基于产品质量记录的企业质量信用评价模型及应用研究
基于KMV模型的商业银行信用风险度量及管理研究
基于KMV模型的商业银⾏信⽤风险度量及管理研究1 导⾔（论⽂中不能出现截图）1.1 研究背景及意义在新巴塞尔协议的背景下，商业银⾏所⾯临的风险可明确分类为：信⽤风险、市场风险、操作风险、流动性风险、清算风险、法律风险和信誉风险等七种类型。
McKinney（麦肯锡）公司以国际银⾏业为例进⾏的研究表明，以银⾏实际的风险资本配置为参照，信⽤风险占银⾏总体风险暴露的60％，⽽市场风险和操作风险仅各占20％。
因此，在商业银⾏所⾯临的众多风险中，信⽤风险占有特殊的地位，且信⽤风险已经成为国际上许多商业银⾏破产的主要原因。
对于我国商业银⾏来说，企业贷款是其主要业务，银⾏⼤部分的⾦融资产为企业贷款，因此贷款的信⽤风险是商业银⾏信⽤风险的最主要组成部分。
截⾄2014年底，商业银⾏的不良贷款余额为5921亿元，不良贷款率1％，⽐年初增加993亿元；2014年我国银⾏业⾦融机构不良贷款率达1.64%，较2013年提⾼了0.15%；商业银⾏2014年末不良贷款率1.29%，提⾼了0.29%，2014年商业银⾏不良贷款率创2009年来新⾼,2013年和2014年我国商业银⾏不良贷款率也不断上升。
以上数据都表明我国商业银⾏的信⽤风险形势还相当严峻。
信⽤风险问题俨然成为阻碍我国⾦融业的持续发展的重要原因。
因此，研究信⽤风险的特点，收集信⽤相关数据，建⽴度量信⽤风险的信⽤风险模型，定量分析信⽤风险数据，以及如何将信⽤风险管理措施运⽤到各项业务当中，已经是商业银⾏提⾼经营管理⽔平，降低信⽤风险的最基础、最迫切的要求。
本论⽂的选题就是在这样的前提和背景下进⾏的。
在西⽅发达国家，其商业银⾏的信⽤风险管理⽐较成熟，在实践和理论上都已形成相应的体系，表现出⼀种从定性到定量、从简单到复杂、从个别资产信⽤风险评级到资产组合信⽤风险评级的趋势。
信⽤风险度量的⽅法和模型也不断推陈出新。
相较⽽⾔，我国的商业银⾏信⽤风险管理系统体系尚不健全，信⽤评级⽔平较低，对信⽤风险的分析任然处于传统的⽐例分析以及专家经验判断阶段，远不能有效满⾜商业银⾏对贷款安全性的度量要求。
信用评价模型在企业风险管理中的应用
信用评价模型在企业风险管理中的应用随着我国经济的发展，企业风险管理已成为企业管理中不可或缺的一部分。
在经济运行中，不可避免地会存在各种各样的风险，如市场风险、信用风险、操作风险等，这些风险有可能对企业的发展带来很大的影响，甚至可能导致企业破产。
因此，企业风险管理已成为企业管理中必须要解决的重要问题。
本文将探讨信用评价模型在企业风险管理中的应用。
一、信用评价模型的概念和种类信用评价模型是利用信息技术手段和评价方法，对企业、个人或其他金融市场主体的信用进行评价和度量的一种模型。
根据评价方法不同，信用评价模型又可分为：主观模型和客观模型。
主观模型是基于人工经验和专业知识建立的模型，如信用调查报告等。
客观模型则是基于数据和统计方法建立的模型，如申请人的征信记录等。
目前，互联网的发展以及信息技术的成熟，客观模型逐渐成为信用评价的主流。
二、1. 风险防范信用评价模型可以对企业的合作对象进行信用评价，及时发现合作对象存在的信用风险。
