供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險預(yù)警模型的研究——基于汽車行業(yè)上市公司數(shù)據(jù).pdf

1、供應(yīng)鏈的全球化是經(jīng)濟全球化的必然結(jié)果，隨著供應(yīng)鏈的不斷發(fā)展，供應(yīng)鏈金融的概念也隨之誕生。商業(yè)銀行作為經(jīng)濟行為的重要載體，其在開展供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)中，供應(yīng)鏈金融的信用風(fēng)險評價顯得極其關(guān)鍵。通過對供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險評價的研究有利于商業(yè)銀行更好的做出信貸決策，這不僅擴大了銀行的盈利空間同時也降低了中小企業(yè)融資的門檻，實現(xiàn)了銀行與企業(yè)雙贏的局面。
　　本文針對汽車行業(yè)的供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險進(jìn)行了實證研究。本文首先梳理了國內(nèi)外學(xué)者對供應(yīng)鏈金融信

2、用風(fēng)險的研究成果，根據(jù)學(xué)者的研究成果界定了供應(yīng)鏈金融的概念，研究表明供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險具有較強突發(fā)性、傳播速度快、影響因素多、危害性較大等特征，然后本文對信用風(fēng)險的評價方法進(jìn)行了介紹，介紹了Logistic回歸模型并推導(dǎo)出了Lasso-logistic模型。闡述了在保兌倉融資模式、融通倉融資模式以及應(yīng)收賬款融資模式下的供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)的信用風(fēng)險識別，根據(jù)指標(biāo)確立原則建立了以融資企業(yè)、核心企業(yè)和供應(yīng)鏈情況為一級指標(biāo)的供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險的指標(biāo)

3、評價體系。最后，基于供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)特點，以我國汽車行業(yè)上市的44家中小企業(yè)的數(shù)據(jù)為樣本，進(jìn)行基于主成分的Logistic模型和Lasso-logistic模型的回歸分析，進(jìn)行了兩種模型回歸結(jié)果的檢驗，然后根據(jù)兩種模型的實證結(jié)果進(jìn)行了對比分析。
　　通過回歸分析可得，基于主成分的Logistic回歸模型的總體預(yù)測精度為81.8％，其中已觀測的無風(fēng)險企業(yè)的預(yù)測精度遠(yuǎn)高于已觀測的有風(fēng)險企業(yè)的預(yù)測精度。而利用Lasso-logistic模

4、型回歸分析得到的模型的預(yù)測精度略低于基于主成分的Logistic回歸模型，預(yù)測精度為79.5％。供應(yīng)鏈中企業(yè)的償債能力負(fù)相關(guān)于汽車行業(yè)供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險的大小，顯著影響汽車行業(yè)供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險的指標(biāo)有企業(yè)的營業(yè)利潤率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、流動比率對以及企業(yè)所處的行業(yè)狀況、供應(yīng)鏈的合作關(guān)系強度，影響系數(shù)分別為-0.0944、-0.0968、-0.0699、-0.0646和-0.1551。
　　最后根據(jù)結(jié)果分析，并結(jié)合我國供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)發(fā)