基于主成分LOGISTIC模型的供应链金融信用风险管理研究

摘要

随着市场竞争的加剧以及产业经济的发展,现代企业之间的竞争实质上是供应链之间的竞争。在“产—供—销”供应链上不同节点的企业为降低融资成本,增加销售量,提高市场竞争力,对供应链金融的需求也越来越迫切,我国商业银行顺应形势积极推进供应链金融服务,促进了供应链金融的快速发展。但是商业银行在推进供应链金融业务时存在着盲目性,只注意到供应链金融能够带来的利润和前景,并没有注意到供应链金融也会存在风险,其主要风险就是信用风险。而且随着供应链金融的广泛推广,信用风险已经开始出现,有些银行还因此承担了巨额的损失,这样事件的发生引起专家学者的注意。因此,有必要对供应链金融信用风险的测度及防范进行系统性研究,从而减少信用风险的发生,减少损失,能够使供应链金融这一创新业务在国内顺利发展。
　　 本文主要从供应链金融信用风险测度进行研究,提出防范供应链金融信用风险的有益建议。首先,阐述供应链金融信用风险具有突发性、风险传播速度加快、危害影响深等特征。其次分析影响供应链金融信用风险的四大因素——国内外宏观经济环境、供应链本身自带的风险、核心企业的信用水平、中小企业自身经营风险。然后,着重介绍我国供应链金融信用风险的现状,主要从整体现状和三种模式下的信用风险点。再次,针对供应链金融信用风险建立了评价体系,利用主成分LOGISTIC模型进行度量,找到度量信用风险的主要指标——运营、现金流、成长、偿债4个指标。最后,结合我国供应链金融信用风险的现状以及国外供应链金融信用风险防范的经验,对我国供应链金融信用风险管理商业银行和宏观两个层面提出了相应的防范措施。其中,商业银行主要从建立双重信用体系和信用捆绑技术来选择核心企业、建立中小企业准入机制、选择国家重点支持的供应链、构建供应链金融事业部的组织结构、重视对物流企业的选择和不定期检查等5个方面提出对策;宏观方面则主要从政府部门建立公共的供应链金融服务平台、监管部门要结合实际设定供应链融资业务资产的风险权重和社会信用体系的建立等3个方面,为政府防范供应链金融信用风险提供政策建议。