同时，可以借助信用评价模型发现公司内部员工的信用问题，从而更好的维护内部的管理秩序和企业文化。
2. 风险定价企业可以根据合作对象的信用评价结果进行风险定价，降低交易风险，并明确不同的合作对象对公司的贡献程度。
同时，信用评价模型还可以用于企业自身的财务分析，评估企业的偿债能力和弹性，更好的管理企业的财务风险。
3. 增强企业信用信用评价模型可以帮助企业提高其信用水平，使得企业在合作对象和金融机构中的信用评价得分更高，从而减少不良行为和风险发生的可能性。
同时，加强企业信用可以增加企业在市场竞争中的话语权，并提高企业的合作价值和拓展合作伙伴的机会。
4. 提高风险管理效率信用评价模型可以对客户的信用进行评估，这一过程可以放入企业的管理系统中。
在管理过程中，通过对客户信用评估的资料与企业自身内部管理数据进行关联，可以更有效地对信用管理进行综合了解，从而提高风险管理效率。
同时，利用客户信用评估数据，企业还可以为其他相关部门提供有价值的数据支持，让企业的各项管理决策更为科学客观。
“云计算与大数据关键技术研发及应用”重大主题专项申报指南
“云计算与大数据关键技术研发及应用”重大主题专项申报指南云计算与大数据是支撑智能化发展的重要技术领域，结合《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006-2020年)》、国务院《关于促进云计算创新发展，培育信息产业新业态的意见》和《关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》以及《重庆市以大数据智能化为引领的创新驱动发展战略行动计划（2018-2020）》等文件要求，根据我市相关产业创新发展的实际需求和云基础设施条件，现启动实施“云计算与大数据关键技术研发及应用”重大主题专项，布局一批重点研发项目，突破一批关键核心技术，在智慧城市、智能制造、智慧服务等重要领域实现智能化引领，逐步提升资源汇聚、数据收集、存储管理、分析挖掘、安全保障、按需服务等能力，促进我市云计算与大数据技术的研发及应用达到国内乃至国际先进水平。
1. 面向智能终端的大数据云服务平台研发及应用研究内容：研发面向海量智能终端的大数据管理和开放服务云平台，为典型行业智慧应用提供支撑。
研究海量智能终端的数据并发接入、异构协议自动转换技术；研究海量大数据的管理和可视化技术；研究海量图片和大视频文件高效存储技术，物联网图片、视频分析技术；研究基于地理位置信息的物联网数据融合技术；研究先进的多源异构信息融合和大数据分析技术；研究大数据分析模型的云端实现，构建云计算模型库；研究智能边缘计算交互技术、用户可自定义的数据抽取技术、时序数据的模型训练、推断及分析；研究基于微服务架构体系的基于组件的设备管控和数据分析服务；实现若干典型行业的应用验证。
考核指标：云服务平台：支持主流通信协议接入，包括但不限于WIFI、ZigBee、BLE、3G、4G、NB-IoT；支持设备接入协议解析，包括但不限于HTTP、MQTT、Modbus、LWM2M；设备寻址和控制响应时间≤3s；单前置机并发：≥1万；智能终端设备接入量≥1亿；数据存储量≥100亿条；图片文件存储量≥10亿个；图片、视频分析能力≥1000帧/秒。
基于大数据的企业信用评级研究
