企业的信用评级有哪些常用方法？

企业信用评级有哪些常用方法~

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。
1968年奥特曼(Altman)率先将判别分析法应用于财务分析、公司破产及信用风险的分析，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为股权市值/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，信用级别较低；反之被划入正常组，信用级别较高。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信用评级，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)模型主要考虑的是财务因素，没有考虑行业特征、企业规模、管理水平等非财务因素的影响；(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
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。
人工神经网络法
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 由于企业各项财务指标与信用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信用评价。
模糊分析法
传统的数学或统计方法都足建立在精确的观点假设基础之上，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，企业信用评级也属于模糊性问题，其信用状态如何，用精确数学“是”或“非”的概念很难做出判断，因此，应用模糊分析法对信用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。
企业信用评级法
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中国经济环境且适用于中国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中国经济环境且适用于中国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。企业信用网就是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，提高了中国企业信用评级行业的技术水平。
企业信用评级的评级方法主要有这几种，国内的评级机构一般采用的是最后一种。

信用评级(Credit Rating)，又称资信评级，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。我们研究资信的分类，就是为了对不同的信用评级项目探讨不同的信用评级标准和方法。
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务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。
关于信用评级的概念，至目前为止没有统一说法，但内涵大致相同，安博尔·中诚信认为，主要包括三方面：
首先，信用评级的根本目的在于揭示受评对象违约风险的大小，而不是其他类型的投资风险，如利率风险、通货膨胀风险、再投资风险及外汇风险等等。
其次，信用评级所评价的目标是经济主体按合同约定如期履行债务或其他义务的能力和意愿，而不是企业本身的价值或业绩。
第三，信用评级是独立的第三方利用其自身的技术优势和专业经验，就各经济主体和金融工具的信用风险大小所发表的一种专家意见，它不能代替资本市场投资者本身做出投资选择。
需要指出的是：信用评级不同于股票推荐。前者是基于资本市场中债务人违约风险作出的，评价债务人能否及时偿付利息和本金，但不对股价本身作出评论；后者是根据每股盈利（EPS）及市盈率（PE）作出的，往往对股价本身的走向作出判断。前者针对债权人，后者针对股份持有人。

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、人工神经网络法；
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、人工神经网络法
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。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。
4、模糊分析法
传统的数学或统计方法都足建立在精确的观点假设基础之上，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，企业信用评级也属于模糊性问题，其信用状态如何，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、政府支持、股权结构、战略规划、公司治理、信用记录、抗风险能力等。

中国信用网帮您解答，有判别分析法，综合评判法，人工神经网络法，模糊分析法，企业信用评级法，企业信用评级的评级方法主要有这几种，国内的评级机构一般采用的是最后一种。

信用评级后颁发：企业资质信用等级的证书（企业信用等级分为ABC等级，如经常听到的有3A企业）。
好处：采购及招投标加分、提升企业品牌形象、项目申报及政府补贴优先。
目前都是第三方评级，快速办理方法（支付宝首页或微信小程序搜索：跑政通）国标委及银行备案，相对比较靠谱。望百度采纳

企业的信用评级有哪些常用方法？可以找企业协会去办理，当然会稍微麻烦一些，目前都是第三方评级，快速办理方法（支付宝首页或微信小程序搜索：跑政通）国标委及银行备案，相对比较靠谱，材料也简单。    

您好，企业信用评级的常用方法主要有以下几种：
一、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。
以Z模型为代表的线性判别分析模型虽然很适用于信用评级，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)模型主要考虑的是财务因素，没有考虑行业特征、企业规模、管理水平等非财务因素的影响；
(3）模型以历史数据为基础，对未来发展的预测不够。
二、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。
三、人工神经网络法
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。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 由于企业各项财务指标与信用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信用评价。
四、模糊分析法
传统的数学或统计方法都足建立在精确的观点假设基础之上，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，企业信用评级也属于模糊性问题，其信用状态如何，用精确数学“是”或“非”的概念很难做出判断，因此，应用模糊分析法对信用状况做出综合评价比较科学。

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犹龚依洁： 信用评价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,信用评价方法有不同的分类,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.

江洲区13467895380： 企业信用评级法是什么呢? ？
犹龚依洁： 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中国经济环境且适用于中国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

江洲区13467895380： 信用评级的主要评估内容与指标有哪些 - ？
犹龚依洁： 信用评级按照评估内容来分,可以分为综合评估和单项评估两种 1、综合评估.是对评估客户的各种债务信用状况进行评级,提出一个综合性的资信等级,它代表了对企业客户各种债务的综合判断. 2、单项评估.即对某一具体债务进行的有针...

江洲区13467895380： 企业信用等级怎么分?是在怎么评出来的呢? - ？
犹龚依洁： 很简单啊,直接去亿信标准认证这类信用评级机构或做信用评级的公司,企业信用评级共分为五个企业信用等级标准,分别是c级、B级、A级、AA级和AAA级.信用等级可建立起公司的信誉度,可以帮助你找到更多的合作伙伴.

江洲区13467895380： 怎么申请企业信用等级评定? - ？
犹龚依洁： 2018年企业信用等级评定的申请流程及材料 企业信用等级评定主要由第三方信用服务机构出具,看ID,我们就是~ 申报流程: 一、初步预审:填写《企业信用等级评价申请报》; 二、填报审批; 三、初审通过填写《企业信用等级评价申报书》...