企业信用评估全文(5篇)
第1篇：企业信用评估范文
运用企业信用风险评价理论，在分析中小企业信用评价与历史财务指标和非财务指标之间关系的基础上，提出了企业信用风险评估的指标体系，并据此构建了一种基于层次分析法的企业信用风险评估模型。研究表明，该方法有效、可行，有助于企业信用风险的预警管理，提高信用管理水平。
关键词:层次分析法;信用风险;评估模型
1．引言
近年来随着我国经济的高速发展，中小企业在促进国民经济增长、提供就业岗位、推动技术创新、保持社会稳定等方面发挥着越来越重要的作用。由于中小企业自有资金少、知名度不高，所以依靠内部融资以及通过资本市场直接发行债券股票融资都比较困难，所以中小企业更加依赖以商业银行贷款融资为主的间接融资手段，以商业银行为中介的间接融资是目前小企业资金配置的主要形式。中小企业与大企业相比，中小企业具有信息透明度差，经营稳定性差等缺点，对中小企业提供信贷支持时，商业银行很难对其信用风险进行评断。所以结合中小企业的实际情况，建立起一套中小企业贷款的信用评价模型，这对于商业银行有效地控制中小企业贷款风险非常有重要的。我国对信用风险度量、管理的研究始于上个世纪80年代末期，目前对信用风险度量、管理的系统研究主要集中在对企业信用风险的分析和预测研究。最早根据财务会计数据提出单变量分析企业破产风险预测的是Beaver［1］，Altman［2］将其延伸至多变量，即著名的Z评分模型，这些分析均采用最小二乘法进行估计。此外，还有几种常见的用于信用风险分析的统计方法:k－邻近法、主成分分析法、聚类分析法、分类树法等［3］。进入20世纪90年代，神经网络引入了银行业，用于信用风险识别和预测［4］。但是这些方法主要是针对大型企业而建立的，并不完全适合于中小企业。本文首先分析中小企业的特点，建立适合中小企业的信用风险指标体系，然后将层次分析法与信用风险分析和预测相结合，提出了一种基于层次分析法的综合评价模型，结合企业实际数据对模型的有效性和准确性进行了验证。
2．中小企业风险评价指标体系
中小企业与大企业不同，既具有信息透明度差，经营稳定性差等缺点，又具有经营灵活、创新能力强、发展成长力强以及国家政策扶持等优势。故而在设置其指标体系时应考虑到其所具有的创新性、成长性、发展性等特点。结合中小企业的特定，借鉴已有的国内外金融机构和评级公司的企业信用评级模型，在已有的国内外文献研究成果的基础之上，笔者认为在构建适用于中小企的信用评级指标体系时，应在分析企业的运营能力、盈利能力、偿债能力等财务因素的同时，要结合企业所处的外部宏观环境条件和行业发展状况来说明企业的偿债能力。此外，在分析偿债能力的同时，还应该考察企业的偿债意愿。只有在分析了企业偿债能力的同时，考察企业的偿债意愿，才能比较客观地掌握企业的信用情况，最终在评定时才能得出较为科学的结果。在此，笔者根据现有的研究成果和实际情况，构建中小企业信用评级指标体系，并将评级的指标分为财务指标和非财务指标两大类。
1)财务指标定量指标主要根据企业的财务数据来确定，不同的财务指标从不同的方面反映企业的财务、经营和盈利状况。那么，到底应使用哪些财务指标来反映企业的偿债能力呢?由于财务指标数量很多，所以必须借鉴现有的指标体系和研究成果。在选择定量指标的同时，需要考虑哪些指标最能说明企业的偿债能力，同时在指标的选择上，需要剔除相关性系数较大的指标，因为指标之间的相关性会导致评级因素的重复计算，降低评级结果的有效性。我国很多学者在这方面做了相关的研究。综上，基于国内外的研究成果，经过专家访谈和理性分析，本文拟从以下几个方面构建财务指标体系，偿债能力、盈利能力、营运能力、发展能力。
