顶刊论文复现：供应链金融中小企业信用风险评价及其风险管理研究
顶刊论文复现：供应链金融中小企业信用风险评价及其风险管理研究
供应链金融作为一种创新的融资模式，通过整合供应链中的信息流、物流和资金流，为中小企业提供了新的融资渠道。然而，由于信息不对称和风险传染效应，中小企业在供应链金融中面临较大的信用风险。本文基于一篇发表在《中央财经大学学报》上的经典论文，详细介绍了供应链金融模式下中小企业信用风险的评价体系和风险管理方法。
供应链金融概述
供应链金融是一种创新的融资模式，它从整个产业链供应链的角度出发，以供应链中的核心企业为核心，为供应链中的上下游企业提供资金支持，确保产业链中的供应、生产和销售环节能够顺畅运行。对于银行而言，供应链金融是一种新的信贷业务；而对于中小企业来说，它提供了一种有效的融资途径。供应链金融包括了应收账款质押、存货仓单质押、预付账款（如保兑仓）等不同的融资方法。
这种融资模式改变了传统商业银行对单一企业的授信方式，同时也改变了银行的风险管理方式。银行不再只是关注单个企业的风险，而是转变为对整个供应链进行风险管理。通过掌握供应链和核心企业的详细信息，银行能够对整个供应链进行综合授信。例如，供应链中的上游供应商可以通过与核心企业的交易获得银行的授信或贷款，以满足其资金周转的需求，这样就保证了整个资金流的顺畅。
供应链金融模式图
供应链金融中的信用风险
供应链金融虽然为中小企业提供了新的融资渠道，但同时也带来了信用风险。由于信息不对称，商业银行可能无法完全掌握中小企业的盈利状况和抵押情况等信息，这可能导致对企业融资的不确定性，进而产生风险，尤其是信用风险。同时，由于供应链的传导效应，核心企业的信用风险更容易扩散到供应链中的其他中小企业，这可能会使风险成倍增加，并对整个供应链造成冲击。
信用风险评价体系
针对供应链金融中的信用风险问题，研究者们提出了多种解决方案。在国内，学者们正在使用新的研究方法对供应链金融的风险进行实证分析。熊熊和马佳等人在2009年的研究中探讨了供应链金融模式中信用风险评价的新方法，这种方法结合了主体评级和债项评级的双评级体系。他们利用回归模型和主成分分析法来量化信用风险，以克服过去过度依赖专家评分法的局限。
2011年，胡海青等人的研究表明，在供应链金融模式中，基于支持向量机（SVM）的信用风险评估方法显示出其优越性。这种方法是一种机器学习技术，常用于分类和回归分析，在处理复杂的风险评估问题时表现出较好的性能。
刘远亮和高书丽在2013年通过对北京地区进行的实证研究，提出了利用logistic回归模型和主成分分析法来进行信用风险评价的方法。他们的研究结果表明，供应链金融能够有效地帮助改善中小企业的信用状况。
2016年，刘艳春和崔永生在评估中小企业信贷风险时，考虑了财务和非财务指标，并采用了结构方程模型（SEM）和灰色关联法来评价供应链金融下中小企业的信用风险。这些方法综合了多种数据类型，以更全面地评估风险。
到了2017年，蒋曼曼采用了logistic回归模型对选定的61家上市公司的信用风险进行了评价。这项研究进一步证实了logistic回归模型在信用风险评估中的实用性。
评价指标体系的建立
构建指标体系时应遵循几个关键原则：首先是科学性，确保所选指标能够客观反映所要衡量的现象；其次是全面性，指标应涵盖所有相关方面，无遗漏重要因素；第三是针对性，指标应针对研究的具体目标和问题设计；最后是操作性，指标应便于数据收集和分析。
在本项研究中，研究者在综合前人研究成果的基础上，针对互联网金融大数据的特点和数据挖掘的需求，对指标体系进行了扩展和调整。例如，鉴于中小企业往往深受管理者个人风格的影响，研究者将风险细分为管理者个人风险和企业自身风险两个维度，从而使指标体系更加贴合实际。
核心企业在供应链金融中的作用
核心企业在供应链金融中扮演着至关重要的角色，它们不仅提供关键信息，还确保资金的流动性。由于核心企业通常具有较强的资金实力和较高的信用评级，商业银行愿意基于这些因素对供应链中的上下游中小企业进行授信。核心企业在整个供应链中的作用至关重要，其信用风险可能对供应链金融的稳定性构成威胁。这一点主要体现在以下两个方面：
担保能力的不确定性：核心企业是否有能力为整个供应链金融提供担保是不确定的。因此，在批准核心企业的资格时，银行必须评估其是否有能力承担整个供应链的授信和担保责任。
