企业信用评价模型分为

企业信用评价模型分为

企业信用评价模型是指通过对企业的财务数据、经营状况、市场表现和行业环境等多方面信息，来判断企业信用状况的模型。企业信用评价模型是由多个因素组成，包括企业基础信息、企业经营能力、企业利润水平、企业经营质量、企业财务状况、企业发展潜力等。

这些因素可以通过多种方式来衡量，比如通过审计报告、行业报告、**数据报告等来获取信息，从而建立企业信用评价模型。

企业信用评价模型可以帮助金融机构、投资者和企业评估企业的风险程度，从而制定出更加科学、合理的投资决策。

企业的信用评级有哪些常用方法？

企业信用评级的常用方法主要有以下几种：1、判别分析法;2、综合评判法;3、人工神经**法;4、模糊分析法。补充资料：1、判别分析法判别分析法是根据已知的违约和非违约的企业进行分类构成符于个总体，由这若干个总体的特征找出一个判别函数，用于判别任意已观察的向量应判属于哪一个总体，以及检验两个或多个母体，在所测量的指标变量上，是否有显著差异，如有则指出为哪些指标。

2、综合评判法综合评判法就是对多种因素所影响的事物或现象做出总的评价，即对评判对象的全体，根据所给的条件，给每一个对象赋予一个实数，通过总分法或加权平均等其他计算方法得到综合评分，再据此进行优序评价。

从信用评级本身的属性来看，企业信用评级属于一种不确定性的模糊问题，因此，综合评价法的发展趋势足与模糊理论相结合来对企业进行信用评级，从而使评级结果更科学、更准确。3、人工神经**法所谓的人工神经**，就是基于模仿生物大脑的结构和功能而构成的一种信息处理系统或计算机，简称神经**。人工神经**的基本构架是模仿生物的神经细胞，分为输入层、隐藏层和输出层二层。每一层色括若干代表处理单元的点。

输入层的节点负责接收外在信息不同于人脑的输入，人工神经**所接收的输入信息是各种变量的数量化信息，一个输人变量对应一个输入节点。隐藏层的节点负责处理输入层传来的信息，并转化为中间结果传递给输出层。而输出层的节点就以隐藏层传来的信息与门槛值比较后，得到系统的**结果，并将结果输出。

4、模糊分析法传统的数学或统计方法都足建立在**的观点假设基础之上，但是在自然科学、**科学和工程技术等领域，存在着很多模糊或不确定性;人类的认知模式、思考方式、甚至推理逻辑也涉及许多非确定性。因此利用传统的方法无法解决这样的不确定性问题，而模糊数学是将数学的应用范围，从**扩大到模糊现象的领域，提出了隶属函数理论，确定了某一事物在多人程度上属于所讲的概念，或者不属于所讲的慨念，这样描述模糊性问题比**数学更为合理。同样，企业信用评级也属于模糊性问题，其信用状态如何，用**数学“是”或“非”的概念很难做出判断，因此，应用模糊分析法对信用状况做出综合评价比较科学。

扩展资料：企业信用评级有标准化的分级标准。在对企业信用等级进行划分时，一般将企业信用等级划分成三等9级，分别用AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC、CC和C表示;信用评级采用定性与定量相结合的评估方法。定性用以考量企业面临的内外部发展环境，指标方面一般包括宏观经济环境、区域资源优势、行业现状及风险、**支持、股权结构、战略规划、公司治理、信用记录、抗风险能力等。

信用评级的评级方法

信用评级的方法是指对受评客体信用状况进行分析并判断优劣的技巧，贯穿于分析、综合和评价的全过程。按照不同的标志，信用评级方法有不同的分类，如定性分析法与定量分析法、主观评级方法与客观评级法、模糊数学评级法与财务比率分析法、要素分析法与综合分析法、静态评级法与动态评级法、预测分析法与违约率模型法等等，上述的分类只是简单的列举，同时还有各行业的评级方法。