2)非财务指标衡量企业的信用等级，不仅要根据财务指标来分析和考察企业的偿债能力，同时还要分析企业所处的宏观环境、企业的基本素质、企业的基本信用等非财务因素对企业信用等级评价的影响。综合考虑非财务指标与财务指标，比仅仅以财务指标为变量更能够准确的预测企业的违约概率;张培［5］通过实证研究探讨了非财务指标对商业银行内部评级有效性的影响，得出行业特征、宏观环境、公司管理等非财务指标的介入使得评级模型根据有效性，建议商业银行在建立企业信用评级体系时应加强非财务指标的重视;梁晓佩［6］指出，非财务指标的科学引入是增强评级模型预测能力的必然要求，因为它能够更好地预测企业未来发展趋势，能够从整体上评价企业的业绩。鉴于非财务指标对企业信用等级评价的重要性，在前人研究的基础之上，通过文献整理和专家访谈，建立以下非财务指标因素体系，外部宏观环境，企业基本素质，履约情况。综上所述，可建立虚拟企业风险分析指标体系，在这个基础上引入基于期望值的模糊多属性决策法来解决虚拟企业的风险评价问题。本文所构建的中小企业信用评级指标体系包含2个层次:一级准则层包含‘‘财务指标”和“非财务因素指标”;二级准则层有包含7个方面的指标，即“财务指标”下的偿债能力、盈利能力、营运能力、发展能力指标，“非财务因素指标”下的外部宏观环境、企业基本素质、履约状况三项指标。
3．运用层次分析法评价企业信用风险
3．1层次分析法原理
［7］层次分析法(简称AHP)是美国运筹学家T．L．Saaty教授于20世纪70年代初期提出的一种简便、灵活而又实用的多准则决策方法。人们在进行社会的、经济的以及科学管理领域问题的系统分析中，面临的常常是一个由相互关联、相互制约的众多因素构成的复杂而往往缺少定量数据的系统。层次分析法就是针对这种复杂问题进行条理化、层次化，依据其本身的属性和相互关系构造出若干层次。大体分为四个步骤:
(1)建立问题的递阶层次结构模型;
(2)构造各层次的两两比较判断矩阵;
(3)由各层判断矩阵计算出被比较元素的相对权重，并进行一致性检验;
(4)计算出总元素组合的权重，并对总体进行一致性检验。
3．2层次分析法在企业信用风险评估中的应用
对于各项指标的权重，可以由层次分析法计算得出。设有s位专家对评价指标的重要性进行排序，设每位专家的重要程度相等，得出判断矩阵，计算每层每个指标的指标权重。在实践中，有很多位专家对指标集进行独立排序，可能每位专家的排序都各不相同，这时，就要在层次分析法的基础上采用加权平均的方法来确定指标权重。1．准则层次判断矩阵Bij权重的确定和一致性检验。相对于企业信用风险评估指标体系来说，判断矩阵中的元素是由财务因素和非财务因素相对重要性的比较来确定。由于CR＜0．1，所以矩阵G=(Bij)是一致性矩阵，λmax=2对应的权重向量为(0．75，0．25)。财务指标是由偿债能力、盈利能力、营运能力、发展能力指标的相对重要性来比较确定的，非财务因素指标是由外部宏观环境、企业基本素质、履约状况的相对重要性来比较确定的，实际应用中，可以写出方案层的判断矩阵，根据以上计算结果的权重，计算出每个方案的综合评价值对方案进行排序。
参考文献:
［1］WilliamH．Beaver．FinancialRatiosAsPredictorsofFailure．Jour-nalofAccountingResearch，1966，4
［2］EdwardI．Altman．FinancialRatios，DiscriminantAnalysisandthePredictionofCorporateBankruptcy．TheJournalofFinance，1968，23
［3］张晓莉，刘大为．一种基于遗传算法的企业信用风险分析方法．经营谋，2012，8．
［4］郭文伟，陈泽鹏，钟明．基于MLP神经网络构建小企业信用风险预警模型．财会月刊，2013，3．
［5］张培．非财务指标对商业银行企业信用评级的影响研究———以上市公司为例．2009，2．
［6］梁晓佩．信用评级中非财务指标引入的方法与影响探究．时代金融，2011，9．
第2篇：企业信用评估范文
关键词：信用风险评估；模型；违约风险
引言
信用风险亦称作违约风险，是指以企业为主的借款人或者交易对方由于主、客观原因不能或者不愿履行合同，使银行等投资者出现损失的可能性。企业信用风险评估，是通过对能够体现企业信用风险的定性、定量指标进行分析、计算，得出作为借款人的企业最终发生违约可能性，作为银行决定是否为其贷款的依据。因此，信用风险评估逐渐成为银行规避风险的基础和关键，信用风险评估的方法也不断丰富和发展。
一、信用风险评估方法综述