信息隐瞒的风险：如果核心企业在经营过程中遭受损失，失去了担保能力，为了保护自身利益，它可能会选择隐瞒经营状况的信息。这种行为可能导致银行和其他金融机构无法及时了解核心企业的真实风险状况，从而增加了供应链金融后续出现风险的可能性。
因此，银行和其他金融机构在与核心企业合作时，需要对核心企业的财务状况、经营能力以及风险管理能力进行严格的审查和持续的监控，以确保供应链金融的健康稳定运行。同时，也需要建立有效的风险预警和应对机制，以防范和化解可能出现的风险。
中小企业自身业务风险
中小企业自身业务风险是供应链金融中的一个重要方面。中小企业通常在供应链金融中扮演受益者的角色，它们通过与核心企业的商业往来，利用核心企业的高信用评级来获取融资支持。然而，这种依赖关系也带来了风险：
宏观经济和经营不善的影响：当中小企业遭遇不利的行业宏观经济环境或由于自身经营问题而无法偿还贷款时，不仅自身会面临困境，还可能对核心企业以及供应链中的其他上下游企业造成负面影响，导致它们也承受风险。
供应链中断的风险：如果上游供货商不能按时交货、货物存在质量问题或延迟发货，将直接影响到中下游企业的正常运营。这种情况可能导致生产中断，进而增加整个供应链的信用风险。
付款延迟的问题：在供应链中，如果下游企业在收到货物后未能及时支付货款，将增加整个供应链的信用风险，因为这种延迟支付行为可能导致流动性问题，影响供应链中其他企业的财务稳定性。
中小企业管理者信用风险
中小企业管理者的信用风险评估主要涉及两个关键方面：企业的管理素质和信用状况。管理素质包括企业的管理结构、员工的专业能力以及企业的财务健康状况等。而信用状况则主要反映在企业的历史信用记录上。
如果一家中小企业拥有良好的管理素质和信用记录，这通常意味着该企业更有可能按时履行其还款义务，从而降低了银行或金融机构面临的信贷风险。换句话说，企业管理者的专业素养和企业的信用历史是评估其信用风险的重要指标。良好的管理能够带来更稳健的经营成果和财务表现，而正面的信用记录则表明企业在过去能够可靠地履行其财务承诺。因此，这些因素共同作用，有助于降低银行因贷款给中小企业可能遭受的损失。
融资项目风险
融资项目风险是银行在评估贷款时关注的核心要素之一。它主要关注两个方面：
盈利能力和潜力：融资项目所涉及资产的盈利能力和未来的盈利潜力是评估还款可能性的关键因素。如果项目的盈利能力强且具有较好的市场前景，那么贷款的偿还可能性较高，从而降低了银行面临的信贷风险。
资产的变现能力：在借款人违约的情况下，作为担保的交易资产需要被变现以补偿银行的损失。此时，资产的流动性和变现能力变得至关重要，因为它们直接关系到银行能够回收多少资金，进而影响银行可能遭受的亏损程度。
本研究基于前述分析，建立了一个供应链金融下中小企业信用风险的评价体系。该体系在五个主要的二级指标基础上，进一步细化选取了包括核心企业规模、中小企业管理者信用状况等在内的57个具体三级指标。这些指标共同构成了一个全面的信用风险评估框架，如表1所示，旨在更准确地衡量和评估中小企业在供应链金融环境中的信用风险状况。
供应链金融信用风险评价方法
研究者利用苏州工业园区制造类200家中小企业2016年度的数据进行信用风险评估。采用多目标决策层次分析法（AHP）和模糊综合评价方法对指标体系进行权重分配和一致性检验。通过评价结果分析了中小企业信用风险的主要来源，并提出了风险管理的建议。
多目标决策层次分析法（AHP）
多目标决策层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是一种结构化的决策支持工具，由美国运筹学家托马斯·L·萨蒂（Thomas L. Saaty）在20世纪70年代初期提出。AHP主要用于解决复杂的决策问题，这些问题通常涉及多个目标、标准或准则，以及众多的备选方案。
AHP的主要特点包括：
层次结构：将决策问题分解为不同层次，最顶层为目标层，中间层为准则层，最底层为方案层。
成对比较：通过成对比较的方法，对各准则或方案的重要性进行量化评估。这种方法可以减少决策过程中的主观性。
一致性检验：AHP提供了一致性检验机制，以确保决策者的判断具有逻辑一致性。
综合评分：通过计算各备选方案在不同准则下的权重得分，综合评估各方案的优劣。
灵活性：适用于各种类型的决策问题，包括那些准则难以量化的情况。
AHP的步骤包括：
定义问题和建立层次结构：明确决策目标，建立目标、准则和备选方案的层次结构。
构建判断矩阵：对每一层次的元素进行两两比较，构建判断矩阵，并根据比较结果赋予权重。
计算权重：通过特征向量法或其他方法，从判断矩阵中计算出各元素的相对权重。
