基于供应链金融的中小企业信用风险评价模型研究
供应链金融中小企业风险评估模型
供应链金融中小企业风险评估模型1. 引言1.1 研究背景供应链金融中小企业风险评估模型的构建是当前供应链金融领域研究的热点之一。
随着经济全球化的深入，中小企业在供应链中扮演着越来越重要的角色，但由于其规模小、资金压力大等特点，其面临的金融风险也越来越严重。
建立一套科学有效的供应链金融中小企业风险评估模型对于保障中小企业的融资需求、提高供应链金融服务效率具有重要意义。
目前，国内外学者已经对供应链金融中小企业风险评估模型进行了一定程度的探讨和研究，但存在一些不足之处，比如模型精度不高、适用范围狭窄等。
有必要对现有模型进行深入研究和改进，以提升模型的准确度和实用性。
通过构建一套完善的供应链金融中小企业风险评估模型，可以为金融机构提供更科学的风险评估工具，帮助他们更好地把握中小企业的融资需求和风险状况，从而更好地支持中小企业的发展。
也有助于促进供应链金融市场的健康发展，提升整个供应链金融服务的效率和质量。
1.2 研究目的供应链金融在金融行业中扮演着重要的角色，而中小企业由于其规模相对较小、资金链较为脆弱等因素，常常面临着较大的经营风险。
构建一套科学有效的供应链金融中小企业风险评估模型，有助于帮助金融机构更准确地评估中小企业的风险水平，提供针对性的金融支持和服务，帮助中小企业降低经营风险，促进其健康发展。
本研究的目的在于通过对已有的相关理论和实践经验进行综合分析和整合，构建一套完整的供应链金融中小企业风险评估模型。
该模型将充分考虑中小企业的特点和互联网金融技术的应用，通过建立多维度、多层次的评估指标体系，实现对中小企业风险的全面评估和预警。
本研究还将探讨如何将该模型应用于实际的供应链金融场景中，分析其在不同行业和不同环境下的适用性和有效性，为金融机构和中小企业提供更为精准的风险管理工具。
1.3 研究意义中小企业是经济社会发展的重要力量，其发展对于促进民生、创造就业、推动经济增长具有重要作用。
由于中小企业规模小、资源有限、信息不对称等特点，导致其在供应链金融中面临较大的融资风险。
基于供应链金融的中小企业信用风险评价的开题报告
基于供应链金融的中小企业信用风险评价的开题报告一、研究背景供应链金融作为当前流行的金融创新模式，通过利用供应链上的资产或流程，使得中小企业通过供应链关系获得融资。
相对于传统银行贷款，供应链金融具有灵活性高、成本低、风险可控等特点，对于中小企业融资问题有所缓解。
然而，供应链金融也带来了新的风险挑战。
由于供应链金融模式中的核心企业通常负责企业应收账款的管理，中小企业受到核心企业和下游企业的影响较大，信用风险也相应增加。
因此，如何准确评估供应链中的中小企业信用风险，对于银行、供应链中的核心企业以及投资者都具有重要意义。
二、研究目的和意义本研究旨在基于供应链金融的中小企业信用风险评价，并对评价结果进行可靠性分析，从而为银行、供应链中的核心企业以及投资者提供决策支持和风险管理建议。
具体来说，本研究的目标和意义包括：1.构建基于供应链金融的中小企业信用风险评价模型。
本研究将结合供应链金融模式中涉及的各个环节，构建中小企业信用风险评价模型，比较传统的信用评级模型和供应链金融中的风险因素，分析不同模型的优缺点。
2.探索评价结果的可靠性。
对比分析传统信用评级模型和供应链金融模型的评估结果，设定合理的阈值，对评价结果进行可靠性分析。
3.为银行、供应链中的核心企业以及投资者提供决策支持和风险管理建议。
根据评价结果，提供风险管理建议，防范和减轻中小企业的信用风险，为银行、供应链中的核心企业以及投资者提供更可靠的决策支持。
三、研究内容和研究方法本研究的主要内容和研究方法为：1.文献综述。
调研国内外关于供应链金融和中小企业信用风险评价方面的文献，并比较传统信用评级模型和供应链金融模型的优缺点。
2.构建供应链金融中小企业信用风险评价模型。
