供應鏈融資風險評級思考范文

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1引言

供應鏈金融是近幾年發展起來的一種全新的金融服務業務，是由銀行金融機構向供應鏈上下游節點企業和成員提供的一種融資服務，主要面向供應鏈上的核心企業，同時包括上游的供應商、生產商和下游的經銷商、分銷商乃至最終客戶這樣一整個鏈條成員提供融資服務。本文從大數據挖掘技術的角度研究了供應鏈金融風險評級方法。

2研究綜述

2.1供應鏈融資風險銀行金融機構在供應鏈金融中面臨著較多的風險。從供應鏈金融所提供融資服務的主要對象來看，其風險主要來自供應鏈核心企業的上游供應商和下游經銷商的還款風險，本文選擇供應鏈核心企業的下游經銷商作為供應鏈金融風險研究的主要對象。在供應鏈金融實施中銀行金融機構首先要對供應鏈核心企業所推薦的融資經銷商進行資格調查，然后根據其資信情況分配合理的授信額度，經銷商根據授信額度和融資金額向生產商進行批量訂貨，然后通過銷售環節實現資金回籠償還銀行本息。

2.2BP神經網絡模型在風險量化中的應用BP神經網絡是當前神經網絡中應用最為廣泛，全世界90％以上的神經網絡都是基于BP算法的。BP神經網絡由輸入層、隱含層和輸出層三層神經元組成，各層神經元的作用都是不同的。

其訓練過程由正向信號傳播和反向誤差傳播兩階段組成，即輸入信息從輸入層經隱含層（1層或多層，本文模型取1層隱含層）傳向輸出層，如果在輸出層得到的實際輸出與所期望得到的輸出不一致，則轉入反向傳播，將誤差信號（實際輸出與期望輸出只差）沿原來通路返回。在供應鏈融資中，為確保安全性，需要全面系統地分析供應鏈的抗風險能力以及各企業之間的協調能力。本文將供應鏈融資的風險來源分為5大類：

（1）供應鏈柔性。供應鏈柔性指標是對供應鏈整體抗風險能力的評估，柔性越好的供應鏈抵御外界波動能力越好。其中我們選取了訂單完成率、準時交貨比率、資本利用率、設備利用率以及授信企業信用評級這五個指標來分析。訂單完成率、準時交貨比率、設備、資本利用率以及設備利用率都是通過企業上傳報表里的數據和其他信息來計算的。

（2）供應鏈協調度。供應鏈協調度指的是供應鏈上下游各企業之間合作的默契程度，反映供應鏈的潛在風險大小。合作時間長、合作頻率高、協調度越高的供應鏈潛在風險越小，反之亦然。這一部分，選取了下面六個指標作為第一重神經網絡的節點：信息傳遞及時率、信息傳遞準確率、企業信息化程度、企業間信息系統兼容性、合作時間以及合作頻率。

（3）核心企業能力。核心企業能力指的是授信企業的實力大小。在核心企業能力的測算中，我們不僅考察了核心企業的財政能力，也考察了其對供應鏈整體的影響程度以及供應鏈管理的規范程度。該模型指標包括：核心企業信用評級、市場占有率、對上下游企業是否有明確的推出機制、對上下游企業是否有排他性優惠政策以及對供應鏈成員是否有獎懲措施。市場占有率為企業生產總值與行業生產總值的比值，其中企業生產總是來源于企業年度報表，行業生產總值來源于國研網數據庫。上下游企業是否有明確的退出機制、對上下游企業是否有排他性優惠政策以及對供應鏈成員是否有獎懲措施，都由授信企業和核心企業共同提供具有法律效力的相關文件。這幾個指標的取值是不連續的，其中有退出機制、優惠政策和獎懲措施的取1，反之取2。

（4）行業環境。行業環境是衡量整個行業環境并估計環境背景對企業影響情況的指標。包括行業景氣指數和行業發展階段兩部分，行業景氣指數用來衡量行業現狀的發展情況，而行業發展階段則用來預測未來行業走勢。二者缺一不可，即便景氣指數相近，所提供的行業環境也不一樣。行業景氣指數來源于國研網數據庫，由于原來的景氣指數為1~100分之內的評分，需要做標準化處理。我們規定行業發展階段的數據總共分為形成階段、發展階段、成熟階段和衰退階段四個部分，分別賦值：0．5、1、0．75、0．25。

（5）宏觀環境。宏觀經濟環境也是衡量核心企業未來能否維持目前資產能力的重要因素，考慮到核心企業多為實力雄厚的大公司，我們把進出口的因素也考慮進去，數據參考國研網數據庫以及國家統計局數據庫。在收集的數據中，GDP同比增長率需要進行標準化處理，由于進出口流量和進出口額度的值波動較大，所以這里不做處理，直接帶入BP神經網絡，并參與計算。

（6）輸出變量的設定。未來與我國銀行及金融機構的供應鏈質量的管理原則相統一,我們將供應鏈融資風險也規定為100分,其中0分風險最高,100分風險最低。由于BP神經網絡輸出結果為列向量,因此需要一個換算公式:供應鏈風險評分=供應鏈柔性評分×供應鏈柔性權重+供應鏈協調度×供應鏈協調度權重+核心企業能力×核心企業能力權重+行業環境×行業環境權重+宏觀環境×宏觀環境權重。

作者：劉文婷 單位：東北財經大學