基于大数据的企业信用评级研究随着金融行业的不断发展，企业的信用评级也变得越来越重要。
对于金融机构和投资者来说，了解企业的信用状况和信用风险是做出正确决策的一个关键因素。
在传统的评级模型中，评级主要基于财务数据以及信用历史记录等因素，但是这些因素只能提供过去的数据，无法准确预测未来。
而基于大数据的企业信用评级则能够更好地提供准确的信息，为投资者提供更好的决策参考。
基于大数据的企业信用评级是利用数据挖掘和机器学习等技术，对大规模数据进行分析和预测，从而提高企业信用评级的准确性。
当前，其应用领域主要包括金融机构、信用评级公司以及投资者等金融主体。
下面从数据来源、数据分析和模型应用三个方面来阐述基于大数据的企业信用评级。
数据来源：基于大数据的企业信用评级的前提是大规模数据的获取。
大数据来源主要包括企业自有数据、第三方数据以及公开数据。
企业自有数据是指企业自身所持有的内部数据，如财务报表、生产经营数据等，这部分数据具有一定的可信度和真实性。
第三方数据包括金融机构的客户数据、信用评级公司的评级数据、政府部门公布的信息等，这些数据来源更加权威和本身就是进行信用评级的重要数据源。
公开数据则是指网络上公开的各种信息，如企业官网、新闻报道等，这些数据具有一定的参考价值。
数据分析：大数据分析主要分为统计学方法和机器学习方法。
统计学方法常用的有回归分析、聚类分析、决策树等，这些方法可以分析历史的资产负债表、现金流量表等财务数据，从中挖掘出企业的财务状况和信用风险，但同时也面临数据样本不足、数据来源不确定等问题。
而机器学习方法则可以更好地解决这些问题，机器学习方法的优势在于能够从大规模的数据中筛选出有效的指标，然后通过分析这些指标，提炼出能够体现企业信用的因素，从而对企业进行信用评级。
目前比较常用的机器学习方法包括随机森林模型、支持向量机模型、神经网络模型等。
模型应用：基于大数据的企业信用评级模型在实际应用中能够提供更好的评级结果和分析。
企业质量信用及其应用研究
原因， 一是 一些 企业 的质量 责任 主体意 识淡 薄 ； 二 是全 社
会的质量诚信体系及其相关的监督机制尚未健全。 为此 ， 国务 院《 质 量发展 纲要 ２ ０ １ １ － ２ ０ ２ ０ ￣ 中强调 将“ 健 全质量 信
用信息 收集 与发布制 度 ” 作为“ 推进质 量诚信 体系建设 ” 。 质 量信用是指企业取 得并 保持对其信任 的能力 １ 。这
（ 一） 国外发展 现状
质量 失信 企业 和人 员管 理系 统； （ ４ ） 企 业质 量信 用信 息公
开 的规 定 。
３ ． 国家 标 准 Ｇ Ｂ ／ Ｔ ２ ３ ７ ９ １ — ２ ０ ０ ９ ｛ 企 业 质量 信 用 等级 划
分通则 》
该 国家 标 准规 定 了企 业 质量 信 用 等 级 的 划分 要 求 和依 据 ， 主要 内容 包 括 ： （ １ ） 质量 信 用相 关定 义 ， 将 满足 消 费者 的需 求 或期 望 ， 取得 消 费 者信任 的能力 作为 质量 信
商 业 经 济
Ｓ ＨＡ ＮＧ ＹＥ Ｊ Ｉ ＮＧ Ｊ Ｉ
Ｎｏ ． １ １ ． ２ ０１ ３ Ｔｏ ｔ ａ ｌ Ｎｏ． ４３ ３
［ 文章 编 号 】 １ ０ ０ ９ — ６ ０ ４ ３ （ ２ ０ １ ３ ） １ １ — ０ ０ ９ ７ － ０ ３
