供应链金融模式下的信用风险评价

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财务管理

供应链金融模式下的信用风险评价*

○?熊?熊? 马?佳? 赵文杰? 王小琰? 张?今
摘要 以往银 行对中小企业信用风险 评 价主要是把 合， 提 升商品 供 应链的核心竞 争能力， 构筑银行、 企 业 和商品供应链 互利共存、持 续发展、良性 互动的产业生 态。银行主要通过资金 ( 贷款、保理等 )、银行信用 (

承 兑、 保 函、 信用 证、 保 贴函 等 )、 服 务 ( 结 算与增 值 服 务、 账户管理、 公司理 财等 ) 等进 入供 应链， 借助对 大 企业支付能力和强势信用支持等方面的评 估，为其配套 中小企业的存货或应收账款 进行质押融资，解决 供应链 资金 缺口和信用失衡 等问题，实现物流企业、中小企业 和银行三方共赢的局面。 中小企业很 难得到银行授信的主要原因是财务信息 的透明度比较低，财务指标难以符 合 评 判标准以及可抵 押资产少等，而供应链金融模 式 则较 好地解决了这一问 题。在供应链金融模式下，银行更关注中小企业整个供 应链的交易风险，对风险的评 价不只是 对主体进行 评 估， 而是更多地 对交 易进行 评 估，通过依 赖交 易对手（核心 企 业）的资信、供应链的整 体 实力，中小企 业信用等级 获得提升。 这 样既准确评 价了业务的真实风险， 同时也 使 更多的中小企业能够进 入银行的服务范围。目前，国 内外各 银行已经在此领域展开了激烈竞争。 国际上银行巨头已采 取了一系列金融创新和业务 运 作手段。20 05 年，J P 摩根收购了美国物流公司 Va ster a， 以期完善其 在供应链 上的金融服务。 渣打银行用自己开 发 的 模 型 给 供 应 商 和 买方 之 间的 关 系设 置 信用 值， 无 需 传 统 担 保 就可以向企 业 及 其 供 应 商 提 供 供 应链 融 资 服务。Ab e rde e n G roup 的报告提到，美国银行、德意志 银行、汇丰银行、渣打银行和花旗银行等多家银行也正 在开发 供 应链 金融” 服务。 法国巴黎 银 行、 荷兰 万贝 “ 银行等对 大宗商品提 供融资服务、以销售收 入支付采购 贷 款等服务。 此 外， 并不仅仅只有银行 看到了贸易融资 中的新机 遇，联 合包 裹服务公司 ( U P S ) 也创立了自己的
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单 个 企业作为主体， 关注企业的财务 数据， 而在供应链 金 融融资 模式中， 对中小企业风险 的认识 和 评 价则换了 一个 新 的视角。 本文 研究了在供应链 金 融 模式下的信用 风险 评 价， 提出了考虑主体评级 和 债项评级的信用风险 评 价体系，用主成分分析法和 L o g i s t i c 回归方法建立信 用风险 评 价 模型， 减少目前对供应链 金融业务 评 价大多 依靠专家评 价的局限，并通过比较供应链金融融资 模式 和传 统 银 行 授信模式下的中小企业守约概率的不同， 揭 示了供应链 金 融 在一定 程度 上 缓 解了中小企业的融资困 境， 并提出应 加强对客户基 础 数据库的建设， 从而有利 于对现有信用评 价体系的修正和完善，提高其准确性。 关键词 概率 （70 6 03 0 21） 、教育部博 * 本文受国家自然科学基金项目 士点基金（2 0 0 6 0 0 56 013）资助 供应链金融 ；信用风险 ；风险 评 价 ；守约

引言
近 年 来， 银 行 业 的 竞 争 形 势 不 断 发 生 变 化， 商 业 银行传 统收 入 来源──利差不断 缩小，拓展中小 企 业贷 款 业务的竞争正在不断 升温，各 银行 纷 纷加快了金融产 品的研发， 充分利用供 应链和中小 企 业的特点开发而成 的 “供应链金融”模式成为解决中小企业融资难的有效 方式。国际知名的金融 顾问和咨询公司 To w e r G r o u p 对 供应链金融做出如下定义 ：供应链金融是以发生在供应 链上的商业交易价值为基础，设 计一系列的为供应商提 供流动资本融资和现 金流的解决方 案。 推出供应链 金 融的目的在于 ：银行将资金或信用注 入供 应链， 促 进 供 应链核心企 业 及其上下游配套企 业 “供 —产 — 销”流转 畅顺、链条稳固，以实现金融资本与实业经济的高度契
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内部银行——专业负责贸易融资的 U P S 金融公司。又如 世界 排名第一的船公司马士基也是这一业务模式的参与 者，并且其也已经 成为这两个 超大 型公司的最 重要的利 润来源。 与 欧 美 发 达 国 家 相比， 供 应 链 金 融 在 我国 是 一 个 较 新的商业活动，但国内银行也已经认识到可以通过货 物流、信息流和资金流的整合，通过企业之间的优势互 补、紧密合作，达到增强成本控制、优化资源配置、改 善服 务质 量 和 提 高最 终 收 益 的 效 果。 深 圳 发 展 银 行 开 创了 深发 展 供 应链 品牌”；光 大银 行则 在 汽 车、 钢 铁 “ 等行业做 得 有声 有色 ；四大银行中，中国银行则在尝试 贸易链金融等。No k i a、T C L 和 DH L 等国内外厂商都通 过 开展和 参 与供 应链 金 融 服 务， 应 对 激 烈的市场 竞 争， 物流创新已经成为企业打开利润之源的钥匙。随着社会 发 展， 会 有更 多 的 银 行 和 企 业 投 入 到 供 应链 金 融 服 务 领域之中。 国内外学者针对这一 金融 业务，也从不同角度进行 了分析。A l l e n N B e r g e r 等人 最早提出了关于中小 企 业 融资的一些新的设 想及框 架，初步提出了供应链金融的 思想 ； L e o r a K l a p p e r 就供应链中的中小企业采用存货 融资模式的机理 及功能进行了分析 ； G o n z a l o G u i l l e n 等研究了集生产与企业融资 计划于一体的短期供应链管 理，提出合理的供应链管理模式可以影响企业的运作与 资金融通，从而增加整体收益。
[5] [4] [3] [2]