结合供应链金融模式中涉及的各个环节，综合考虑财务、经营、管理等因素，构建供应链金融中小企业信用风险评价模型。
3.数据分析。
通过实际数据分析，比较传统信用评级模型和供应链金融模型的评估结果，对评价结果进行可靠性分析，并提出相关风险管理建议。
中小企业供应链融资模式及其信用风险评价研究
中小企业供应链融资模式及其信用风险评价研究随着我国经济的发展，中小企业的地位日益重要，它们在国民经济中起着非常重要的作用。
但是，中小企业的融资渠道相对较窄，这给它们的发展带来了极大的压力。
供应链融资作为中小企业融资的新模式，受到了越来越多的关注和认可。
本文将探讨中小企业供应链融资模式及其信用风险评价。
一、中小企业供应链融资模式1.1 供应链融资的概念供应链融资是一种基于贸易关系和供应链的融资模式。
通过这种融资方式，金融机构在供应链上发挥作用，为中小企业提供资金支持。
这种融资方式不仅有利于中小企业的融资需求，还有利于金融机构扩大服务范围和增加收益。
1.2 中小企业供应链融资的特点①资金流向明确中小企业供应链融资中，资金的流向非常明确。
资金流转的路径可以清晰地描绘出来，有利于中小企业和金融机构进行风险控制。
②融资成本较低中小企业供应链融资，相对于其他融资模式，融资成本较低。
因为银行可以通过对中小企业供应链上各个环节的资金进行监管，确保贷款流向真实有效，从而为中小企业提供优惠的利率。
③融资期限短相比传统的中小企业贷款方式，供应链融资期限相对较短。
因为在供应链融资中，资金借贷主要是围绕着货物采购、销售和风险管理展开，因此融资期限相对较短。
④风险可控中小企业供应链融资可以将风险分散到不同的环节和不同的合作商或企业身上，从而对银行风险进行控制和把控。
1.3 中小企业供应链融资的优势①拓展融资渠道中小企业供应链融资可以将供应链上的各个参与方纳入融资范围，拓展了中小企业的融资渠道。
②减轻流动资金压力供应链融资可以解决中小企业的流动资金压力，促进企业生产经营。
③降低融资成本与其他融资渠道相比，供应链融资可以降低中小企业的融资成本，减轻企业财务负担。
二、中小企业供应链融资信用风险评价在进行供应链融资时，中小企业及其供应链上的其他合作企业，需要进行信用风险评价，以便于金融机构和企业在融资过程中进行识别、控制和规避相关风险，降低风险发生的概率。
供应链金融模式下中小企业信用风险评估研究
供应链金融模式下中小企业信用风险评估研究【摘要】本文通过对供应链金融模式下中小企业信用风险评估的研究，探讨了该领域的重要性和现状。
在分析了研究背景、研究目的和研究意义。
在首先介绍了供应链金融模式的概念和特点，然后探讨了中小企业信用风险评估的方法和供应链金融模式对中小企业信用风险的影响，并分析影响中小企业信用风险的因素。
通过一系列实证研究，验证了中小企业信用风险评估的可行性和有效性。
在结论部分总结了研究的主要结论，并展望了未来的研究方向。
本研究对于加深人们对供应链金融模式下中小企业信用风险评估的认识，提高信用风险管理水平具有一定的理论和实践意义。
【关键词】供应链金融模式、中小企业、信用风险、评估、影响因素、实证研究、结论、展望。
1. 引言1.1 研究背景中小企业是经济社会发展的重要力量，对于促进就业、推动创新、促进经济增长等方面都发挥着重要作用。
由于中小企业通常面临着融资难、融资贵的问题，导致它们在发展过程中普遍存在着资金周转不灵、现金流不足的情况。
在这种情况下，中小企业信用风险成为制约其发展的重要因素之一。
本研究旨在探讨供应链金融模式下中小企业信用风险评估的方法和影响因素，为促进中小企业可持续发展以及提高供应链金融服务的有效性提供理论指导和决策支持。
通过对中小企业信用风险评估的研究，可以进一步完善供应链金融模式，提升中小企业的融资能力和市场竞争力。
1.2 研究目的经济全球化的发展，中小企业在供应链金融模式下面临着越来越大的信用风险挑战。
