伴随着以阿里巴巴、京东为代表的零售电商巨头开始向线下渗透,正在将已有的供应链、物流、技术及金融优势复制到线下终端。欧盟发布的报告指出,即使是在金融体系发展较为成熟的欧盟国家,供应链金融业务的空间也十分巨大。2012年-2016年的复合增速在30%-40%之间。供应链不仅发展空间大而且还能解决中小企业融资难与融资贵的问题。随着国家不断加大对中小企业的扶持力度,商业银行也在提升对中小企业的放贷比重。供应链金融提供了一种全新的授信模式,使得商业银行不在孤立的评价单个中小企业的信用状况,而是改为评价整个供应链金融的信用水平。首先,对供应链金融融资模式、供应链金融信用风险产生的原因、表现形式以及供应链金融风险评价方法进行了系统的分析。其次,本文的数据全部来自于wind数据库并根据申银万国行业分类选取了房地产、钢铁与建筑材料的上市公司的财务数据。在供应链金融中房地产企业是核心企业,所以剔除了房地产企业中的st概念股以及资产规模小于50亿的企业,中小企业选择了资产规模小于50亿的企业。依据异构程度与聚类分析建立供应链金融信用风险分层模型,经过实证检验得出,建立的供应链金融风险分层模型是有效的。最后,将基于强化学习与模仿学习的复制者动态模型与布朗运动相结合,利用Matlab软件中的Simulink板块,分析了非财务指标对供应链金融中的中小企业采用违约策略占比的影响。重点分析了基于分层处理的供应链金融风险等级划分结果,通过分析核心企业的贷款担保额系数与中小企业的违约惩罚额系数,利用复制者动态模型与博弈仿真机制相结合的方法,建立了供应链金融融资模型。本文将实证分析与博弈论、多主体仿真理论相结合,首先对供应链金融信用风险进行分层,然后在分层处理的基础上通过博弈仿真机制定量的分析了供应链金融融资模型各系数的设定原则。补充了实证分析中缺少直观仿真结果的现象,同时也增加了仿真理论分析中抛开公司基本面的研究方法。