国内外信用风险评估的方法前后大致可以分为主观定性分析方法、依赖财务数据的信用评分方法和信用风险量化管理模型以及结合了数据挖掘技术的信用风险评估模型等不同方法。
（一）主观定性分析方法
主观定性分析方法是早期信用风险评估的主要方法，这种方法的应用主要取决于专家的主观判断。因素分析法是主观分析方法的典型代表，主要包括5C法、5P法和5W法等。但是该主观性极强的评估方法判断结果因人而异，可信度不高。
（二）依赖于财务数据的信用评分方法
该阶段主要代表方法有多元判别模型、logit模型和probit模型。Altman（1968）利用美国破产企业和非破产企业不同特征的财务指标构建了用以判别企业财务风险的判别函数，较早地使用多元判别模型评估企业财务风险。并在此基础上不断完善，构建了Zate信用评分模型。而线性判别技术对其使用的数据要求严格，即要求其满足协方差矩阵相等、服从严格正态分布等，使其实际应用也受到限制。Logit模型是建立在logistic函数模型上的信用风险评估模型，最早由Ohlson（1981）提出。通过对破产企业和非破产企业的调查，使用logit模型评估企业实际发生违约的可能性大小，并发现其评估结果较多元判别模型更为准确。Probit模型与logit模型原理相似，可视为后者的扩展。但同logit模型一样，probit模型对数据的需求量大，数据需服从严格正态分布的要求也使这两种模型的应用受限。
（三）信用风险量化管理模型
这类评估方法以KMV模型、Credit-metrics模型及CreditRisk+模型为代表。KMV模型是由美国KMV公司提出并以其公司名称命名，建立在公司债务定价模型和期权定价模型基础上监测上市公司信用风险的模型。KurbatM.（2002）、PeterCrodbie（2003）利用该模型分别预测较大样本量的上市公司和金融企业的违约可能，均验证了KMV模型的预测能力。但该模型的应用需要大量的公开市场信息，因此仅在上市公司财务风险预测上取得一定成果。Credit-metrics模型由KMV公司和J.P.摩根银行共同提出，通过风险矩阵计算资产组的在险价值并结合相应的银行评级资料计算目标企业的信用风险。该模型的效果在DJones（1999）的研究中得到了肯定。然而企业的长期信用评级数据缺失与否，是影响该模型发挥作用的关键。由瑞士第一波士顿银行提出的CreditRisk+模型是建立在Panjer这一保险精算递推算法上的信用风险计算模型。该模型的应用重点在于对算法本身的提升，其模型计算的准确性也受算法本身正确与否的影响，而这一点也在IyerD.（2005）的研究中得以证实。但是梁世栋（2002）在研究中发现，以上三种信用风险量化管理模型在当前环境下，仅适用于美国本土企业，而在对我国企业信用风险的评估中效果不及预期。
二、文献述评及总结
文献梳理发现，信用风险的评估方法逐渐由主观定性判断转向以定性、定量指标相结合的依赖信息技术的综合分析方法。不同评估方法的出现与完善为商业银行对企业信用风险的评估提供了更为科学与便捷的路径。但不可忽视每一种方法具体的应用环境与实施基础。因此，商业银行应“因时、因地制宜”得采用适当方法评估企业信用风险，以达到规避风险的目的。
参考文献：
[1]Altman.E.I.Financial.ratios,.discriminant.analysis.and.the.prediction.of.corporate.bankruptcy[J].Journal.of.Finance,.1968,23(1):193-194.
[2]Ohlson.J.A..Financial.Ratios.and.the.Probabilistic.Prediction.of.Bankruptcy[J].Journal.of.Accounting.Research,.1981,18，(1):109-131.
[3]李云飞,惠晓峰.基于支持向量机的股票投资价值分类模型研究[J].中国软科学,2008，(01):135-140..
[4]李扬,李竟翔,马双鸽.不平衡数据的企业财务预警模型研究[J].数理统计与管理,.2016,(1):15.