这些方法相互交叉，各有特点，并不断演变。

如主观评级方法与客观评级方法中，主观评级更多地依赖于评级人员对受评机构的定性分析和综合判断，客观评级则更多地以客观因素为依据.在评级业的发展中，各评级公司不断总结自身经验，评级指标不断细化，有必要对不同的设计方法做一个比较。企业信用评级法通过对国际上先进的企业信用评级理论、企业信用评级思想、企业信用评级模型以及企业信用评级方法的研究，经过多年的不断探索、研究、实践、创新和积累，最终总结出一套符合**经济环境且适用于**中小企业的信用评级体系，并建立了完备的企业信用评级数据库、业内领先的企业信用评级模型以及科学的企业信用评级方法。企业信用网通过利用现代互联网信息技术手段，来充分把握各个行业发展脉搏，从而保证了企业信用评级结果的准确性、及时性，提高了**企业信用评级行业的技术水平 。要素分析法比较根据不同的方法，对要素有不同的理解，主要有下述几种方法。

5C要素分析法:这种方法主要分析以下五个方面信用要素：借款人品德(Character)、经营能力(Capacity)、资本(Capital)、资产抵押(Collateral)、经济环境(Condiltion)。5P要素分析法 个人因素(Personal Factor)、资金用途因素(Purpose Factor)、还款财源因素 (Payment Factor)、债权保障因素(Protection Factor)、企业前景因素(Perspective Factor)。5W要素分析法 5W要素分析法即借款人（Who）、借款用途（Why）、还款期限（When）、担保物（What）及如何还款（How）。

4F法要素分析法 4F法要素分析法主要着重分析以下四个方面要素：组织要素（Organization Factor）、经济要素（Economic Factor）、财务要素（Financial Factor）、管理要素（Management Factor）。CAMPARI法 CAMPARI法即对借款人以下七个方面分析：品德，即偿债记录（Character）、借款人偿债能力（Ability）、企业从借款投资中获得的利润（Margin）、借款的目的（Purpose）、借款金额（Amount）、偿还方式（Repayment）、贷款抵押（Insurance）。LAPP法 LAPP法分析以下要素：流动性（Liquidity）、活动性（Activity）、盈利性（Profitability）和潜力（Potentialities）。

骆驼评估体系 骆驼评估体系包括五个部分：资本充足率（Capital adequacy）、资产质量（Asset Quality）、管理水平（Management）、收益状况（Earnings）、流动性（Liquidity），其英文**个字母组合在一起为“CAMEL”，因正好与“骆驼”的英文名字相同而得名。上述评级方法在内容上都大同小异，是根据信用的形成要素进行定性分析，必要时配合定量计算。他们的共同之处都是将道德品质、还款能力、资本实力、担保和经营环境条件或者借款人、借款用途、还款期限、担保物及如何还款等要素逐一进行评分，但必须把企业信用影响因素的各个方面都包括进去，不能遗漏，否则信用分析就不能达到全面反映的要求。

传统的信用评级要素分析法均是金融机构对客户作信用风险分析时所采用的专家分析法，在该指标体系中，重点放在定性指标上，通过他们与客户的经常性接触而积累的经验来判断客户的信用水平。另外，美国几家信用评级公司都认为信用分析基本上属于定性分析，虽然也重视一些定量的财务指标，但最终结论还要依靠信用分析人员的主观判断，**由评级委员会投票决定。综合分析方法的比较综合分析评级方法就是依据受评客体的实际统计数据计算综合评级得分(或称指数)的数学模型。企业信用综合评级方法很多，但实际计算中普遍采用的方法主要有四种。

为让读者更清晰理解“多变量信用风险二维判断分析法”，有必要考察这几种评级方法的优劣。加权评分法这是目前信用评级中应用最多的一种方法。一般做法是根据各具体指标在评级总目标中的不同地位，给出或设定其标准权数，同时确定各具体指标的标准值，然后比较指标的实际数值与标准值得到级别指标分值，**汇总指标分值求得加权评估总分。加权评分法的**优点是简便易算，但也存在三个明显的缺点。

**，未能区分指标的不同性质，会导致计算出的综合指数不尽科学。信用评级中往往会有一些指标属于状态指标，如资产负债率并不是越大越好，也不是越小越好，而是越接近标准水平越好。对于状态指标，加权评分法很容易得出错误的结果。第二，不能动态地反映企业发展的变动状况。

