工商企业信用评级方法

工商企业信用评级方法（精选9篇）

篇1：工商企业信用评级方法

江苏中同兑担保有限公司企业信用评级办法

企业信用评级办法

第一章 总则

第一条 为正确评价公司类客户的资信状况，控制担保资产风险，提高担保资产的使用效益和效率，根据有关规定，制定本办法。

第二条 上海诚恒信担保有限公司(以下简称担保公司)对企业的信用评级在对企

业进行全面调查、分析的基础上，按照本办法规定的信用等级标准，综

合评估确定。

第三条 企业信用评级采取公正、公平的原则，采用受理时“当时评定，的方式。

第四条 评级对象包括担保申请人及其保证人(金融机构除外)。评级对象按其行

业属性分别适用本办法的对应或相近的行业的评级量表。

第二章 评级量表各信用等级设置

第五条 按行业差异及资金运用特点设置工业运输、商贸服务、房地产建安、进

出口和综合五种类型的评级量表(见附件)。

第六条 企业信用设AAA、AA、A和B级四个等级。

AAA级，得分在9 0分(含)以上。表明企业信用程度高，获利能力和还本付息能力强，发展前景很好，投资风险很小。

AA级，得分在7 5分(含)一一9 0分。表明企业信用程度可靠，安全度较高，获利能力和还本付息能力较强，发展前景很好，投资风险较小。A级，得分在6 0分(含)一一7 5分。表明企业信用程度比较可靠，具有一定获利能力和还本付息强能力，有一定的发展前景，现阶段投资风险较小。B级，得分在6 0分以下。表明企业信用程度一般，获利能力较低，企业

投资风险较大，企业发展前景暗淡。

第三章评级指标及计分

第七条 企业信用评级按企业信用及偿债能力、经济实力、经济效益、非财务因

素、企业发展能力及前景五大类设置。每大类下设若干量化和非量化指标。第八条 企业信用评级采用定量分析为主，定量分析与定性分析、绝对值与相对

值分析、企业现状与发展前景相结合的方法，将各种指标分别量化，对无法量化的指标，则根据企业的具体情况按定性评审的标准核分。第九条 企业信用评级采用“百分制“。各类企业指标体系的分值见计分量表。

第四章 企业信用等级评定的权限、程序和管理

第十条 公司应按照本办法组织对企业信用等级的评定，并确认评级结果。根据

需要，公司决定是否建立“信用等级评审会”或指定管理部具体负责企业信用评级的管理。第十一条担保业务部门负责企业信用等级的初评。担保业务部门要指派项目经理负责收集和初评企业的有关资料，逐个写出全面、详细的评级调查报告，根据企业的行业属性，选择相应的企业信用等级评分量表进行计算、评分，填制企业信用等级评审表，然后报同级或上级审批。企业信用评级工作的日常监控由管理部负责。

第十二条担保公司评审确定的企业信用等级，属内部资料，应对外严格保密，对以任何形式利用信用评级所造成的后果不负任何责任。

第十三条信用评级必须客观、公正，严禁弄虚作假。如发现企业弄虚作假，骗取信用等级，除撤销其信用等级外，还要采取相应的防范风险措施制裁。如发现担保公司工作人员弄虚作假的，要追究相应的责任。

第十四条担保公司新受理客户时应进行信用等级的评定。对与担保公司保持

业务关系的企业，可根据实际情况随时评定，及时调整。

第五章 待遇

第十五条担保公司按照信用等级对企业不同的待遇。

一、对AAA级信用企业，采取倾斜的担保政策，积极支持：

1、优先给予担保；

2、适当给予费率优惠：

3、可以给予一定范围的信用担保；

4、提供免费配套服务，如信息咨询、代理理财等。

二、对AA级信用企业，给予重点支持，在用途合理、反担保措施落实的条件下，加速办理。

三、对于A级信用企业，要根据企业的实际情况，区别对待：对于发展前景良好，正在改善的企业，可给予一定的支持；反之，则应加以限制。

四、对于8级信用企业，原则上不与其建立担保关系。对已发生关系后信 用等级降为B级的，原则上停止发生新担保关系，并逐步解除原担保。

第六章附则

第十六条本办法由诚恒信担保有限公司制定、修改和解释。第十七条本办法自二0 0四年六月一日起实施。

附：l、诚恒信担保有限公司企业信用等级评级量分表(三)

2、诚恒信担保有限公司企业信用等级评审表

企业信用等级评审表

评审单位： 受评单位： 行业类型：

评审结果：根据上表积分总计值，评定该企业信用等级为级评审人： 复核：管理部（或信评会）审定：评审时间：审定时间： 评审人：复核：管理部（或信评会）审定： 评审时间：审定时间：

中同兑担保有限公司企业等级计分量表

（三）房地产、建安类

篇2：工商企业信用评级方法

食品企业信用评级方法

安博尔食品企业信用评级的目的是通过对受评企业经营现状的分析，预测企业未来现金流量，评估受评企业对债权人的相对违约风险和违约的严重程度，从而为希望了解和判断食品企业信用风险的机构和个人提供参考。安博尔食品企业评级方法的分析框架与其他工业企业类似，包括经营环境、基本经营和竞争地位、管理水平、组织结构、财务状况、突发事件风险等方面。同时，食品企业信用评级方法充分考虑了食品行业的特点，着重分析影响食品企业未来偿付能力的各种因素，采用定性和定量相结合的方法，并以定性分析为主。

