近年,供给侧改革是近年来我国重要的工作之一,针对金融领域的供给侧改革也是其中的重点方向。产融结合是解决金融领域供给侧问题的重要措施,因此能够促进产业链、供应链有序运转的供应链金融便格外重要。针对供应链金融信用风险的考察与传统信贷业务不同,需要结合整条供应链进行考察,同时参考链上企业自身信用风险与整条供应链的信用风险。考虑到数据的完整性、链上企业的丰富程度以及供应链核心企业的财务情况,本文选择了江淮汽车及其供应链作为案例,分析江淮汽车及其链上企业的信用风险与供应链的风险溢出效应,为汽车制造企业开展供应链金融业务提供参照。在模型方面,本文通过KMV模型和GARCH-CoVaR模型来分析江淮汽车供应链金融的风险。首先选取骆驼集团、全柴动力作为上游供应链,中通客车和安凯汽车作为下游供应链,建立江淮汽车的核心供应链。其次,利用GARCH模型拟合得到修正的股价波动率,带入KMV模型分别测算五家企业自身的违约风险;然后通过GARCH拟合日收益率序列,计算企业与企业之间的%CoVaR衡量风险溢出效应,主要溢出方向为核心企业向上下游企业溢出与上下游企业向核心企业反溢出;最后结合KMV和GARCH-CoVaR模型的结果,分析江淮汽车及其核心供应链企业违约的可能性和违约后对供应链整体带来的风险。从KMV模型的结果来看,在江淮汽车的违约距离和其上下游企业有一定联系,均在同一时间达到最大值。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。而从GARCH-CoVaR模型的结果来看,供应链核心企业的风险溢出效应要大于上下游企业的风险溢出效应,并且江淮汽车发生违约风险后更倾向于向上游溢出,这与牛鞭理论相符。而下游企业发生违约后对江淮汽车的影响更大。具体到江淮汽车的风险溢出值走势来看,江淮汽车的风险溢出效应和其经营状况有一定关联,当期处于飞速发展阶段时,其风险溢出效应更可能增大。根据理论依据和模型结果,本文给出以下建议:第一,在开展供应链金融业务时,核心企业在管控好自身违约风险的同时,需要尽量和资信状况良好、体量更大的供应商(尤其是上游供应商)合作,对于合作方需要谨慎违约风险向上游传递,可以采用提高贷款要求,提升供应链金融平台准入门槛等措施;第二,对下游供应商的分析,应当侧重于下游企业和核心企业的相关程度,应当确保核心企业的下游企业足够分散,核心企业下游销售渠道不依赖于少数几家供应商,这样能尽可能分散抵押物的减值风险,降低下游供应商出现违约事件对核心企业的影响。