近年来,国家推出了一系列供应链金融相关的支持政策,我国商业银行也纷纷将供应链金融纳入未来重要的战略发展方向。供应链金融指的是商业银行站在供应链全局的视角下,基于供应链上真实的贸易背景,在核心企业对供应链上下游有效管理或提供信用支持的前提下,对供应链上一个或多个企业提供综合的金融产品和服务。区别于传统信贷,供应链金融转变了商业银行的授信视角,引入了核心企业的信用,同时有了真实的贸易背景支撑,可以说是商业银行调整信贷结构、获得利润增长点的有利武器。但也正是由于供应链金融中参与主体众多,且伴随着物流、资金流、信息流的管理,这对于商业银行的风险管理也提出了更高的要求。其中,尤为关键的一步是建立供应链金融的信用风险评价体系,其目的在于通过选择最具有代表性的风险影响因素、建立适合的模型来评估融资企业的信用风险,从而为商业银行提供决策依据。本文的研究方向将从我国商业银行视角出发,通过博弈分析、主成分分析、Logistic回归等方法,开展供应链金融信用风险评价研究。研究结论可为商业银行开展供应链金融信用风险决策提供理论依据,也可为商业银行在供应链金融方向的业务创新和风险管理带来一定启示。本文的研究思路以介绍我国商业银行的供应链金融模式及业务现状开始,先对我国商业银行供应链金融概况有一全局的认识。其次,通过开展供应链金融各参与主体间的博弈分析来识别供应链金融中的信用风险,并对信用风险来源具体展开介绍,再通过对我国供应链金融信用风险评价现状概括,提出存在的问题。然后,基于供应链金融的业务特点、信用风险来源、信用风险评价现状,秉持科学性、全面性、针对性、可操作性和定量定性相结合的原则,构建出供应链金融的信用风险评价指标,指标涵盖了融资企业的盈利能力、偿债能力、运营能力以及供应链所在行业状况和供应链合作程度等方面的指标。随后选取了适合开展供应链金融的125家上市企业样本数据深入研究,利用主成分分析法和LOGISTIC回归模型得到了供应链金融的信用风险评价模型,并得出融资企业的守约率公式以及影响融资企业守约率的主要因素。通过研究,本文得出的主要结论为:供应链金融的信用风险来源可概括微观层的供应链金融各参与主体因素和宏观层的政策、市场因素。因此,在构建供应链金融信用风险评价指标体系时,可纳入融资企业的盈利能力、偿债能力、运营能力以及供应链的所在行业状况和供应链合作程度等相关指标。在构建供应链金融信用风险评价模型时,可采用主成分分析法和LOGISTIC回归模型,结果预测准确率较为理想。从模型构成可得,对供应链金融信用风险评价影响最大的为融资企业的销售毛利率、总资产周转率和供应链发展前景,其次为资产负债率、流动比率和速动比率,其他影响因素还包括总资产周转率、供应链整体竞争力、供应链上下游稳定性和供应链信息透明度。基于研究结论,本文建议商业银行在开展供应链金融过程中,在营销方向上,可选择合适的供应链群体切入,结合行业与客户群特点,推出适合的供应链金融产品,在风险管理方面,可从建立信用风险场景研究和加大金融科技应用方面着手,在确保风险可控的同时,推动供应链金融业务的高效发展,真正为我国中小企业解决融资难、融资贵的问题