供应链金融模式下中小企业信用风险评价体系构建

供应链金融已成为帮助中小企业摆脱融资困境的有效途径。本文首先分析了影响供应链金融模式下中小企业信用风险的因素,进而通过因子分析和Logit模型建立了供应链金融模式下中小企业信用风险评价指标体系,验证了中小企业的盈利能力、偿债能力及核心企业的信用水平显著影响中小企业信用风险评级。实证结果表明,该模型预测准确度较高,对金融机构衡量供应链金融模式下中小企业信用风险及中小企业提升自身信用水平具有一定意义。     

信用危机下银行对供应链金融的信用风险防范

随着标准普尔下调美国主权债券信用评级,其他全球实体经济也面临着被调降的风险,在全球的信用危机之下金融机构和实体企业如何能有效地加强供应链的管理,强化对金融风险的控制,避免企业因信用危机导致链条的破裂。本文针对商业银行供应链融资面临的信用风险,提出供应链信用风险的相关因素,通过设计信用评价和激励机制,尽量避免企业失信的行为,实现供应链金融的良好发展。     

基于利差期权的供应链金融信用风险管理研究

供应链金融,是将供应链上的相关企业作为一个整体,根据交易中构成的链条关系和行业特点设定融资方案,将资金有效注入到处于相对弱势的中小企业,并为大型企业提供资金理财服务,从而解决供应链中资金分配的不平衡问题,并提升整个供应链的企业群体竞争力的一种金融创新产品。本文针对供应链金融信用风险的影响因素及成因,提出了基于信用利差期权的供应链金融信用风险管理方法。     

基于利差期权的供应链金融信用风险管理研究

供应链金融,是将供应链上的相关企业作为一个整体,根据交易中构成的链条关系和行业特点设定融资方案,将资金有效注入到处于相对弱势的中小企业,并为大型企业提供资金理财服务,从而解决供应链中资金分配的不平衡问题,并提升整个供应链的企业群体竞争力的一种金融创新产品.本文针对供应链金融信用风险的影响因素及成因,提出了基于信用利差期权的供应链金融信用风险管理方法.     

商业银行如何通过行业金融有效开展信贷业务——以石油化工行业为例

行业供应链融资是指银行通过审查整条供应链,基于对供应链管理程度和核心企业的信用实力的掌握,对其核心企业和上下游多个企业提供灵活运用的金融产品和服务的一种融资模式。文章以石油化工行业为例,详解银行如何通过行业供应链融资模式为企业提供金融服务方案。     

商业银行如何通过行业金融有效开展信贷业务——以石油化工行业为例

行业供应链融资是指银行通过审查整条供应链,基于对供应链管理程度和核心企业的信用实力的掌握,对其核心企业和上下游多个企业提供灵活运用的金融产品和服务的一种融资模式。文章以石油化工行业为例,详解银行如何通过行业供应链融资模式为企业提供金融服务方案。     

供应链金融信用风险扩散防控机制研究

信用风险是供应链金融的主要风险。本文从生态系统的角度探索供应链金融的本质是信用创造与信用扩张,供应链金融信用风险扩散的机理是信用风险在供应链金融网络中的传播性与传染性,信用风险扩散可以从时间维度、空间维度和强度维度这三个维度进行识别。基于此提出供应链金融信用风险扩散的防控机制,包括平台指数机制、信用征集机制、数据库机制、信息共享机制和风险预警机制。     

基于供应链金融的小企业信用风险识别研究

近年来,供应链金融快速发展,成为解决小企业融资难的有效方式。本文首先研究了在供应链金融模式下的小企业信用风险识别,提出了综合行业、受信企业和核心企业等要素的评价体系,用主成分分析法和Logistic回归方法建立了信用风险识别模型,然后通过比较供应链金融融资模式和传统模式下的小企业守约概率,表明供应链金融能改善小企业的信用状况,最后从完善信贷数据库、依行业属性调整模型、加强模型检验等方面提出建议。     

供应链金融模式下的小企业信用风险识别——基于北京地区信贷数据的实证研究

近年来,供应链金融快速发展,成为解决小企业融资难的有效方式.本文首先研究了在供应链金融模式下的小企业信用风险识别,提出了综合行业、授信企业和核心企业等要素的评价体系,用主成分分析法和Logistic回归方法建立了信用风险识别模型,然后通过比较供应链金融融资模式和传统模式下的小企业守约概率,表明供应链金融能改善小企业的信用状况,最后从完善信贷数据库、依行业属性调整模型、加强模型检验等方面提出建议.     

