基于機器學習的藏藥行業供應鏈金融信用風險評估

【中圖分類號】F426；F406.7；F832

【文獻標志碼】A

【文章編號】1673-1069（2025）04-0156-03

1引言

藏藥作為我國四大民族醫藥之一，具有獨特的理論體系和豐富的臨床實踐，在我國西部地區乃至全國具有重要的社會與經濟價值。近年來，國家持續加大對中醫藥和民族醫藥的政策扶持力度。2024年召開的黨的二十屆三中全會明確提出“完善中醫藥傳承創新發展機制”，國家中醫藥管理局隨后出臺《中醫藥標準化行動計劃（2024一2026年）》，推動產業標準化、現代化建設。西藏、青海等民族地區也相繼出臺地方性政策，如西藏自治區發布《關于醫保支持藏醫藥傳承創新發展的若干措施》，青海省推進《促進藏醫藥發展條例》的實施，此類政策為藏藥產業營造了良好的制度環境，也對企業的信用管理和融資能力提出了更高要求。

然而，藏藥行業以中小企業和傳統作坊為主，普遍存在資金渠道狹窄、財務不透明等問題，融資難、融資貴現象依然突出。供應鏈金融作為依托核心企業信用進行風險傳導和資源配置的新型融資模式，正在成為破解中小企業融資困境的重要路徑。該模式下，藏藥上下游企業可借助核心企業的信用背書獲得金融支持，從而優化資金流動與運營效率。但由于產業鏈條復雜、企業信用基礎薄弱，信用風險問題日益凸顯，尤其在信息不對稱和履約缺失的背景下，金融機構面臨較大授信不確定性。基于此，本文結合藏藥行業供應鏈特征，構建多維度信用風險評估指標體系，并采用支持向量機（SVM）BP神經網絡、梯度提升樹（GBDT）和邏輯回歸（LR）4種模型進行比較分析，以提升信用風險管理的科學性與實用性。

2文獻綜述

2.1供應鏈金融信用風險研究

供應鏈金融作為金融服務體系與產業鏈深度融合的重要模式，在提升中小企業融資可得性的同時，也引發了較為復雜的信用風險問題。由于供應鏈融資依托核心企業信用進行信用傳導，其風險特征呈現出主體間聯動性、外部環境敏感性及非線性復雜性。傳統信用風險管理主要聚焦于單一融資主體的財務狀況，而供應鏈金融體系下，信用風險不僅源于個體企業的經營能力，還受到供應鏈整體穩定性及行業政策變化的影響。因此，供應鏈金融信用風險管理應采用系統化、多層次的評估框架，以提升風險管控的精準性和前瞻性]。

2.2供應鏈金融信用風險評估研究

在供應鏈金融信用風險的評估體系方面，研究者提出了多維度評估框架，但如何在實際應用中優化這些指標仍需進一步探討。目前，學術界在信用風險評估體系構建方面主要遵循財務指標、供應鏈協作關系及宏觀環境因素三大維度。在財務指標層面，研究普遍認為企業的盈利能力、資本結構及償債能力直接決定信用風險水平，如資產負債率、凈資產收益率及銷售利潤率等指標長期以來被認為是衡量信用狀況的重要標準。然而，單純依賴財務數據已無法全面刻畫供應鏈金融中的信用風險特征，部分學者提出，應進一步關注核心企業信用背書、供應鏈交易穩定性及企業履約能力。

2.3文獻述評

現有研究多聚焦于汽車、制造、零售等標準化程度較高的產業鏈，對于具有高度地域依賴性、產業非標準化特征的藏藥行業而言，仍存在理論與方法適配性不足的問題。一方面，藏藥企業以中小企業為主，信息披露不充分、信用歷史記錄缺乏，導致傳統財務驅動型信用評級方法難以有效適用；另一方面，藏藥行業的供應鏈結構復雜，企業之間多為松散性合作關系，信用傳導鏈條不穩定，增加了金融機構對其開展供應鏈融資的風險辨識難度。此外，藏藥產業受政策支持強度、地方經濟發展水平等宏觀因素影響顯著，信用風險評估應結合行業與區域特征，開展系統建模。

3評估指標體系搭建

基于供應鏈金融信用風險的非線性特征，本文參考BaselI及供應鏈信用評級框架，結合藏藥行業供應鏈特征，構建涵蓋融資企業、核心企業、供應鏈關系及行業環境的信用風險評估體系。在此框架下，本文設計了4個一級指標，并在此基礎上構建了10個二級指標和27個三級指標，涵蓋融資企業實力、核心企業實力、供應鏈狀況和行業環境4個維度。

