳定性、交易流程的控制能力、企业过往交易记录及整个供应链运营状况等，在风险管理制度上发生了根本的变化。要建立供应链金融信用评价指标体系，应遵循全面性、科学性、针对性、公正性、合法性、可操作性等原则。本文通过现有文献资料和银行机构业务实践中的中小企业信用风险评价指标来获取原始指标，使用频数统计法筛选出四类共20个指标。1.融资企业因素指标（1）盈利能力因素。融资企业的盈利能力是指供应链上的中小企业在经营生产过程中获取利益的能力，是企业管理水平和经营业绩的集中体现。（2）偿债能力因素。企业偿债能力是中小企业信用情况的重要表现之一。企业偿债能力既反映企业经营风险的高低，又反映企业利用负债从事经营活动能力的强弱。（3）经营能力因素。经营能力是指通过企业生产经营资金周转速度等有关指标所反映出来的资金利用的效率，表明的是中小企业管理人员的经营管理和运用资金的能力。企业管理人员的经营能力越强，企业资金周转状况好，企业的资金利用效率高。（4）发展能力因素。发展能力决定着中小企业未来经营状况的能力，只有成长潜力大的中小企业才能保证盈利能力和还款能力的可持续性，其信用状况在长期才能在长期内保持稳定。2.核心企业因素指标（1）盈利能力因素。在供应链金融业务模式中，供应链上的核心企业通过自己强大的实力和良好的信誉为供应链上的中小企业提供担保。由于核心企业的盈利能力直接关系到其经营实力和商业信誉，核心企业只有拥有较强的盈利能力，才能在中小企业的还款出现问题分散银行承担的损失。（2）偿债能力因素。作为核心企业主要的的上下游企业，中小融资企业主要凭借核心企业的良好信用与担保而获得商业银行贷款支持，核心企业的还款能力和还款意愿直接决定了供应链融资业务的风险。（3）行业地位因素。核心企业行业地位主要反映在核心企业在同行业间的产品价格优势和产品替代性。若核心企业产品的价格优势越显著，竞争力越大，核心企业的利率来源就越可靠，因此其信用风险较小。3.宏观环境因素指标（1）经济环境因素。企业的生产经营活动都会受到其所处的宏观经济影响。对于经济环境敏感性较强的中小企业来说，经济环境的系统性风险对于中小企业的生存和发展起到重要的影响作用。（2）区域环境因素。由于中小企业的自身特点的限制，中小企业的抗系统风险性较差。区域环境主要包括了区域内的政府支持度，区域内的相关法律规定，区域内的发展规划，而这些因素都会对中小企业能否正常生产运营产生重大影响。4.供应链因素指标（1）供应链稳定性。供应链关系的稳定性是指在供应链上的上下游企业间的关系牢固程度，主要是考察供应链上合作伙伴间的合作年限和交易频率。供应链上建立合作时间越久，合作双方在供给上的相互依赖性越大，供应链保持较为稳定的状态。（2）供应链关系质量。供应链关系的质量是指供应链上的上下游企业间行为保持默契的程度。供应链管理领域的关系质量主要包括三个维度，即信任、承诺和满意，并指出信任指实现承认和满意的前提条件。本文模型指标体系见下表表1供应链金融信用风险评价模型指标体系一级指标二级因素三级指标融资企业因素盈利能力净资产收益率V1主营业务利润率V2偿债能力资产负债率V3流动比率V4速动比率V5经营能力存货周转率V6应收帐款周转率V7总资产周转率V8发展能力净利润增长率V9主营业务收入增长率V10总资产增长率V11核心企业因素盈利能力主营业务利润率V12偿债能力速动比率V13行业地位总资产行业排名V14评级系数V15宏观坏境因素经济环境影响当地经济影响V16区域环境影响当地正政府支持度V17供应链因素供应链稳定性合作年限V18合作强度V19供应链关系质量信息共享度V20（二）信用风险评价方法选择信用评价使用较多的方法，包括判别分析、Logistic回归、线性规划法、神经网络方法以及分类树法。判断评估方法或模型的优劣，不应仅仅以错误分类率为唯一标准，而应同时结合该模型的稳健性。模型的稳健性是针对模型对训练样本以外的样本的预测能力而言的。稳健性较好的模型在对训练样本以外的样本进行预测时，其预测精度不应该有较大幅度的下降。若仅从预测的精度考察，神经网络等非线性方法具有独特的优势。虽然判别分析、Logistic回归及线性规划等线性评分方法的预测精度比神经网络等非线性方法低但这些模型的稳健性要强于神经网络等非线性方法，这一点对信贷市场正处于快速发展时期的中国而言可能更加重要。由于市场的快速发展，当模型投入使用后，新的信用产品申请人总体可能很快就与建模总体有差异，一个稳健性较强的模型的预测能力反而更好。