的风险模型分析，指出供应链金融依赖的风险规避机制存 在失灵的可能性，需要银行与核心企业建立新型合作的关 系，并发挥其各自的优势，才能达到供应链金融期望实现
[9] 的作用。 随后，鲍旭红进一步分析了供应链金融的融资在

改善我国中小企业融资困境的优势，并针对供应链金融在
[10] 我国开展面临的问题，提出操作性较强的应对策略。

但是，如何结合风险来源加强相应的风险管理，从 而 有 效 控制风险， 是 供 应链 金融 业 务能否成 功的关 键。 风险管理是 金融管理的一 个核心问题，信用风险则是风 险 管 理中最为重 要的问题， 而且 随 着信用交 易的 扩大， 信用风险越 来越大。已有的研究多从供应链金融业务的 模式设 计与分析上 展开，未能 对其风险 管理提出系统的 评 价方法。因此，从理论上提出供应链金融模式下的信 用风 险 评 价 指 标， 建 立 风 险 评 价 的 模 型， 将 是 对 已有 研究的进一步深化，并将对实践中供应链金融业务的健 康有序发展，起到指导作用。 从实际情况来看，供应链金融业务所面临的现状是 业务开展只有三四年，银行对于此类 业务正在不断 地探 索之中， 这 就 增加了信用风险 评 价的难度， 而且目前银 行在 对供应链金融 业务的信用评 价中，对于指标的选择 及权重的设定完全是由专家根据以往 业务经验给出，这 种完全依靠专家 对于业务的判断，使决 策过于主观，影 响对企业评 价的科学性。 基于以上分析，本文在传统融资模式的信用风险 评 价基础上，提出了在供应链金融模式下的信用风险 评 价， 用主成分分析法和 L o g i s t i c 回归方法建立信用风险 评 价 模型，克服了专家评 价过于主 观的缺 点，提高评 价的客 观性。通过实例比较供应链金融融资模式和传统银行授 信 模式下的中小企业守约概率的不同，揭示供应链金融 在一定程度上缓解了中小企业的融资困境，并 提出应加 强对客户基础数 据库的建 设，从而有利于对现有信用评 价体系的修正，提高其准确性。

我国学者进行了较多的研究。早在 1998 年，任文超 等就提出物资银行的设想， 将银行不动产贷款为主的信 贷模式转变为不动产贷款和动产质押贷款相结合的信贷模 式。1999 年第三方物流公司——中国储运公司与银行合作， 开始向客户提供简单的质押融资担保服务。2000 年，复旦 大学朱道立教授在主持广东顺德物流基地项目时，首次提 出了 “融通仓”概念，并组织相关人员开始了相关理论的研 究。2002 年，罗齐在 “第三方物流创新 ： 融通仓及其运作 模式初探”一文中详细阐述了融通仓的概念以及融通仓获 得金融机构的授信额度和成立独特的信用担保体系两种运 作模式。 随后，陈祥峰在 “融通仓与物流金融服务创新”
[7] 中提出了融通仓的一个理论框架和风险管理系统。 闫俊 [6]

一、 供应链金融模式的信用风险评价
在银行的传统信贷政策框架下，主要考查企业的规 模实力、资产负债表、抵押物和保证等。根 据中国人民 银 行 信用 评 级管 理 指导意 见（ 银 发〔20 06〕95 号） 信 ， 用评 级机 构对企 业 进 行信用评 级 应主 要考察 企 业 素质、 经营能力、获利能力、偿债能力、履约情况以及发展前 景等。 又如中国银行发展银行客户信用等级测评表包括： 基 本指标，即偿债能力状况、财务效 益状况、资产营运 状况、发展能力状况 ；评议指标，即信誉状况、管理 水 平、经营状况、市场竞争力和发展前景等。

