【摘 要】
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汽车行业的供应链金融有着广泛应用,连接了商业银行、汽车和物流企业,并使这些主体都获得了共赢。如何使汽车行业的供应链金融创造出最大化价值,并对信用风险实行有效控制,成为理论与金融界关注的命题。要妥善处理汽车产业链内中小企业的融资难题,需要借助其供应链金融业务的高效成长,然而当前却仍未针对这一风险评价构建起有效方式去应对。本文根据供应链金融风险的特点构建了基于AHP-模糊层次分析法的汽车产业供应链金融
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汽车行业的供应链金融有着广泛应用，连接了商业银行、汽车和物流企业，并使这些主体都获得了共赢。如何使汽车行业的供应链金融创造出最大化价值，并对信用风险实行有效控制，成为理论与金融界关注的命题。要妥善处理汽车产业链内中小企业的融资难题，需要借助其供应链金融业务的高效成长，然而当前却仍未针对这一风险评价构建起有效方式去应对。
本文根据供应链金融风险的特点构建了基于 AHP-模糊层次分析法的汽车产业供应链金融风险评价数学模型，并通过实例将该方法进行应用。通过评价，得出以下结论：第一，依据最大隶属度原则，该汽车供应链金融风险总体得分为60.87分，综合评价结果为较高风险。第二，G银行涉及到的五个二级指标得分均超过60分，评价结果为较高风险。第三，G银行涉及到的14个三级指标得分方面，得分超过60分的指标有7个，得分由高到低排名分别为：下游经销商信用传递风险（70.2）、金融机构操作风险（69.3）、下游经销商质押物质量风险（68.3）、上游零部件供应商应收账款质量风险（67.8）、金融机构内部管理风险（66.7）、第三方物流企业信用风险（65.3）、汽车制造企业信息传递风险（63.9），这几项风险等级较高。基于此，从融资企业、核心企业、物流企业和供应链风险等方面提出G银行汽车供应链金融具体的风险控制策略。
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