一致性检验：检验判断矩阵的一致性，确保决策者的判断逻辑一致。如果一致性比率（CR）小于0.1，则认为判断矩阵具有满意的一致性。
综合评估：将各准则层的权重与相应方案层的权重相结合，计算出各备选方案的综合得分。
决策：根据综合得分，选择得分最高的方案作为最终决策。
AHP广泛应用于多个领域，包括但不限于企业管理、工程项目选择、资源分配、环境评估、医疗决策等。它为决策者提供了一种系统化的方法，帮助他们在考虑多个因素和目标的情况下，做出更加合理和透明的决策。
AHP的应用示例
这个简单的示例展示了如何在Python中实现和应用AHP方法。在实际应用中，你可能需要根据具体的决策问题调整判断矩阵的内容和结构。
import numpy as np
def normalize(matrix):
"""Normalize the matrix rows of a judgment matrix."""
column_sums = matrix.sum(axis=1)
row_sums = column_sums.sum()
return matrix / column_sums
def calculate_priority(matrix):
"""Calculate the priority weights from a judgment matrix."""
normalized_matrix = normalize(matrix)
avg_row_sums = normalized_matrix.mean(axis=1)
return avg_row_sums / avg_row_sums.sum()
def calculate_consistency(matrix):
"""Calculate the consistency ratio for a judgment matrix."""
n = matrix.shape[0]
normalized_matrix = normalize(matrix)
priority_weights = calculate_priority(normalized_matrix)
CI = (np.trace(np.dot(normalized_matrix, priority_weights)) - n) / (n - 1)
RI_dict = {1: 0, 2: 0, 3: 0.58, 4: 0.9, 5: 1.12,
6: 1.24, 7: 1.32, 8: 1.41, 9: 1.45,
10: 1.49}
RI = RI_dict.get(n, np.inf)
CR = CI / RI
return CR
# 示例判断矩阵
# 假设有三个准则需要比较，这里用数字表示它们的相对重要性
judgment_matrix = np.array([
[1, 1/3, 3],
[3, 1, 5],
[1/3, 1/5, 1]
])
# 计算权重
weights = calculate_priority(judgment_matrix)
print("Priority Weights:", weights)
# 一致性检验
consistency_ratio = calculate_consistency(matrix=judgment_matrix)
print("Consistency Ratio:", consistency_ratio)
# 判断一致性是否可以接受
if consistency_ratio < 0.1:
print("The judgment matrix has an acceptable level of consistency.")
else:
print("The judgment matrix is too inconsistent!")
参与主体间风险分担的博弈分析
文章建立了银行、核心企业和中小企业的三方博弈模型，分析了供应链金融各参与主体的风险分担原则。通过博弈论分析了参与主体间的风险分担问题，并提出了相应的政策建议。
数据案例分析
数据案例可用于建立华丽模型，发布论文专利，政府企业科研立项。我方供应链金融模型有极高区分性能，AUC>0.9。数据案例可用于建立华丽模型，发布论文专利。模型自动化EDA统计图、KS和AUC、模型区分能力指标、评分分箱图、变量系数稳定性、信用额度分箱、PSI模型稳定性测评、变量重要性可视化等。