随着“互联网+”的发展,供应链金融已经从“1+N”1.0时期,发展成为“N+N”3.0时期。供应链企业之间由于错综复杂的担保、供应等关联关系形成复杂网络,这使得供应链金融违约风险的管理难度增加,且违约会在复杂网络中传染,甚至引发系统性违约债务危机。因此,结合复杂网络来研究违约传染,分析讨论违约传染的防控和融资策略,对于防范供应链金融违约风险、提升供应链竞争水平有着非常重要的意义。本文通过文献综述、社会网络分析法、案例仿真、数学建模和数值分析等方法研究供应链金融的违约传染和融资策略,建立了违约传染下的风险度量模型和供应链金融复杂网络的违约传染模型,并进行了违约传染的仿真,同时,构建供应链金融融资决策模型以分析融资策略。首先,针对供应链金融复杂网络中的违约风险度量问题,本文提出结合网络效率和节点影响力指数,采用强度模型来计算违约概率的方法。该方法可以对违约传染大小进行评估,进一步估算企业的违约概率。研究表明,企业之间的网络效率越大,节点影响力指数越大,违约传染强度越大,违约风险越高。其次,为研究供应链金融违约传染的特征,本文结合SI病毒传播动力学原理,构建违约传染模型,并应用MATLAB和UCINET对某传统快消品(食盐)公司的盐业网络进行违约传染过程的仿真分析,并对违约传染的防控进行了讨论。通过本文研究,揭示了供应链金融的违约传染呈现一定的规律性,表现为核心企业和上游企业相对违约传染能力更强。避免重要企业成为传播源,加强关键企业的风险免疫能力,优化企业合作关系,增强企业创新能力能有效控制违约传染。最后,针对违约传染下的供应链金融融资策略问题,本文建立了融资决策模型,可以求解出违约传染下银行、制造商和零售商的选择融资的临界值以及在选择供应链金融的情况下,银行的最优贷款价值比、制造商的最大回购价格和零售商的最优订货量。以上工作,已通过仿真和数值分析检验,可以为复杂的供应链金融系统提供违约风险度量方法,为违约传染的防控和融资策略提供一定的参考意见,用于解决供应链金融复杂网络中的违约风险管理和防范问题。