随着供应链金融的不断创新与发展,越来越多的中小企业选择供应链金融来进行外部融资。然而,中小企业通过供应链金融融资时容易存在不合理定价问题。在供应链系统中,除了核心企业之外,其上下游企业几乎都是中小企业。由于经济政策不确定性的影响及突发性事件的频繁发生,供应链企业产品的需求量难以预测且分布函数未知,这意味着其具有Knight不确定性,导致供应链企业中的不合理定价及次优决策问题更为严重,这给供应链金融的相关研究带来新的问题。本文提出了一个由大型零售商和小型供应商组成的二级供应链系统,假设供应商存在资金约束且零售商面临的市场需求分布函数未知,研究在银行贷款和应收账款融资模式下供应链上下游企业的最优定价策略。首先,本文在Scarf的基础上建立了一个由下游零售商和上游供应商组成的两级供应链模型,通过对偶理论及约束优化方法系统地证明了Max-min期望效用理论,以此来解决需求的Knight不确定问题。其次,本文在第三章的模型及结论的基础上探究了存在资金约束的供应商通过银行贷款和应收账款两种融资模式如何进行最优定价决策,并对比了两种融资模式的差异。最后,本文针对第四和五章的研究结论提供了一个现实案例,通过Q-Q图检验京东平台零售的商品需求量是否存在Knight不确定,并分析了京东集团供应链金融的融资模式。本文的研究结论主要有:（1）Knight不确定下供应链金融的最优定价策略优于已知概率分布下的决策,一定程度上可以降低供应链企业的融资成本。（2）当供应商提供商品的缺陷率低于某一临界值时,供应商选择银行贷款融资模式优于应收账款融资模式。（3）供应商应充分考虑融资额、零售商的缺货成本以及产品的需求量等因素对最优定价决策的影响。（4）通过案例分析发现,本文的研究结论具有实际应用场景。因此在实践中,供应链企业不能只依赖于历史数据进行定价决策,同时还需考虑Knight不确定,做好风险防范工作。供应链企业也可以根据历史交易数据来判断供应商提供商品的缺陷率,以此来决定更优的融资方式。