企业 质 量信 用 及其 应用研 究
用 的核 心 ； （ ２ ） 根 据 质 量信 用风 险 程 度 ， 将 质量 信用 等 级
国外 信用评 价集 中在银 行 、 证券 领域 ， 主要分 为政府
立 法和信 用评级 公 司两个部分 。 其中， 美 国是世界 上最早 从 事企业 信用 评价 的 国家 ，也是 目前企 业信 用评 价行业 最 为发达 的 国家 。 （ 二） 我 国国家层 面 的研究 发展 现状
信用评估模型研究及应用
信用评估模型研究及应用随着社会经济的不断发展，信用评估模型成为各个领域关注的焦点。
从银行信贷业务到电商平台，从金融风险控制到个人征信服务，信用评估模型的重要性和广泛适用性已经成为众所周知的事实。
在这篇文章中，我们将探讨信用评估模型的相关问题，包括其定义、分类、影响因素、发展现状以及应用前景等。
一、信用评估模型定义及分类信用评估模型是指根据一定的规则和方法，对某个实体的信用状况进行测评和判断，以便对其信用风险进行量化分析和控制的一种工具。
其范围包括个人信用评价、企业信用评估、金融服务信用评估和电商平台信用评估等。
常见的信用评估模型包括：1.传统评分卡模型（Scorecard Model）传统评分卡模型是银行信贷风险控制中最常见的一种模型，其主要通过各种评分卡，对借款人的基本信息、资产负债状况、收入来源、工作经验和信用历史等指标进行分析，最终得出信用评分并进行分类。
2.机器学习模型（Machine Learning Model）机器学习模型是一种比传统评分卡模型更加灵活和精细的信用评估方法。
它通过大数据分析和算法优化，对借款人的个人信息、财务信息、信用历史等多维度指标进行综合评估，并从中挖掘出影响客户信用状况的关键因素。
3.组合评估模型（Combined Model）组合评估模型是一种结合传统评分卡模型和机器学习模型的综合方法。
它分别利用传统评分卡和机器学习模型对客户进行评估，并将两者的评估结果进行加权综合，得出一个更加综合全面的客户信用评级。
二、信用评估模型的影响因素信用评估模型的结果是由多个因素决定的，主要包括客户个人信息、申请贷款的用途、还款能力和历史信用记录等。
1.客户个人信息客户个人信息是信用评估模型的基础，包括客户的性别、年龄、婚姻状况、学历等基本信息。
这些信息在一定程度上反映了客户的社会地位和个人能力，对信用评估起到重要作用。
2.申请贷款的用途不同的贷款用途对信用评估模型所产生的影响也有所不同。
数据分析与应用实战案例
数据分析与应用实战案例在当今数字化的时代，数据已经成为企业和组织决策的重要依据。
通过对大量数据的收集、整理、分析和应用，能够帮助我们发现潜在的规律、趋势和问题，从而做出更明智的决策，优化业务流程，提高效率和竞争力。
下面将为您介绍几个数据分析与应用的实战案例，展示数据分析在不同领域的强大作用。
案例一：电商平台的用户行为分析某知名电商平台拥有海量的用户数据，包括用户的浏览记录、购买历史、搜索关键词等。
为了提高用户的购物体验和平台的销售额，数据分析师对这些数据进行了深入分析。
首先，通过对用户浏览行为的分析，发现用户在浏览商品页面时，平均停留时间较短，尤其是对于某些特定类别的商品。