融資企業實力包括6個二級維度：基本狀況、盈利能力、償債能力、營運能力、成長潛力和信用狀況。其中，基本狀況類指標包括企業規模、員工人數、管理層人數和成立年限，體現企業的基礎實力；盈利能力通過凈資產收益率、總資產收益率、投人資本回報率、毛利率和凈利率進行衡量；償債能力指標包括流動比率、速動比率、現金比率、資產負債率、權益乘數和產權比率；營運能力通過總資產周轉率、存貨周轉率和應收賬款周轉率體現；成長潛力由營業收入增長率和凈利潤增長率反映；信用狀況通過是否有違約行為衡量。核心企業實力關注其盈利能力與信用狀況，主要包括凈資產收益率和履約情況兩項。供應鏈狀況包括合作關系的久度與強度，反映融資企業與核心企業之間的交易黏性和穩定性。行業環境從宏觀層面考察企業所處區域的經濟環境與政策支持力度，分別以人均GDP水平和地方扶持政策的存在作為代理指標。

以上指標體系兼顧了財務穩健性、業務合作緊密度與外部支持環境，能夠較為全面地反映藏藥企業在供應鏈金融中的信用風險水平。

4實證分析

4.1數據采集與預處理

本研究選取中小板及新三板掛牌上市的藏藥供應鏈金融相關企業為研究對象，涵蓋24家企業，收集其2020-2023年的財務數據。企業數據來源于RESSET數據庫，信用狀況及供應鏈信息則通過天眼查平臺獲取。為確保研究結果的客觀性與可操作性，本文采用 F 分數模型作為企業信用風險的衡量標準。根據 F 分數的計算結果，本文將 F 分數 gt;0.0274 的企業定義為無信用風險，而 F 分數 ?0.0274 的企業定義為存在信用風險，作為分類模型的目標變量。

本文統一對原始數據進行預處理：使用 Min-Max 歸一化將變量縮放至[0，1]區間，消除量綱影響；極端值采用 5% 截尾法處理，缺失值以 K 近鄰插值法補齊。隨后，按7：3比例將數據集劃分為訓練集與測試集，確保各模型使用相同的訓練樣本和測試樣本，以保證比較結果的可比性。

4.2模型構建與參數設置

為比較不同機器學習方法在藏藥行業供應鏈金融信用風險評估中的適用性，本文選取支持向量機（SVM）BP神經網絡（BP）邏輯回歸（LR）與梯度提升樹（GBDT）4種分類模型。該4類模型代表了信用風險建模中不同的技術路徑與算法特征，具有較強的代表性與可比性。

其中，邏輯回歸作為傳統的線性分類模型，具備可解釋性強、訓練效率高等優勢，是信用評分體系中常用的基準模型；支持向量機適用于高維小樣本數據，能夠有效處理非線性分類問題；BP神經網絡作為典型的深度學習算法，具有較強的非線性擬合能力，能夠挖掘復雜特征間的潛在關系；GBDT作為集成學習方法中的代表，通過多個弱分類器迭代提升整體性能，兼具精度與魯棒性，廣泛應用于金融風控與評分系統中。

因此，本文從線性模型、核方法、神經網絡與集成方法4類主流算法中選取代表性模型，開展比較分析，以全面評估機器學習技術在藏藥行業信用風險識別中的應用效果。4種模型的構建與參數配置如下：

SVM模型：采用徑向基函數（RBF）作為核函數，以實現非線性特征映射。通過四折交叉驗證和網格搜索法確定最優參數，最終選定懲罰參數 c=1 ，誤差限為0.001，最大迭代次數為 1000 0

BP神經網絡：搭建三層前饋神經網絡，輸人層節點為特征維度數，隱藏層設10個節點，激活函數為ReLU，輸出層使用Sigmoid函數。損失函數采用交叉熵，優化算法為Adam，訓練輪數設為 200 0

