本文是一篇供应链论文，本研究表明江淮汽车链上企业的违约风险存在较明显的向相关性，违约概率均在2015年前后达到最大值。而且在供应链上的五家企业中，违约风险排序是下游企业>上游企业>汽车核心制造企业，下游企业不仅违约风险较大，且波动率也较大，这和贸易自偿性理论和牛鞭理论预测的结果相同。因此金融机构应当加大对供应链下游企业违约风险的关注。而后续车企在开展供应链金融业务时，受理的金融机构应当着重分析核心车企的违约风险，以此为依据开展对上下游企业的违约风险分析。
第 1 章 绪论
1.1 研究的背景
汽车产业在我国占据着重要地位。我国的汽车产销量已经连续 10 年位居世界之首。汽车制造业参与企业众多，供应链条极长。同时企业之间差距悬殊，导致核心企业相对于其他链上的中小企业具有较强的赊销权力，导致其他中小企业面临较大的资金压力。所以解决汽车供应链上企业的融资问题迫在眉睫。
互联网和物流行业的快速发展，使得供应链体系迅速完善，企业供销问题得到了环节。供应链条上各企业的联系日趋紧密，从供应链延伸出的业务也逐渐丰富，其中就包含供应链金融。、供应链金融的优势是将同一条供应链上的大企业和中小企业捆绑在一起共同发展和抵御风险，同时使得链条上的企业资金融通更便利。因此供应链金融业务能提供相对于单一企业金融业务更强的风险抵抗和更好的信用提升。在供应链中，银行考查企业信用时不局限于单独一家企业，而是分析整个供应链的风险。通过核心企业的信用担保，供应商能得到更多的融资机会，同时也能降低银行等金融机构面临的风险。供应链金融虽然有更强的风险抵御能力但是仍然无法避免风险，其整体风险很大程度取决于核心企业的风险状况。其作为一种新型的金融服务模式，在我国发展还不够完善。虽然国外该业务发展较早，但由于不同金融市场之间存在差异性，可以借鉴国外的发展经验，但照搬并不可取。供应链金融一旦发生风险，特别是核心企业发生信用风险，其影响将会引起连锁反应扩散至整个链条，更会使得银行业的业务发展和收益受到一定的冲击，从而形成系统性风险。因此对于具体成功开展供应链金融业务的个体案例分析以及供应链金融的信用风险研究是至关重要的。
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1.2 研究的目的和意义
1.2.1 研究目的
日前，大众集团宣布，大众汽车将投资 10 亿欧元，获得江淮汽车母公司--安徽江淮汽车集团控股有限公司 50%的股份，同时增持电动汽车合资企业江淮大众股份至 75%，获得合资公司管理权。这是首个外资车企参与国有车企混改的案例，开启了国有车企混改新序幕。此外，大众中国将投资约 11 亿欧元获得电池生产企业国轩高科 26%的股份并成为其大股东。可以看出，大众汽车对于江淮汽车的生产能力非常有信心，尤其是江淮汽车的新能源汽车生产线。江淮汽车强大的生产能力离不开其自身的融资实力，早在 2010 年江淮汽车就和深圳发展银行合作开展了供应链金融业务，借助不断扩大的供应链提升自身及供应链的融资能力。但考虑到江淮汽车目前的经营近况，江淮汽车供应链金融模式的风险有待进一步分析。鉴于目前的实际情况，银行等金融平台对江淮汽车及其供应链提供的融资决策可能会发生变化，江淮汽车作为我国汽车行业的头部车企，总资产排名行业第 13，营业收入排名行业第 12，但江淮汽车自 2018 年连续三年净利润为负，2020 年第一季度受疫情影响净利润已经降到了-3.56 亿，可以说陷入了不小的财务危机。
江淮汽车在行业的地位以及其陷入财务危机的经营状况，使分析其信用风险变得十分有必要且有现实意义。同时，江淮汽车作为中国最早的一批实践供应链金融模式的车企，经过 10 年的发展，江淮汽车供应链涉及众多行业，且其中多为中小企业，对其供应链金融信用风险分析也可以作为行业典型。因此本文希望通过分析江淮汽车的供应链金融信用风险，第一为分析江淮汽车的经营状况，为其改善经营、降低自身信用风险提供建议；第二为市场评估江淮汽车供应链金融信用风险提供理论与模型依据；第三也为汽车行业其他核心车企开展供应链金融时如何规避信用风险提供参照。
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第 2 章 相关理论回顾与文献综述
2.1 相关理论回顾
2.1.1 供应链金融信用风险理论
（1）贸易自偿性理论
贸易自偿性理论是供应链金融诞生的基础，是指银行基于供应链整体的分析，对链上企业进行授信。以往的经营模式中，商业银行只对信用状况良好的企业授信，但是现在银行依托供应链，以实力强大的核心企业对上下游企业作信用背书。能够让部分资信不合格，但是交易稳定的中小供应商提供融资。
贸易自偿性理论说明供应链金融的融资模式是能够得到有效应用的。但也表明商业银行在开展供应链金融业务时，会将部分资信不合格的中小企业也纳入到银行可贷款对象中，这些企业可能存在较高的违约风险，仅仅依托核心企业的良好信用得到了银行的贷款。因此存在这类中小企业发生违约，导致整条供应链的信用出现问题的可能。
