Supply Chain Finance Credit Risk Evaluation Method Based on Self-Adaption Weight

Credit risk is the core issue of supply chain finance. In the supply chain, problems happened in different enterprises can influent the whole to different degrees through transferring, thus statuses of all enterprises and their different influences should be considered when evaluating the supply chain’s credit risk. We examine the characters of supply chain network and complex network, use the local growing complex network to simulate the real supply chain, use cluster analysis to classify the company into several levels;Introducing each level’s self-adaption weight formula according to the company’s quantity and degrees of this level and use the weight to improve the credit evaluation method. The research results indicate that complex network can be used to simulate the supply chain. The credit risk evaluation (CRE) of an enterprise level with bigger note degrees has a greater weight in the supply chain system’s CRE, thus has greater effect on the whole chain. Considering different influences of different enterprise levels can improve credit risk evaluation method’s sensitivity.

The Risks of Financing Energy in Turkey: Heading for a Rocky Road

After the implementation of Energy Efficiency Law (EEL) in Turkey, Turkish engineering firms show considerable interest in energy savings projects. There is a growing sign of an energy effi- ciency implementation in Turkey. However, energy importation costs of Turkey still present a challenge leading to huge financial burdens. This paper explores the energy financing in Turkey and the likelihood of risks after the establishment of structural reforms. The so-called structural problems on the agenda of Turkey are emphasized during the crisis. Actually, global crisis affected the lending conditions herein counterparty risk and restricted the relations of enterprises and banks. In this study, it is argued that there are strong barriers for the future energy saving industry in Turkey made up of macro-economic, micro-economic and financial risks coming through both domestic and global means.

Understanding Credit Risk in Internet Consumer Finance:An Empirical Analysis with a Focus on the Young Generation

In recent years,internet finance has garnered increasing attention from the public.Online lending,emerging within the framework of Internet finance as a pivotal component,has witnessed substantial growth.While online credit,within the realm of Internet finance,presents numerous advantages over traditional lending,it concurrently exposes a plethora of credit risk issues.This study aims to facilitate the effective utilization of online credit tools by the young generation within the context of Internet finance.Additionally,it seeks to ensure the overall stability of the Internet finance environment and mitigate risks for the youth.Given the significance of understanding credit risk management for college students in the age of internet finance,this paper adopts the logistic model to evaluate credit risk in internet consumer finance and provides pertinent recommendations from the perspective of the young generation.

Harnessing Internet finance with innovative cyber credit management

In the last two decades,Internet technologies,such as cloud computing,mobile communications,social media,and big data analytics,have brought tremendous changes to our society and reshaped the business in various industries.Specifically,the mushrooming innovations in the financial area fertilized by information and communication technologies indicates the advent of the Internet finance era.Applying the exploratory research approach,we investigate major innovative Internet-based financial services and classify them into five categories,as of e-commerce,e-payment,e-money market,online loan services,and digital currencies.Then we propose a market structure of Internet finance extended from the traditional financial market.We claim that credit management is the key issue in the marketplace of Internet finance,characterized by big data analytics,in which cyber credit appears as whole-process,multi-dimensional,and holographic.We further suggest that cyber credit be represented in the form of vector to overcome the limits of traditional single-value measure in cyber credit management.Based on this framework,we raise main research issues in Internet finance from the perspectives of theory,technology,and governance.

The Macroeconomic Impact of Internet Finance

This paper investigates the macroeconomic impacts of Internet finance,highlighting its advantages and challenges.Internet finance,a fusion of Internet technology with traditional financial practices,introduces innovative models for global asset management,capital financing,payments,investments,and intermediary services.While it enhances the accessibility and efficiency of financial services,it also introduces new risks,such as higher credit default rates.This study explores how Internet finance contributes to financial inclusivity and macroeconomic growth yet poses potential threats to traditional financial stability.The dual aspects of Internet finance are analyzed:its application in existing processes and its capacity to generate novel business models.Furthermore,the paper proposes strategic responses to mitigate the negative impacts of Internet finance,mainly focusing on risk management and regulatory improvements to safeguard economic stability.