本文旨在通过对中小企业信用风险评估的研究，探讨供应链金融模式在中小企业信用管理方面的影响，为相关企业提供有效的风险管理策略。
具体而言，本研究旨在分析中小企业信用风险评估方法的适用性和有效性，以及供应链金融模式对中小企业信用风险的影响程度。
通过对各种因素进行深入分析，寻找影响中小企业信用风险的主要因素，并探讨这些因素对中小企业信用风险评估的影响机制。
本研究还旨在通过实证研究，验证研究结论的有效性，为实际应用提供可靠的数据支持。
基于供应链金融视角的供应链企业信用风险评级研究
基于供应链金融视角的供应链企业信用风险评级研究随着供应链金融的发展，供应链企业信用风险评级变得越来越重要。
供应链企业信用风险评级是指对供应链企业的信用状况进行评估，以确定其偿债能力和信用风险水平的过程。
在供应链金融中，信用风险评级不仅关系到金融机构的风险管理，也影响到整个供应链的稳定运作。
基于供应链金融视角的供应链企业信用风险评级研究具有重要意义。
一、供应链企业信用风险评级的意义供应链企业信用风险评级在供应链金融中具有重要意义，主要体现在以下几个方面： 1. 金融机构风险管理在供应链金融中，金融机构是供应链企业的主要资金提供方，因此需要对供应链企业进行信用风险评级，以确定其偿债能力和信用风险水平。
通过信用风险评级，金融机构可以制定相应的融资政策，降低信用风险，保障资金安全。
2. 提升供应链合作伙伴信任度供应链企业信用风险评级可以提升供应链合作伙伴对企业的信任度，促进合作伙伴之间的合作与共赢。
在供应链金融中，信用风险评级可以帮助企业提升供应链的效率和稳定性，促进产业链的发展。
3. 促进供应链金融创新通过对供应链企业信用风险评级的研究，可以为供应链金融产品和服务的创新提供支持。
不同信用风险水平的企业可能需要不同的金融产品和服务，通过研究信用风险评级，可以更好地满足不同企业的金融需求，促进供应链金融的创新发展。
二、供应链企业信用风险评级的方法在进行供应链企业信用风险评级时，可以采用多种方法进行综合评估，主要包括财务分析、行业分析、供应链合作伙伴评价和风险管理等。
1. 财务分析财务分析是对企业财务状况进行评估的重要方法。
可以通过对企业的财务报表进行分析，包括资产负债表、利润表和现金流量表等，从而了解企业的经营状况、偿债能力和盈利能力，进而确定其信用风险水平。
2. 行业分析行业分析是了解企业所在行业的市场环境和竞争状况，以及行业内其他企业的经营状况和信用风险水平。
通过行业分析，可以了解供应链企业所在行业的发展趋势和风险特点，为信用风险评级提供参考。
供应链金融模式下中小企业信用风险评估研究
供应链金融模式下中小企业信用风险评估研究随着互联网技术的发展和企业性质、合作方式的日益多样化，供应链金融模式被越来越多的中小企业所采用。
然而，在这一模式下，中小企业的信用风险评估成为了核心问题。
本文将深入探讨供应链金融模式下中小企业信用风险评估的研究。
首先，需要明确的是，供应链金融模式与传统金融模式有着显著的不同之处。
传统金融机构主要关注企业个体的信用风险，而供应链金融机构则更加关注供应链中的各个环节，尤其是核心节点企业的信用风险。
因此，在供应链金融模式下，中小企业的信用评估需要考虑该企业在供应链中的位置、与上下游企业的关系、以及供应链中的交易情况等综合因素。
其次，对于中小企业信用风险评估的具体方法，可以采用多种手段。
一般而言，会从企业的财务状况、管理水平、市场竞争力等角度进行分析评估。
但在供应链金融模式下，还需要考虑到以下几个方面：1. 风险溢价：由于供应链金融模式下，金融机构需承担更高的风险，因此需要对中小企业的信用风险进行溢价处理。
具体而言，就是在原有的评估体系基础上，给予中小企业更低的评级，以及更高的借款利率等措施，从而确保金融机构的风险得到充分补偿。
2. 供应链关系分析：在供应链金融模式下，中小企业与上下游企业的关系将直接影响其信用风险评估。