企业信用是连续不断的，加权评分法只考察一年，反映企业的时点状态，很难判断信用风险状况和趋势。第三，忽视了权数作用的区间规定性。严格意义上讲，权数作用的完整区间，应该是指标**值与**值之间，不是平均值，也不是**值。

加权评分法计算综合指数时，是用指标数值实际值与标准值进行对比后，再乘上权数。这就忽视了权数的作用区间，会造成评估结果的误差。如此，加权评分法难以满足信用评级的基本要求。

隶属函数评估法这种方法是根据模糊数学的原理，利用隶属函数进行综合评估。一般步骤为：首先利用隶属函数给定各项指标在闭区间[0,1]内相应的数值，称为“单因素隶属度”，对各指标作出单项评估。然后对各单因素隶属度进行加权算术平均，计算综合隶属度，得出综合评估的向指标值。其结果越接近0越差，越接近1越好。

隶属函数评级方法较之加权评分法具有更大的合理性，但该方法对状态指标缺乏有效的处理办法，会直接影响评级结果的准确性。同时，该方法未能充分考虑企业近几年各项指标的动态变化，评级结果很难全面反映企业生产经营发展的真实情况。因此，隶属函数评估方法仍不适用于科学的信用评级。

功效系数**效系数法是根据多目标规划原理，对每一个评估指标分别确定满意值和不允许值。然后以不允许值为下限，计算其指标实现满意值的程度，并转化为相应的评估分数，**加权计算综合指数。由于各项指标的满意值与不允许值一般均取自行业的**值与最差值，因此，功效系数法的优点是能反映企业在同行业中的地位。但是，功效系数法同样既没能区别对待不同性质的指标，也没有充分反映企业自身的经济发展动态，使得评级结论不尽合理，不能完全实现信用评级所要实现的评级目的。

多变量信用风险二维判断分析评级法对信用状况的分析、关注、集成和判断是一个不可分割的有机整体，这也是多变量信用风险二维判断分析法的评级过程。多变量特征是以财务比率为解释变量，运用数量统计方法推导而建立起的标准模型。运用此模型预测某种性质事件发生的可能性，使评级人员能及早发现信用危机信号。

经长期实践，这类模型的应用是最有效的。多变量分析就是要从若干表明观测对象特。

风险量化评估模型有哪些？

1.风险量化评估模型主要有KMV模型、JP摩根的VAR模型、RORAC模型和EVA模型。2.风险量化评估模型主要有KMV模型、JP摩根的VAR模型、RORAC模型和EVA模型：1）KMV——以股价为基础的信用风险模型 历史上，银行在贷款决策时，曾经长时间忽视股票的市价。

KMV模型基于这样一个假设——公司股票价格的变化为企业信用度的评估提供了可靠的依据。

从而，贷款银行就可以用这个重要的风险管理工具去处理金融市场上遇到的问题了。尽管很少有银行在贷款定价中将KMV模型作为**的信用风险指示器，但非常多的银行将其用为信贷风险等级的早期报警工具。2）JP摩根信贷风险资产组合模型——VAR 1997年，JP摩根推出了信贷风险资产的组合模型——信用矩阵，该模型引进了新的风 险管理理念。即根据信用质量的变动及时评级资产价值发生损失的可能性，它反映的主要问题是：如果明年情况不好，我的资产会有出现什么损失。

3）RAROC模型：RAROC为每笔交易分配一种“资本费用”，其数量等于该交易在一年内的预期**损失(税后，99％的置信水平)。交易的风险越高，需占用的资本越多，要求其获得的现金流或收益也越多。RAROC可以广泛应用于银行管理，如利率风险管理、汇率风险管理、股权管理、产品风险、信用风险管理等4）EVA模型：经济价值增量(Economic Value Added，简称EVA)在西方发达**如美国已日益被越来越多的公司所采用，借以量化公司股东财富**化目标的实现程度。

EVA相对传统的会计利润而言，该指标不仅考虑了债务资本成本(利息)，同时也考虑了普通股成本。从经济学的角度来看，会计利润高估了真实利润，而 EVA克服了传统会计的这一弱点。风险量化是指通过风险及风险的相互作用的估算来评价项目可能结果的范围。

风险量化的基本内容是确定哪些实践需要制定应对措施。风险量化涉及到对风险和风险之间相互作用的评估，用这个评估分析项目可能的输出。