基于ISM-MICMAC的建筑供应链金融信用风险影响因素研究

供应链金融的应用模式契合建筑行业的特点,能够有效解决建筑企业融资约束等问题,但供应链金融发展中存在的信用风险问题不容忽视。在文献研究和专家访谈基础上修正确定影响建筑供应链金融信用风险的20项因素,通过解释结构模型确认各因素间的逻辑关系,并采用MICMAC方法验证分析。得出结论:建筑供应链金融信用风险影响因素的递阶结构模型涵盖7个层级,层次可划分为表层、中层和深层;基于驱动力—依赖性数值得出影响建筑供应链金融信用风险的自发因素群、依赖因素群、独立因素群,对影响因素之间的关系进行了剖析,研究结果对供应链金融信用风险应对具有参考价值。

绿色信贷政策的溢出效应--基于审计定价决策视角

绿色信贷在改善企业环境治理行为、推动经济社会绿色发展方面发挥了重要作用。从审计定价视角出发,探讨绿色信贷政策引致的溢出效应。以2012年《绿色信贷指引》的出台作为准自然实验,构建双重差分模型检验该政策的实施对绿色信贷限制企业审计定价的影响。研究发现:绿色信贷政策能显著降低受限企业的审计收费。机制检验表明,绿色信贷政策通过引导受限企业进行绿色转型、降低其环境风险以及环境治理中的代理成本,进而降低其审计费用。企业层面的异质性检验表明,绿色信贷政策降低审计费用的正面效应在国有企业、产能利用率较低以及信息质量较差的企业中更为明显;地区层面异质性检验表明,绿色信贷政策的积极效用在银行业竞争更激烈、市场化程度更高以及政府环境规制更强的地区更为明显。结论丰富了绿色信贷政策实施经济后果的相关研究,并从环境规制视角拓展了审计费用影响因素的文献,同时为进一步修订和完善绿色信贷政策提供了经验证据。

基于支持向量机的农业中小企业供应链金融信用风险评价

农业供应链金融的发展,有效缓解了中小企业融资难的问题,但如何有效评估其信用风险尤为重要。针对农业中小企业,构建了供应链金融信用风险评估指标体系,并运用支持向量机建立了风险评估模型。经过对41组农业中小企业的数据进行训练和检验,发现该模型可以更准确地评估农业中小企业的信用风险,从而帮助商业银行等金融机构采取更有效的应对措施。

中小企业融资难背景下的商业银行信用风险缓释行为研究:信用风险转移or贷款出售?

在面临高风险的中小企业贷款时,商业银行如何签订信用衍生产品合约来缓解自身信用风险,进而在支持中小企业和民营企业融资时实现自身的最大效用,成为商业银行支持中小企业融资需要重点考虑的问题。本文将信用风险转移工具与贷款出售相结合,比较了存在道德风险与不存在道德风险情况下商业银行的效用差异。理论模型分析表明,当不存在道德风险时,贷款出售市场会保证商业银行实现贷款的期望收益;但监管成本的存在使得信用风险转移工具的使用效用低于贷款的预期收益,且合约支付没有呈现出状态分离特征,商业银行会倾向于使用贷款出售来转移信用风险。在存在道德风险时,贷款出售市场并没有完全对冲商业银行的信用风险;而对于信用风险转移工具而言,当信用风险缓释工具卖方资产管理能力非常强,且大于监管惩罚的期望值时,商业银行能够获得高于贷款预期收益的效用,信用风险转移工具是更优的选择。

股权集中度、地方政府干预与村镇银行信用风险

为增加农村金融供给,村镇银行应运而生,但其信用风险较为突出,部分省份村镇银行暴雷事件频发,容易引发系统性风险。论文构建影响信用风险的非平衡面板模型,运用全国110家村镇银行2014至2022年的数据,实证分析股权集中度与地方政府干预对村镇银行信用风险的影响机理。研究结果显示:第一,村镇银行的股权集中度对其信用风险产生正向影响,贷款集中度在其中发挥了中介作用。第二,地方政府干预对村镇银行信用风险产生正向影响,信贷规模在其中发挥了中介作用。论文借鉴风险治理理论,从调整股权集中度、完善治理机制、提高准入门槛、减轻地方政府干预、完善外部监管体系等方面,提出优化村镇银行信用风险的治理路径,助推乡村振兴战略的实施。