安博尔食品企业评级方法的适用范围是食品加工业、食品制造业和饮料制造业的企业，其中由于白酒业较为特殊，本方法将不涉及该行业。在对食品企业进行评级时，考虑到食品的需求收入弹性小，食品企业的发展与宏观经济波动的关联度弱等特点，安博尔的评级更着重于分析食品企业的内部经营状况。由于食品行业的集中度低，大多数企业规模小，市场竞争激烈，企业的竞争优势更多体现在优化产品结构和提高营销灵活性等方面。因此，食品企业的产品结构和营销策略是我们分析的重点。

篇3：工商企业信用评级方法

然而, 这些中小企业在影响和改变我们生活的同时, 也存在很多问题。我国中小企业生存和发展的环境很不理想, 融资渠道不够顺畅, 融资困难已经成为制约中小企业发展的主要障碍, 更有可能成为整个国民经济发展的瓶颈。中小企业融资困难的原因是多方面的, 但是最根本的原因是企业信用问题。由于企业的相互拖欠、三角债, 造成了企业间的信任危机, 导致企业不敢采用赊销的手段, 大大降低了企业的竞争力。尤其是由于中小企业的信用缺失, 增加了经济的不确定性与变数, 而银行对企业特别是中小企业的评判手段有限, 往往不能从众多中小企业中识别出具有偿还能力和盈利能力的企业。错误的判断会给银行等贷款机构带来巨大的损失。亚行首席经济学家汤敏认为融资问题是中国企业尤其是中小企业面临的最大的问题, 而解决融资问题首先要解决的是信用问题。他认为企业信贷约束问题的根源还是信用风险问题。而解决信用风险的关键是建立一套行之有效的信用评价模型。

企业信用评级在揭示和防范信用风险、降低交易成本、拓宽融资渠道、解决信息不对称问题等方面发挥着重要作用。其经济意义主要表现在以下方面:

(1) 信用评级对投资者的作用:投资者对企业自身以及外部因素对企业影响的认知上, 都远远不如企业清楚。因此, 在投资后, 投资者也无法控制企业资金的实际运动状态和流向, 从整个过程来看, 他们之间的信用风险始终存在, 信用评级则可以降低投资者寻求风险情报的信息成本, 保护投资者避免因信息不充分而遭受损失, 为其选择投资工具提供重要的参考依据。

(2) 信用评级对被评对象的作用:信用评级是树立企业良好信誉形象的有效途径, 能够为企业综合竞争力提供最有力的证明, 从而拓展融资渠道, 稳定融资来源, 降低筹资成本, 提高债券、证券发行的效率。

(3) 信用评级对政府监管部门的作用:信用评级能为政府部门间接控制市场提供强有力的手段, 可加强对企业的指导和监督。各国的监管经验表明, 政府监管部门采用评级结果的做法有助于提高信息透明度, 有效防范金融风险。

现代企业信用评价起源于19世纪末20世纪初的美国。随后的一个多世纪中, 西方各主要经济发达国家陆续开展了依据企业财务实际统计指标的评估工作, 并逐渐形成了美国的财务导向型、日本的经营导向型、德国的偿付能力导向型, 以及英国的系统评价等几种主要的企业信用评价模式。

国外的信用评估行业经过了上百年的发展, 信用评估模型相对比较完善, 在现实经济活动中也有着较广泛的应用。除了专家系统、评分系统和信用打分系统等传统方法外, 新的信贷风险管理方法主要有KMV模型、JP Morgan

的VAR (Value At Risk) 模型、Credit Risk+模型、RAROC (Risk-Adjusted Return On Capital) 模型、EVA (Economic Value Added) 模型和Z评分模型、AHP (Analytic Hierarchy Process) 法。

KMV模型、VAR模型和credit risk+模型主要是在已知各企业信用等级的基础上计算企业在融资活动中的违约概率, 或者说是计算银行等提供资金支持的借方所面临的金融风险, 这些模型从不同角度阐述了信贷风险管理的要点, 虽然侧重点不同、对象不同、应用方向和时间不同, 但都是先进的管理理念, 基本覆盖了信贷风险管理的整个过程。不过这些模型在现实应用中也存在着一些问题, 主要表现在模型建立的数学理论前提假设条件在现实中很难成立, 比如JP Morgan模型把债务人按评级公司的转移矩阵分成若干个信用等级, 即模型是离散的, 而且假定在同一信用级别中的债务人具有完全相同的转移矩阵和违约概率, 实际违约率等于历史统计平均的违约率。这些假定在现实中未必完全成立, 因此限制了这些模型的使用。而RAROC模型、EVA模型、Z评分模型、AHP法模型以及国内的利用模糊数学、主成分分析法、联机分析挖掘方法和神经网络方法等建立的信用评估模型主要是利用数学工具对企业做出信用等级的评估。其中Z评分模型、主成分分析法主要是通过对企业的财务数据进行定量分析, 做出评估:模糊数学、AHP法是综合对企业的经营管理水平、信用历史、发展前景、财务数据等进行定性和定量的综合分析, 建立模型对企业进行评级:联机分析挖掘方法和神经网络方法主要是将数学统计方法与计算机技术相结合, 对大量的企业样本数据进行分析和模拟, 从而建立企业评估模型。这些模型虽然在数学理论上都对企业的信用评级做出了分析, 但是在现实的应用中仍然有许多不足之处, 一方面大部分模型主要只是针对企业的财务数据进行统计分析, 而忽略了影响企业信用状况的其他重要因素, 从而模型中并不能体现中小企业的特点, 有效地对中小企业信用进行评估;另一方面各模型中除了利用联机分析挖掘方法建立的评估模型中引入了行业划分, 其他模型并没有对行业进行区分, 而事实上, 不同行业内的企业具有不同的特点, 在注册资本、客户类型、财务数据等方面都相差甚远, 如果在评估模型中不能明确地对行业进行划分, 就不可能对企业做出合理有效的评估。

