企業(yè)信用評級包括哪五個方面
發(fā)布時間：2025-08-20 點擊：7
企業(yè)信用評級(Enterprise Credit Rating),信用評級作為一個完整的體系，包括信用評級的要素和指標、信用評級的等級和標準、信用評級的方法和模型等方面的內(nèi)容。其中信用評級指標和信用評級方法是信用評級體系中最核心的兩個內(nèi)容，同時又是信用評價體系中聯(lián)系最緊密、影響最深刻的兩個內(nèi)容。
判別分析法
企業(yè)信用評級
判別分析法是根據(jù)已知的違約和非違約的企業(yè)進行分類構(gòu)成符于個總體，由這若干個總體的特征找出一個判別函數(shù)，用于判別任意已觀察的向量應(yīng)判屬于哪一個總體，以及檢驗兩個或多個母體，在所測量的指標變量上，是否有顯著差異，如有則指出為哪些指標。
1968年奧特曼(Altman)率先將判別分析法應(yīng)用于財務(wù)分析、公司破產(chǎn)及信用風險的分析，建立了如下著名的線性判別分析模 ：
Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3 +0.006X4+0.999X5.
其中，X1為流動資金/總資產(chǎn)，X2為留存收益/總資產(chǎn)，X3為息稅的收益/總資產(chǎn)，X4為股權(quán)市值/總負債賬面值，X5為銷售收入/總資產(chǎn)。臨界值為2.675.如果z小于臨界值，借款人被劃入違約組，信用級別較低;反之被劃入正常組，信用級別較高。當分值在1.81和2.99之間時，Altman發(fā)現(xiàn)判斷失誤較大，該重復(fù)區(qū)域為灰色區(qū)域。
以Z模型為代表的線性判別分析模型雖然很適用于信用評級，但這種方法存在一定問題：(1)限制條件過于嚴格，如要求樣本數(shù)據(jù)服從多元正態(tài)分布，協(xié)方差矩陣相同等;(2)模型主要考慮的是財務(wù)因素，沒有考慮行業(yè)特征、企業(yè)規(guī)模、管理水平等非財務(wù)因素的影響;(2)模型以歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對未來發(fā)展的預(yù)測不夠。
綜合評判法
綜合評判法就是對多種因素所影響的事物或現(xiàn)象做出總的評價，即對評判對象的全體，根據(jù)所給的條件，給每一個對象賦予一個實數(shù)，通過總分法或加權(quán)平均等其他計算方法得到綜合評分，再據(jù)此進行優(yōu)序評價。
從信用評級本身的屬性來看，企業(yè)信用評級屬于一種不確定性的模糊問題，因此，綜合評價法的發(fā)展趨勢足與模糊理論相結(jié)合來對企業(yè)進行信用評級，從而使評級結(jié)果更科學(xué)、更準確。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法
所謂的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，就是基于模仿生物大腦的結(jié)構(gòu)和功能而構(gòu)成的一種信息處理系統(tǒng)或計算機，簡稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，簡寫為ANN(Artificial Neural Network)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本構(gòu)架是模仿生物的神經(jīng)細胞，分為輸入層、隱藏層和輸出層二層。每一層色括若干代表處理單元的點。輸入層的節(jié)點負責接收外在信息不同于人腦的輸入，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所接收的輸入信息是各種變量的數(shù)量化信息，一個輸人變量對應(yīng)一個輸入節(jié)點。隱藏層的節(jié)點負責處理輸入層傳來的信息，并轉(zhuǎn)化為中間結(jié)果傳遞給輸出層。而輸出層的節(jié)點就以隱藏層傳來的信息與門檻值比較后，得到系統(tǒng)的最后結(jié)果，并將結(jié)果輸出。
與傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法相比，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有以下特點：(1)具有自我組織與學(xué)習(xí)的能力 ;(2)可以描述輸入資料中變量間的非線性關(guān)系;(3)可以依據(jù)樣本和環(huán)境的變化進行動態(tài)的調(diào)整 由于企業(yè)各項財務(wù)指標與信用風險之間往往存在著非線性關(guān)系。因此人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比較適用于企業(yè)的信用評價。
模糊分析法
企業(yè)信用評級
傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)或統(tǒng)計方法都足建立在精確的觀點假設(shè)基礎(chǔ)之上，但是在自然科學(xué)、社會科學(xué)和工程技術(shù)等領(lǐng)域，存在著很多模糊或不確定性;人類的認知模式、思考方式、甚至推理邏輯也涉及許多非確定性。因此利用傳統(tǒng)的方法無法解決這樣的不確定性問題，而模糊數(shù)學(xué)是將數(shù)學(xué)的應(yīng)用范圍，從精確擴大到模糊現(xiàn)象的領(lǐng)域，提出了隸屬函數(shù)理論，確定了某一事物在多人程度上屬于所講的概念，或者不屬于所講的慨念，這樣描述模糊性問題比精確數(shù)學(xué)更為合理。
同樣，企業(yè)信用評級也屬于模糊性問題，其信用狀態(tài)如何，用精確數(shù)學(xué)“是”或“非”的概念很難做出判斷，因此，應(yīng)用模糊分析法對信用狀況做出綜合評價比較科學(xué)。
