在科技赋能传统零售的今天,正是供应链管理和供应链金融大有可为之际。然而,不同行业供应链之间的研究状况却不可同日而语。本文立足于与国民生活息息相关的零售业,选择永辉超市作为案例,对其所涉及的信用风险因素进行了深入的剖析,并对其供应链中的企业进行了信用风险定量研究,在此基础上分析了供应链上企业的信用风险相关状况及溢出情况。最后,提出了一种适合于零售企业的供应链金融信用风险预警机制,填补相关研究的空白。本文梳理了永辉超市的供应链金融模式,通过研读上海证券交易所、永辉超市官方网站以及企查查等公开媒体披露的相关信息,对永辉超市的基本情况、经营状况等进行了全面的分析。运用修正后的KMV模型度量永辉超市及其上下游企业的信用风险,运用Copula模型来衡量永辉超市与其上下游企业的违约相依性,运用Copula-CoVaR模型来测度核心企业永辉超市对其供应链上下游企业的风险溢出效应。在修正KMV模型时,考虑到股票市场相对复杂的情况,选择使用GARCH（1,1）模型计算股价波动率,通过具体的股票市场数据来预测下一期的波动,提高了估算的准确性;在此基础上,通过混合面板估计模型计算出适用于我国零售业的短期负债和长期负债的参数,从而更加精确地计算出违约距离和违约概率。修正后的KMV模型更加符合我国零售业的实际情况,使得本文研究更具有实际意义。研究发现,永辉超市作为供应链核心企业,对整条供应链的掌控力和话语权比较强。永辉超市拥有的两张金融牌照进一步巩固了它在供应链金融体系中的核心地位。核心企业利用自身的信用优势,为其它中小企业提供融资担保是合乎情理的。无风险利率的变动引发的整个社会融资成本的变动是致使违约距离与无风险利率存在一致性趋势的原因。当供应链中的核心企业遭遇违约危机时,会对整条供应链造成冲击,且零售核心企业发生违约后的信用风险更倾向于向上游企业溢出。