因此，需要对企业的供应链关系进行深入的分析，了解其在该供应链中的地位和影响力，以及与其他企业的交易情况等。
这可以通过数据挖掘和网络分析等技术手段进行。
3. 交易数据分析：中小企业在供应链交易中所产生的数据对于信用评估也具有重要的影响。
如交易金额、交易次数、交易类型、交易双方信用记录等等，都可以为评估提供有价值的信息。
因此，金融机构需要采集并分析这些数据，以获得更为全面的信用评估结果。
最后，需要指出的是，供应链金融模式下中小企业信用风险评估具有较强的实践意义。
通过有效评估中小企业的信用风险，可以帮助金融机构更加精准地进行风险定价，从而保证金融市场的健康稳定。
供应链金融模式下中小企业信用风险评估研究
供应链金融模式下中小企业信用风险评估研究随着供应链金融模式的兴起以及中小企业对金融服务需求的不断增加，中小企业信用风险评估问题变得愈发重要。
本文旨在探究供应链金融模式下中小企业信用风险评估的相关问题，并提出相应的解决方案。
供应链金融是金融服务业与实体经济的深度融合，而中小企业则是实体经济的重要组成部分。
通过供应链金融，金融机构可以通过对中小企业的财务信息和交易数据等信息的分析，对中小企业的信用风险进行评估，并通过融资、风控等多方面的服务，帮助中小企业实现融资、提高效率、降低成本、规避风险。
中小企业信用风险评估是供应链金融模式下的一个重要问题，因为中小企业的规模和实力相对较小，其财务信息可能不够完整、准确，信用状况也可能存在波动。
如何对中小企业的信用风险进行准确评估，并为中小企业提供合适的融资服务，是供应链金融中需要解决的难题。
目前，供应链金融机构对中小企业信用风险评估的方法主要有三种：利用外部评级机构评定中小企业信用等级，利用金融机构自身内部评定系统进行评估，以及利用第三方数据分析服务技术进行评估。
然而，无论采用何种方法，都存在一些问题。
如利用外部评级机构，评级标准和方法可能与实际情况不符，评级结果不够准确；利用金融机构自身内部评定系统，可能存在信息孤岛和数据不够全面的风险；利用第三方数据分析服务技术，需要中小企业主动提供数据，可能存在数据真实性和准确性的问题。
针对上述问题，可采取以下措施：（一）建立完善的中小企业信用信息数据库，通过各种途径收集中小企业的财务信息、交易数据、信用记录等，形成全面、真实、准确的中小企业信用信息库，为供应链金融机构提供更为可靠的数据支持。
（二）采用大数据等分析技术，对中小企业的信用风险进行评估。
利用大数据等分析技术，可将不同来源、不同类型的数据进行整合和分析，发现潜在的关联性和规律性，从而提高信用评估的准确性。
（三）建立多元化的信用风险评估模型。
采用多种评价指标，如财务运营能力、市场竞争力、供应链稳定性等，综合评估中小企业的信用风险。
基于供应链金融的中小企业信用风险评价模型研究
基于供应链金融的中小企业信用风险评价模型研究夏立明;边亚男;宗恒恒【摘要】SMEs′credit risk evaluation from the perspective of supply chain finance was only evaluated at the isolated time points, thus the index data may generate great variation for some reasons .Therefore, this may lead to the wrong e-valuation results and serious credit risk .In order to solve this problem , this paper establishes SMEs′credit risk evalua-tion from the perspective of supply chain finance based on time dimension by taking enterprise