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摘要
本文以2014-2018年中国深交所中小企业板的940家设备制造商样本为主要研究对象，在全面考察全链条面临的整体风险后，构建了供应链融资与中小企业信用风险评估SEALECTION指标，分为申请人资质、交易对手资质、融资中资产和供应链运营四个标准维度，应收账款特征和业绩等14个二级指标，信用评级特征和担保条件等127个三级指标。按照去除冗余信息的基本思路，采用偏相关-方差分析的首次筛选进行研究，剔除了64个因现代信息科技冗余而对企业违约状态影响不大的指标。基于大风险管理因素识别对整个金融企业的最优原则，通过发达且逐步完善的神经网络，选择识别企业违约能力强的指标组。最后，构建了供应链金融下中小民营企业社会信用环境风险评估指标体系，涵盖48个指标体系，显著区分风险因素。实验结果表明，本文建立的指标组遵循金融界广泛认可的“5C原则”，商业银行社会信用风险管理因子的计算准确率高达90.53%，判断效果显著。
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