基于贸易信用风险传染的供应链关联信用风险评估外文翻译资料

基于贸易信用风险传染的供应链关联信用风险评估

原文作者 Xiaofeng Xie^a,Xiuying Hu^a, Kai Xu^b, Junyao Wang^c, Xinyu Shi^c, Fengying Zhang^d

^aWest China Hospital/West China School of Nursing, Sichuan University, Chengdu, Sichuan, China

^bBusiness School, Chengdu University, Chengdu, Sichuan, China

^cSchool of Economics, Sichuan University, Chengdu, Sichuan, China

^dWest China School of Nursing/West China Hospital, Sichuan University, Chengdu, Sichuan, China

摘要：供应链关联信用风险的评估是当前信用风险管理实践中的一个难题。基于图论和模糊偏好理论，提出了一种新的供应链关联信用风险评估方法。首先，将供应链企业的信用风险分为“自身信用风险”和“信用风险传染”。其次，设计了供应链企业自我信用风险评价的指标体系，利用模糊偏好关系得到了自我信用风险评价指标的模糊比较判断矩阵，建立了“自我信用风险”评价的基本模型。在此基础上，建立了信用风险传染的评价衍生模型。进一步，综合两种评价结果，对供应链企业的信用风险进行了综合评价，揭示了基于贸易信用风险传染（TCRC）的供应链关联信用风险的传染效应。

关键词：供应链; 贸易信用; 自身信用风险; 信用风险传染; 风险评估

一、导言

随着经济全球化的加剧，供应链逐渐向纵深延伸，呈现出跨行业、跨地区、多成员、多关联的特点。目前，供应链已经演变为一个由多个相互关联的企业组成的复杂供应链系统[1]。供应链中的关联关系导致企业信用风险之间的传染效应，并在供应链中形成关联信用风险的传染网络[2]。供应链中的相关信用风险呈现出强烈的传染效应，直接危及向供应链中的企业提供贷款的商业银行[3]。因此，商业银行在评估供应链中企业的信用风险时，必须重点评估相关信用风险在供应链中的传染效应。在传统的商业银行信用风险评估框架下，人们普遍认为企业的信用状况是独立变化的。因此，传统的信用风险评估方法在评估供应链中的企业时，往往与供应链环境隔离，只评估单个企业的信用状况，而不涉及供应链中企业间信用风险的相互作用，导致评估结果不准确。很难为商业银行的信贷决策和风险控制提供科学的理论依据。

作为中国、美国和英国等不同地区企业广泛采用的一种短期融资模式，贸易信用已逐渐成为供应链中的一种常见关联[4]。大约70%的美国企业和80%的英国企业向客户提供贸易信贷。我国金融体系不完善，贸易信贷对企业发展的影响，甚至超过了银行信贷[5-6]。然而，随着贸易信用的广泛使用，由此引发的信用危机层出不穷[7]。2008年，通用汽车的破产和重组导致其无法偿还贸易信贷，这导致中国、日本和韩国等国的一些汽车零部件供应商面临巨大的财务困难和运营危机。2015年，荷兰著名连锁百货公司Vamp;D破产，数百家供应商面临风险，最终破产。这场危机涉及供应链网络中的多家关联公司，影响了多家银行和金融机构，给金融体系的稳定带来了巨大的风险和隐患。Fewings认为，贸易信用导致企业之间形成马尔可夫支付链，链中任何企业的信用危机都可能导致整个支付链的断裂，这将给银行带来负面影响，并影响金融市场的波动[8]。

基于此，针对供应链中企业信用风险普遍存在的共同传染效应，本文提出了一种新的供应链关联信用风险评估方法。由于贸易信用是供应链上下游企业之间使用最广泛的融资方式，对于许多供应链企业来说，信用风险的传染主要来自供应链企业之间的贸易信用。也就是说，供应链中企业之间的贸易信用使得供应链中相关的信用风险具有传染效应。本研究基于图论和模糊偏好理论，构建了基于贸易信用风险传染（TCRC）的信用风险评估模型，并对供应链中企业的信用风险进行了评估。它揭示了关联信用风险在供应链中的传染效应。

二、基于TCRC的关联信用风险评估模型建立

考虑由n个企业组成的复杂供应链系统，，hellip;，在供应链中，节点I代表供应链中的企业，以及边缘的方向 (?,?) is ? → ? 表明贸易信贷来自 到 . 如果连锁企业提供贸易信贷给, 一旦陷入金融危机，其信用风险将被转移到 沿着贸易信贷形成的传染链。因此，(I,?) 代表了银行间信用风险传染的方向和供应链上的企业数量。重量(??,??)是贸易信用合同，I是贸易信用额度提供的 到 , t是对应的贸易信用期。

在信用风险传染网络中，企业的信用风险表现为? = = ，是企业自身的信用风险，以及= 是企业的信用风险传染。代表企业的信用风险, 代表企业自身的信用风险, 和 代表企业的信用风险传染. 为了评估企业的信用风险，本文提出了一个衡量企业“自身信用风险”的基本模型 。首先是构造，然后，基于贸易信用形成的信用风险传染网络，建立了供应链企业信用风险传染的衍生模型。最后，通过整合 和, 对基于TCRC的供应链中企业的信用风险进行了评估，揭示了基于TCRC的供应链中关联信用风险的传染效应。