（2）信息不对称理论
信息不对称理论是道德风险的重要理论依据。由于开展供应链金融时，银行和供应链企业作为交易双方，所掌握的信息不完全对等，供应链企业显然更掌握实际的经营情况，对银行来说明显存在信息不对称，容易引发道德风险。信息不对称主要体现在以下两个阶段。第一，在签署合同前，供应链企业可能会提供虚假的财务数据，或刻意隐瞒某些负面信息；第二，在签署合同后，融资需求方在获得借款后，刻意更改资金用途。上述行为无疑将增加银行的信贷风险。
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2.2 相关文献综述
2.2.1 国外文献综述
（1）供应链金融概念
供应链金融的概念最早诞生于国外，因此早期的国外学者对于供应链金融的研究大量聚集在供应链金融的定义上。Berger 在研究中小企业的贷款问题时发现中小企业贷款难是因为缺乏良好的信用支持。因此提出贷款有困难的中小企业可以通过存在供求关系的大型企业作为信用背书的方式进行融资，这是供应链金融最早的定义。但这种定义不够体系化[1]。Michael（2008）的供应链金融定义是基于运营方面,他认为供应链金融中的主导应该是核心企业[2]。最先将供应链金融看作一个整体的是 Lyons，他在 2012 年提出将供应链条全部的企业看作一个整体。对于供应链金融的定义，他认为供应链金融是整合在链条企业中的信息、商品材料以及资金等资源。同时，Lyons认为对于供应链的分析应当从整体的角度出发，制定供应链金融的对策[3]。JudithMartin（2017）认为对于供应链上涉及到的资金流、信息流等应由企业统筹管理，这样更有利于供应链条模式下获得更好的发展[4]。
（2）供应链信用风险度量模型研究
关于这方面国外学者研究较为广泛，既包含了传统模型，又积极引入现代风险度量模型。在 KMV 模型广泛应用前，模型更多是聚焦于 Logit 与数据挖掘模型，如 Matoussi 和 Hamadi（2010）通过 BP 神经网络和 logit 模型进行了对比，认为 BP 神经网络的结果要优于 logit 模型[5]。Kim（2014）等 利用 100 多家美国公司 12 年的数据构建了 logistic 模型，通过优选能够良好衡量企业破产风险的变量，证明 logistic 有较好的评估效果[6]。Zhang L, Hu H, Zhang D（2015）使用支持向量机模型（SVM）对供应链金融信用风险进行评估，并且建立 logistic 模型与之进行对比分析，得出了 SVM 的预测效果要好于 logistic 回归模型以及神经网络[7]。
表1 部分银行供应链金融产品汇总
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第 3 章 江淮汽车基本情况介绍..............................14
3.1 汽车业供应链金融发展简述............................14
3.1.1 汽车业供应链金融发展历程................................14
3.1.2 我国汽车业供应链金融规模...............................15
第 4 章 江淮汽车供应链金融核心企业信用风险评估.......................28
4.1 KMV 模型介绍.....................................28
4.2 适用江淮汽车等企业的修正 KMV 模型.....................................29
第 5 章 江淮汽车供应链金融信用风险传染研究..............................40
5.1 条件风险价值 CoVaR 与风险溢出值的度量..........................40
5.2 利用 GARCH-VaR 模型计算风险价值.......................................40
第 5 章 江淮汽车供应链金融信用风险传染研究
5.1江淮汽车的供应链信用风险传染效应
5.1.1描述性统计的识别检验
在GARCH-CoVaR模型中，由于使用的是江淮汽车等链上企业2012年到2019年的股价收益率数据，与第四章中使用每年数据建立GARCH拟合有区别。因此此处需要重新建立GARCH模型来拟合。
此处以江淮汽车2012年到2019年的收益率序列为例，首先利用Eviews对数据进行描述性统计，结果如下：
图 14 江淮汽车 2012 年-2019 年股价日收益率的分布图
从分布图中可以看到，均值为0.0067%，中位数为0，偏度为-0.04，峰度为5.78。因此该收益率为尖峰厚尾型数据，此外J