进一步研究发现，这些商品页面的图片质量不高、商品描述不够详细，导致用户无法快速获取关键信息。
于是，平台优化了商品页面的设计，提高了图片的清晰度和分辨率，丰富了商品描述的内容，从而增加了用户的停留时间和购买意愿。
其次，对用户的购买历史进行分析，发现很多用户在购买了某一类商品后，会在一段时间内再次购买相关的配套商品。
基于这个发现，平台推出了个性化的推荐系统，根据用户的购买历史和浏览行为，为用户推荐相关的配套商品。
例如，用户购买了一台笔记本电脑，系统会推荐电脑包、鼠标、键盘等周边产品。
这不仅提高了用户的购物体验，也增加了平台的销售额。
最后，通过对用户搜索关键词的分析，了解用户的需求和偏好。
发现某些热门关键词对应的商品供应不足，于是平台及时调整了商品的采购策略，增加了热门商品的库存，满足了用户的需求。
通过以上一系列的数据分析和应用，该电商平台的用户满意度得到了显著提高，销售额也实现了大幅增长。
案例二：医疗行业的疾病预测在医疗领域，数据分析也发挥着重要的作用。
某大型医院收集了多年来患者的病历数据，包括患者的基本信息、症状、诊断结果、治疗方案等。
数据分析师利用这些数据建立了疾病预测模型。
首先，对不同疾病的症状和诊断结果进行关联分析，找出疾病的典型症状和诊断指标。
《基于Logistic模型的中小企业信用风险评估研究》
《基于Logistic模型的中小企业信用风险评估研究》一、引言在经济发展和金融市场蓬勃的背景下，中小企业（SMEs）对于国民经济的贡献日益突出。
然而，由于规模较小、财务状况不稳定、抗风险能力较弱等因素，中小企业的信用风险评估变得尤为重要。
信用风险评估是对企业履行还款责任的信任度进行衡量，有助于银行和其他金融机构更准确地识别风险、优化贷款策略，从而保护其资产质量。
Logistic模型作为一种常见的统计模型，因其适用于处理分类问题且对数据分布没有严格限制而广泛应用于信用风险评估领域。
本文旨在探讨基于Logistic模型的中小企业信用风险评估研究，为中小企业信用风险管理提供科学、客观的参考依据。
二、文献综述以往研究指出，中小企业信用风险评估对于金融市场的稳定发展具有重要意义。
许多学者和专家运用不同的方法对信用风险进行了研究，如多元线性回归模型、决策树模型等。
其中，Logistic模型因其良好的分类性能和稳健性在信用风险评估中得到了广泛应用。
在Logistic模型的应用中，主要关注企业财务指标、市场环境指标、运营指标等关键因素对信用风险的影响。
通过对这些因素的合理组合和预测，能够有效地提高信用风险评估的准确性和可靠性。
三、Logistic模型的应用1. 模型构建本研究选取了若干关键指标作为自变量，如企业财务状况、经营能力、市场环境等，以信用风险为因变量构建Logistic回归模型。
在模型构建过程中，通过数据的筛选和预处理，确保了数据的准确性和可靠性。
此外，还对模型进行了优化和调整，以提高预测的准确性。
2. 模型应用Logistic模型应用于中小企业信用风险评估时，可以分析不同指标对企业信用风险的影响程度。
例如，企业的负债率、盈利能力、市场占有率等关键因素均与信用风险密切相关。
通过对这些因素进行量化分析，能够得出企业在特定时期的信用风险等级和风险大小。