因此，对于转型中的中国而言，非对称信息的程度很深，其影响作用大，要获得好的综合效果，宁愿用一定程度的精度损失来换取模型较高的稳健性，也就是说，判别分析、Logistic回归及线性规划等线性评分方法是相对较优的选择。所以，本文选用Logistic回归方法建立模型。但由于Logistic回归方法对模型中自变量的多维相关性较为敏感，需要利用主成分分析或变量聚类分析等手段来选择代表性的自变量，以减少候选变量之间的相关性。故本文先对数据进行主成分分析，再利用logistic回归模型计算企业的守约概率。（三）样本选取由于现阶段我国各商业银行的供应链金融业务刚刚兴起，对中小企业数据累积储备不足，所以，本文随机选取国泰安数据库中中小企业板汽车制造业32家上市公司为样本（其中高风险用户14家，低风险用户18家），选取上市公司2015年12月31日以前的财务数据进行分析，根据吕跃进提出的依据心理因素划分评价等级以及数量等级确定理论，对于精度要求不高的数据进行四级评价，将样本数据按照每个指标分为10，7，4，0四个档次予以打分，并对打分结果进行标准化。（四）因子分析因子分析是一种处理指标过多和指标间存在重复信息的多元统计分析方法，目的是为了从变量群中提取共性因子，用相互独立的少数因子变量来替代原有变量的绝大部分信息，并对各因子的意义进行解释。运用SPSS统计分析软件进行因子分析，得出结果如下:表2成分得分系数矩阵成分F1F2F3F4F5F6F7V1-0.0330.0710.3910.0430.021-0.0440.017V20.074-0.0620.3980.0060.024-0.063-0.049V3-0.331-0.0960.115-0.0100.0460.079-0.117V40.279-0.0520.0370.033-0.017-0.005-0.042V50.284-0.0280.0740.040-0.0400.009-0.026V60.0390.3610.0740.054-0.092-0.0120.077V7-0.0090.1180.0720.0470.084-0.036-0.234V8-0.0870.338-0.0040.0550.068-0.016-0.045V90.0140.116-0.0220.168-0.034-0.1360.500V10-0.074-0.0250.234-0.003-0.0800.2110.228V11-0.031-0.1520.085-0.2200.170-0.1250.269V12-0.0430.100-0.0680.0310.480-0.085-0.148V130.0410.0490.0490.0000.069-0.5570.127V140.1210.320-0.244-0.127-0.0220.0740.251V150.024-0.0440.0360.3430.080-0.0200.011V160.0030.0500.026-0.1310.2390.266-0.027V17-0.036-0.1250.0850.0960.510-0.0810.054V180.1890.1040.0000.0420.0080.1860.310V190.0580.0930.0150.3900.136-0.1460.208V20-0.0180.1090.0040.317-0.1500.356-0.055共提取出7个公因子F1～F7，7个公因子总的累计方差贡献率达到74.13%，即它们可以描述原变量总方差的74.13%，基本上反映了原变量的绝大部分。（五）Logistic回归分析将以上7个因子作为解释变量代入Logistic模型，选择方法为BackwardWald，即变量被剔除的判断依据是Wald统计量，每步计算的Wald结果最小(显著水平最低)的变量即被剔除，直到所有剩余变量的显著水平全部符合保留要求。最后模型保留了1个变量F7，说明F7对于预测受信人的守约率影响显著。其参数估计以及其统计检验见下表，各系数统计量检验的效果显著。表3回归系数估计值及显著性检验结果B标准误差瓦尔德自由度显著性Exp(B)步骤5F71.3890.65.35410.0214.009F61.2330.4377.98110.0443.432常量0.3740.4170.80710.3691.454估计的Logistic回归模型如下：p=1/(1+e)p值表示了客户的守约概率。