【摘 要】
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供应链上的上下游企业规模小、运营不稳定,在向银行等金融机构融资时,会产生融资难的问题,为解决这个问题,产生了供应链金融这种新的融资服务模式。在供应链金融模式下银行等金融机构对上下游企业进行融资时,将传统单一的上下游企业风险转为供应链上整体的风险。信用风险在供应链金融所有的风险中最为重要,由于我国目前对信用风险的预测与评价还没有完善的体系,所以对供应链金融信用风险的预测与评价成为供应链金融在发展过程
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供应链上的上下游企业规模小、运营不稳定,在向银行等金融机构融资时,会产生融资难的问题,为解决这个问题,产生了供应链金融这种新的融资服务模式。在供应链金融模式下银行等金融机构对上下游企业进行融资时,将传统单一的上下游企业风险转为供应链上整体的风险。信用风险在供应链金融所有的风险中最为重要,由于我国目前对信用风险的预测与评价还没有完善的体系,所以对供应链金融信用风险的预测与评价成为供应链金融在发展过程中需要解决的重要问题。本文选择动态KMV模型,通过上下游企业的市场信息估计违约距离及违约概率,对上下游企业信用风险进行预测;将财务指标及非财务指标相结合构建指标评价体系建立Logistic评价模型,对供应链金融模式下上下游企业信用风险进行预测与评价。结果表明:根据KMV模型计算的违约距离预测信用风险准确率为83.3%,模型具备较好的风险识别及预测能力;根据Logistic模型可知上下游企业的偿债能力、盈利能力、成长能力及供应链运行情况对供应链金融模式下上下游企业信用风险的评价更准确,且信用风险的预测结果准确率为89.1%。两个模型从不同角度对供应链金融模式下上下游企业信用风险进行预测与评价结果都比较好,因此,银行等金融机构可以通过KMV模型和Logistic模型对供应链金融模式下上下游企业的信用风险进行预测与评价效果更好。
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