宏在 “基于供应链金融的中小企业融资模式分析”中，从 供应链的角度分析了中小企业融资问题，主要针对供应链 中中小企业的供应链金融融资模式及其信用风险管理，研 究运营资本管理模式，运用供应链金融的核心理念，系统 地分析供应链金融的相关理论及三种基本融资模式，从而 更清楚、深刻地揭示供应链金融的特性，并对其信用风险 进行评估和管理研究。 弯红地通过对应收账款融资模式
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由以上分析可以看出，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。 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 文借鉴 传 统 业 务 信用 评 价 的 基 本 框 架， 根 据 供 应链 金融自身业务的特点进行 设 计，即结合借款 人的资信水 平，重点考察单 笔融资业务自我清偿的特征以及贷款 人 组织该笔交易的能力，对 该笔业务进行信用评 价。评 价 指标体系主要考察以下四方面内容 ： 1. 申请人资质，包括企业素质、经营能力、盈利能 力、偿债能力、发展潜力。 申请人 资质 是与传 统 贷 款 业 务中 银 行 评 价 指 标 类 似，主要考察申请 贷款企业的基本财务情况及企业管理 和发展能力。着重选取传统业务评级中的主要指标构成。 2. 交易对手资质，包括交易对手 信用级别、交易对 手行业特征、经营能力、偿债能力。 此 评 价 指 标 就 是 考 察 供 应链 金 融 业 务中的 核心 企 业的资质，因为在 此 业务中核心企业对中小企业 起到了 反担保的作用，核心企 业的信用状况直接 影响了中小 企 业与其发生交易的质量。由于供应链金融业务是 对单 笔 交易进行授信，所以更关注中小企业的本笔交易质量。 3. 融 资 项 下资 产 情况， 包 括质 物 特 征、 应 收 账 款 特征。 融资项下资产情况是 银行考察的重中之重，原因在 于 银 行 是 对交 易资 产 的 价 值 进 行 评 估， 然 后根 据 评 估 结果给 予授信，若受信人 违约，交易资产也是 银行将其 变现弥补损失的保证。如果是融通仓、保兑仓融资则要 充分考虑质物价格的变动性，质物的变现能力，在贷款 期间可能的磨损程度。如是应收账款还应考虑应收账款
4.供应链运 营状况 行业状况 3. 融资项下 资产情况 应收账款特征 质物特征 2. 交易对手 资质 交易对手信用 级别 交易对手行业 特征 盈利能力 偿债能力 发展潜力 偿债能力 1. 申请人 资质 盈利能力 经营能力 企业素质

账期，退货记录情况、受信人坏账率等因素。 4. 供 应链 运营 状 况， 包 括 行 业状 况、 合 作 的 密 切 程度、以往交易履约情况。 供应链运营状况是 银行对受信企业交易质量的整体 评价。从整个供应链上综合考虑其业务能力、履约情况、 与交易对手的合作情况，使银行 评 价范围更大，减轻企 业隐瞒信息而产生信息不对称问题造成的评估质量下降。 整 个 评 价 体系分四大 类， 共 27 个指 标。 指 标体系 如表 1 所示。
表1 评价指标及其描述
一级指标 二级指标 三级指标
领导素质C1 职工素质C2 管理素质C3 财务披露质量C4 经营周转能力C5 销售利润率C6 净资产收益率C7 流动比率C8 速动比率C9 资产负债率C10

指标描述
学历、 管理者在本行业持续经营 年限 专业技术、 职业道德 管理制度、 产权结构、 内部监管 财务报表审计及信息披露情况 销售收入/(预付平均余额+应收 平均余额+存货平均余额) 销售利润/销售收入 税后利润/[(期初净资产余额+期 末净资产余额)/2] 流动资产-流动负债 (流动资产-存货)/流动负债 负债总额/资产总额

企业营运能力现金流 企业营运能力现金流/流动负债 与流动负债比率C11 利息保障倍数C12 销售收入增长率C13 净利润增长率C14 总资产增长率C15 信用级别C16 行业地位C17 销售利润率C18 速动比例C19 价格稳定性C20 变现能力C21 质物易损程度C22 账龄与账期C20 退货记录C21 受信人坏账率C22 行业增长率C23 行业环境C24 交易年限C25 交易频度C26 违约率C27 税息前利润/利息支出 (本期销售收入-上年同期销售收 入)/上年同期销售收入 (本期实现净利润-上年同期实现 净利润)/上年同期实现净利润 (本期总资产-上年同期总资产)/ 上年同期总资产 交易对手在银行的信用级别 行业集中、 垄断、 周期特点 销售利润/销售收入 (流动资产一存货)/流动负债 上季波动幅度 质物流动性、 转换成现金能力 质物自然属性， 是否利用保存 80%应收账款账期长短 是否存在购买方退货 到期不能收回比率 结合行业平均水平判断 政治、 社会、 经济、 技术环境 受信人与交易对手交易年数 结合行业平均次数 违约次数/总交易次数

