供应链金融是为了解决供应链上中小企业资金问题应运而生的特殊金融服务产品,也是利率市场化下银行为缓解存贷利差日渐缩小带来的影响,弥补盈利能力逐步下降的亏空所经营的创新服务,逐渐成为银行新的利润增长业务。它从供应链的角度出发,打破了传统信贷中单一的企业授信模式,通过对供应链交易特点分析和对核心企业信息的把控,结合可获得的供应链上、下游中小企业的融资信息进行借贷业务,能够有效解决长期存在着的融资难、融资贵等问题对链上进行生产经营的中小企业造成的融资困难,成为促进供应链持续发展的融资服务模式。我国在十四五规划中也强调了对中小企业的金融创新。因此面对庞大的中小企业需求市场,能否合理有效的对贷款产品在供应链金融中的利率定价进行制定,直接影响着银行的核心竞争力和对市场的把控力。本文着重探讨了以新能源汽车产业为背景的供应链金融贷款过程中,银行的贷款利率制定问题,并通过对存货质押模式下的贷款特点进行分析,探讨了银行在利率制定过程中涉及到的流动性风险与供应链的整体信用风险。首先,将期权定价模型引入到传统的价格领导定价模型中,用以描述标的物的流动性风险,并与模糊数学方法相结合,对基础利率进行了推导,得出了基础利率在一定置信度下的区间范围值。其次,利用BP神经网络对利率调整项进行建模,通过对供应链上企业的信贷风险与整个供应链的综合信用风险指标进行筛选后,利用样本数据对BP神经网络进行训练,从而得出了价格领导模型中的利率调整项。之后,根据不同时期下,基础项与调整项对利率的不同影响进行赋权相加,得出对供应链金融贷款利率定价模型。之后,考虑到银行、中小企业、核心企业不同决策对银行利率制定的影响,运用演化博弈理论建立了三方之间的博弈模型。最后,文章通过一个实例对该模型进行了案例研究,并给出了基于此模型的银行供应链金融贷款利率制定结果,与实际利率值进行对比分析,验证本文模型的有效性。并通过数值模拟,分析了博弈主体进行不同决策对彼此策略选择的影响。本文构建的结合期权理论和BP神经网络的利率模型对银行进行供应链金融贷款利率确定提供了一定的参考。通过演化博弈理论对银行、中小企业、核心企业不同决策对利率影响进行合理分析,为之后供应链金融发展提供一定的帮助。