供应链合作伙伴信息在供应链金融信用风险预测中的作用——基于多机器学习模型的比较分析

供应链金融是中小企业缓解融资困难的有效途径。为缓解供应链金融信用风险预测面临的信息不对称和样本选择偏差等问题,文中将供应链合作伙伴信息引入风险指标体系,基于2010-2021年A股上市企业披露数据,通过随机森林、XGBoost、逻辑回归和MLP四种机器学习模型进行比较分析。结果显示,合作伙伴信息的使用提高了供应链金融信用风险预测的准确性与稳定性。最后通过Lime可解释性分析,发现合作伙伴的速动比率、销售利润率、资产负债率等6个指标是供应链合作伙伴信息中影响信用风险预测的主要因素。

互联网使用是否助推了家庭金融市场参与?——基于CFPS数据的经验研究

作为经济参与最基本的单位,家庭的金融市场参与对其自身福利水平和金融市场健康发展都至关重要,而互联网的使用又对家庭金融市场的参与存在不可忽视的影响。基于中国家庭追踪调查(CFPS)数据,从风险金融市场和正规信贷市场两方面分析,发现互联网使用对家庭金融市场参与存在显著的正向效果。异质性分析发现,经常使用互联网学习、工作、社交以及商业活动能够显著促进家庭参与金融市场,而经常使用互联网娱乐没有显著影响;互联网对家庭金融市场参与的促进效应在城镇和高教育水平家庭中表现更为显著。机制分析表明,互联网使用能够通过提升家庭金融素养水平和信息渠道效应助推家庭金融市场参与。

诉讼事件披露、企业风险与商业信用融资——基于信号传递理论的分析

以2010—2020年间A股上市公司为研究样本,考察供应链中诉讼事件披露对商业信用融资的影响。研究发现,诉讼事件披露会导致企业商业信用融资减少,且涉诉总金额越大,诉讼事件披露对商业信用融资的负向影响越严重。作用机制检验结果表明,诉讼事件披露主要通过增加企业经营风险和信息风险两条路径对商业信用融资产生影响。调节效应分析显示,供应链集中度越高、产品市场竞争越激烈,诉讼事件披露与商业信用融资之间的负相关关系越强。进一步研究发现,披露败诉结果和诉讼赔偿会加剧诉讼事件对商业信用融资的负向影响;当诉讼类型与供应链业务相关时,诉讼事件对商业信用融资的负向影响更强,但若涉诉企业为主诉方,则这种影响较弱。此外,较高的内部控制质量有利于缓解诉讼事件披露对商业信用融资的负向影响;随着涉诉总金额的增加,供应链上下游会更加不信任涉诉企业,进而导致其所能获得的商业信用融资进一步减少。

环境风险对商业银行信用风险的影响研究——区分绿色、棕色行业的压力测试分析

对绿色、棕色行业以及银行类型进行划分,综合考虑碳价变化、碳减排技术应用、政府补贴和价格转移等因素,构建气候环境风险冲击模型,对我国20家商业银行进行了压力测试,评估了气候环境风险对商业银行信用风险的影响,进一步分析了行业和银行的异质性。结果显示:气候环境风险对棕色行业的冲击明显大于绿色行业,通过价格转移方式和国家绿色补贴可以缓解不同类型行业所受的影响;不同类型商业银行面临的气候环境风险相关的贷款价值损失具有异质性特征,损失大小与信贷投放的数量和行业分布状况息息相关;不同类型商业银行在受到气候环境风险冲击时,贷款价值损失占核心一级资本的比率存在显著差距,其中,国有银行的损失比率最高。

数字普惠金融背景下信用风险溢价对实际利率的影响——基于多重门槛模型的分析与行为经济学的解释

金融市场活动容易受到人们感觉认知的影响。在数字普惠金融快速发展的背景下,数字普惠金融发展状况成为人们在信贷市场上能够动态感知的、越来越重要的信号。根据信号的同时对比与继时对比,人们有可能改变经济决策与行为。研究结果表明:不仅数字普惠金融能够通过信用传导机制及多重门槛效应对实际利率施加显著影响,而且门槛变量表现出显著的时滞效应。在信贷市场上,人们关于数字普惠金融的体验极有可能具备感觉阈限与感觉适应的特征。数字普惠金融发展能减弱利率市场对于信用风险溢价的反应。随着数字普惠金融处于越来越快的发展阶段,人们在面对信用风险时表现得越来越乐观。