A as an example .Accord-ing to the evaluation index characteristics , this model uses the PSO ( particle swarm optimization ) and fuzzy comprehen-sive evaluation method to evaluate the credit risk at all time points , then compares all time points′evaluation result and analyses th e change trend of SMEs′credit rating , to provide an effective way for reducing risk of bank lending .%在以往供应链金融视角下，中小企业信用风险评价多在孤立时间点上进行，这样会造成指标数据因某些原因而可能发生较大幅度变化，进而导致评价结果的错误，使银行在放贷过程中存在较大风险。
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（３） 利用微粒群算法 （ Ｐａｒｔｉｃｌｅ Ｓｗａｒｍ Ｏｐｔｉｍｉ－
（ 一） 供应链金融视角下中小企业信用风险 评价方法的选择
１．供应链金融视角下中小企业信用风险评价 指标体系特点分析。 为了能客观评价中小企业的 信用等级， 需要对指标体系进行深入的分析， 根据 其特点确定合理评价方法， 构建具有操作性的评 价模型。 通过对指标体系进行深入的分析， 可以发 现具有以下特点： （１） 由大量指标构成的大型复 杂评价体系。 指标体系是由 ５ 个一级指标， １８ 个 二级指标， ３８ 个三级指标组成。 （２） 由定性指标
（ 三） 基于时间维的中小企业信用风险评价 模型的构建
１．确定评价对象的评语集 评语集是反映中小企业信用等级的集合， 评 价等级的多少是根据实际情况确定的。 本文取评 语集为 Ｖ ＝｛ Ｖ１ ，Ｖ２ ，Ｖ３ ，Ｖ４ ，Ｖ５ ｝ ＝｛ Ａ ＋，Ａ，Ｂ ＋，Ｂ，Ｃ｝ ， 具体代表优秀级， 良好级， 一般级， 风险级， 极 差级。 ２．基于微粒群算法指标权重的确定 （１） 指标权重数据来源。 为了避免指标权重 的主观性， 根据指标体系特点的不同， 本文采用不 同数据来源。 对于定量指标， 收集整理企业近 ５ 年 的历史数据； 对于定性指标采用李克特量表专家 打分法， 共聘请了 ５ 位专家， 专家的打分标准为： ５ 分代表非常重要， ４ 分代表重要， ３ 分代表重要 性一般， ２ 分代表不重要， １ 分代表非常不重要。 由于数据过于庞大， 在文中不再一一列出。 （２） 指 标 数据 标 准 化。 由 于数据 来 源不 同， 各个指标的量纲和量纲单位不同， 为了消除量纲 和量纲单位不同对指标权重的影响， 需要对评价
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商业研究
２０１３ ／１０
待解决的问题。 基于此， 本文构建了基于时间维的 供应链金融视角下中小企业信用风险评价模型， 并 以 Ａ 企业为例证明此模型的有效性和科学性 。
二、 供应链金融视角下中小企业信用风险评 价指标体系的构建
从理论上分析， 一套科学完善的指标体系是 客观全面评价中小企业信用状况的基础， 其评价 内容应该包括能够影响评价对象的一切因素。 因 此， 在选取指标时应遵循一定的原则： （１） 指标 之间避免相互涵盖； （２） 供应链视角是研究的侧 重点； （３） 减少对财务报表的依赖性； （４） 关注 中小企业未来情况； （５） 关注中小企业管理者； （６） 定量与定性指标相结合。 同时， 由于供应链