这有助于金融机构在制定贷款策略时更准确地判断企业信用风险水平，降低违约率。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
不够客观 、 ， 公正 导致 目前信用等级本身缺乏公信 ，
难 以被社会 接受 。
作、 信用调度等方面的个人能力 ， 也包括企业 自身 的营运 、 获利 、 债等能力 ， 营者能力 和企业能力 偿 经
相辅相成 ， 缺一不 可 ； 资本 反 映 的是企 业 的财 务状 况， 包括 资本结 构 、 资本安 全 性 、 流动性 、 获利 能力 等 。‘Ｃ 型 ” “ Ｃ 型 ” ４ ， 模 在 ３模 的基础上增加 了担保 品
霆
．．． ￣， ，一 ，． ．．。、 ￣ ． 、． ￣一 ￣ 、 之
引言
近年来 ， 冒伪 劣产 品屡禁 不止 ， 假 质量欺 诈 花
作， 将其作为 “ 十一 五” 规划 的一项重要任务 ， 并将 质量信用 系统作 为 “ 质 工 程 ” 金 建设 的重要 组 成部 分 。２ 肠年 ， ０ 国家质量监督检验检疫 总局发布 了国
２ 企 业质 最信 用评价模 型 和评 价 指标体 系
２１ 墓 于产 品质一 记录的企 业质ｔ信 用模型 ．
２０ 年 ， ０ ６ 国家质量监督检验检疫总局发布的国
质检质［ ０科 号文件 ， ２ ６６ ０ ４ 定义 了企业质量信用是
“ 企业 在生产经营活 动 中遵 守质量法律法规 、兑现
（ ｏａ 心 ）因为如果受信者能够提供足以偿还信 Ｃ ｌｅ ， ｌｔ 用价值的担保 品 ， 即使其他三项要素不佳 ， 也能够 减少授信者的潜在风险 。“ Ｃ Ｓ 模型” ‘Ｃ 在 ， 模型” ４ 的 基础上增加 了环境状况 （ ｏｄｔ ） Ｃ ｉｉ ， ｎ ｏ 因为一切可能 ｎ
（ 形成 了市场化运作 的信用服务体系 ； ） ３ （） ４ 形成 了对信用产 品有强烈需求 的市场 （ 消
费群体 ） ； （ 建 立 了完善 的信用信息体系 ； ） ５
初 ，中国人 民银行组建了２ 多家资信评估机构 ， ０ 参 考 国际做法 ， 并结合我 国实 际 ， 初步制定 了一个 中 心评级办法 ， 侧重于各类企业 的信用度评估 。随着
息编码系统 、 评级指标 、 标准体系等。 要科学地评价企业 的信用等级 ， 需要建立起科
学合理 而又具有可操作性 的信用评价模型 ， 也就是
要找出构成企业信用的关键要素。一家企业 ， 不论 其规模大小 、 历史长短 ， 都会在某些方面表现其信
用特征 ， 这些特征能够决定企业的信用形态 。“Ｃ ３
１ 国 内外 信 用评 价模 型 发展 状 况
１ 国外信 用评价发展状况及评价模型 ． １
美国是世界上最发达的征信 国家 ，经过 １０ ７ 多
年 的发展 ， 已经形成 了 比较 完 善 、 效 的信 用管 理 有
产品质量信息 ， 加强产品质量信用分类管理 ” 。这
些 方针政 策 的出台对 加快 我 国质量信 用 体 系建设 提供 了指 导和要求 。国家 质量监督 检验 检疫 总局
。￣ ． “ 丫 二 ￣ “
摘 要： 文章分析了国内 外信用评价理论和评价模型， 并结合质量信用的
品质量记录的企业质量信用评价模型、 指产者 了于
质量信用管理部门 提供技术支 为企业质量信用分类和评价工作提供参考。 撑，
关键词： 信用评价 产品质量记录 模型