第3篇：企业信用评估范文
关键词：企业信用风险；多源多维；XGBOOST
政府部门作为社会企业的主要监管机构，职责涉及海量企业的大量信用指标、安全指标、合法合规指标的监督和抽查，为企业的公平稳健发展和社会的和谐文明与稳定提供了最坚实的保障。此外，将各部门负责的不同指标联合用于对企业整体风险的考察，不仅有利于对部门工作任务和工作流程的优化，而且能起到及时预警作用，防患于未然。现有对于企业信用风险评估的研究工作多从开展评估的主体的不同业务角度出发，如信贷业务、电力业务、供应链金融、医药等角度，相关研究所使用的评估指标具有较高针对性、专业性，指标数量有限。从开展评估所用到的评估模型或算法进行划分：统计学习方法，如Logistic回归模型、结构方程模型；现代机器学习方法，如SVM、随机森林、XGBOOST；深度学习算法，如CNN模型。其中，现代机器学习方法由于模型性能较好、便于进行适应性算法优化与集成，成为目前信用风险评估的主流方法；回归模型结果可解释性强，但该算法对数据分布有一定要求；深度学习方法在其他领域应用广泛，但信用风险评估数据集通常呈现极大的类别不平衡、缺失值现象，难以直接应用深度学习算法，但也有学者组合其他算法来解决类别不平衡现象，从而促进深度学习算法的应用。本文从多业务多维度指标出发进行企业信用风险评估，模型所覆盖的指标种类较多，类别不平衡与缺失值现象更为严重，难以保证多源数据分布的一致性。因此，本文重点观察数据整体对评估性能的影响，提升模型泛化性；模型具有目标倾向性，减少“第Ⅱ类错误”（高风险公司未被识别）。本研究减少对各指标下数据细节的考虑，重点研究对比了不同机器学习算法，从中选出针对当前数据特点与任务场景效果最优、方法最适合的模型。针对多源多维度企业信用风险评估，借鉴大数据场景数据挖掘思想，考察数据整体特点，便于发现数据隐藏的关联与规律，同时能够提升评估模型的泛化性。此外，应用现代机器学习算法，有利于提升信用风险评估的客观性，提高信用风险评估业务的效率。
一、数据介绍
选择深圳市市监局“双随机、一公开”结果公示的191，824条餐饮服务食品安全量化双随机检查结果数据，进行统计分析。通过数据去重和数据清洗，获得3，827家商事主体，其中291家有违法违规记录，2，736家没有违法违规记录。利用当下前沿技术多维度采集3，827家商事主体包括工商登记信息、欠税记录等在内的52个维度的公共信息，整合成为模型建设的样本数据，依据正负性样本比例，从中随机选取3，027家上市主体数据作为模型训练数据，其余800家商事主体作为模型测试数据。
二、设计方案
（一）系统设计。本产品按照功能分为三个模块，数据预处理模块、指标筛选模块和模型训练与选择模块。预处理模块对多维企业数据进行数据离散化、归一化、独热编码等预处理；指标筛选模块通过IV值、相关性、正则化等不同筛选方式为各指标打分，保留有效特征供后续模型使用；模型训练与选择模块采用不同机器学习及深度学习的方法，建立企业基本信息和企业信用间的映射模型，训练后的模型可用于对新企业信用的风险评估。
（二）数据预处理模块。数值形式转换。以日期、货币、文本格式数据为例的数值形式转换：（1）从文本型描述中抽取货币信息，文本型描述中噪音类型包括货币国别种类不同（美元、人民币等）、货币单位不同（元、万元、百万元等）、文本型数值字符混用等，观察分析并汇总各类型噪音，分类进行货币换算与货币转换；（2）对不同日期格式进行转化，进行天数、月份数、年数等粒度的绝对值或相对值获取，最终统一为以月为单位的时间跨度；（3）将具有有限类别的文本数据进行判定，转换为分类数值标签，如风险等级判定。异常值、缺失处理。对于空值处理，实现高频值、指定固定值、相似数据预测值三种方式，综合考虑后采用固定值处理方式。异常值处理，根据数据量统计，判定出异常值（极大极小值或罕见文本类别），按空值情况处理。特征转化。各指标的数值分组、各分组分值计算。基于主流项目Toad进行数值区间划分，Toad是针对工业届建模而开发的工具包，针对风险评分卡的建模有针对性功能；基于信用风险领域的WOE分值计算方法进行数值对应的组别分值计算。进行数值分组能够提升模型泛化性，降低数据误差的影响。