随着市场经济体制的确立和发展, 我国国内在20世纪80年代后开始了企业信用评级的研究, 国内信用评级机构先后成立了大约50家, 关于信用评级理论的研究也在不断发展。其中陈娟、吴开微在2001年第4期的《工科数学》中提出利用模糊数学对企业评级的方法;王汉荣在2002年第6期的《沙洲职业工学院学报》中提出模糊综合评判的企业评级方法;庞素琳、王燕呜、黎荣舟等在2003年第8期和第9期的《数学的实践与认识》中分别利用神经网络中的BP算法和多层感知器建立了企业信用风险评价模型;方洪全、曾勇在2004年第4期的《中国软科学》中提出了利用联机分析挖掘 (0LAM) 方法建立银行信用风险评估模型;杨星、布慧敏、郭璐在2005年第5期的《统计与决策》中利用主成分分析的方法提出一个国有企业信用的评估模型。

综合已有的文献可以看出, 学术界对我国中小企业信用评级已经进行了有效的研究、取得了一批有价值的成果, 并且在多方面形成了共识。但是, 我国关于企业信用评级, 尤其是中小企业信用评级的研究才刚刚起步, 还没有一套系统的信用评级理论。这需要我们不断进行深入研究和探讨、不断完善信用评级理论体系, 以期取得新的、有价值的研究成果作为实践的理论依据。

信用评级 (Credit Rating, 也称为信用评估) 是由独立、中立的专业评级机构或部门, 受评级对象的委托, 根据“公正、客观、科学”的原则, 以评级事项的法律、法规、制度和有关标准化的规定为依据, 采用规范化的程序和科学化的方法, 对评级对象履行相应经济承诺的能力及其可信任程度进行调查、审核和测定, 经过同评级事项有关的参数值进行横向比较和综合评价, 并以简单、直观的符号 (如AAA、AA、BBB等) 表示其评价结果, 公布给社会大众的一种评价行为。其主要手段是, 通过分析研究被评价主体的经营环境、管理质量、经营水平、资产负债情况、盈利能力等方面的综合情况, 根据被评价主体的盈利表现和资产安全性, 对被评价主体的整体信用状况做出综合的判断。企业的信用评级就是以企业为对象的信用评价行为和评价过程。中小企业信用评级是指以一般企业信用评价理论为基础, 并利用专门针对为中小企业设计的评级模型对被评价中小企业的信用进行评价的过程。

从上述信用评级的概念中可以看出, 信用评级的实质是对借款者对其所借债务能否如约还本付息的能力与可信度的评估, 是对债务偿还风险 (信用风险) 的评价。银行对企业进行信用评级, 实质上是对企业还贷的可能性或违约风险 (信用风险) 的预测。因此, 信用评级应帮助回答如下问题:是否可以授予信用, 即被评级企业的信用是否足够高:可以授予多少信用、多长时间的信用, 即信用额度和时间:在受信企业失信时, 提供信用的企业可能会遭受多大的损失。

目前, 国内外银行和信用评级机构使用的信用评级方法有很多, 归纳起来大致可以分为三类, 第一类是传统的信用评级方法, 主要包括以5C法为代表的专家评判法和以5C法为基础发展起来的综合评价法;第二类是统计模型法, 其中主要包括线性区别模型、线性概率模型、Logit模型和Probit模型;第三类是以类神经网络法与模糊分析法为代表的新兴评级方法。这些信用评级方法各有自身的优缺点, 在评级过程中要针对不同的评级对象和评级环境采用不同的评级方法。

我国中小企业运用何种方法进行信用评级, 应当考虑我国中小企业和信用评级机构的实际情况, 并结合各种评级方法的特点加以选择。传统的信用评级方法 (5C法、综合评估法) 主观性太强, 不确定性较大, 而且缺乏必要的定量技术, 因此已经不适合应用于现代的信用评级。目前, 我国中小企业外部融资环境不佳, 财务信息披露机制不健全、透明度不高, 同时商业银行对中小企业惜贷, 导致中小企业的历史融资数据缺乏, 这些现状决定了以统计模型为代表的纯定量分析方法在我国的现阶段还不可行。而类神经网络模型虽然具有准确性较高、适应性强等优点, 但其对样本的依赖性过强, 而且解释功能差, 使用起来会造成一定的困难。

篇4：浅析我国企业债券信用评级的监管

摘要企业债券的信用评级是一把双刃剑，一方面能够起到为投资者提供风险提示的作用，一方面，过分依赖信用评级将会导致债券风险揭示“失真”，尤其是在缺乏对信用评级有效监管的情况下，信用评级机构的道德风险将会影响对企业债券的公正评价，误导投资者和监管者。因此，应通过良好的制度环境规范信用评级，加强企业债券信用评级监管，使其发挥促进作用。

关键词企业债券信用评级监管

一、我国企业债券信用评级的监管现状

目前我国信用评级的相关立法工作明显滞后，未能形成有效的监管体系。在已制定的法规中关于信用评级机构的市场准入、市场退出机制以及信用机构违规处罚等规定不完整且散乱，这些都影响着对我国信用评级机构的有效监管。