混合增强型机器学习算法在稀土供应链金融中评价中小企业信用风险的研究

稀土是支撑高端技术创新和新能源产业发展的关键原材料之一,研究解决稀土供应链中小企业融资困难的问题,做强我国稀土产业链,更好地维护国家战略利益是当务之急。供应链金融作为创新型融资方式成为实现中小企业融资授信的一种主要手段,但其中信用风险问题成为融资决策中需解决的最关键问题之一。本文提出了一种混合增强型机器学习算法,首先采用动态透镜成像反向学习改进的海洋捕食者算法(IMPA)对支持向量机算法(SVM)进行优化,再采用AdaBoost算法对优化后的SVM进行集成,建立AdaBoost-IMPA-SVM模型。采用该模型对供应链金融风险进行评价,重新建立供应链金融风险体系指标,通过相关性分析进行特效选取,并从计算机通信及其他制造业选取52家中国上市中小企业2019—2021年期间140个样本作为特征变量输入模型。仿真实验结果验证了该模型相较于其他信用风险评价模型具有更好的分类识别性能。

数字普惠金融对商业银行信用风险的影响——基于存款和贷款结构的联合视角

目前国际和国内的金融经济基本面发生了重大变化,数字普惠金融已经成为影响商业银行信用风险的重要因素。从数字普惠金融角度,基于存款和贷款结构的联合视角,选取2011—2021年中国52家上市商业银行的年度数据,考察了数字普惠金融对于商业银行信用风险的影响及其作用。研究结果表明:数字普惠金融会削弱商业银行的中介职能,进而显著增加商业银行的信用风险,且在股权和产业结构下存在异质性特征;数字普惠金融会恶化商业银行存款和贷款结构,从而增大商业银行信用风险;数字普惠金融对于商业银行信用风险的提升作用会随着商业银行数字化转型程度的提高而减弱。因此,金融监管部门应当全面监管金融活动,鼓励商业银行进行数字化转型和差异化信用风险管理,以期推动商业银行健康发展。

企业社会声誉、经营风险与商业信用融资

组织的社会声誉事关企业间的交易和信用关系,是构建企业动态竞争优势、推动企业高质量发展的重要推手。以2009—2021年A股上市公司为研究对象,实证探讨了企业社会声誉对其商业信用融资的影响,以及经营风险的中介传导效应。研究结果表明,企业社会声誉与商业信用融资之间存在显著的正相关关系,即企业社会声誉越高,其获取商业信用融资的能力越强,经营风险水平在企业社会声誉影响商业信用融资的过程中起到了中介传导效应,表明企业社会声誉的提高会降低其经营风险,进而促进其商业信用融资。进一步研究发现,不同的产权性质、企业规模对企业社会声誉与商业信用融资之间关系的影响存在差异。研究结果对于保障企业及时获取融资,推动企业长足稳定发展具有重要参考价值。

社会信用环境与企业违约风险——基于社会信用体系示范城市建设的准自然实验

以2008—2020年A股上市公司作为研究样本,利用社会信用体系示范城市建设刻画社会信用环境并以此作为准自然实验,探究了社会信用环境对企业违约风险的影响。研究发现:良好的社会信用环境可以显著降低企业违约风险。作用机制检验表明,良好的社会信用环境通过缓解融资约束和降低代理成本抑制了企业违约风险。进一步研究发现,在企业资产抵押能力较低、董事会独立性较低、地区法治环境较好以及经济政策不确定性较高的情境下,良好的社会信用环境可以更有效地降低企业违约风险。研究结论不仅丰富了企业违约风险的影响研究,而且检验了社会信用体系示范城市建设的政策效果,为政府部门进一步推进社会信用体系建设、防范化解企业风险提供了经验证据。

数字化转型与银行系统性风险

防范化解系统性金融风险是推动我国经济高质量发展的关键举措,结合数字经济发展背景,基于2011—2020年A股上市公司数据,研究企业数字化转型对银行系统性风险的影响及其机制。研究发现,企业数字化转型会降低银行系统性风险。这种提升作用主要通过改善非信贷融资能力和还款能力、提高信息透明度、降低商业信用占用等路径实现。异质性检验发现,该提升作用在法律环境良好、数字经济发展水平高、企业高管股权激励强的企业样本中更为显著。研究结果揭示了企业数字化转型对银行系统性风险的内在影响机制,为企业实现高质量发展提供了重要的经验证据,为政府完善风险防控政策提供了理论参考。