但是，學(xué)術(shù)界對于模糊數(shù)學(xué)的正當性仍然存在懷疑，因為：首先，模糊邏輯缺乏學(xué)習(xí)能力，應(yīng)用上受到一定的限制。其次，模糊系統(tǒng)的穩(wěn)定性很難獲得理論上的保證。第二，模糊邏輯不是建立在傳統(tǒng)數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)上，很難對此邏輯系統(tǒng)的正確性加以驗證。
企業(yè)信用評級法
概述：企業(yè)信用評級法通過對國際上先進的企業(yè)信用評級理論、企業(yè)信用評級思想、企業(yè)信用評級模型以及企業(yè)信用評級方法的研究，經(jīng)過多年的不斷探索、研究、實踐、創(chuàng)新和積累，最終總結(jié)出一套符合中國經(jīng)濟環(huán)境且適用于中國中小企業(yè)的信用評級體系，并建立了完備的企業(yè)信用評級數(shù)據(jù)庫、業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的企業(yè)信用評級模型以及科學(xué)的企業(yè)信用評級方法通過對國際上先進的企業(yè)信用評級理論、企業(yè)信用評級思想、企業(yè)信用評級模型以及企業(yè)信用評級方法的研究，經(jīng)過多年的不斷探索、研究、實踐、創(chuàng)新和積累，最終總結(jié)出一套符合中國經(jīng)濟環(huán)境且適用于中國中小企業(yè)的信用評級體系，并建立了完備的企業(yè)信用評級數(shù)據(jù)庫、業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的企業(yè)信用評級模型以及科學(xué)的企業(yè)信用評級方法。企業(yè)信用網(wǎng)就是通過利用現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)手段，來充分把握各個行業(yè)發(fā)展脈搏，從而保證了企業(yè)信用評級結(jié)果的準確性、及時性，提高了中國企業(yè)信用評級行業(yè)的技術(shù)水平。
跟蹤評級：
1、在資信等級有限期內(nèi)，第三方機構(gòu)要擔任對其資信情況跟蹤監(jiān)測，企業(yè)應(yīng)按請求提供有關(guān)材料。
2、假如企業(yè)資信情況超出一定范圍(資信等級進步或降級)，第三方機構(gòu)將按跟蹤評級程序更改企業(yè)的資信等級，并在公示平臺上披露，原資信等級自動失效。“全國企業(yè)信用管理公共服務(wù)中心” 對企業(yè)進行資信評價，能客觀、公正地反映企業(yè)的信用信息，有利于促進企業(yè)之間互相信任、互相協(xié)作。毫無疑問，那些具有良好信用等級的企業(yè)，能夠得到更多的企業(yè)與之合作，從而使業(yè)務(wù)同伴越來越多，則開發(fā)提升空間越來越寬廣。
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企業(yè)信用評級
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1968年奧特曼(Altman)率先將判別分析法應(yīng)用于財務(wù)分析、公司破產(chǎn)及信用風險的分析，建立了如下著名的線性判別分析模 ：
Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3 +0.006X4+0.999X5.
其中，X1為流動資金/總資產(chǎn)，X2為留存收益/總資產(chǎn)，X3為息稅的收益/總資產(chǎn)，X4為股權(quán)市值/總負債賬面值，X5為銷售收入/總資產(chǎn)。臨界值為2.675.如果z小于臨界值，借款人被劃入違約組，信用級別較低;反之被劃入正常組，信用級別較高。當分值在1.81和2.99之間時，Altman發(fā)現(xiàn)判斷失誤較大，該重復(fù)區(qū)域為灰色區(qū)域。
以Z模型為代表的線性判別分析模型雖然很適用于信用評級，但這種方法存在一定問題：(1)限制條件過于嚴格，如要求樣本數(shù)據(jù)服從多元正態(tài)分布，協(xié)方差矩陣相同等;(2)模型主要考慮的是財務(wù)因素，沒有考慮行業(yè)特征、企業(yè)規(guī)模、管理水平等非財務(wù)因素的影響;(2)模型以歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對未來發(fā)展的預(yù)測不夠。
綜合評判法
綜合評判法就是對多種因素所影響的事物或現(xiàn)象做出總的評價，即對評判對象的全體，根據(jù)所給的條件，給每一個對象賦予一個實數(shù)，通過總分法或加權(quán)平均等其他計算方法得到綜合評分，再據(jù)此進行優(yōu)序評價。
從信用評級本身的屬性來看，企業(yè)信用評級屬于一種不確定性的模糊問題，因此，綜合評價法的發(fā)展趨勢足與模糊理論相結(jié)合來對企業(yè)進行信用評級，從而使評級結(jié)果更科學(xué)、更準確。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法