影 响企业 经 营活动 的因素 ， 至政 治 、 济 、 大 经 环境 、 地 理位 置 、 市场变化 、 战争等 ， 到行业 趋势 、 作 小 工
司等 ，这些都 为美 国作为一个征信 国家提供 了保
障。
方法 、 技术 、 竞争条件等都会给企业带来重大影响 ， 不是企业 自身所能控制和操纵的。 其他 的信用评价模型也基本上是对，Ｃ 型” ３ ’ 模 的展开和分解 ， 经过不断地演化和完善 ， 已成为各
ｌ ．
ｃ ｄ ， ｄｃｎＰ ｉ ｏ ｒ ｒ ｅｔ ｃ ｓ ａｄａ ｅ ｎ ｅ ｔｎ ｒｉａ ａ ｒ ｄ ｍ ｅ ｅ ｖ ｏ ｅｓ ｅ ｆ ｎ ｏ ｌ ｉ ｎ ｓ ｓ ｅ ｃ ｓｙ ａｆ ｓ ｓｅ Ｋ ｙ ｒ ｃ ｄ ｓ ｓ ｅｔ Ｐｏ ｃｑａｔｅ ｒ ｍ ｌ ｄ：ｒ ｉａ ｅ ｍ ｎ， ｒ ｕｔ ｕ ｉ ｒ ｏ ， ｏｅ ｅ ｗｏｓ ｅ ｔ ｓ ｓ ｄ ｌｙ ｃ ｄ ｄ
（ 企 业 及 其产 品的信用 保 障要 素 ， 括 法 律 ） １ 包 法 规要求 、 法定 资质 、 行政许 可 、 强制 管理要 求 、 产 品标 准等 ； （ 企 业能力 要素 ， 括质量管理体 系 、 ） ２ 包 标准体
企业及产品信用保障
系 、 量体 系 、 口企业 申报管理 、 计 出 管理体 系认 证
要监管职能。
９６ １８年 ， 我国对外贸易迅速发展 ， 海外商家迫
切 需要 了解 我国外 贸企业 的资信情 况 ， 因此 ， 经 外
欧美 等信 用 发 达 国家采 用 的信用 管理体 系不 尽相 同 ， 其征信 体 系都有一些共 同的特点 ： 但 （ 有 完善 的法律法规体 系 ； ） １ （ 形成 了以企业 为 核 心 的 、 ） ２ 有效 的信 用 管理 体系 ；
评 价机构开展信用评级 的主要依据 。 １ 我 国信 用评级 工作发展 状况 ． ２
法国、 国和 比利时等一些欧洲国家的社会信 德
用 体 系 同美 国存 在 一定差 别 ， 表现在 ： 信用信 息 服
务机构作为中央银行的一个部 门； 银行需要依法向 信用信息局提供相关信用信息 ； 中央银行承担 了主
模 型 ” 最早 出现 的信用 评 价模 型 ， 是 此后 又相 继 出 现 了 “ Ｃ 型 ” “ Ｃ 型 ” “ Ｃ 型 ” “Ｆ 型 ” ４模 、Ｓ 模 、６ 模 、３ 模 、 “ Ａ 型” “ Ｐ 型 ” ６模 、Ｓ 模 以及 “ Ｍ 型” 。“Ｃ 型” ０ １ 模 等 ３模
估有限公 司、 联合资信评估有限公司等。这些公司
基于产品质量祀录的企业质量
信用评价模型及应用研 究 ・ ’ ，
冬一 ￣ － － － － 一 ￣ ￣ － 一 ￣ 一 ￣ － 一 ￣ ￣ 一 ￣ － － － 一 ￣ － － 一 ￣
口． ． ．．．
令
０咸奎桐 叶如意 （ 标准 研究院， １ｘ ８ 中国 化 北京 以 〕 ８ ）
Ｊ ， Ｊ 、 ． Ｊ ．． ． Ｊ ， ． Ｊ 、 留 ．、 ． 、 ．Ｊ ： 名 Ｊ 生 启 ： 、 ， Ｊ ，’ ‘ ．Ｊ ．， 才 ｔ ‘ Ｊ ．矛 飞 荃 ．、 声 、 荟 Ｊ ．． 。
出企业在经 营活动 中的品德 、 性格 、 行为 、 作风等 ， 是企业信用要素 中最为重要 的核心因素之一 ， 在很