为了衡量“自身信用风险”, 借鉴传统商业银行企业信用风险评估的基本框架，根据供应链的特点，设计了供应链环境下企业自身的信用风险评估指标体系。特别是，它关注供应链中企业的历史信用记录、与供应链中核心企业的关系，以及整个供应链的运作。“信贷风险传染”企业的信用风险与交易信用的风险传染网络结构、传染源以及被传染企业自身信用风险的大小密切相关。对同一传染对象的不同贸易信用，或对不同传染对象的相同贸易信用，传染效应的强度可能不同。我们使用贸易信用额度和期限来衡量供应链中的企业互动程度。

假设风险数值矩阵，代表供应链风险传染网络中企业信用风险之间的传染路径和传染程度。反映了受到的影响。例如，如果=0.4，表示企业自身的信用风险 可能会传输到企业 感染概率为0.4。由于供应链中的相关信用风险可以直接或间接传递，参考参考文献[9]和[10]，我们使用可达矩阵，衡量相关信用风险的传染程度。i是渠道长度，代表供应链上企业信用风险之间的传染距离，反映了信用风险在供应链风险传染网络中的直接和间接传染，m代表供应链风险传染网络中的最大传染距离。因此，在供应链风险传染网络中，“信用风险传染”， 结合和, 企业信用风险在供应链中，风险传染网络是：

三、自我信用风险评估的基本模型

（一）自有信用风险评估指标体系

本文在借鉴熊等[11]、胡等[12]和戴等[13]学者的研究成果的基础上，从供应链外部环境、供应链风险管理、供应链风险管理、供应链风险管理三个方面选择并构建了供应链情景下的自己信用风险评估指标体系，供应链中企业自身的因素和供应链中关联企业的因素。

1、供应链的外部环境

供应链外部环境的波动导致供应链中企业的违约，这被称为企业的系统性风险。供应链外部环境包括宏观经济环境、政治环境、行业增长和行业竞争。

2、供应链中企业自身的因素

在供应链中，作为融资主体的企业自身的经营管理状况、偿债能力等是商业银行的关键对象。企业自身在供应链中的因素主要包括企业质量、盈利能力、运营能力、偿债能力和信用历史。

3、供应链中关联企业的因素

该指标主要包括供应链关联企业的信用评级、行业特征、经营能力和偿债能力。供应链核心企业的资质检查主要反映供应链核心企业的偿债意愿。在供应链金融业务中，供应链中的核心企业对中小企业起着反担保的作用，核心企业的信用状况直接影响到中小企业与中小企业之间的交易质量。如果核心企业的信用质量良好，商业银行面临的信用风险可以在很大程度上降低。我们对供应链企业自身信用风险的评估指标体系如附录A所述。

（二）模糊比较判断矩阵的构造

假设企业在供应链风险传染网络中，有m个自己的信用风险评估指标，。为了得到给定量化指标下企业的比较判断矩阵，我们构造了效用函数评估对象的名称，以及是企业定量指标的值。 是与定量指标相对应的效用值。通过比较效用值和在同一量化指标下，不同供应链中的企业，决策者对评价对象的偏好程度和被评判。

根据Tversky和Kahneman（1979）的前景理论[14]中效用函数的设置，假设评估对象的效用函数为其中，alpha;是基于前景理论的效用函数的凹凸度，反映了决策者规避风险的不同程度。使

。因此可以用来衡量决策者对企业的偏好程度和在量化指标下：

根据方程式（2），, 因此 可以理解为决策者对企业自身信用风险偏好程度的模糊评价和在量化指标下，越大，决策者越认为自己的信用风险大于. 综上所述，基于量化指标, 企业的模糊比较判断矩阵FCJM可以表示为

更高是的，它表明在定量指标下, 决策者认为，企业自身存在信用风险高于企业。

决策者在对供应链中企业自身信用风险评估的定性指标进行评估时，主要根据指标的主观判断和客观信息进行判断，而且判断结果往往很难用精确的数值来衡量。根据以上分析，本节基于某个定性指标，采用0.1-0.9标度法，定义了供应链风险传染网络中企业的模糊比较判断矩阵FCJM

其中，是一个随机变量，其概率密度函数为，累积概率分布函数为。

（三）基于特征向量法的权重计算

对于自有信用风险评估指标，其模糊比较判断矩阵。如果的概率分布函数已知，则获得模糊比较判断矩阵的所有可能矩阵集。，根据所有中的特征向量方法和矩阵集，以及与特征值对应的特征向量。然后，可以得到的最大本征值。特征向量度量了在自有信用风险评估指标 供应链风险传染网络中企业的权重系数。因此，在自有信用风险评估指标 下，可以根据权重向量对n家企业进行排序。

对于自身信用风险评估指标，排名函数。企业的所有排序r的比较判断矩阵集 。因此，在自身信用风险评估指标下，对于模糊比较判断矩阵集，的总体排名r为

为了获得企业所有可能评级的总体概率，我们需要整合每个可能排名的概率。借鉴学者Lahdelma和Salminen[15]，我们使用权重系数对每个排序概率进行加权和。因此，企业的所有可能评级的概率为。使为衡量供应链风险传染网络中每个企业自身信用风险评估指标的权重。

同样，利用特征向量法可以得到评价指标体系的权重向量。由此，可以得到供应链风险传染网络中企业自身信用风险的度量模型：

四、信用风险传染评估的衍生模型

根据前面的分析，为了获得“信用风险传染”，核心工作是构建供应链风险传染网络中的风险数值矩阵。使：

是Enterprise 向提供的贸易信用额度，以及??是对应的贸易信用期。风险数值矩阵?揭示了信用风险在具有贸易信用相关性的企业之间的传染强度。

为了从整个供应链的角度分析贸易信贷对传染效应的影响，对贸易信贷限额I进行了标准化处理：

如果供应链风险传染网络中的最大

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