授信
是指商業銀行向非金融機構客戶直接提供的資金，或者對客戶在有關經濟活動中可能產生的賠償、支付責任做出的保證，包括貸款、貿易融資、票據融資、融資租賃、透支、各項墊款等表內業務，以及票據承兌、開出信用證、保函、備用信用證、信用證保兌、債券發行擔保、借款擔保、有追索權的資產銷售、未使用的不可撤銷的貸款承諾等表外業務。簡單來說，授信是指銀行向客戶直接提供資金支持，或對客戶在有關經濟活動中的信用向第三方作出保證的行爲。
授信按期限分爲短期授信和中長期授信。短期授信指一年以內（含一年）的授信，中長期授信指一年以上的授信。
授信業務是商業銀行最基本的業務活動，其管理的基本要求是效益性、安全性和流動性的統一。控制、防範和化解授信風險，保證授信資金的安全是商業銀行生存和發展的需要，也是授信管理的首要任務。
目前，國際性大銀行一般都建立了自己的風險測度模式和風險管理體制，風險管理技術日趨成熟，授信風險管理成爲商業銀行風險管理的一項重要內容。歐美銀行在風險評價方法方面，比較注重量化模型分析方法的運用。而我國商業銀行在量化分析方面僅僅是剛剛起步。
目前，大部分信貸決策仍然依靠信貸人員的經驗和主觀判斷。如最爲常見的五 C 法，即從品格(Character)，資本〔Capital) ，償債能力(Capacity)，抵押品(Collateral)，環境(Condition) 五個方面去判斷授信對象的信用，其最大缺點是過多依賴於專家個人判斷而導致的評分主觀性和判斷標準不一致性。類似的財務分析法，信用評分法，貸款評級分級法（五級分類）也都不能很好地解決風險測度中沒有量化分析的問題。
針對商業銀行授信額度的方法研究，應用較多的方法一般是基於企業資產負債、償債能力、現金流等經營情況，結合企業資金需求，對其授信額度進行測算，較少與銀行自身的資本收益和風險承受能力相結合.
授信額度確定方面的研究
授信額度是爲了更好的約束和提供服務，授信業務的各個參與方提出量化指標，商業銀行通過綜合評定客戶風險和財務狀況，對其核定的風險承受總量。國內外學術界對於商業銀行授信額度方面的研究主要集中在兩方面，一方面是授信額度影響因素的研究，另一方面是授信額度測量模型的研究。
（1）授信額度影響因素的研究
授信額度的影響因素主要可分爲商業銀行、授信企業和外部環境三個方面。
在商業銀行方面：貸款定價是影響授信額度的直接作用因素，Chateau（1990）利用複合期權模型測算了貸款利率上限的變動範圍； Hau（2011）提出“隨機需求基礎”定價模型,以降低銀行爲保持貨幣流動性的機會成本爲基礎確定貸款價格。合同條款對企業授信額度有着直接影響，貸款期限、抵押條件和承諾費用等合同條款要素之間相互作用，最終決定了最優授信額度（Dennis 和 Nandy，2000）。信息的對稱性對授信額度的核定也起着重要作用。信息不對稱影響了商業銀行整體貸款資源的配置效率（Ariccia,2004）,提高了商業銀行對企業提供信貸供應的交易成本，特別是對中小企業（Zambaldi，Aranha 和 Lopes，2011）。
授信企業方面：公司財務因素和授信額度的聯繫是顯而易見的，因此公司財務報表分析成爲確定商業銀行確定授信額度的主要方法（Aitman，1968）。企業非財務因素在一定程度上影響着商業銀行對其授信額度的核定。Berger and Udell（1995）通過
建立迴歸模型，從公司治理結構、所屬行業、銀企關係等方面對授信行爲進行了研究。Agarwal 等（2004）通過對非上市公司的研究，確定了授信額度與企業成長階段的關聯關係。
外部環境方面：國內外政治經濟環境及政策導向，會影響商業銀行的整體授信機制和規模。朱偉國（2017）從宏觀經濟形勢中的行業發展形勢方面，對以公司財務分析爲基礎的授信額度研究進行了改進。除此之外公司的政治背景和“尋租”等行爲會在利率、額度及難易程度等多方面對商業銀行的授信產生影響（郝項超，2011；黃建新，2011）。
近年來，根據新巴塞爾協議的要求，商業銀行需要建立內部評級體系計算信用風險監管資本，從而對授信額度測算提出了更高的要求，經濟資本成爲影響授信額度確定的重要因素。李思維等（2005）根據《巴塞爾新資本協議》的要求，對如何使銀行授信業務更加合規和規範提出了建議。學者們開始將風險因素和經濟資本理論引入銀行對企業授信額度的研究中。盧唐來和周好文（2006）將經濟資本引入銀行授信領域，並將 EVA 作爲銀行業績衡量指標來研究銀行資本運用效率。周凱（2008）以實現在