（三）指标筛选。大数据场景下的数据挖掘需要处理的是海量、多渠道的数据集，且指标（或因变量）数量较多（一般都在50个以上，通常称之为高维空间），由于难以预先得知相应的规则或模式，且场景复杂，单一规则或模型对海量样本的覆盖与解释能力有限，应尽可能收集更多的样品指标以防止遗漏重要解释变量。但是这不等于把全部指标都应用到数据建模过程中，这样会严重影响建模的效率与对挖掘结果的解释，同时过于依赖部分指标，将降低模型的泛化性能，少量的指标有利于模型的因果分析，提升模型鲁棒性。因此，在建模之前必须对指标进行必要筛选，以挑选出对目标变量或模式有重要影响的变量。指标筛选即指标归约，是指用部分指标来代替原有的指标集合，即进行适当降维。降维的方法主要有两类：一是选择指标的子集来代替原有的指标集合，如相关分析、回归分析、信息增益与模糊集等；二是对原有指标进行变换，合成新的综合性指标，如主成分分析。本文所述的指标筛选是子集的选择。指标选取的方法有多种，常用的有相关分析、回归分析、信息增益、正则化等。本文选择相关分析、信息增益、正则化方法。基于回归分析筛选方法包括前进、后退法以及步进法，试图从线性因果关系来说明各个自变量对因变量的影响大小，该类方法避免了模型受部分指标影响从而带来偏颇，但由于本文重点考察不同分类方法对于复杂指标、高维空间的柔性，此外本文数据稀疏程度较高，部分指标直接影响样本评估结果，应用该类方法淘汰掉该类指标将导致生成大量无效数据。因此，未对该类方法进行尝试。相关性方法仅从各指标数值分布向量之间的相似程度出发进行考虑，易于使用和解释。信息增益方法源于熵理论，即热力学第二定律，目前在社会学科、管理科学以及空间科学上取得了相当多的成功应用，其基本思想是以指标的信息含量（对分类准确性提升的增益、贡献）来评价指标的重要程度，进而筛选指标。正则化方法是机器学习领域中的常用方法，可以在降低模型复杂度的同时，保证模型的有效分类性能，并且提升模型的泛化性能。上述三类方法结合使用，实现IV值、相关性、正则化等不同筛选方式，完成多层级的严格指标筛选。（1）IV值的作用就是衡量一个变量整体的预测能力，好处在于每个变量的IV值是可比的。所谓IV值，是指一个变量对于判定客户属于y1还是y0的信息贡献，贡献越大，IV值越大。（2）相关系数越大，两个指标相关性越高，从而导致评价指标所反映的信息重复。通过相关性分析，删除相关系数较大的指标，简化了指标体系，保证了指标体系的简洁有效。（3）正则化通过在拟合模型时的代价函数中加入范数，其中范数表示模型参数的复杂程度，拟合结束，部分维度参数变为零，从而能够有效剔除评价体系的无用指标。筛选前指标总数52项，最终保留指标15项，如表1所示。（表1）
（四）模型算法选择。1、Logistic逻辑回归。Logistic逻辑回归是线性回归的拓展，由于模型可解释性强、模型简单等优点，在信用评分模型中应用广泛。以信贷风险管理为例，信用卡申请人的基本信息如文化程度、月薪、婚姻状况以及过去是否存在违约记录等情况和未来出现违约的概率之间存在何种关系。逻辑回归是线性回归的拓展，但不像线性回归那样对数据分布有较高要求，只需要自变量之间不存在高度相关的多重共线性关系即可。在金融行业中，逻辑回归应用于对个人信用风险进行评级具有三个优点：其一，不需要对自变量分布做假设，不要求同方差性；其二，生成的回归方程易于理解，方便解释各个变量对模型的影响；其三，可求出一个发生比，更直观判断分类的准确性。2、XGBOOST。XGBOOST是基于决策树模型的集成分类方法。决策树模型根据数据特征进行树状层级划分，具有易于解释、识别效率高、产生判别规则等优势；但其仍具有不少缺点，比如决策规则复杂、易产生过度拟合、分类非全局最优解而是局部最优解等。基于这些特点，产生了随机森林方法，集成多棵决策树，根据投票决策思想，提升了模型分类的准确度。XG－BOOST在其基础上进一步优化，加入正则化技术，提高模型泛化性，其特点有：高效处理大型数据集，甚至在输入变量庞大的情况下；能够估计变量的重要性并排序，并计算其相似性；能够泛化误差；具备高精度，甚至在数据中存在大规模空值时仍保持较高精度；计算效率高，不会过度拟合。