供应链金融作为解决中小企业融资难问题的一种有效途径,受到银行、中小企业、物流企业等多方面的关注。近些年,互联网、云计算等科技逐渐被应用到金融领域,催生了一些新的供应链金融模式及衍生产品,这使得相关的业务控制变得更加复杂,导致风险爆发的可能性增大。因此,科学客观的评价供应链金融的信用风险成为银行关注的焦点,也是银行成功实施供应链金融的基础,具有巨大现实意义。本文在对现有文献资料、研究成果进行深入分析归纳的基础上,阐述了供应链金融的概念和特征,通过对供应链金融信用风险进行分析,建立基于模糊突变理论的供应链金融信用风险评价模型,并设计了相应的评价指标体系,最后通过实证研究证明了该方法的有效性和适用性。供应链金融信用风险评估方法很多,本文在阐述和分析了多种风险评估方法后,对其各自的优缺点做了比较。由于供应链金融信用风险状况复杂,存在相对性、动态性、模糊性、突变性等不确定特质,其风险的变化往往是突然的、非连续性的,然而传统风险评价方法具有一定的局限性,突变理论作为研究非连续性变化的数学理论,对于研究信用风险这样具有非连续变化特征的事物具有一定的启发作用和开拓价值。本文首先介绍了突变理论的基本原理以及数理模型,分析了基于突变理论的供应链金融信用风险评估方法的可行性,并结合模糊数学理论,将其应用于供应链金融信用风险评估领域,建立了基于模糊突变的供应链金融信用风险评价模型,该模型仅需考虑评价指标的相对排序,有效降低了评价工作的主观性,提高了风险评价的准确性和效率。在建立风险评估模型后,本文综合运用频数统计法和专家打分法对供应链金融信用风险评价指标进行筛选,根据指标体系构建的原则,基于突变理论的特点,重点考察突变因素的影响,建立了基于模糊突变理论的供应链金融信用风险评价指标体系。本文最后结合四家乳制品集团2004-2010年的经营数据和行业状况,利用本文建立的模型对其供应链金融信用风险进行了度量。同时,将得到的评估结果与模糊综合评价法的评估结果进行比较,研究结果表明,基于突变理论的评估方法在信用风险评估中对突发风险反应更为灵敏,结果更符合实际情况,该理论模型不失为现有信用风险评估方法的有效补充,具有更好科学性与适用性。