合作密切程度 以往履约情况

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供应链金融信用评 价指标如图 1 所示。图中虚线部 分为供应链金融融资模式所特有的指标。 据 储 备不足， 而 且 并 没有 建 立 起 完 整 的 数 据 存 储 及管 理体系，因此，鉴于供应链金融 业务开展现状以及数 据 量不足的约束和供应链金融 业务主要适用于中小企业的 背景，本文选取的样本数 据为国泰安数 库中中小企业板 20 06 年 12 月 31 日以前的 102 家上市公司财务数 据，其 它 指标由于无 法 获得， 使 用随机数 据 模 拟而成。 其中 （ 好 客户 67 个， 坏 客户 35 个。 由于 评 价 指 标 均 为 财务 ） 指标，其相对 评 价标准界限模糊，根据吕跃 进提出的依
[11] 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，然后对数据进行分析。
表2 因子得分系数矩阵
Component
F1 F2 F3 F4 F5 F6 0.056 0.020 0.115 -0.013 F7 0.162 0.096 0.023 0.285 F8 0.161 -0.096 0.099 F9 -0.303 0.152 -0.215 F10 0.117 0.030 0.318

二、 供应链金融模式信用风险评价模型
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、L o g i s t i c 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
[9] 的模型的预测能力反而更好。

C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 C13 C14 C15 C16 C17 C18 C19 C20 C21 C22 C23 C24 C25 C26 C27

-0.024 -0.049 -0.085 -0.033 -0.360 0.079 0.030 -0.102 -0.125 0.173 0.108 0.090 0.020 0.051 0.028 0.002 0.045 -0.449 0.291 0.222

-0.020 -0.130 -0.009 -0.022 0.088 0.053 0.296 0.302 0.234 0.273 -0.046 0.006 0.038 -0.049

-0.056 -0.064 -0.154 0.666 0.304 0.169 0.045 0.113 0.073 -0.130 0.039 0.049 -0.007 -0.170 0.053 0.108 0.108 0.018 0.065 -0.098 0.021 -0.199 0.737 0.010 0.052

-0.058 -0.022 -0.035 -0.028 0.169 -0.131 0.211 0.009

-0.162 -0.343 0.034 0.012 0.381 0.018

-0.005 -0.072 -0.065 -0.100 -0.011 0.035 0.024 0.016 0.002 0.004 0.105 -0.023 -0.024 0.000 -0.063 -0.005 0.167 0.000 0.030 0.266 0.071 0.059 0.010 0.003 0.301 -0.027 0.031 0.064 -0.118 0.508 0.062

-0.047 -0.058 -0.069 0.057 -0.042 -0.159

-0.052 -0.025 -0.091 0.005 0.008 0.015 0.059 0.029 -0.028 -0.015

-0.001 -0.002 -0.019 0.011 -0.015

-0.040 -0.016 0.029 0.118 -0.034 0.002 -0.002 -0.097 0.016

-0.017 -0.420 0.225 0.033

-0.081 -0.032 -0.105 -0.044 0.005 0.038 -0.025 0.017 -0.020 0.023 0.035 -0.003 0.000 0.049 -0.063 0.118 0.267

-0.045 -0.019 -0.043 0.026 0.050 0.004

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、L o g i s t i c 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 L o g i s t i c 回归方 法建立模型。但由于 L o g i s t i c 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 log ist ic 回归模型计算企业的守约概率。 由于 各 银 行 对 供 应 链 金 融 业 务 的中小 企 业客户 数
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-0.032 -0.025 -0.028 0.093 0.071 0.185 0.340 0.019 0.060 0.099 0.335 0.013 0.295

-0.058 -0.095 0.048 0.415 0.181 0.039 0.035 -0.075

-0.401 -0.020 -0.002 0.076 -0.017 -0.180 0.022 0.025 -0.016 0.021 -0.026 0.007 0.026

-0.262 -0.053 -0.091 0.366 -0.057 -0.040 0.023 0.194 0.005 -0.034 -0.050 0.074 0.056 -0.114 -0.070 0.196

-0.200 -0.054 -0.014 0.123 0.500 -0.085 0.110 0.072 0.120 0.388 -0.044 0.012 0.035 -0.470 -0.049 0.157

-0.054 -0.063 0.009 0.031

-0.041 -0.054 -0.374 -0.006

-0.077 -0.039 0.033 0.060 0.003 0.159

-0.097 -0.039 -0.016 0.026 0.173 -0.013 0.088 0.125 0.014

-0.085 -0.206 -0.084

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1. 采用 S P S S 统计软件进行主 成分分析，前十个主 成分的特 征值的累计贡献率已经 达到了 74.687%。选取 F 1， 2， 3， 4， 5， 6， 7， 8， 9， 10 作 为 最 终 指 标 进 F F F F F F F F F 行分析。由因子得分系数 矩阵（表 2） ，可以分别将原 来 27 个指标表 示为 ： F F F F F F F F F 选取 F 1， 2， 3， 4， 5， 6， 7， 8， 9， 10 作为最终 指标进行分析。 2. 采用 S P S S 软件进行回归模型分析。回归方 法为 向前逐步 选择引入法，即通过最大似然估计所得的似然 比的 概 率作为引入变 量的 标准， 采 取 迭代 法 逐 步 计 算， 直到对数似然比不再变化为止。 F 由表 3 可以看 到， 选 择 第五步的回归结果， 1、F 2 、 F 3、F 8 和 F 9 被保留在 模 型中， 说明 F 1、F 2 、F 3、F 8 和 F 9 对于预测受信人的守约率影响显著。其 参 数估计以及其 统计检验见表 3，各系数统计 量检验的效 果显著。 估计的 L og ist ic 回归模型如下 ：
p = 1? p + F1 + F2 + F3 + F8 + F9