3、CNN。本文同样将深度学习算法用于企业信用风险预测，卷积神经网络（CNN）是其中主流算法之一，被广泛运用于计算机视觉、自然语言处理、数据挖掘等领域，本文训练CNN模型作为风险评估的分类模型。采用CNN进行多维数据的特征提取与分类。CNN是一种包含卷积计算并具有深层结构的前馈神经网络，基本结构通常由三层神经网络组成，分别是卷积层、池化层和全连接层。其能够在大量数据样本中自动学习原始数据的特征表示，因此能够适用于对多维数据的复杂特征进行有效提取。由于深层神经网络强大的拟合性能，能够充分对语料进行学习，进而具备较好分类性能。
三、实验结果与分析
第4篇：企业信用评估范文
中小企业，又称中小型企业或者是中小企，是指那些在我国境内依法设立、有利于社会发展需要、增加就业、符合国家产业政策，在资本经营、生产经营规模属于中小型的各种所有制及各种形式的企业。目前，随着我国社会经济的迅速发展，中小企业已成为促进经济增长、吸纳社会就业的主要载体。据有关统计，目前全国的企业总户数中，中小企业占98.5%，资产总额占50%，销售额占60%，职工人数占70%，工商税收占50%。由此可见，中小企业在促进经济发展、改善人民生活和维护社会稳定等方面起到了极其重要的作用，已经成为我国国民经济的重要组成部分。然而在中小企业的快速发展过程中也遇到了资金不足、融资难等诸多问题，融资难主要体现在贷款难上面，并且已成为制约中小企业发展的重要因素。因此，专门针对我国中小企业贷款信用风险而建立有效的信用评估体系，无论是对于中小企业还是银行来说都具有重要意义。
二、影响我国中小企业贷款信用风险的因素
一是银行与授信企业的业务关系银行与授信企业的业务关系主要表现在两个方面：一是经济往来业务；一是票据业务数量。这些方面的影响可以用中小企业在银行的开户年限来衡量。从经济往来业务来看，中小企业虽然在申请信用等级评定之前尚未与银行建立借贷关系，但是通过这些企业在银行开立的存款账户及企业发生的经济业务往来，银行就能及时了解企业的相关情况。一旦这些中小企业的经济往来业务步入正常发展轨道，向银行积极主动提供相应资料，银行就可以对其信用状况及盈利状况等有较好的把握，从而决定是否将其纳入信贷支持的对象。这样就使得银行对中小企业的发展有了深刻的了解，也使得中小企业可以积聚资金、更好地发展。票据业务的出现是经济和金融发展到一定阶段的必然产物，是企业间经济业务往来的标志。通过票据业务的开展使得中小企业在资金融通上有更多的选择，能有效地规避信贷风险，拓宽企业的还款来源，如商业承兑汇票和银行承兑汇票。所以，在银行办理办理票据业务的中小企业，银行不但可以很好地掌握其生产状况和资金运营状况，同时在还款来源上也有一定的保证。二是企业自身因素第一，企业的资金方面。一个企业自有资金数量的多少关系到企业的生存发展和风险抵御能力。目前银行为了规避贷款风险，在决定是否给予中小企业贷款时，很注重企业自身资金的数量。有些企业虽然流动资金的增长速度很快，但是因其自有流动资金得不到及时的补充，从而无法获得银行贷款。为了降低贷款风险，银行积极推行经营者风险担保金和企业风险准备金制度，二者都是专户管理。其中，经营者风险担保金必须是企业经营者个人的合法财产，风险准备金必须是企业的自有资金。在这种制度下，若经营者和企业本年度贷款本息没有结清之前，都不能动用该账户。若经营者和企业到期后无力偿还贷款本息，那么银行就能动用该账户收回本息。第二，企业的信誉方面。现代社会是诚信社会，诚信已成为银行衡量企业的一个重要标准。银行可以通过共享平台和征信系统来了解企业的信用记录，如借贷记录、货款偿还记录、纳税记录以及一些商业交往中的其他相关记录。因为企业的信用状况就隐藏在其中，通过这些记录的解读，银行就可以判断企业的信誉状况。因此中小企业必须诚实守信，这是其取得贷款的重要依据。第三，企业管理层方面。一个企业经营业绩的好坏与企业管理层人员的素质不可分割，尤其对中小企业而言。