（一）缺乏对信用评级机构市场准入的严格监管

根据《证券市场资信评级业务管理暂行办法》第7条的规定，设立信用评级机构必须符合具有中国法人资格，实收资本与净资产均不少于人民币2000万元等条件。而根据《征信管理条例（征求意见稿）》第10条的规定，征信机构从事信用报告业务的，实缴注册资本不少于5000万元人民币；而且征信机构的高级管理人员、股东、实际控制人还需由国务院征信业监督管理机构另行做出规定。在《征信管理条例》正式实施之前，对信用评级机构的市场准入是按照《证券市场资信评级业务管理暂行办法》的规定进行监管的，实收资本与净资产均不少于人民币2000万元的门槛对于设立信用评级机构而言有点低，这也是导致目前信用评级机构过多的原因之一。《征信管理条例（征求意见稿）》虽然设置了较高的资本门槛，但是又缺少对信用评级机构高级管理人员、评级技术人员、股东以及实际控制人的具体规定，并且没有将信用评级方法和评级标准作为核准信用评级机构进入市场的参考因素。

（二）缺乏统一的监管

目前我国对信用评级的监管处于多头监管的状态，多个部门对信用评级机构实行业务归口管理。信用评级机构从事证券市场信用评级业务由中国证监会管理；从事银行间债券市场和信贷市场信用评级业务由中国人民银行管理；从事招、投标信用评级和企业债券发行信用评级业务等则由国家发改委管理。管理部门监管依据和管理要求不同使得对信用评级机构的监管缺乏统一的标准，以致许多信用评级机构的评级结果不能客观、公正、准确地反映公司债券信用级别。

二、加强我国企业债券信用评级的监管对策

我国信用评级业还处在低级阶段，借鉴发达国家经验，应从以下几个方面加强我国企业债券信用评级的监管。

（一）健全信用评级行业的市场准入和退出机制

应当通过立法建立严格的信用评级机构注册制或核准制，健全信用评级行业进入和行业退出机制。明确规定信用评级的设立条件，包括较高的资本门槛、评级人员素质以及高级管理人员素质等，并且要严格规定信用评级机构的股东、实际控制人与债券发行主体之间不存在利益关系，防范信用评级机构的道德风险；还应当将信用评级方法和评级标准作为核准信用评级机构进入市场的参考因素，严格规定信用评级标准的统一性和稳定性，要求实行连续跟蹤评级制。

（二）区别规定企业债券是否需要信用评级

由于我国企业发行债券可以提供担保，也可以发行无担

保企业债券。对于附担保的企业债券，可以适度弱化信用评级的作用，条件成熟时改变现行规定，不强制进行评级。因为附担保的企业债券往往选取银行作为担保方，此类债券的信用评级在实践中往往最终会演变为对担保方的信用评级，这样本来应是对企业债券本身的风险揭示的信用评级，很容易成为对担保方的信用评价，不利于有效揭示企业债券风险。而且附担保的企业债券易受投资者青睐的主要原因就是其依靠银行的担保，信用评级结果并不是投资者考虑的主要因素。

对于无担保企业债券，其风险相对于附担保企业债券较高，而且投资者对于债券的风险和收益难以把握，此类债券应当严格要求必须经过信用评级，以揭示风险和收益。将信用评级作为发行无担保企业债券的条件，有助于核准机构确定无担保债券发行的参考因素，提高核准效率。

（三）建立统一的信用评级监管体系

应当改变我国当前对信用评级机构多头监管的局面。2008年7月国务院三定方案将人民银行征信管理局职责由原来的“管理信贷征信业”修改为“管理征信业”，国内信用评级业的主管部门有了比较明确的归属，但并没有立法对人民银行授权。2009年国务院法制办公布的《征信管理条例（征求意见稿）》将人民银行的“征信管理”权限纳入法律范畴。应尽快推动《征信管理条例》的出台，对信用评级机构进行统一监管，同时加强中国人民银行与其他各业务监管机构的沟通协调，提高信用评级业务监管的专业性。

（四）建立信用评级行业协会，外部监管与内部自律相结合

对信用评级机构行业进行监管，应当建立内部自律制度。加强内部自律可通过信用评级机构之间签署自律公约和建立信用评级行业协会，通过行业协会监督信用机构。同时在信用评级行业协会建立合理的奖励与惩罚制度，例如可公布信用评级机构“黑名单”和“白名单”，即将有违规或不正当竞争行为的信用评级机构公布在黑名单中，可以惩罚违规的评级行为，并对其他信用评级机构起到威慑作用，毕竟信誉是评级机构在资本市场立足的根本。而“白名单”是年度优秀信用评级机构的名单，可以为评级机构增强信誉，从而激励评级机构规范其服务行为。

参考文献：

[1]安义宽.中国公司债券功能分析与市场发展.中国财政经济出版社.2006.

[2]高坚.中国债券资本市场.经济科学出版社.2009.

[3]董奋义,聂俊丽,田军.我国企业债券信用评级存在的问题与对策.郑州航空工业管理学院学报.2005(4).

[4]徐道宣,石璋铭.完善企业债券信用评级制度的探讨.财会月刊(综合).2008(12).

