【摘要】对大宗商品企业类交易商进行信用风险评估，能为交易市场精准服务和监管机构分级分类监管提供依据。为有效全面地评估交易商企业信用风险，基于违约相依理论，构建了财务指标和违约传染变量相结合的信用风险评估指标体系。在此基础上，文章采用二元Logistics逐步回归方法对指标进行筛选，建立了基于BP神经网络的企业信用风险评估模型，并采用284家交易商企业相关数据进行实证分析。结果表明，相对于传统的财务指标模型，引入传染变量的模型整体预测准确率提高了6.6%，高风险企业的预测准确率提高了28.3%。