管理人员的教育背景、从业资格、工作经验、业务组织能力、提高企业市场地位能力和维持经济效益的能力是一个企业在竞争中取得成败的关键。有一个好的管理者，企业的发展就有推动力，企业全体员工就会共同奋进，尤其对中小企业来说，这方面更为重要。三是行业因素信用评价活动，都是对某行业中的企业进行评价研究的。在企业信用评价活动中，有些行业的利润水平是稳定的，而有些企业的利润水平是波动的，有的年份高，有的年份低，对于中小企业来说也是如此。所以，企业所处的行业在一定程度上也会影响企业的贷款信用风险。四是企业财务因素企业财务因素主要是从企业的经营能力、盈利能力、偿债能力、投资收益能力、财务结构以及企业未来的发展阐述的。第一，企业的营运能力。企业的营运能力主要指企业营运资产的效率与效益。营运能力越好的企业其偿还能力越有保障。这方面包括的指标主要有存货周转率、流动资产周转率、应收账款周转率、固定资产周转率和总资产周转率等，这些指标主要反映了企业拥有资产的创收能力，是企业管理的重要内容。第二，企业的盈利能力。企业的盈利能力是指企业赚取利润的能力。这个方面是银行和借款企业关注的重点。盈利能力分析集中考察利润的稳定性和主要经济业务产生现金流的可持续性。它影响着企业利润增长、规模扩张、资金获取和抵御市场风险的能力。包括的指标有销售净利率、销售毛利率、资产净利率和净资产收益率。第三，企业的偿债能力。偿债能力是指企业偿还各种到期债务的能力。这方面的分析与企业的流动资产和获利能力相关，主要涉及到的指标有流动比率、速动比率等。第四，企业的投资收益能力。投资收益能力是指企业投入资金的增值能力，对判定企业是否具有偿还银行债务能力有很大的影响。投资收益能力主要注重对贷款企业原有项目的改扩建和新投项目效益方面的分析。第五，企业的财务结构。企业的财务结构主要反映了企业总资产、负债和所有者权益的规模和结构，主要在于体现企业资产变现能力、资产与负债等情况，是企业融资要求、债务压力和财务弹性状况的基本环境。只有好的企业财务结构才能提高企业的经营能力。第六，企业的未来发展。企业的未来发展是评价企业可持续发展能力的重要方面。它会影响外部利益相关者和银行对企业的信心，影响企业的生产经营活动及市场价值。衡量企业未来发展的指标主要有总资产、主营业务收入和净利润的增长率等。
三、我国中小企业贷款信用风险评估体系的内容
第一，我国中小企业贷款信用评估体系的原则全面性。信用评价指标体系的内容应综合考虑被考察对象、经济环境、政策环境等因素的影响，建立比较全面的评价指标体系，合理地对企业的信用状况做出评价。科学性。影响企业信用状况的因素错综复杂，其中有些因素有着至关重要的影响，有些不然。只有通过对这些因素进行的科学的分析并加以量化，才能完整地描述企业的信用状况，使各指标之间有机结合，形成体系。可操作性。该项原则就是要求建立的信用评价指标体系具有实用性，便于评级人员进行操作；同时该指标体系能反映企业的特性，指标的收集在银行可能收集的信息范围内，并且被大多数企业、银行所接受。针对性。信用评价指标体系具有针对性，不同的评价对象和评价目的的指标体系设置应有所不同。目前国内信用评级主要有三类：证券评级、贷款企业评级和特定信用关系评级，因此，在建立信用评价指标体系时，应根据具体的分析对象制定。本文主要针对中小企业贷款信用风险建立指标体系。可比性。评价指标体系的设置要具有可比性，指标设置要明确、规范，统计范围口径一致。第二，我国中小企业贷款信用评估体系的内容信用评估体系主要对中小企业的信用潜质进行评估，结合我国企业自身的特点、成长过程、一些企业报表以及评估指标体系的内容和特点，制定了一套指标体系。该指标体系主要从企业财务因素、非财务因素和经济环境因素等来设置。首先，财务因素是信用评级中的关键因素，主要是对企业财务状况和经营状况的总体反映；其次，非财务因素是反映企业的信用状况、发展潜力和抗风险能力的重要参考因素，对财务因素形成一定补充；再有就是环境经济因素是企业生存和发展的大环境，也是不可缺少的因素。因此，中小企业贷款信用评价指标体系包括以下三个方面。第一，企业的财务因素
（1）营运能力。企业的营运能力主要从应收账款周转率、存货周转率、流动资产周转率和总资产周转率等指标来进行分析。