篇5：工商企业信用评级方法

什么是企业信用评级？企业信用评级是由专门的独立信用评价机构或部门，根据独立、客观、公正的原则实施的企业信用评价服务，是对企业基本信息、综合指标、资质品牌、管理状况、财务指标、信用记录等各个方面行为能力和品德进项全方位的评价，最终根据评价结果颁发相应级别的牌匾、证书和评级报告，一般有效期是一年，到期后需要年审，是企业信用、经营、品牌等多方面综合实力的体现。

信用是社会经济发展的必然产物，是现代经济社会运行中必不可少的一环。这项源自20世纪初期的商业制度，至今仍在影响着全球的企业，其最大的作用就是解决了市场上的信息不对称的难题。时至今日，为了对不同的项目进行信用评级也衍生出了不同的评级标准、方法和适用领域。

例如，在我国中小企业做信用评级最直接的目的，就是为了在招投标、政府采购活动中出具信用证明，并获得竞标加分优势。

那么招投标企业信用评级该如何申请呢？ 申请条件：

1.依法登记注册的企业和其他经济组织；

2.企业成立已满三年或以上，近三年均有主营业务收入，企业处于持续经营状态（即无利润亏损），非即将关、停的企业；

3.该企业单位无信用不良记录及违规违法行为记录；

通过对企业进行各项因素的分析研究，就其信用能力所做的综合评价，并用简单的符号表示其等级，形成一种类似中介的角色，可以有效减少招投标、政府采购选标的时间，降低合作风险。目前我国招标投标、政府采购为信用建设的重点领域，国家引入第三方信用服务机构在招投标、政府采购等领域对参与主体进行信用评价，鼓励将第三方信用评价结果作为投标人资格审查、评标、定标和合同签订的重要依据。并且，根据守信激励和失信惩罚机制，信用良好的企业可获得一定程度的加分。

例如，招标文件设置的加分项，获得AAA信用等级+5分，AA级+3分，A级+1分，其余等级则不得分，低于BBB信用等级的企业将被限制投标。身处招投标行业的都不陌生。

除了在招标投标、政府采购领域作为通行证和加分项之外，办理企业AAA信用评级在其他领域也有好处：

1、品牌形象宣传；允许在产品品牌、包装、说明书、合格证等上面使用的信用等级标识；

2、融资贷款申请；争取机构风投、融资担保、银行放贷等提供的信用证明；

3、商务合作使用；在企业招商、政府投标、签约合作等出示的信用资质；

4、政策扶持争取；面向政府扶持基金、政府机构监管展示的企业品质证明；

5、供销采买依据：与交易伙伴赊销、扩展上下游供采时可做为的权威信用证明；

6、国际贸易征信：在国际合作与贸易时，可出示的企业信用证明；

篇6：信用评级的定量分析方法

信用评级的定量分析方法主要是根据历史数据，通过经济分析指标，利用数量计算或建立数学模型，以分析资信状况好坏的方法，主要有以下五种方法：

1、比率分析法。是财务分析的主要方法，也是信用评级的主要方法。因为信用评级很多方面要采用财务分析中的比率指标。例如，总资产报酬率是利润总额对资产总额的比率，表示总资产的盈利能力；又如，流动比率是流动资产对流动负债的比率，反映了企业的短期偿债能力等等。通过这些比率计算，反映出企业财务指标相互之间的关系，可以判断企业对于资金的配置是否合理，可以使原来不可比的财务状况变成可比。例如企业利润总额，各厂之间无法比较，有的企业多，有的企业少，但是通过总资产报酬率这一比率指标，就可能衡量出企业总资产盈利能力的大小。评价资信状况同样如此，对单独一项数量指标，很难判断是好是坏，如果把它计算成为比率指标，就可能相互比较，作出正确的判断。

2、趋势分析法。是将同一单位连续几年的相同财务指标进行对比以观察其成长性的一种分析方法。通过趋势分析，可以了解企业在这一方面的发展趋势。例如销售收入增长率可以通过几年销售收入的对比求得，利润增长率可以通过几年利润总额的对比求得。通过销售收入增长率和利润增长率就可以判断企业资信状况的发展趋势是向好的方向发展，还是向坏的方向发展，发展的趋势有多大o3、结构分析法。是衡量企业对财务指标各分项目在总体项目中的比重或组成的一种分析方法，可以说明各分项目在总体项目中的地位。一般来说，分项目的比重越大，对总体项目的影响也越大。同时，通过连续几年各项目比重的对比，可以判断各项目的比重是上升还是下降。例如不良贷款率是商业银行不良贷款数占全部贷款数的比重，不良贷款比例越高，商业银行的贷款安全性越差。它是衡量商业银行资信状况的一项重要指标。通过这一指标连续几年的比较，可以看出商业银行的资产质量是下降还是提高。

4、相互对比法。是通过经济指标的相互比较来揭示经济指标的数量差异的一种方法。它是信用评级中极其重要的一种方法。经济指标的实际数可以同上期比较，可以在相同企业之间比较，也可以和指标的标准值比较。通过比较，可以找出差距．以便进一步分析形成差距的原因。在信用评级中：要分析企业资信状况的好坏，就要对经济指标根据有关的要求，设置一定的标准值，通过同标准值比较，就能找出差距，用以判断企业资信状况的好坏。但是要注意在采用相互对比法时经济指标在计算方法、计算口径和计算内容上要保持一致性，否则的话，就难以比较，甚至会得出错误的结论。