風險可控基礎上的收益最大化爲目標，對授信企業的風險閾值與經濟資本的優化配置進行研究。胡小磊和劉慶衛（2014）通過分析銀行授信審批中暴露出的問題,研究了在授信審批階段科學應用經濟資本管理工具的重要意義。
（2）授信額度測量模型的研究
授信額度的測量往往與信用風險模型相結合，通過分析企業風險來確定授信額度。信用風險模型一開始以定性分析法爲主，如 Z
-Score(即將各項財務比率加權計算後得到的一個值，記爲 Z 值)違約預測模型（Altman,1968）。該模型被廣泛應用於財務危機、違約風險及公司破產的研究中。但是定性分析法由於具有相當強的主觀性，目前已逐漸被淘汰。Ohison（1980）選取能夠反映企業盈利能力、償債能力、流動性、發展能力的財務指標構建 Logit 模型，用於定量分析企業違約狀況。隨着信息技術的
不斷髮展，現代信用風險度量和授信額度確定技術被不斷研發，例如 Credit Portfolio View 信貸組合模型、Credit Metrics TM 模型、KMV 違約預測模型等。這些模型可以降低對企業財務數據的依賴性，更加精確的度量和識別企業信用風險。
我國學者在以上風險度量和授信額度確定模型的基礎上，結合我國商業銀行實際經營現狀，研發了適合我國商業銀行風險管理和授信覈定的模型（黃紀憲、顧柳柳，2014）。牛錫明（1998）在理論層面研究了貸款的最佳風險臨界值，並對商業銀行授信中貸款風險度的確定提出了方法建議。李敬（2003）結合農業銀行的最高綜合授信覈定模型提出了資產負債比率法確定授信額度，可操作性較強，因此得到商業銀行的廣泛應用。但是，基於對企業資產負債率、淨資產等歷史數據的考量覈定的授信額度，不能體現企業未來現金流量的情況。周蘭珍（2003）將企業經營現金流量作爲企業償債能力的測量標準，用來測算銀行對企業的授信額度。何自力（2007）在共生理論的基礎上將企業淨資產作爲銀行對企業授信額度的核心指標。這些模型在考慮企業資產負債率的基礎上，結合企業的信用評級、償債能力、行業劃分等多種因素，對企業的授信額度進行測算。Chen Lin 等（2011）在單個企業授信額度覈定的基礎上，運用結構化模型對集團客戶的統一授信模型進行構建，並分析相關聯的集團成員關係如何影響綜合信貸額度。
定量分析的風險測度方法
風險是一種潛在的會對信用資產產生有害影響的事件，可用事件發生的概率和事件出現的損失兩個相互聯繫的風險因子來計算。披露和量化特定的風險值通常要用到一些模型，如 J.P_摩根的 Credit metrics 模型，KMV 公司的 KMV 模型，Mc Kinsey 公司的 Mc Kinsey 模型等。近些年來，風險模型化管理的工作得到了很高的重視和相當大的發展，也引起了監管部門的高度重視。1994 年巴塞爾銀行監管委員會提出了名爲《信用風險模型化:當前的實踐和應用》的研究報告，開始研究這些信用風險管理模型的應用對金融領域風險管理的影響，以及這些模型在金融監管，尤其是在風險資本監管方面應用的可能性。毫無疑問，這些模型的發展正在對傳統的風險管理模式產生革命性影響，現代風險管理模式正在形成。
1. Credit metric 模型
該模型以信用評級爲基礎，通過對受險價值 VAR (Value at Risk)的計算力圖反映出:銀行某個或整個授信組合一旦面臨信用級別變化或拖欠風險時所應準備的資本金數值:該模型覆蓋了幾乎所有的授信產品，具體的計算步驟是首先對授信組合中的每個產品確定敞口分佈；其次，計算出每項產品的價值變動率(由信用等級的上升、下降或拖欠引起)；再次，將單項授信產品的變動率彙總得出一個授信組合的變動率。由此可見，在假定各類資產相互獨立的情況下，授信組合的風險值等於每項授信的信用等級變動率或拖欠變動率乘以敞口額之和。
2. KMV 模型
該模型最主要的分析工具是 EDF (Expected Default Frequency)，即受信企業在正常的市場條件下，在計劃期內違約的概率。EDF 等於企業的違約距離(DTD)除以企業資產價值波動的標準差(SD).