（2）盈利能力。企业的盈利能力主要从销售毛利率、销售净利率和资产净收益率指标来进行分析。
（3）偿债能力。企业的偿债能力主要从现金流动负债比率、资产负债率、流动比率和速动比率等指标来进行分析。
第5篇：企业信用评估范文
1．1评价指标体系内容
针对我国民营企业自身特征，在构建企业信用风险评价指标体系的过程中要充分对企业素质进行分析，对企业整体经济发展情况、经营范围与产品销售与盈利水平等进行综合评价，同时也包括对企业综合管理情况的评估，如企业职工能力、领导管理能力以及企业内部文化结构等;要对企业资金信用进行评估，通过对企业资产结构、资金链运行以及资产质量的分析，进行量化财务指标考察，充分反映企业资金自有率和流动比率，对信贷情况、贷款承付率等全面评估;对企业的经营水平与经济效益进行综合评价，包括对产品生产、销售、开发、费用核算以及纳税与利润多方面情况考察;另外，对企业发展情景的分析，要对民营企业进行近期考察，对目标实现情况以及长远规划等全面分析，并对企业的行业地位以及多元化市场竞争力进行分析，对其目标的制定与措施的落实以及长远发展趋势进行分析。
1．2指标体系构建原则
为避免民营企业信用风险评价指标的选择存在随意性，要遵循全面性原则、科学性原则、公正性原则、通用性原则、可获得性原则。民营企业风险评估直接关系到企业长远发展趋势，一旦出现评估偏差将会影响企业信用状况，给企业带来风险。因此，风险评估指标体系的构建要全面体现民营企业信用状况。要积极借鉴国外信用风险评估体系构建经验，使数据结构构建更加丰富、全面、科学。只有在客观判断和评估的前提下，才能保证指标体系构建的公正性和有效性。另外，指标体系构建必须要依照国家政策和法律以及规定标准进行，避免偏离经济发展轨道，使其适用于民营企业中，被债权人和企业理解和认同。
2．基于相似度的民营企业信用风险评级方法
信用评级方法主要是指基于企业的信用状况完成的等级判定，通过进行系统分析发现，信用评价方式对于信用等级的判定具有科学性。针对民营企业的信用评估方法应用，我国多赞同美国做法，但是也有持反对意见的。认为通过定量方式分析量化评估指标具有客观性。而通过定性分析则相对比较主观，需要进行相应的主观判断，可以说，采用定量分析相对于定性具有一定的进步性特征。本文中对两者之间的关系与作用并不做机械性判断，而是根据实际需要选择定量或者是定性分析。
2．1定性评估方法
根据分析人员的差异性特征可以进行以下几个方面的分类:首先，个性特征分析方法:个人可以通过三种方式进行分析，也就是根据因果性原理完成对以表现出来的信用情况以及经济指标变化情况进行判断，形成信用状况信息。这个过程中也可以采用对比类推法，通过结合类推原理将信用状况与相类似的状况之间相互结合，形成对未来一段时间范围内企业信用状况的评估。其次，集体分析方法:采用个人因素分析方法会受到个人知识结构等多方面因素的限制，因此具有局限性。集中个人形成专业性判断能够极大提升信用评估的质量与效果。这项评估方式主要采用的是集体讨论方式进行信用评估。最后，专家调查方法:这项评估需要借助于具有专业性能力的专家，通过进行咨询完成相关信用问题的解决。因为专家的专业性能力相对更强，通过借助于他们的专业性知识与能力，可以充分解决各个方面的实际问题。
2．2信用评估定量分析
首先，比率分析:也就是采用财务分析方法，这也是信用评估当中的主要应用方式。在进行信用评估时很难通过一项数据内容完成整体评估，因此需要计算比率指标内容，这样就能够进行判断，形成科学性结果。其次，还包括趋势性分析方法、结构性分析方法以及相互对比法。以上三种指标也都是进行信用评估最为主要的使用方式。
3．实际应用研究
结合某食品企业进行实例分析，该企业成立于2000年，总投资金额为3000万余元，公司总人数达800人。主要生产的是花生系列产品，产品出口国际市场。年生产力能够达到3000吨。当前企业为了进一步实现扩大再生产，引进专业技术人才达到员工总数的41%，创新费用比重为8%，新型技术装备更新率为6%，产品销售收入比重达到原来的28%，资本积累达到4%。
4．结论