(1) (2)

公 式 (2) 所 求 得 的 P 值 表 示了该 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。
表3 进入回归方程的变量

…
* 其中 Ci* 为利用数 据标准化公式 Ci = ） 值。 C 为 Ci 平均数， Si 为标准差。 （

Ci ? C 标准化后的 Si

B
Step 5(e) F1 F2 F3 F8 F9 Constant 0.976 1.676 1.154 1.476 0.783 1.286

S.E.
0.382 0.359 0.407 0.437 0.350 0.384

Wald
6.524 21.857 8.044 11.418 5.016 11.247

df
1 1 1 1 1 1

Sig.
0.011 0.000 0.005 0.001 0.025 0.001

Exp(B)
2.654 5.345 3.172 4.374 2.188 3.619

F 1， 2， 3， 4， 5， 6， 7， 8， 9， 10 根据表 2 可以得出。 F F F F F F F F F 由旋转后的因子载荷矩阵可以看出 ： F 1 主 要 表 达了 变 量 C 8、C 9、C 10 和 C 11 四 个 指 标 的 信 息量，反映的是受信人的偿债能力 ； F 2 主要表 达了变量 C 20、C 21、C 25 和 C 27 三个指标的信 息量，反映的是质物的状况和供应链合作程度 ； F 3 主要表达了变量 C 16、 18 和 C 24 三个指标的信息量， C 反映的是交易对手 信用等级、盈利能力和行业环境 ； F 4 主 要 表 达了 变 量 C 6、C 7、C 14 和 C 15 四 个 指 标 的 信 息量，反映的是受信人的盈利能力和发展潜力 ； F 5 主要表达了变量 C 1、 2、 3 和 C 4 四个指标的信息量， C C 反映的是受信人的企业素质 ； F 6 主 要 表 达了 变 量 C 19 和 C 23 两 个 指 标 的 信 息 量， 反映的是交易对手的偿债能力和行业增率 ； F 7 主 要 表 达了 变 量 C 22 和 C 26 两 个 指 标 的 信 息 量， 反映的是货物易损程度和交易频度 ； F 8 主要表达了变量 C 12、 17 和 C 20 三个指标的信息量， C 反映的是利息保障倍 数，交易对手行业地位和货物价格 的稳定性指标 ； F 9 主 要表 达了变 量 C 5 指 标的信息量， 反 映 的是 受 信人的经营能力 ； F 10 主要表达了变量 C 13 指标的信息量，反映的是受 信人的销售增长能力。

预 测 分 类 的 准 确 率， 在 概 率 界 限 为 0.5 的 条 件下， 该 模 型判定的总准确率为 86.3%， 其中对信用好的客户 判为守 信率高的准确率为 91.0%， 对信用较 差的客户判 为守信率低的准确率为 77.1%。 3. 方法小结 L og ist ic Reg ression 模型的优点有 ： (1) 预测结果是 介于 0 和 1 之间的概率 ； (2) 可以适用于连续性或类别性自变量 ； (3) 容易使用，容易解释。 L og ist ic Reg ression 模型的缺点有 ： (1) 对 模 型中自变 量的多 维相关 性较 为 敏 感， 需要 利用因子分析或变量类聚分析等手段 来选择代表 性的自 变量，以减少候选变量之间的相关性 ； (2) 预 测 结 果 的 概 率 转 换 呈 “S” 型， 因 此 从 l o g (o d d s) 向概 率 转化的过 程 是非线 性的， 在两端 随 着 log(odd s) 值的变化，概率的变化很小，而在中间概率的 变化很大。 随 着 银 行 供 应链 金 融 业 务发 展， 企 业 数 据 信息 所

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含内容及其准确性会得到大幅度的提高，会有更多 企业 信息进入模型，拟合模型的准确性也会随之提高。 和 F '7 作为 最 终 指标 进 行分析， 前七个主 成 分 的特 征值 的累计贡献率已经达到了 77.609%。

三、 实证研究
A 石化公司是某 省的地方炼油企业，其上游 供货商 为中国石油化 工股份有限公司 B 分公司。中石化 B 分公 司每月按照 原油 指 标 给与 A 石化公司稳 定的原油 供 应， A 石化公司进 行 炼制生 产。A 石化公司与上游 供 货商中 石化 B 分 公司采 取 预 付 货 款 的 方 式。 由于 A 石化 公司 存在预付货款的资金需求，向银行申请基于预付货款的 供应链金融融资， 用于向上游中石化 B 分公司预付货款。 按照 A 公司的公司状况，财务状况及交易状况对其 进行初始评 分。 1. 计算供应链金融模式下企业的守约概率 根据 A 公司情况为其打分，如表 4 所示。
表4 A公司评分(供应链金融模式)
三级指标
领导素质C1 职工素质C2 管理素质C3 财务披露质量C4 经营周转能力C5 销售利润率C6 净资产收益率C7 流动比率C8 速动比率C9