篇7：企业信用等级评级申报书

绿天使创业园（4006281280）整理的企业信用等级评级需要提交的证明及相关材料目录 1.《承诺书》原件，加盖公司章；* 2.营业执照（副本）、组织机构代码证（副本）、税务登记证（副本）；或三证合一营业执照；* 3.提供会计事务所审计的最近三年财务审计报告（含资产负债表、损益表、现金流量表）复印件；* 4.企业目前的组织结构图；* 5.企业简介（含公司核心产品或服务、主要市场区域，人员规模、主要负责人简介等，如是生产型企业还需介绍目前产能，近三年核心产品产量、产品技术研发投入等）；* 6.本行业涉及的经营许可证或强制性认证；* 7.企业纳税缴税证明（税务局出具）；* 8.客户满意度调查表或者客户使用产品反馈报告；* 9.企业或者法人代表征信报告（中国人民银行地区支行出具）；* 以下如有，请提供相关说明或复印件： 10.获得的质量管理体系认证证书； 11.法人代表及其他高层荣誉证书；

12.企业相关制度（包括营销制度、人力资源管理、高管激励约束机制等）的目录； 13.企业当前的信用管理制度（手册），流程及相关文件；

14.公司在兼并、收购、资产重组等方面计划及方案的情况说明； 15.企业缴纳社保情况证明函或最近两个月社保缴费水单； 16.注册商标、专利证书、产品检测报告； 17.安全生产许可证及建筑行业资质证书；

18.高新技术认证、专利、标准制定、科技中心等相关资料；

19.企业参与的其他与信用相关的认证，银行的借贷记录、担保记录等； 20.其他相关荣誉、ISO认证，国际认证，公益活动证明等相关资料。

篇8：信用评级理论方法综述

一、信用评级产生

信用评级 (Credit Rating) ，又称资信评级、信用评估，是一种社会中介服务为社会提供资信信息，或为单位自身提供决策参考。最初产生于20世纪初期的美国。1902年，穆迪公司的创始人约翰·穆迪开始对当时发行的铁路债券进行评级。后来延伸到各种金融产品及各种评估对象。由于信用评级的对象和要求有所不同，因而信用评级的内容和方法也有较大区别。《华尔街词典》定义为：信用评级是个人或公司财务历史，表明该人或公司是否可以偿还债务，它基于的数量及债务人是否及时地偿还了以前的债务。

信用评级有狭义和广义两种定义。狭义的信用评级指独立的第三方信用评级中介机构对债权人如期足额偿还债务本息的能力和意愿进行评价，并用简单的评级符号表示其违约风险和损失的严重程度。广义的信用评级则是对评级对象履行相关合同和经济承诺的能力和意愿的总体评价。

信用评级是市场经济发展的必然产物。从经济学的角度来看，信息不对称理论为信用评价的产生奠定了理论基础。信息不对称问题大量存在于银企之间、企业之间、以及资本市场的交易过程中，为了降低信息不对称所带来的危害—信用风险, 信用评级就应运而生。由于市场经济的不断发展、企业为了取得发展, 开始在资本市场投资。在银行信贷、商业交易领域和资本市场的交易过程中存在广泛的信息不对称问题, 通过信用评价对可能引起信用风险的因素进行定性分析、定量计算以及测量借款人的违约概率, 这样在解决信息不对称方面可以发挥重要作用。

二、信用评级理论与方法

可以说信用就意味着风险，信用的风险伴随着信用活动的产生而产生，信用风险的分析与评价也随之发生了深刻的变化：从经验判断到指标计算，从定性论证到定量分析，从一般计算到数模判断等。信用风险评价主要可以分为两类：因素分析法和模型分析法。

因素分析法是早期信用风险评价的主要的方法，其包括财务因素分析法和信用要素分析法。信用要素分析法是指评级机构对客户的信用风险分析时所采取的专家分析方法之一，它是根据影响信用的相关风险因素及变化来确定分析对象的信用状况，并不断调整自己的分析重点。这种方法主要包括5C分析法、5P分析法、5 W分析法、C A M P A R I分析法和骆驼评级体系。财务分析法是以被评对象的财务会计资料为基础，对公司经营成果、信用状况进行分析和评价的方法。财务因素分析的基本方法主要包括比较分析法、比率分析法、趋势分析法、因素分析法。

模型分析法是随着数学、统计与计量学科的发展在经济中的不断应用而发展起来的。主要包括多变量信用评级模型法、KMV模型、信用矩阵模型。多变量信用评级模型也叫多变量判别分析模型 (简称MDA) 是以特征财务比率为解释变量，运用统计方法推导而建立起的标准模型，对研究对象的所属类别进行判别。主要包括线性概率模型、logit模型与Probit模型。线性概率模型的主要代表是奥特曼的Z评分模型与Zeta信用风险模型。

1 9 6 8年，美国纽约大学斯特商学院爱Edward I.Altman教授率先将多元判别分析方法应用于财务危机、公司破产与违约风险的分析中。他对美国破产和非破产企业进行了大量的观察，利用22个财务指标经过同意筛选设计出一个能最大程度区分违约风险的数学模型(也称判别函数)，建立了著名的Z评分法。且在Zeta信用风险模型不断实践的基础之上，1977年奥特曼教授把判别函数中的分析变量由原来的5个增加到7个即资产报酬率收益稳定性、债务偿付能力指标、负债比率、流动比率、资本化比率、资本化比率、规模指标等建立了第二代信用风险模型，称为Zeta模型。

Logit模型采用logistic函数来建立判别函数，对企业违约大小进行分析，本模型不假定任何概率分布，不要求满足正太分布。Logistic回归样本函数数量要求的样本数量较多，一般不少于200个。

