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线上供应链金融下企业信用问题研究结论与参考文献

来源:学术堂 作者:姚老师
发布于:2017-01-19 共4202字
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  5 结论与展望

  5.1 总结和建议。

  文章厘清了线上供应链金融和互联网供应链金融的关系,通过对比传统信用风险指标体系和线上供应链金融指标体系,SVM 模型和 Logit 模型对中小企业信用风险的评估结果,可以看出:线上供应链金融体系结合 SVM 模型可以更全面地识别中小企业的信用风险,有利于客观评估中小企业的信用风险水平。

  因此,商业银行应该完善基于线上供应链金融综合评价体系的信贷数据库,掌握更多供应链上下游企业的多个层面的数据,提高数据分析的技术和方法,挖掘数据背后潜在的信息,以期为企业提供更高比例的短周期、低成本的信用贷款,相对降低抵质押贷款的比例,开拓市场的同时保证信用风险维持可控,为实体经济提供更优质、高效的金融服务。具体建议如下:

  (1)打造线上供应链金融品牌,积极开展全产业链的线上供应链金融服务,引导企业进行线下到线上化的转变。在营销过程中,银行业应该注重将产业链作为一个整体进行客户开发,有意识地引导他们从线下到线上服务方式的过渡,加深与核心企业数据平台方面的深度合作与平台对接,使银行可以实时查询并监测供应链上各个企业的经营状况。拥有了供应链企业从原材料供应到生产、销售等各个层面的数据,就能基于真实的交易数据进行数据挖掘,提供有价值的信息,进行更合理的融资成本定价,为客户提供更个性化的金融服务同时也能够保证风险可控。

  (2)使用线上供应链金融信用风险评估体系,完善定性指标数据,加强对风险识别模型的检验,提升数据分析能力,建立更多样化的信用风险评估模式。传统的商业银行信贷数据更侧重于企业的财务数据,而对授信对象其他定性数据的关注较少,这造成了银行的信息不对称并加剧了中小企业融资难,同时银行也失掉了一些优质资产和投资机会。因此,银行业应该根据中小企业的行业特性和业务特色,为中小企业打造更具针对性、更适用的信用风险评估体系,从供应链的角度出发为中小企业提供更好的服务。

  (3)加强与物流、电商平台的跨界合作,加大线上供应链金融运作平台IT 方面的投入。未来的业务主要通过线上平台进行,银行的线上平台兼容能力和数据处理能力都需要进一步的提高。对于互联网平台的开发和数据处理,大型的电商平台、物流平台进入较早,有更多的资源积累和运营经验,银行可以展开与他们的合作,提升自己在这方面的实力。

  5.2 研究不足与展望。

  本文是在前人研究的基础上,针对较新的概念线上供应链金融进行信用风险的研究。综合已有文献的研究思路,从线上供应链金融的概念、模式、风险因素、指标体系、评价方法等方面展开。本文还存在一些不足和可以继续研究的地方:

  (1)指标体系方面。本文的指标体系是根据已有文献和银行的实践综合分析构建的。鉴于行业发展变化较快和本人认知的有限,指标体系也需要持续更新和完善。

  (2)数据方面。企业的财务和供应链上数据属于商业机密,较难得到,因此本文选择上市企业数据进行实证研究,或许不够全面,对未上市中小企业代表性稍欠缺。另外,本文对于定性数据的处理是借鉴吕跃进的四级标度,精确性会稍低一些。

  (3)评价方法方面。本文选择 SVM 和 Logit 模型相互对比分析,模型还可以拓展和更新。

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