采用 log ist ic 回归方法，得出守约概率的表达式为
p= 1 1+ e
? 0.694+ 0.690 F1′ + 0.499 F5′

(3)

F' 先对 C 1 到 C 15 进行标准化，再计算出 F'1、 5 分别为： F'1=-0.9547；F'5 =-0.9739， 将上述结果代入公式 (3) 得出：
p= 1 1 + e ? 0.694+0.690 F1 +0.499 F5
′ ′

= 0.38919

概率 P 值 38.919%，说明 A 石化公司的守约概率为 38.919%，信用状况较差，银行难以为其授信。
评分
4 7 10 7 4 7 10 4 10

评分
7 4 7 7 0 10 0 4 10

三级指标
资产负债率C10 企业营运能力现金流 与流动负债比率C11 利息保障倍数C12 销售收入增长率C13 净利润增长率C14 总资产增长率C15 信用等级C16 行业地位C17 销售利润率C18

评分
7 0 4 7 10 10 10 7 7

三级指标
速动比例C19 价格稳定性C20 变现能力C21 质物易损程度C22 行业增长率C23 行业环境C24 交易年限C25 交易频度C26 违约率C27

3. 小结 通 过供 应链 金 融 融 资模 式 和 传 统 融 资模 式下的 信 用评 价体系的对比可知，A 企业如果按照传统授信模式， 由于 信用水平不 高， 守约概 率只有 38.919%， 很 难获得 银 行的信贷 支 持， 这 是大 多 数中小 企 业 所 面临的困境。 但 是，供应链 金融信用评 价体系更为全面地评 价了中小 企 业， 从专注于对中小 企 业本身信用风险的评 估，， 转变 为对整个供应链的评 估，从 对中小企业静态财务数据的 评 估， 转 变 到 对 整 个 交 易 过 程 的 动 态评 估， 更 注 重 其 单 笔 交 易的自偿 性。A 企 业由于与 核心 企 业 ( 即上游 供 货商中石化 B 分公司 ) 有较稳定的业务往 来，在供应链 金融模式下的守约概率为 87.079%，银行可以为其授信。 因此，供应链金融融资模式既 正确评 价了业务的真实风 险， 同时也使更多的中小企业能够进入银行的服务范围。 银行可以通过 对融资项下资产的有效控制，规避大部分 风险，有效解决了中小企业融资难问题。

首先 对 C 1 到 C 27 进行标准化，再计算出 F 1、F 2 、F 3、 F 8 、F 9 分别为 ： F1=-0.91364 ； 2=1.75525 ； 3=-0.71896 ； 8 =-0.00172 ； F F F F9 =-0.76100 将上述结果代入下式得出 ： = 0.87079 概率 p 值为 87.079%，说明 A 石化公司的守约概率 为 87.079%，信用风险较小。 2. 计算传统模式下企业的守约概率 传 统 模 式只考虑企 业自身 情况 ( 如企 业 素质、经营 能力、 盈利能力、 偿债能力、 发展潜力等 ) 为前 16 个指标。 仍以 102 个数 据为样本，按主 成分分析法和 l o g i s t i c 方 法算出其 概率守约概率。 F F F F F 主成分分析法结果为： 选取 F '1、 '2、 '3、 '4、 '5、 '6
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四、 结论与讨论
本 文 在 分 析 供 应链 金 融 模 式下的 信用风 险 评 价基 础上，提出供应链金融信用风险 评 价的指标体系，并用 主成分分析法和 L og i s t ic 回归方法建立信用风险 评 价模 型，进一步 通过比较供应链金融融资模式和传统银行授 信 模式下的中小企业守约概率的不同，揭示供应链金融 在一定程度上缓解了中小企业的融资困境，并 提出应加 强对客户基础数 据库的建 设，从而有利于对现有信用评 价体系的修正和完善，提高其准确性。