金融融资模式的复杂性， 对融资企业信用风险进 行评价， 必须考虑影响融资企业信用水平的诸多 综合因素， 如供应链金融融资主体信用风险、 供应 链融资债项的信用风险、 供应链金融融资宏观环 境， 这样才能全面、 系统、 科学地评价供应链融资 企业信用水平。 因此， 面向供应链融资的中小企业 信用风险评价指标体系应该涵盖以下几个方面的 内容： （１） 针对供应链金融融资企业的信用风险 评价指标； （２） 针对供应链核心企业的信用风险 评价指标； （３） 针对融资项目的信用风险评价指 标； （４） 针对供应链运营风险评价指标； （５） 针 对供应链金融融资宏观环境的风险评估指标。 具 体指标体系见表 １。
２０１３ ／１０ 总第 ４３８ 期
商业研究
文章编号： １００１ －１４８Ｘ （２０１３） １０ －０１７１ －０７
ＣＯＭＭＥＲＣＩＡＬ ＲＥＳＥＡＲＣＨ
基于供应链金融的中小企业信用风险评价模型研究
夏立明１ ， 边亚男１ ， 宗恒恒２
（１．天津理工大学 管理学院， 天津 ３００４５０； ２．天津房友工程咨询有限公司， 天津 ３００４５０）
总第 ４３８ 期
夏立明： 基于供应链金融的中小企业信用风险评价模型研究
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点： 一是指标权重的确定； 二是隶属度的确定。 为 了客观得到评价指标权重， 本文选用了微粒群算 法。 根据指标不同特点， 本文采用的原始数据来源 亦不相同： 对于定量指标， 收集企业近五年的数 据； 对于定性指标利用李克特量表专家打分， 然后 利用微粒群算法构建以指标权重为变量的非线性 规划问题， 确定权重， 避免了权重的主观色彩， 使 得评价结果更加客观和科学。 此外， 为了科学得到 指标的隶属度， 本文根据指标的不同类型， 采用了 不同的方法。 对于定性指标， 采用问卷调查法， 通 过统计各 个 指标 属 于等 级 的频 率 确定 其 隶 属 度； 对于定量指标， 确定各个指标的评价标准， 利用隶 属度函数确定其隶属度。
三级指标
财务信息质量； 贷款履约情况； 交易履约情况 管理者素质；管理者管理能力 ；资金自给率 三年销售平均增长率；业务利润增长率
资产负债率；利息保障倍数；速动比率 ；流动比率 新产品开发能力；Ｒ＆Ｄ 投入强度 核心企业信用等级
核心企业产需率；核心企业管理水平；核心企业产品生产循环期 核心企业速动比率
核心企业行业地位；核心企业规模 应收账款周转率；存货周转率；流动资产周转率；销售增长率；赊销周期
订货量比重；产品可替代性；项目产品流动性；产品的市场占有率 贸易供应链的竞争地位 信息共享程度 合作时间；合作频率 贸易供应链利润 政府支持度
行业前景预测；行业竞争强度
三、 基于时间维的中小企业信用风险评价模 型构建
收稿日期： ２０１３ －０７ －０３ 作者简介： 夏立明 （１９６０ －）， 男， 天津人， 天津理工大学管理学院教授， 研究生导师， 研究方向： 工程项目管理和 供应链金融； 边亚男 （１９８８ －）， 女， 河北保定人， 天津理工大学管理学院研究生， 研究方向： 工程项目 管理和供应链金融； 宗恒恒 （１９８６ －）， 女， 山东枣庄人， 天津房友工程咨询有限公司职员， 管理学硕 士， 研究方向： 工程项目管理、 供应链金融。 基金项目： 天津市哲学社会科学规划项目， 项目编号： ＴＪＧＬ１２ －０４６。
一、 引言
近年来， 银行业的竞争日渐激烈， 传统的利润 空间在不断缩小， 拓展中小企业贷款业务的竞争 正在不断升温。 针对现有中小企业融资存在的风 险性 弊 端， 探 索 结 合 供 应 链 和 中 小 企 业 特 点 的 “ 供应链金融” 模式应运而生。 目前， 造成银企之 间融资信贷风险矛盾的原因主要是两者之间存在 的信息不对称所引起的逆向选择和道德风险， 这 会使得其在放贷的过程中存在很大风险。 信用风 险评价旨 在 通过 建 立相 应 的信 用 风险 评 价 模 型， 确定中小企业信用等级， 以便使银行做出正确的 贷款决策， 降低银行的放贷风险。 因此， 研究供应 链金融模式下的中小企业信用风险评价问题具有 重要的指导意义。