1993年美国旧金山的KMV公司根据Merton在1974提出的模型，利用公司资本结构、资产现值等变量来推导每个债务人的预期违约率。

信用矩阵模型建立在在险价值框架之上。在险价值是上个世纪80年代由国际研究机构30人小组和国际掉期交易协会等推荐的市场风险测量方法，并由摩根将其应用于实际。1997年J.P.摩根等几个国际金融机构推出信用矩阵模型，其运用VaR框架来评估银行的信贷风险。该模型基于银行掌握的借款企业的相关资料根据市场信用风险价差来计算出贷款在一定期限内的市场价值及波动性，得出个别贷款和贷款组合的VaR值，从而对贷款和非交易资产进行评估和风险计算。

风险调整的资本收益模型是1993年信托公司引进的衡量收益与风险关系的模型，是收益与潜在亏损或VaR值的比值。这个模型比ROE、ROA等指标更能准确的反映出银行或企业的收益情况。

三、企业进行信用评级的意义

信用是社会经济发展的必然产物，是现代经济社会运行中必不可少的一环。维持和发展信用关系，是保护社会经济秩序的重要前提。资信评级即由专业的机构或部门按照一定的方法和程序在对企业进行全面了解、考察调研和分析的基础上，作出有关其信用行为的可靠性、安全性程度的评价，并以专用符号或简单的文字形式来表达的一种管理活动。随着我国市场经济体制的建立，为防范信用风险，维护正常的经济秩序，信用评级的重要性日趋明显，主要表现在：

1. 信用评级有助于企业防范商业风险，为现代企业制度的建设提供良好的条件

转化企业经营机制，建立现代企业制度的最终目标是，使企业成为依法自主经营、自负盈亏、自我发展、自我约束的市场竞争主体。企业成为独立利益主体的同时，也将独立承担经营风险，信用评级将有助于企业实现最大的有效经济利益。这是因为，任何一个企业都必须与外界发生联系，努力发展自己的客户。这些客户是企业利益实现的载体，也是企业最大的风险所在。随着市场竞争的日益激烈，最大限度地确定对客户的信用政策，成为企业竞争的有效手段之一。这些信用政策，包括信用形式、期限金额等的确定，必须建立在对客户信用状况的科学评估分析基础上，才能达到既从客户的交易中获取最大收益，又将客户信用风险控制在最低限度的目的。由于未充分关注对方的信用状况，一味追求客户定单，而造成坏帐损失的教训，对广大企业都不可谓不深刻。另一方面，由于信用评级是对企业内在质量的全面检验和考核，而且，信用等级高的企业在经济交往中可以获得更多的信用政策，可以降低筹资成本，因此既有利于及时发现企业经营管理中的薄弱环节，也为企业改善经营管理提供了压力和动力。

2. 信用评级有利于资本市场的公平、公正、诚信

(1) 相对于一般投资者：

随着金融市场的发展，各类有价证券发行日益增多，广大投资者迫切需要了解发行主体的信息情况，以优化投资选择，实现投资安全性，取得可靠收益。而信用评级可以为投资者提供公正、客观的信息，从而起到保护投资者利益的作用。

(2) 可以作为资本市场管理部门审查决策的依据，保持资本市场的秩序稳定。

因为信用等级是政府主管部门审批债券发行的前提条件，它可以使发行主体限制在偿债能力较强，信用程度较高的企业。

(3) 信用评级也有利于企业低成本地筹集资金。

企业迫切要求自己的经营状况得到合理的分析和恰当的评价, 以利于银行和社会公众投资者按照自己的经营管理水乎和信用状况给予资金支持, 并通过不断改善经营管理, 提高自己的资信级别, 降低筹贷成本, 最大限度地享受相应的权益。

3. 信用评级是商业银行确定贷款风险程度的依据和信贷资产风险管理的基础

篇9：上市房地产企业信用评级研究

一、上市房地产企业与财务指标遴选

银行针对上市房地产企业的信用评级是指银行根据规范的评估指标体系，运用科学的评估方法，履行严格的评估程序，对上市房地产企业的信用记录、企业素质、管理能力、经营水平、外部环境、财务状况、发展前景等进行全面了解、分析研究后，就其在未来一段时间履行承诺的能力、可能出现各种风险做出的综合评价。

本文选取了111家上市房地产企业，剔除21家数据不全的单位，最终以90家企业为集合进行研究，在这些企业2008年的年报中，共披露了103项财务指标。理论上，这些财务指标都可以直接或间接说明企业的经营状况，但是过多的指标会破环模型的稳定性和预测能力，为了遴选更具说明力的指标，本文采用指标之间相互不涵盖、重视现金流量分析指标、突出房地产企业评价指标的原则，使用相关性分析，最终确定了12项指标，分别是：净利润增长率、净资产收益率、资产负债比率、净利润现金含量、流动比率、速动比率、经营活动现金净流量增长率、应收账款周转率、总资产周转率、税后利润增长率、净资产增长率和利息备付率。

在上市房地产企业信用评级中，我们将反映企业信用评级打分函数Z记做各项因子Fi的线性组合，即：Z=a1F1+a2F2+a3F3+a4F4+a5F5

+…+a12F12

式中：Z表示上市房地产企业信用评级得分；Fi（i=1，2，3，……，12）表示确定的12项评价指标；ai（i=1，2，3，……，12）表示确定的12项指标所占的比重。