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信用 评 价 使 银 行在 开展 供 应 链 金 融 业 务 时可以更 准确把握借款 人的违约风险，使银行对中小企业贷款的 不确定性减少。同时，银行 还可以根据 借款 人的违约风 险确定更有针对性、更合理的贷款利率，减 少对信贷配 给的依 赖， 更多地 发 放中小 企 业贷 款， 实 现银 企双 赢。 采用信用评 价技术后，银行 贷款 风险利差扩大，说明银 行的风险管理能力增强。 但在引入信用评 价技术时必须注意到，仅有信用评 价 模 型 是 不够 的， 更 重 要的是 要培 育良 好 的 信用文化， 信用评 价模型只是 银行信用风险管理的一个手段。银行 应以建 立信用评 价模 型为契 机， 推动 信用文化的建 设。 在信用文化的理 念下，建 立 新的信用风险 管理 模 式，将 信用评 价落实到银行的授信政策、资产定价、贷后管理、 业绩 考核评 估等各项业务之中，最大限度地发挥信用评 价模型的作用。 也 应 注 意 到， 本 文 建 立 的 供 应链 金 融 信用 评 价 体 系，由于样本 容量较小且一部分数据 ( 如交易资产特征， 交 易对手资质 等 ) 无 法 获 得， 所以采用随 机 数 据 生 成， 影响了信用评 价体系权 重的有 效性。 所以， 银行在开展 供应链金融 业务时，应注 重对申请人信息的收 集、整理 及储 存， 建 立较为完善的数 据库， 以便为日后修正信用 评 价模 型提 供高质量的 数 据。 在以后能 够 获得高质量， 大容量样本数据时， 可以建立更为有效的信用评 价体系。 从本文的研究中过程中，引申出来的相关建议有 ： (1) 基 础 数 据 库 的 完 善 是 建 立 信 用 评 价 模 型 的 根 本。在银行业刚刚开展 供应链金融业务两三年的时间里 引入和应 用信用评 价模型 , 企 业信用数 据的缺乏将是 遇 到的第一个问题。银行本身必须切实做 好收集整理和存 储企业的财务信息、交易信息 , 与之相关的供应链信息， 建 立自己的基础数 据库。不同银行的客户群特性是不一 样的 , 只有做 好 银 行基 础 数 据的收 集 整理 存 储工作 , 才 能选择或开发 适合自己业务的信用评 价方 法，提高决 策 的科学性与准确性。 (2) 在设 计 新模 型时 , 不仅 要关注借款 人目前的风 险 , 也 应 关 注 经 济周 期 的 走 势， 考虑 经 济周 期 的 影 响。 经济周期的影响因素对于供应链金融 业务十分重要，因 为供应链融资主要针对供应链上的商品交易价值 进行授 信，价格的波动性将直接导致银行承担较大的风险。 (3) 对 模 型 的 检 验。 我国目前 还 处 于 经 济 转 型 期， 企业经营状况变化很大，对企业信用评 价应根据情况及 时 调 整。 信用 评 价 结 果 的 检 验 是 保证评 价 模 型 有 效 性 的重要手段。对信用评 价模型，需要持 续不断的检验以 考察其能否很 好地反映 银行客户的信用状况。一 个好的 检验指标体系及其切实 执 行 , 是 完善信用评 价模 型的关 键。所以应加强检验意识，通过检验发现问题，改善信
[10] 用评 价模型。

中小 企 业 融 资 牵涉因素众 多， 彻底 解 决 这一问题，
[12] 还可以从小企业本身的动态投融资的有效策略、 战略

扩张 的 过 程

[13]

等 方面进 行 考虑。 此 外， 也可以考虑供
[15]

[14] 应链 融 资相 关 的关 系型 融 资， 例 如民间 商会

等中

介的作用方面进行考虑。 总体看来，随着我国银行信用风险管理技术的完善 及中小 企 业在 经济发 展中的作用日益凸显， 各 银行为优 化客户结 构、拓宽自身发展空间的需要将 会大力开拓中 小 企 业客户市场，信用评 价技 术必然占有重要地位，它 将 保证供应链金融业务的有序健康发展。

参与文献
[1] Towergroup. While Supply Chain Finance is a Powerful Concept for Wholesale Banking, It is Also Widely Misunderstood. [2] Alen N. Berger, Gregory F. Udell. A More Complete Conceptual Framework for SME Finance. World Bank Conference on Small and Medium Enterprises: Overcoming Growth Constraints, 2004, (10): 14-15. [3] Leora Mapper. The Role of Reverse Factoring in Supplier Financing of Small and Medium Sized Enterprises. World Bank, 2004, (9): 102-103. [4] Gonzalo Guillen, Mariana Badell. A Holistic Framework for Short-term Supply Chain Management Integrating Production and Corporate Financial Planning. Production Economics, 2006, (7): 25-27. [5] 任文超 . 物资银行及其实践 . 科学决策 , 1998, (2) : 15-18. [6] 罗齐 , 朱道立 , 陈伯铭 . 第三方物流创新 : 融通仓及其运作模 式初探 . 中国流通经济 , 2002, (2): 11-14. [7] 陈祥锋 , 石代伦 , 朱道立 . 融通仓与物流金融服务创新 . 科技 导报 , 2005, (230): 30-33. [8] 闫俊宏 , 许祥秦 . 基于供应链金融的中小企业融资模式分析 . 上海金融 , 2007, (2): 14-16. [9] 弯红地 . 供应链金融的风险模型分析研究 . 经济问题 , 2008, (11): 109-112. [10] 鲍旭红 . 基于供应链金融的中小企业融资渠道创新研究 . 科 技和产业 , 2009, (1): 75-77. [11] 吕跃进 , 张维 . 指数标度在 AHP 标度系统中的重要作用 . 系 统工程学报，2003, (5): 14-19. [12] 秦学志 , 吴冲锋 . 道德风险与企业动态投融资的有效策略集 分析 , 管理科学学报 , 2005, 8(2): 1-6.