将客户数据代入模型预测信用状况，计算出p值。p值越接近1，则申请人信用较好，p值越接近0，则申请人信用较差。四、实证研究（一）供应链金融模式下的守约概率计算F公司是一家拥有资产300多亿，品牌价值高达500多亿元的民营企业，在我国商用车企业排名中居于首位。X公司是F公司生产汽车的下游经销商，X公司与F公司以预付货款的方式进行交易，X公司要求X公司预付至少80%货款，才能敲定合同，予以发货。X公司的资产规模和企业实力一般，难以通过银行的保证担保、抵押担保贷款等传统授信渠道获得融资支持。由于存在大量的预付款资金需求，X公司向商业银行申请预付款融资模式的供应链金融，用于向上游供应商F公司预付货款。按照X公司的公司状况，财务状况及交易状况对其进行初始评分。表4X公司初始评分净资产收益率V10.073318主营业务利润率V20.060047资产负债率V30.460496流动比率V41.32947速动比率V50.98049存货周转率V65.698052应收帐款周转率V75.426147总资产周转率V80.931739净利润增长率V9-0.331064主营业务收入增长率V100.36645总资产增长率V110.225183主营业务利润率V126.610536速动比率V131.337594总资产行业排名V147评级系数V150当地经济影响V1610当地正政府支持度V177合作年限V184合作强度V190信息共享度V207代入上文模型得X公司得守约概率为76.54%，信用风险较小。（二）传统授信模式下的守约概率计算传统授信模式下只考虑公司自身因素即前11个指标，依然使用上文样本，经过因子分析和logistic回归后计算出守约概率公式为：p=1/(1+e)得守约概率为39.45%，信用状况较差难以得到银行授信。（三）小结通过供应链金融模式和传统模式下的信用风险评价模型得分的对比，容易发现:在传统融资模式下，X公司向商业银行申请贷款，由于X公司的企业实力较弱和财务指标一般，T公司在传统融资模式的守约概率仅为39.45%，信用状况中等偏下，商业银行难以为X公司进行授信融资，这也正是我国大多数的中小企业所面临的融资难问题。但是，基于供应链金融的信用风险评价体系则更为系统性地全面评价了供应链上的中小企业，将对中小企业本身信用风险的评价转变为对供应链整体价值的评价，将对中小企业静态财务数据的评价转变到对供应链上整个交易过程的动态评价。由于X公司与供应链上的核心企业F公司有较稳定和频繁的贸易往来，核心F公司具有较强的实力和商业信用，并且X公司还拥有较优的宏观环境支持，因而T公司在供应链金融模式下的守约概率为76.54%，商业银行有较强意愿为X公司开展授信融资。综上所述，供应链金融业务模式既准确地揭露了中小企业的信用风险，也进一步扩大了商业银行的业务范围，有利于商业银行更好地发现供应链上中小企业的核心价值。商业银行通过对于供应链和供应链上核心企业的信用风险，规避了中小企业自身的大部分信用风险，有效解决了中小企业融资难问题。五、结论与不足传统的信用风险评价无法有针对性的对供应链金融进行有效的评价，因此针对于此本文根据供应链金融风险，提出有针对性的信用风险评价指标体系，并采用科学的数据分析方法logistic回归方法等建立全新的信用风险评价模型。而后通过比较传统的信用风险评价与全新的基于供应链金融模式下的信用风险两者的差别，了解到供应链金融一定程度上缓解了产业链中不同节点中小企业融资困难。银行之所以采取信用评价是为了规避信用风险问题，以尽可能的将银行资金贷款存在的风险和不确定性减少。银行可以通过信用评价有效的进行贷款，以此提高银行贷款的效果和利率，从而促进银行和企业双向的发展。但是银行业业不可过分的依赖于此类型的信用评价，也应当让企业培育自身良好的信用。银行宣传信用文化，进而推动企业与银行更好的合作，以此侧向推进信用评价模型的进一步改造和更正。本文针对于供应链金融信用风险评价体系，是基于一定的样本，因此整体性是具有一定的局限性。本文所采取的样本容量相对于的较少，对于信用评价体系权重是具有一定的影响，对于其有效性和典型性也是具有一定的影响。因此，银行在针对于产业链中的中小企业也应答注重于申请人信息的手机，收集多样化的数据，并加以完善，建立较为全面完善的数据库，为银行信用评价模型提供多样化的数据，容量大的数据，以此建立更具可信性和效果性的信用评价体系。本文对于中小企业数据的获取是具有一定的局限性，且收集的信息存在着一定的局部