大程度上决定着企业信用 的好坏 ； 能力是仅次 于品 格 的信用要 素 ， 既包括经 营者在经营 、 管理 、 资金运
级机构 ， 但大多规模小 、 权威性差 ， 缺少有广泛影响
力 的信用评级品牌 。 某些评级 机构对企业评级结果
阶段 。
用缺失 ， 在产品质量上不讲诚信。
如今产 品质量诚信问题 已经引起 了政府层面
的高度重视 。２ ２ ０ 年党 的十六大正式提 出了“ 健全
现代市场经济的社会信用体系” 的重大战略任务。
在十六届 五 中全会 上又进一 步 明确 提 出 “ 以产 品
建设 企业质 量信 用 体 系 的关 键 是建立科 学合
，ｔ ｑａｔ ｃ ｄ ．Ａ 坛ｓ ｈｅ ｕｉ ｒｉ ｔ ｔ ｌｙ ｅ ｔ
ｓ ｏ ｈａ ｔｅ ｍ ｄｌ ｄｓｎａ ｈ ｗｓｔｔ ｈ ｏｅ ａ ｔ ｄｒ ｎ ａ ｄ
们Ｏ ｌ ｎ ｅ ａ ｄ ｎｄ
ｓ ｄｒ ａ ｔ ｔ ｓ ｔ ａ ｒ ｅｅ ｉ ｎ ａ ｄ ｅ ｓ ｄｕ 略
ｃ ｂ ａ叩ｔ ｎ ａ ｅ ｄ ｅ ｄ场 ｔ ｄ ｉｓ ｉ ｅａｍ ｎ ｏ ｑａｔ ｈ ｍｎ ｒ ｏ ｐ ｅｔ ｕｌｙ ｅａ ｉａ ｎｄ ｒ ｔ ｔ ｔ ｆ ｉ
从 ２ ２ 就 开始 了质 量信 用 体 系 的研 究 和 建 设 工 ０ 年
体系 ，既有完全市场化运作 的信用服务企业主体 ，
也有对信用产 品有 强烈需求 的信用 产 品使用者 。 美
国仅 在信 用方 面 的法律 就有 １部 ， 外 还 培植 了一 ７ 此
万方数据
大批 市场化运作 的信用 服务企业 ，比如穆迪公 司 、 标 准普尔公 司 、 奇公 司 、 白氏集 团以及全 联公 菲 邓
我 国信用服务需求 的不断扩 大 ， 一些 国外资信服务 机构 以合 资或独 资 的身份 纷纷进人 我 国开展 资信 服务 ，出现 了一些 比较有影 响力的信用评级公 司 ， 如 中诚信 国际信用评级有 限公 司 、 大公 国际资信评
（ 建立 了完善 的信用 技术支持体 系 ， ） ６ 例如信
样不断翻新 ， 严重侵害了消费者的合法权益 ， 扰乱
了正 常 的市场经济秩序 。主要原 因是 部分企 业 信
质检质［ ６ ６号文件《 ２ １４ ０ ４ 国家质量监督检验检疫
总局关 于加强企业 质 量信 用 监 管工 作 的意见 》 标 ， 志着我 国企业 质 量信 用体 系建 设 进 人 了全 面实施
课”｛ 能” ｝
， ｅｉ ｉｄ ） ｅ ｎ ｗ
ｔ ａ ｗｉ 氏 ｈｃ ｈ
ｖ Ａ ｓ Ｃ Ｔｅｅｉｉ ｈ ｏｅ ｎ ｏｅ ｆ ｃ ｄ ａ ｓｓｍｅ ｔ ｈ ｅ ｂ ｅ ｂ ｒｔ ｈ ｘ ｔｇｔ ｒｓａｄｍ ｌ ｔ ： ａ ｓｎ ｅｉ ｄ ｓｏ ｒ ｉ ｓ ｅ ｓ ｎ ａ ｅ ｎ ｅ ｔ ｈ ｓ ａｅ ｉ ｌ Ｔ ｎ ｔ ｔ ｉ ＰＰ ｆ ｔ， ｅ，ｈ ｏ ｄｌ ｉ ｉ ｒ 盯 ｔ ａｄｓ ｄ ｅｅ ｓｍ ｎ ｎｄ ａ ｒ ｆ ｕ ｉ ｒｉ ｓ ｓ 套 ｌｙ ｅ ｒ ｒｙｈ ｓ ｅｍ ｅ ｎ ｃ ｓ ｓｍ ｎ ｔ ａ ｏ ｑａｔ ｃ ｄｔ ａ ｓ ， ， ｄａ ｏ ｔ ｅ Ｏｎ ｔ ｄ ｈ ａ ｓｏ ｑａｔ ｏｕ ｎ ｒ ｒｃ ｒｓ ａｒｅ Ｐｔｆ ｒ ｃｃｒ ｎ ｏ ｅｂｓ ｆ Ｕｌ ｙｄｃｍ ｔ ｅ ｏ ｉ ｉ ｅ ａ ｙ ｕｏ ｄ ａ ｗ ｒ ，ａ ｏ ｉ ｄ ｇｔ ｅ， ｏ Ｌｓ ｓ 影 ｉｃ ｒｉ ｆ