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的收盘价数据。 ③ BEK K 模型向量表达式是 Engle 和 K roner 于 1995 年在综 合了 Baba、Engle、K raft 和 K roner(1991 未发表手稿 ) 研 究基础上提出的由四人名字的第一个字母命名的一类多元 GARCH 模型的表示形式。 作者简介 ? 张信东，山西大学管理学院教授、博士，研究方向为财 务管理和金融工程 ； 赵芳，山西大学管理科学与工程硕士研究生，研 究方向为财务管理和金融工程

( 上接第 98 页）
[13] 古志辉 . 战略扩张与融资选择 , 管理科学学报 , 2004, 7(1): 19-24. [14] 周好文 , 李辉 . 中小企业的关系型融资实证研究及理论释义 , 南开管理评论 , 2005, 8(1): 69-74. [15] 林海 , 王鑫 . 以民间商会为信用中介的中小企业投融资模式研 究 , 南开管理评论 , 2007, 10(4): 86-91. 作者简介 ? 熊熊，天津大学管理学院副教授、博士、硕士生导师，研 究方向为金融工程与金融风险管理 ； 马佳，天津大学管理学院硕士研 究生 ； 赵文杰，深圳发展银行高级经济师 ； 王小琰，天津大学管理学 院硕士研究生 ； 张今，天津财经大学商学院

Spillover Effects between Shanghai, Shenzhen and Hong Kong: A Comparative Analysis Based on “ The Through Train of Hong Kong Stocks”
Zhang Xindong, Zhao Fang School of Management, Shanxi University Abstract Focusing on whether “the through train of Hong Kong stock” has a significant impact on return and volatility spillover relationships between the Hong Kong, Shanghai and Shenzhen stock markets, this paper applies the VAR and Multiple GARCH model to data from the three stock markets. The evidence shows that no return spillover effect existed between the Hong Kong stock market and the other two markets before the announcement of “the through train of Hong Kong stock”, while a one-way volatility spillover effect emerged after the announcement. Additionally, the results indicate a bi-directional volatility spillover effect between the Hong Kong and Shanghai stock markets, and a one-way effect between the Hong Kong and Shenzhen stock markets. This shows that the launch of “the through train of Hong Kong stock” had a significant impact on the linkage between the Hong Kong stock market and the Shanghai and Shenzhen stock markets (in terms of mean and volatility spillovers). We believe, therefore, in the economic environment of continuing turmoil in global capital markets, we should speed up the gradual transformation of mainland market policy from one emphasizing administrative policy to one promoting economy policy. Restoring investor confidence by making reasonable policy adjustments should be a priority, as should the prudent promotion of financial product innovation. This should help to lay a solid foundation for the smooth, coordinated, healthy, and sustainable development of the mainland and Hong Kong capital markets. The time for enacting “the through train of Hong Kong stock” has not yet arrived. Given the deepening of the globalization process and the ever-increasing degree of openness in mainland stock markets, more and more capital will flow to Hong Kong stocks and the linkages between the Shanghai, Shenzhen and Hong Kong stock markets will become increasingly close. When and how “the through train of Hong Kong stock” can be successfully implemented will continue to be a topic worthy of further exploration. Key Words Stock Market; Spillover Effect; VAR Model; Multivariate GARCH Model

Credit Risk Analysis of Supply Chain Finance
Xiong Xiong1, Ma Jia1, Zhao Wenjie2, Wang Xiaoyan1, Zhang Jin3 1. School of Management, Tianjin University; 2. Shenzhen Development Bank; 3. Business School, Tianjin University of Finance and Economics Abstract Rather than rely on credit models that mainly focus on individual SMEs’ financial data, supply chain finance models have provided a new and creative perspective to identify and evaluate the risks of SMEs. This paper concentrates on credit risk evaluation in the supply chain finance model, as well as developing a credit risk evaluation system that emphasizes both overall and debt ratings. In addition, we use Principal Component Analysis and logistic regression to construct a credit risk evaluation model that may solve the limitations of traditional methods of expert evaluation and thus make the entire evaluation system more objective and scientific. As for Principal Component Analysis that is conducted with the help of SPSS, the paper aims to identify the critical indices to use in logistic regression, since logistic regression is very sensitive to the relevance of the variables. Furthermore, comparing the differences between compliance probability for SMEs in both supply chain finance models and traditional banking credit models, we notice that supply chain finance may mitigate the difficulties of SMEs’ financing and thus enhance the efficiency of SMEs’ funding processes. To some extent, supply chain finance also serves to motivate the construction of basic customer databases. This is the primary prerequisite for the establishment of a fair and efficient SME financing system. The modification and perfection of the current credit evaluation system will improve financing efficiency. Finally, this paper examines economic trends and their effect on supply chain finance during the design of the supply chain finance model. According to the results of related empirical analysis, the supply chain finance model combined with a perfect credit evaluation system will create a win-win situation for banks and SMEs. That is a crucial contribution to the SME financing research in China. Key Words Supply Chain Finance; Credit Risk; Risk Analysis; Confidence Probability
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2009 年 12 卷 , 第 4 期第 99-106 页

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  本文关键词：供应链金融模式下的信用风险评价，由笔耕文化传播整理发布。