計算公式爲:EDF=DTD/SD
其中 DTD=(AV-DP)/AV
其中，AV 表示企業資產價值，對於授信銀行而言該值不易觀察，但在概念上等於企業負債的賬面價值與公司股權市價(Equity)之和。DP 表示違約觸發點，即企業負債水平。因此，如果企業負債的賬面價值已知(從而違約觸發點 DP 己知)，EDF 可以主要通過分析受信企業股票市場價格的變化得出。
3. 兩模型的比較
Credit metrics 模型和 KMV 模型兩者都爲銀行和其它金融機構在進行貸款等授信業務時衡量授信對象的信用狀況，分析所面臨的信用風險，防止集中授信，進而爲實現投資分散化和具體的授信決策提供量化的、更加科學的依據。但這兩個模型也存在較大差異，KMV 模型是種動態模型，其對企業信用風險的衡量指標(EDF)主要來自於對該企業股票市場價格變化的分析；而 Credit metrics 模型是一種靜態模型，它對企業信用風險的衡量來自於對該企業信用等級變化及其概率的分析。
信用評分模型
是近年來興起的一種爲了保障銀行和其他金融部門的金融安全而設立的一種關於人身金融權限的劃定模型。該模型指根據客戶的信用歷史資料，利用一定的信用評分模型，得到不同等級的信用分數，根據客戶的信用分數，來決定客戶所可以持有的金額權限，從而保證還款等業務的安全性。而隨着在現代社會和公司中，貸款，信用卡的作用日漸突出，信用評分模型的發展前景不可估量。
B2C 電商供應鏈金融融資模式
在 B2C 電商供應鏈中，B2C 電商企業是核心企業，它主要是與一些規模比較小、資金週轉不靈的中小企業合作。這些企業在生產經營的過程中會遇
（1）電子訂單融資
電子訂單融資是指供應鏈中的企業通過質押電子訂單來進行融資的一種模式。這一模式與應收賬款融資相似，需要融資的企業提供電子訂單向銀行申請貸款，經過供應鏈中的核心企業以及銀行審覈後給企業發放無抵押貸款，在收到訂單回款後將所收到的回款償還的貸款銀行。它適用於信用和交易記錄良好的企業，滿足了企業的融資需求，縮短貿易週期，提高了企業的經營週轉速度，減少資金佔用。到各種各樣不同的的經營問題或者資金不足的問題。基於此，可以提供不同的融資方案。
（2）電子倉單質押
電子倉單質押模式是指供應鏈中的供應商將產品存放在覈心企業的自有倉庫或指定的第三方物流公司的倉庫中，從而生成的電子倉單，然後向銀行申請貸款，同時供應商的提貨權由銀行控制。電子倉單質押不但盤活了供應商的存量，而且還解決了產品由於庫存過多佔用資金的問題。
（3）電商擔保融資
電商擔保融資模式是通過利用大型的 B2C 電商企業具有良好信譽、穩定的資產等優點，開展外包擔保融資服務。這不僅僅爲解決企業融資問題提供了新方向，同時還降低了銀行的風險。
（4）委託貸款
委託貸款是指作爲核心企業的 B2C 電商充當銀行的角色提供自己的資金，爲供應鏈上的中小企業提供貸款的模式。B2C 電商憑藉自己在供應鏈中的核心地位，根據從平臺上收集的交易數據和信息，對申請貸款的企業進行評估，瞭解這些企業的信用狀況和資產狀況，最後決定是否同意企業的申請以及發放貸款的數量