所謂的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，就是基于模仿生物大腦的結(jié)構(gòu)和功能而構(gòu)成的一種信息處理系統(tǒng)或計算機，簡稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，簡寫為ANN(Artificial Neural Network)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本構(gòu)架是模仿生物的神經(jīng)細胞，分為輸入層、隱藏層和輸出層二層。每一層色括若干代表處理單元的點。輸入層的節(jié)點負責接收外在信息不同于人腦的輸入，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所接收的輸入信息是各種變量的數(shù)量化信息，一個輸人變量對應(yīng)一個輸入節(jié)點。隱藏層的節(jié)點負責處理輸入層傳來的信息，并轉(zhuǎn)化為中間結(jié)果傳遞給輸出層。而輸出層的節(jié)點就以隱藏層傳來的信息與門檻值比較后，得到系統(tǒng)的最后結(jié)果，并將結(jié)果輸出。
與傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法相比，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有以下特點：(1)具有自我組織與學(xué)習(xí)的能力 ;(2)可以描述輸入資料中變量間的非線性關(guān)系;(3)可以依據(jù)樣本和環(huán)境的變化進行動態(tài)的調(diào)整 由于企業(yè)各項財務(wù)指標與信用風險之間往往存在著非線性關(guān)系。因此人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比較適用于企業(yè)的信用評價。
模糊分析法
企業(yè)信用評級
傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)或統(tǒng)計方法都足建立在精確的觀點假設(shè)基礎(chǔ)之上，但是在自然科學(xué)、社會科學(xué)和工程技術(shù)等領(lǐng)域，存在著很多模糊或不確定性;人類的認知模式、思考方式、甚至推理邏輯也涉及許多非確定性。因此利用傳統(tǒng)的方法無法解決這樣的不確定性問題，而模糊數(shù)學(xué)是將數(shù)學(xué)的應(yīng)用范圍，從精確擴大到模糊現(xiàn)象的領(lǐng)域，提出了隸屬函數(shù)理論，確定了某一事物在多人程度上屬于所講的概念，或者不屬于所講的慨念，這樣描述模糊性問題比精確數(shù)學(xué)更為合理。
同樣，企業(yè)信用評級也屬于模糊性問題，其信用狀態(tài)如何，用精確數(shù)學(xué)“是”或“非”的概念很難做出判斷，因此，應(yīng)用模糊分析法對信用狀況做出綜合評價比較科學(xué)。
但是，學(xué)術(shù)界對于模糊數(shù)學(xué)的正當性仍然存在懷疑，因為：首先，模糊邏輯缺乏學(xué)習(xí)能力，應(yīng)用上受到一定的限制。其次，模糊系統(tǒng)的穩(wěn)定性很難獲得理論上的保證。第二，模糊邏輯不是建立在傳統(tǒng)數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)上，很難對此邏輯系統(tǒng)的正確性加以驗證。
企業(yè)信用評級法
概述：企業(yè)信用評級法通過對國際上先進的企業(yè)信用評級理論、企業(yè)信用評級思想、企業(yè)信用評級模型以及企業(yè)信用評級方法的研究，經(jīng)過多年的不斷探索、研究、實踐、創(chuàng)新和積累，最終總結(jié)出一套符合中國經(jīng)濟環(huán)境且適用于中國中小企業(yè)的信用評級體系，并建立了完備的企業(yè)信用評級數(shù)據(jù)庫、業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的企業(yè)信用評級模型以及科學(xué)的企業(yè)信用評級方法通過對國際上先進的企業(yè)信用評級理論、企業(yè)信用評級思想、企業(yè)信用評級模型以及企業(yè)信用評級方法的研究，經(jīng)過多年的不斷探索、研究、實踐、創(chuàng)新和積累，最終總結(jié)出一套符合中國經(jīng)濟環(huán)境且適用于中國中小企業(yè)的信用評級體系，并建立了完備的企業(yè)信用評級數(shù)據(jù)庫、業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的企業(yè)信用評級模型以及科學(xué)的企業(yè)信用評級方法。企業(yè)信用網(wǎng)就是通過利用現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)手段，來充分把握各個行業(yè)發(fā)展脈搏，從而保證了企業(yè)信用評級結(jié)果的準確性、及時性，提高了中國企業(yè)信用評級行業(yè)的技術(shù)水平。
跟蹤評級：
1、在資信等級有限期內(nèi)，第三方機構(gòu)要擔任對其資信情況跟蹤監(jiān)測，企業(yè)應(yīng)按請求提供有關(guān)材料。
2、假如企業(yè)資信情況超出一定范圍(資信等級進步或降級)，第三方機構(gòu)將按跟蹤評級程序更改企業(yè)的資信等級，并在公示平臺上披露，原資信等級自動失效。“全國企業(yè)信用管理公共服務(wù)中心” 對企業(yè)進行資信評價，能客觀、公正地反映企業(yè)的信用信息，有利于促進企業(yè)之間互相信任、互相協(xié)作。毫無疑問，那些具有良好信用等級的企業(yè)，能夠得到更多的企業(yè)與之合作，從而使業(yè)務(wù)同伴越來越多，則開發(fā)提升空間越來越寬廣。
分享iso體系認證有哪些好處？
江蘇ISO9001認證推行詳細步驟
IATF16949認證審核不符合管理
什么是全國工業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)許可證？
有機認證的程序
16949體系認證詳細介紹
一流企業(yè)如何賣專利
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