（ 二） 微粒群算法
微粒群 算法 又 称 粒 子 群 算 法 （ Ｐａｒｔｉｃｌｅ Ｓｗａｒｍ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ， ＰＳＯ ）， 最 早 是 由 美 国 心 理 学 家 Ｊ． Ｋｅｎｎｅｄｙ 和电气工程师 Ｒ．Ｃ．Ｅｂｅｒｈａｒｔ 在 １９９５ 年的 ＩＥＥＥ 国际神经网络学术会议上正式提出的［６］ ， 这 是原始的 ＰＳＯ 模型。 Ｙ．Ｓｈｉ 等在原始的 ＰＳＯ 模型 基础上， 经过多次试验， 引入了惯性权重， 形成了 标准的 ＰＳＯ 模型［７］ 。 微粒群算法是一种基于群体 的优化工具， 同时也是一种基于迭代的优化工具。 微粒群算法具有以下优点［８］ ： （１） 算法通用性很 强， 不依赖问题信息； （２） 只有极少的参数需要调 整， 操作简单， 容易实现； （３） 收敛速度快， 算法 对于计算机的要求不高； （４） 算法利用个体局部信 息和群体全部信息指导搜索， 收敛速度较快。 基于 此， 微粒群算法已经被应用到许多领域 。
到目前为止， 供应链金融视角下中小企业的信 用风险评价已成为一大研究热点。 熊熊等 （２００９） 运用主成分分析法和 Ｌｏｇｉｓｔｉｃ 回归方法建立了供应链 金融模式下中小企业信用风险评价模型， 降低了依 靠专家评 价 的 局限 性［１］ 。 胡 海 青 等 （ ２０１１ ） 针 对
Ｌｏｇｉｓｔｉｃ 回归方法要求样本量大且预测精度不高的 缺点， 提出了运用支持向量机建立供应链金融模 式下中小企业信用风险评价模型， 并对这两种方 法进行了对比研究［２］ 。 谈俊英 （ ２０１２ ） 分 析了 我 国商业银行供应链金融服务的不足之处， 并运用 了因子分析和 Ｌｏｇｉｓｔｉｃ 的分析方法对中小企业进行 信用评价［３］ 。 谢伟 （２０１２ ） 运用了层次 分 析法 和 功效系数法等构建供应链金融视角下中小企业信 用评价模型， 并与传统的信用评价指标体系进行 比较［４］ 。 孟丽 （ ２０１１ ） 建 立 了 灰 色 层 次 分 析 法、 一次门限法和模糊综合评价法相结合的供应链金 融视角下中小企业的评价实用模型［５］ 。
摘要： 在以往供应链金融视角下， 中小企业信用风险评价多在孤立时间点上进行， 这样会造成 指标数据因某些原因而可能发生较大幅度变化， 进而导致评价结果的错误， 使银行在放贷过程 中存在较大风险。 本文以 Ａ 企业为例， 构建了基于时间维的供应链金融视角下中小企业信用风 险评价模型。 根据评价指标特点， 该模型在各个时间点上选用微粒群算法和模糊综合评价方法 对其进行信用风险评价， 将各个时间点上的评价结果进行比较， 分析企业的信用等级变化趋势， 以期为银行放贷风险的降低提供有效途径。 关键词： 供应链金融； 中小企业； 信用风险评价； 时间维； 微粒群算法 中图分类号： Ｆ８３０ 文献标识码： Ａ
表２
微粒群算法计算权重步骤
步骤 １ 步骤 ２ 步骤 ３ 步骤 ４ 步骤 ５ 步骤 ６ 步骤 ７
将模型（ １） 转化为无约束问题，建立微粒群算法的适应度函数。 初始化各个参数。 设置惯性权重 。 利用适应度函数计算各微粒的适应值，并以此设置个体的最优值和全局最优值。 微粒的状态更新。 找出个体和全局最优值。 重复步骤 ６、７，直到满足条件（最大迭代次数为 １ ０００），停止计算，输出计算结果（为了减少随机初始值对结果 的影响，取 ２０ 次运行结果的平均值并归一化，作为最终解）。
和定量指标组成的综合评价体系。 为了公正、 客观 的反映供应链金融下的中小企业信用风险状况的 各个方面信息， 本文从定性和定量两个方面对供 应链金融下的中小企业信用风险状况进行描述。