试论供应链金融的风险及其应对

供应链金融是近些年才兴起的新型金融形式,具有自身优势,但也有一定的风险。供应链金融的风险主要有法律缺失风险、运营风险、信用风险和操作风险等。要防范供应链金融的风险,必须完善法律法规,对供应链金融业务加以规范,建立供应链建设保障机制,建立信用机制,加强商业银行的自身管理。     

农业供应链金融视角的农户信用增进研究

基于核心企业的横向选择、横向监督和商业激励行为,采用“主体+债项”的评价方法,综合主成分分析法和Logistic回归方法,考量农业供应链金融的农户信用增进机制。结果表明：农业供应链金融能显著提高农户的守约概率,实现农户的信用增进。鉴此,应转变农户信用风险评价方式,构建内外部增信机制,发展农业供应链金融,缓解农户信贷约束。     

信用风险缓释工具解析

信用风险缓释工具是一个"2+N"的创新产品体系,以信用风险缓释合约(CRMA,CRM Agreement)和信用风险缓释凭证(CRMW,CRM Warrant)为核心产品,同时还包含了今后市场成员可进行自主创新的其他简单的基础性信用衍生产品。其核心功能在于建立信用风险市场化配置机制,为市场参与者提供有效的信用风险管理手段。CRMA是典型的传统场外金融衍生交易工具,由信用保护卖方就约定的标的债务向买方提供信用风险保护,而买方则按照约定的标准和方式向卖方支付信用保护费用。     

供应链金融模式下中小企业融资问题分析 —— 以44家农业中小企业为例

供应链金融模式下,商业银行等金融机构可从产业链整体视角评估农业中小企业的信用风险,从而有效降低银行的交易成本、提高农业中小企业的获得贷款水平。论文以44家农业中小企业为例,采用Logistic回归方法,整理农业中小企业信用风险评估指标,收集企业财务数据及供应链金融因子,构建信用风险预警模型并分析出具有显著影响的指标。结果表明:企业的偿债能力、营运能力、每股指标及供应链发展能力因素对农业中小企业信用评级情况具有显著影响,供应链金融模式可以作为农业中小企业信贷风险评估的有效工具。     

出口非洲 信保开路

由出口信用保险引导并参与的供应链金融,针对企业资金流、物流和信息流运行的特点,创造性地推出了新型金融产品。中小型企业的产品出口到非洲往往面临挑战:中小企业融资困难,一些非洲国家进口商信誉低、风险高,还有汇率变动、出口收汇周期长等。要使企业摆脱面临的困境,出口信用保险融资是一条有效途径。     

供应链金融中的信用风险传导机制及其仿真模拟

本文以应收账款融资模式为例,在分析供应链金融中信用风险传导因素与传导机制的基础上,利用强度模型对供应链金融中的信用风险进行度量,并运用SIR传染病模型对供应链金融中的信用风险传导机制进行仿真模拟.研究发现:在供应链金融中考虑企业间信用风险传导时,信用风险发生的概率与信用风险传导呈正相关关系;节点平均度越大的企业成为风险...     

开发性金融视角下的信用风险管理

在为实施国家发展战略服务的过程中．开发性金融与其它金融形式同样也要面临信用风险控制的问题。但由于开发性金融与商业性金融有着明显的区别．开发性金融信用风险管理也有其鲜明特色。开发性金融信用风险管理致力于信用建设，通过构造市场化平台．将开行融资优势和政府组织协调优势相结合，借助公众参与、公众监督，以建设健康企业、健康财政、健康金融，并最终实现健康经济。     

金融衍生产品的信用风险及其管理

金融衍生产品是一把“双刃剑”，在利用它规避风险的同时，也会增加风险的形成，比如由此产生的信用风险，其危害性就很大。鉴于金融衍生产品的特点及其信用风险的成因，可从四个方面防范和管理金融衍生产品的信用风险：一是提高市场参与对金融衍生产品的认识；二是建立信用风险的防范机制；三是利用信用衍生产品转移信用风险；四是加强信用风险的宏观管理。     

浅析信用衍生工具在商业银行信用管理中的应用及意义

信用衍生产品最初形成于1993年,是用来描述场外交易合约的一种新的方式。后来随着新世纪全球金融市场的快速发展,信用衍生工具作为一种有效地进行管理信用风险的新技术就越来越受到人们的关注。它的出现和发展彻底改变了信用风险管理的方式、方法和途径。由于信用衍生产品在国际上得到了广泛和有效的应用,有专家和学者就认为它的规模将超越其它的所有的信用衍生产品。但对于我国来讲,因为特殊的国情和市情,金融产品质量低,因而存在着很大的信用风险。但从长期来讲,无论是国内的银行还是保险公司等金融企业都要求发展信用衍生产品,笔者相信未来信用衍生产品在我国一定会有很大的发展空间和前景。     

读者观点

科技企业是CRM的最佳试验田北京张众信用缓释工具(Credit Risk Mitigation,CRM)是指信用风险缓释合约、信用风险缓释凭证及其他用于管理信用风险的简单基础性信用衍生产品。以科技企业作为CRM的试验田,帮助科技企业取得银行信贷支持,对促进金融创新与科技创新结合、满足国家发展战略需要具有重要意义。     

基于大数据的供应链金融信用风险评估实证研究——以整车制造行业为例

通过将前沿大数据征信技术与评分卡方法相结合,以整车制造行业供应链为场景,对供应链金融信用风险进行测度。借助Python软件,从“企查查”API数据接口和万得数据库获取相关数据,对27家核心企业122条供应链多维指标进行数据挖掘、WOE编码和变量筛选,构建指标体系。然后,运用大数据和人工智能建模思路,建立涵盖14个特征解释变量的Logistic回归模型,并运用多种工具训练和改进模型形成可用于实务的Logistic评分卡。经实证检验,最终确定的信用评估模型区分能力强,风险预测准确率能达到96.77%。基于大数据的Logistic评分卡将供应链信用等级数字化,相较于传统的信用评级更具有实用性,因此,大数据技术的运用对提升供应链金融信用风险评估和管理水平具有重要价值。