本章从原材料采购、存货的运营以及产品的销售出发，详尽地对与之相对应的保兑仓、融通仓以及应收账款三种融资模式的流程图进行介绍，并对各自的风险控制点进行重点剖析，从中提取应关注的风险评价指标，为下文风险评价指标体系的构建提供来源。

4  供应链金融模式下的风险评价

在对供应链金融三种融资模式下的风险控制点进行识别后，风险管理接下来的流程就是风险评价。风险评价是整个风险管理的核心部分，对后面如何提出风险控制措施以及如何在实践中发挥其最大的功效具有至关重要的作用。因此本章首先对风险评价的理论模型进行构建，并基于Logistic模型运用深市中小板市场84家中小企业的年报数据进行实证研究，最后对实证得到的模型进行应用。

4．1  风险评价理论模型的构建

本节在前人研究的基础上结合文章研究所得对所需要研究的变量（评价指标）进行选取，构建了供应链金融模式下信用风险评价指标体系，然后根据我国实际发展情况选择模型假设容易满足且数据要求不高的Logistic模型进行风险评价模型的实证分析，并对该模型的原理进行理论方面的介绍。论文网

4。1。1  评价指标的选取

风险评价的首要环节就是选择从哪些方面进行评价，评价指标选取的恰当于否直接决定了下文实证模型的准确性和可信度，因此本文对国内外学者在供应链金融这一领域上的相关研究“取其精华，去其糟粕”，并结合其在我国的实际发展情况，选取了不仅具有代表性而且数据较易获取的指标，同时，基于供应链金融业务复杂性的特点，其风险来源于多方参与者，全面的选择指标才能更好地进行风险的评价。因此，本文从三个大方面进行分类，共选取了17项指标，构建了如下表4。1所示供应链金融模式下信用风险评价指标体系。

4。1。2  Logistic模型介绍

目前，随着风险管理理论和研究的不断推进，度量信用风险的方法已经逐渐由传统的定性分析方法如内部评级法，专家制度等转变成较为精准的现代定量分析方法如Credit Portfolio View、Credit metrics、KMV模型等。然而放眼我国的实际情况，供应链金融的发展还处在萌芽阶段，商业银行的已有数据并不能满足上述模型的基本假设，为使得模型所得出来的结论更适应我国供应链金融当前的发展状况，本文选用对变量和数据要求较低的Logistic模型作为风险评价的实证模型。Logistic模型的函数表达式为：  （4-1）

其中，

因变量Y只有两种极端取值方式，Y=1表示企业信用良好，划为低风险企业，Y=0表示企业信用不良，划为高风险企业。表示在一系列指标下企业的守约概率。商业银行会选用一个合适的临界概率，通过比较和的大小，来判别企业的信用风险情况。对单个企业进行风险评价的话，设有m个因素影响Y的取值，将公式（4-1）做logit变换得Logistic回归模型如下：

其中，最重要也是实用性最强的就是Logistic线性回归模型：

其中，是待估计参数，两边同时化为e的指数函数得

从而计算可得（4-5）

将该企业的各种财务比率及风险评价指标带入（4-5）可得到该企业的守约概率，若得到的P值越接近1，就可认为该企业的信用水平很高，无力还款或故意拖欠导致违约的可能性较小。

4．2  基于Logistic模型的实证研究

本节以表4。1构建的评价体系所涵盖的指标作为变量，抽取深市中小板市场84家企业作为样本，对其相关变量进行数据的统计整理。通过运用主成分分析提取有代表性的综合指标，然后对提取的综合指标进行Logistic模型的实证研究，并将得到的模型与传统融资模式下的风险评价模型进行对比。