二、信用评级模型指标分类及权重确定

其一，信用评级的财务指标分类。为了提高模型预测能力，本文采用基于因子的主成分分析法对所有数据计算，将财务指标分类，建立更直观、易操作的模型。

（1）由于各项指标的正、 逆性和量纲不统一，所以本文使用Z-

Scores法对数据做标准化处理。

（2）用主成分分析法处理数据，得出因子解释原有变量总方差的情况，如表1所示。

由输出结果可知，前六项主成分包含的原始数据达到了78.044%，说明六项分类可以保留近八成的财务指标，同时计算量大幅减少，可以代替原有财务指标得出有效的结果，本文选择6个因子来建模分析。

（3）对因子载荷矩阵进行旋转后，主要因子变量的含义更加明确反映了财务指标之间的相互关系。旋转后的因子载荷矩阵如表2所示。

根据旋转载荷矩阵按照先纵列向后横行的原则，分别列标出纵列前三项绝对值最大的指标，再标注出一项横行绝对值最大的指标。对于其中交叉的项目我们按照绝对值和房地产企业会计的特点进行划分，得出每一类别中权重最大的分财务指标组情况并进行因子命名，如表3所示：

其二，信用评级的财务指标权重计量。具体内容如下：

（1）建立AHP架构。根据以上分析可以建立起房地产企业信用评级研究模型的构架图（图1），以便于直观掌握财务指标的分类情况。在建立好上市房地产企业的财务指标构架后，可以根据层次分析法分别对目标层、中间层和决策层打分，确定各项指标权重。

（2）专家打分法。本文采用专家打分法，对以上的指标进行1-9评价并采用AHP对此分数进行一致性检验，得到各项指标的权重。以盈利能力X1这层中的净利润增长率F1、流动比率F2和税后利润增长率F3为例说明权重确定的方法。

第一步，构造X1—F1、F2、F3判断矩阵如下：

第二步，计算并作归一化处理，得到权重：f1=0.54，f2=0.16，f3=0.3。

第三步，计算矩阵的最大特征根：?姿max=3.01。

第四步，一致性检验：CI=0，CR=0.01<0.1，符合一致性要求，所以权重的分配是合理的。

（3）计算结果。同理，可以采用该方法确定其他各层指标的权重，并确定Z—X1、X2、X3、X4、X5、X6的权重，最终得到各项指标的权重结果：

a1=0.1188，a2=0.0352，a3=0.066，a4=0.0415，a5=0.0085，a6=0.352，a7=0.088，a8=0.025，a9=0.075，a10=0.0225，a11=0.072，a12=0.1。

三、上市房地產企业信用评级打分模型建立

经过财务指标的分类和权重的确定，可以得到综合评价房地产企业信用得分的线性模型，即：

Z=0.1188F1+0.0352F2+0.066F3+0.0415F4+0.0085F5+0.352F6+0.088

F7+0.025F8+0.075F9+0.0225F10+0.072F11+0.1F12

至此，上市房地产企业信用评级打分模型构建完毕。

四、上市房地产企业信用等级划分

笔者整理了90家上市房地产企业的财务指标，采用上式计算得出以下信用得分，如表4所示：

本文采用聚类分析中的K-means算法来划分90家企业的信用得分，这是一种基于样本间相似度量的间接算法。经过反复的迭代和计算，发现九级分类优于七级分类结果，可以合理说明90家企业的信用分布情况。其分析结果表5所示：

90家上市房地产企业的信用得分经过聚类分析后，在九级信用等级中呈现了样本量集中在第4、6级别，而两端的分布较小的情况，这和现实情况是一致的。由于本文选取的是2008年年报，整体房地产企业在这一年中的经营都陷入了金融危机时的低迷状态，所以在最差的第9级中出现9家样本量也真实反映出了当年该行业经营的实际情况。

本文采用欧式几何原理，把每两级别的最终中心点的中间值确定为分级的临界点，用来划分九级信用等级，并确定出了区间范围，如表6所示：

五、上市房地产企业信用模型检验

为了验证该模型，本文选取6家上市房地产资料健全的ST企业，其信用得分和评级情况如下（表7）：

通过表7可以看出，6家ST房地产企业在信用等级中有4家分布在最后三级中，一家分布在第6级中，而ST中润则分布在第4级。笔者参阅该公司近三年的财务报表发现，ST中润自2007年扭亏为盈后，已经连续三年实现盈利，其2008年和2009年的前三个季度的净资产收益率分别为28.63%和43.80%，远远高于同期的行业净资产收益率6.01%，企业的盈利能力已经大幅提高，企业信用开始改善。而ST耀华和ST鲁置业在2008年都有大幅亏损且资金的流动性差，这和模型检验的结果是一致的，说明该模型可以合理识别并预测房地产企业的信用等级。

综上所述，本文通过对90家上市房地产企业信用评级的实证研究，建立了较为完善的评价体系和模型，该模型可以为银行提供评价房地产企业等级的依据，增强银行对企业信用评级的科学性，减少人为信贷评级过程中的缺陷，在房地产企业和银行间建立起资金流动的桥梁。

参考文献：

［1］张贵清：《信用风险评级与商业银行信用风险管理》，对外经济贸易大学2005年博士学位论文。

［2］康书生、鲍海静：《中小企业信用评级模型的构建》，《河北大学学报》（哲学社会科学版）2007年第2期。

［3］吴青：《〈巴塞尔协议Ⅱ〉、内部信用评级及小企业贷款》，《国际金融研究》2007年第5期。

［4］高媛、卞直巍：《关于中小企业信用评级体系》，《长春工业大学学报》2003年第4期。