本文对供应链金融信用风险评价进行了系统研究。创新之处在于将主成分分析与自适应权重赋值方式相结合,构建供应链金融信用风险评价模型,使学界对于供应链金融信用风险评价的理论模型化;在不损失原变量太多信息条件下,降低原变量维数,简化自适应权重评价体系的指标体系,将自适应权重风险评价体系应用于目标企业的风险评估,具有一定的实践意义。本文对供应链金融、供应链金融信用风险及其影响因素进行分析后可知,影响供应链金融信用风险因素为企业品德、能力、资本三要素。基于上述认识,本文构建了以品德因素、能力因素、资本因素为一级指标,领导者素质、以往合作信用度、营运能力、偿债能力、资产管理特征等为二级指标的供应链金融信用风险评价指标体系。选取27个评价指标,采用主成分分析对数据进行降维处理,建立自适应权重的供应链金融信用风险评价模型。本文选择房地产行业及其上下游的钢铁行业、建筑材料行业进行实证分析。因普通企业数据暂不可获得,本文采取三个行业上市公司数据进行分析。结果表明,供应链金融能有效降低企业融资风险,考虑不同企业层次的不同影响可以提高信用风险评价的灵敏度,更准确衡量企业信用风险;本文构建的供应链金融信用风险模型在银行实际业务中具有可操作性。