提高企业信用评级的方法，提高信用评级的方法

中证集团ISO认证 2023-01-23 20:20

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企业信用评级的评级方法？

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。 1968年奥特曼(Altman)率先将判别分析法应用于认证老师分析、公司破产及风险的分析，建立了如下著名的线性判别分析模： Z=0。 012X1 0。014X2 0。 033X3 0。006X4 0。999X5, 其中，X1为流动资金/总资产，X2为留存收益/总资产，X3为息税的收益/总资产，X4为iso认证体系市值/总负债账面值，X5为销售收入/总资产。临界值为2。 675，如果z小于临界值，借款人被划入违约组，级别较低；反之被划入正常组，级别较高。当分值在1。81和2。99之间时，Altman发现判断失误较大，该重复区域为灰色区域。以Z模型为代表的线性判别分析模型虽然很适用于评级，但这种方法存在一定问题：(1)限制条件过于严格，如要求样本数据服从多元正态分布，协方差矩阵相同等；(2)模型主要考虑的是认证老师因素，没有考虑行业特征、企业规模、管理水平等非认证老师因素的影响；(2)模型以历史数据为基础，对未来发展的预测不够。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。从评级本身的属性来看，企业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评级，从而使评级结果更科学、更准确。所谓的人工神经网络，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，简称神经网络，简写为ANN(Artificial Neural Network)。人工神经网络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(如图1) 不同于人脑的输入，人工神经网络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，得到系统的最后结果，并将结果输出。与传统的统计方法相比，人工神经网络具有以下特点：(1)具有自我组织与学习的能力；(2)可以描述输入资料中变量间的非线性关系；(3)可以依据样本和环境的变化进行动态的调整由于企业各项认证老师指标与风险之间往往存在着非线性关系。因此人工神经网络比较适用于企业的评价。传统的数学或统计方法都足建立在精确的观点设基础之上，但是在自然科学、社会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，从精确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精确数学更为合理。同样，企业评级也属于模糊性问题，其状态如何，用精确数学“是”或“非”的概念很难做出判断，因此，应用模糊分析法对状况做出综合评价比较科学。但是，学术界对于模糊数学的正当性仍然存在怀疑，因为：首先，模糊逻辑缺乏学习能力，应用上受到一定的限制。其次，模糊系统的稳定性很难获得理论上的保证。第二，模糊逻辑不是建立在传统数学的基础上，很难对此逻辑系统的正确性加以验证。除了给评估对象自身对照加强改善经营管理外，主要服务对象有： (1)投资者； (2)商业；证券承销机构； (3)社会公众与大众媒体； (4)与受评对象有经济往来的商业客户； (5)金融监管机构。当今社会基础较为薄弱，通过评级，使社会逐步重视作为微观经济主体的企业的状况，从而带动个人、其他经济主体和单位的价值观的确立，进而建立起有效的社会管理体制。

信用评级的评级方法？

评级的方法是指对受评客体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，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、模糊数学评级法与认证老师比率分析法、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iso认证方法做一个比较。企业评级法通过对国际上先进的企业评级理论、企业评级思想、企业评级模型以及企业评级方法的研究，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中国经济环境且适用于中国中小企业的评级体系，并建立了完备的企业评级数据库、业内领先的企业评级模型以及科学的企业评级方法。企业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，从而保证了企业评级结果的准确性、及时性，提高了中单位业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）、专业物（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）、认证老师要素（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）、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），其英文第一个字母组合在一起为“CAMEL”，因正好与“骆驼”的英文申报条件及流程相同而得名。上述评级方法在内容上都大同小异，是根据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、专业和经营环境条件或者借款人、借款用途、还款期限、专业物及如何还款等要素逐一进行评分，但必须把企业影响因素的各个方面都包括进去，不能遗漏，否则分析就不能达到全面反映的要求。传统的评级要素分析法均是金融机构对客户作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水平。另外，美国几家评级公司都认为分析基本上属于定性分析，虽然也重视一些定量的认证老师指标，但最终结论还要依靠分析人员的主观判断，最后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，最后汇总指标分值求得加权评估总分。加权评分法的最大优点是简便易算，但也存在三个明显的缺点。第一，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。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，应该是指标较高值与最低值之间，不是平均值，也不是较高值。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评级。功效系数法功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，最后加权计算综合指数。由于各项指标的满意值与不允许值一般均取自行业的最优值与最差值，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，不能完全实现评级所要实现的评级目的。多变量风险二维判断分析评级法对状况的分析、关注、集成和判断是一个不可分割的有机整体，这也是多变量风险二维判断分析法的评级过程。多变量特征是以认证老师比率为解释变量，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征的变量值（认证老师比率）中筛选出能提供较多信息的变量并建立判别函数，使推导出的判别函数对观测样本分类时的错判率最小。根据判别分值，确定的临界值对研究对象进行风险的定位。二维判断就是从两方面同时考察风险的变动状况：一是空间，即正确反映受评客体在本行业(或全产业)时点状态所处的地位；二是时间，尽可能考察一段时期内受评客体发生风险的可能性。

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。