邏輯回歸模型LR：基于L2正則化構建廣義線性模型，優化方法為梯度下降，使用liblinear求解器，最大迭代次數設為 1000_? 0

GBDT模型：采用CART決策樹為基礎分類器，最大深度為3，學習率設為0.1，弱學習器數量為100棵，使用驗證集進行早停控制以防過擬合。

所有模型均基于R4.5.0環境完成建模與驗證。模型訓練完成后，在測試集上評估其準確率、精確率、召回率、F1分數及AUC值，結果見表1。

4.3實證結果分析

從實驗結果可以看出，SVM在所有評估指標上均優于其余3種機器學習分類模型，尤其在召回率、F1分數及AUC指標上具有明顯優勢。SVM識別準確率達 96.6% 、召回率96.7% ，能有效識別違約企業并降低信用風險。此外，SVM的AUC值為0.987，表明該模型在區分違約與非違約企業方面具有較高的真實性，分類性能優越。

相比之下，BP神經網絡的召回率較低（ 62.9% ），這表明其在信用風險識別中存在較多漏判現象，可能導致部分高風險企業未被有效識別。而邏輯回歸和GBDT在精確率和F1值上的表現雖然較優，但在AUC方面略低于SVM，表明其在面對更復雜的信用風險數據時存在一定的局限性。邏輯回歸的線性假設可能限制了其在高維非線性問題上的表現，而GBDT雖然在多數情況下表現較好，但在本研究數據集上未能超越SVM的分類能力。因此，SVM作為綜合性能最優的模型，在后續信用評估系統設計與實務應用中具有優先推薦的價值。

5結論與建議

本研究立足于藏藥行業供應鏈金融信用風險評估的現實需求，構建了一套科學合理的信用風險評估體系，并采用機器學習算法對其有效性進行驗證。研究表明，SVM具有較強泛化能力，可有效識別高風險企業。當前藏藥企業在參與供應鏈金融過程中，普遍面臨信息披露不足、財務制度不健全、信用基礎薄弱等問題。這些問題直接影響了企業在信貸市場上的信用定價與風險認知，成為制約其融資可得性的重要因素。在供應鏈金融模式日益數據化、規范化的背景下，藏藥企業亟須從內部管理和外部資源協調兩個維度同步發力，提升信用能力與融資適配性。

一方面，企業需加強對信用意識和風控能力的重視，逐步建立起規范的財務管理體系和信息披露機制，通過完善會計制度、提高報表透明度、規范企業運營等方式，為金融機構提供真實、可信的信用依據。同時，企業應主動強化與核心企業之間的合作粘性，借助長期交易合同和戰略合作協議，提升自身在供應鏈中的履約能力和穩定性，從而增強獲得融資的背書效應。另一方面，在信用信息建設尚不健全、企業信用積累周期長的現實背景下，藏藥企業可以積極尋求外部增信機制的支持，可通過信用擔保平臺、貼息政策、引導基金等補充信用資源，降低融資門檻。此外，企業應關注國家和地方層面對民族醫藥產業的各類扶持政策，及時掌握政策動態并主動申報相關金融優惠工具，實現政策紅利與融資資源的高效對接。

藏藥企業要想在新型供應鏈金融體系中穩健發展，不僅要依托政策支持和金融工具，更要從根本上提升自身的信用基礎與管理水平，逐步構建起“可披露、可評估、可追溯\"的信用畫像，進而實現從“被動融資”向“主動信用經營”的轉變。只有實現產業與信用體系的雙向升級，藏藥行業才能真正融人現代化金融體系，實現高質量發展與可持續金融支持的良性循環。

【參考文獻】

【1】臧克承，謝金平，邵蓉.西藏自治區藏藥產業發展現狀與對策建議[J]西藏大學學報（社會科學版），2021，36（02）：186-193.

【2】趙靜.基于大數據的供應鏈金融風險管理研究一評《大數據背景下基于供應鏈金融的信用風險評價方法研究》[J]：中國科技論文，2023，18（04）：482.

【3】周雷，邱勛，朱奕，等.基于大數據的供應鏈金融信用風險評估實證研究—以整車制造行業為例[J].金融發展研究，2022（05）：64-70.

【4】劉兢軼，王或婧，王靜思.供應鏈金融模式下中小企業信用風險評價體系構建[J].金融發展研究，2019（11）：63-67.

【5】牟偉明.供應鏈金融信用風險評價[J].財會月刊，2018（05）：163-169.

【6】范方志，蘇國強，王曉彥.供應鏈金融模式下中小企業信用風險評價及其風險管理研究[J].中央財經大學學報，2017（12）：34-43.

【7】徐中輝，饒振遠，黃曉東，等.混合增強型機器學習算法在稀土供應鏈金融中評價中小企業信用風險的研究[J].稀有金屬與硬質合金，2024，52（04）：94-102.