供应链金融为中小企业提供资金支持的同时也能够为银行扩大业务规模,增加核心企业的收入,同时通过第三方物流企业的参与降低银行面临的风险,能够实现多方共赢。由于供应链金融具有复杂性,其风险管理具有非常重要的作用。信用风险是供应链金融的关键性风险,本文以供应链金融信用风险作为研究对象,在复杂网络的视角下,结合供应链金融的网络特征,构建BA无标度虚拟供应链金融网络。在这种网络环境下,由于供应链金融信用风险扩散过程与病毒传染的过程类似,故而以SIS传染病模型作为信用风险扩散模型基础。通过对信用风险扩散过程进行系统动力学分析,得到了一般融资比、治愈时间、网络结构和网络规模四个关键性的影响因素,利用仿真的方法模拟信用风险扩散的过程,对影响因素分别进行赋值,以企业受到的信用违约事件的冲击大于企业的风险阈值作为感染的条件。在这种机制下,仿真结果验证了上述关键性影响因素对信用风险传播概率临界值、稳态时感染节点的密度以及信用风险扩散速度的影响效应。在此基础之上改变信用风险的扩散策略,一方面考察了初始感染点的节点度对稳态时感染密度的影响,另一方面考察了不同的治愈策略对稳态时感染密度的影响,完善了原有的研究结果。最后本文针对具有一个核心企业的特定供应链金融网络进行了实例研究,仿真结果基本符合一般供应链金融网络的特征,同时也体现了这种网络结构下的信用风险扩散现象具有不稳定性。现实供应链金融网络节点数量众多,网络结构复杂,难以穷尽真实的网络信息。本文将理论分析和仿真的方法相结合,将真实网络投影到模型之中,提取关键性信息,模拟信用风险扩散的过程,为供应链金融网络信用风险扩散问题提供了一个新的研究视角。