信用贷款评级表
信用等级划分标准
信用等级划分标准主要由信贷和纳税信用构成，具体如下：
1.信贷信用：
•企业信用等级分为三等九级，即AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC、CC、C。
不过在实际运作中，评级机构一般只评定AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC等七个等级。
•评级公司在对企业进行信用评级时，一般从“经营环境”、“经营能力”、“经营状况”、“偿债能力”、“履约情况”、“发展前景”六
个方面，对企业进行综合评价，并据此判定企业信用等级。
2.纳税信用：
•A级信用：年度评价指标得分90分以上；
•B级信用：年度评价指标得分在60分以上95分以下；
•C级信用：年度评价指标得分在20分以上60分以下；
•D级信用：年度评价指标得分在20分以下。
东方金诚信用评级体系
小额贷款公司信用评级体系东方金诚小额贷款公司信用评级体系二零一二年一月目录一、... 评级定义与评级对象（一）评级定义（二）评级对象（三）指导思想与适用范围二、评级结构与评级流程（一）信用等级设置与含义（二）违约和违约概率（三）评级流程三、评分模板与调整规则（一）评分模板（二）评分方法（三）调整规则四、资料清单、调查评价手册（一）资料清单（二）调查评价手册五、信用评级报告六、评分体系验证及修订东方金诚小额贷款公司信用评级体系一、评级定义与评级对象（一）评级定义小额贷款公司评级是对小额贷款公司内部安全性和稳固性的意见，并从债务偿还、绩效管理、风险管理能力等方面进行分析研究，对小额贷款公司的内部安全性和稳固性进行综合评价，并用简单明了的符号表示出来。
（二）评级对象本信用评级体系所指的评级对象是指小额贷款公司主体，是由自然人、企业法人与其社会组织投资设立，不吸收公众存款，经营小额贷款业务的有限责任公司或股份有限公司。
（三）指导思想与适用范围小额贷款信用评级体系的指导思想是基于《中华人民共和国公司法》、《中国银行业监督管理委员会、中国人民银行关于小额贷款公司试点的指导意见》(银监发[2008]23号)和《中国人民银行、中国银行业监督管理委员会关于村镇银行、贷款公司、农村资金互助社、小额贷款公司有关政策的通知》(银发[2008]137号)等相关监管政策的规定，以及对现阶段我国小额贷款公司行业发展现状等的研究，确定了小额贷款公司的评级技术体系以其内部安全性和经营稳固性的评估为核心，服务监管，服务股东和投资者。
因此，评级要素设计中着重考察区域经营和区域监管环境，考察是否有规范的基本经营、贷款业务风险管理等，考察持续稳定经营能力、财务基本面，考察是否合规经营等。
还需要说明的是，其一东方金诚的小额贷款公司评级衡量的只是小额贷款公司为避免违约发生而寻求第三方（股东和政府相关部门）协助的可能性。
其二，以定性分析为主，定量为辅。
信用贷款评级表
信用贷款评级表Document number：WTWYT-WYWY-BTGTT-YTTYU-2018GT兰州商学院资信调查与评估论文题目：信用类消费贷款评级表学院、系：金融学院信用管理系专业方向：经济学年级、班:2011级信用管理班学生姓名：李潇娜指导教师：周复之学号：2014年5月10日个人信贷信用评分模型所使用的评分方法也可以分为三类：专家判断法、定量模型法、专家判断法和定量模型法相结合的方法。
专家判断法采用的是一种“自上而下”的建模方法，主要在没有足够历史数据的情形下使用，这些情形包括：没有建立数据库来系统地存储已有信贷业务的历史数据、对于新的信贷产品或处于信贷产品的早期等，该方法的优点是考虑的评估因素比较全，灵活性较高，缺点是在没有得到量化验证的情况下难以确定模型的预测能力；定量模型法则主要是在有足够历史数据的情形下使用，类型上可分为Logistic回归模型、多元线形回归模型、决策树模型以及神经网络模型等，该方法的优缺点则刚好与前一方法相反；而专家判断法和定量模型法相结合的方法(我们简称混合模型)则是综合了上述两方法的点，选择这一评级方法，并构建了以下两个模型：基于专家判断法的评分卡模型和基于定量模型法的Logistic回归模型。
1.评分卡模型。
该模型可以通过数学表达式来加以表达，其中：Xi为第i个评估变量的取值，wi为对应的权重，N为评估变量的总个数，Score为最终的得分值(越高越好)。
进一步可依据最终的得分值对个人信贷的风险水平进行等级划分，在该模型中Xi，wi都是基于个人信贷专家的经验和主观判断来加以确定的。
根据前文所构建的个人住房贷款信用评分模型的分析框架，并通过与个人信贷专家的广泛交流，我们最终确定了打分卡权重,其中：以100分为满分，作为第一还款来源的借款人要素占有了最高的权重，为50分；包括住房抵押和担保在内的风险缓释要素作为第二还款来源占有次之的权重，为30分；贷款方案的权重占有剩余的20分，结合表1给出的收入充2.足性和稳定性、借款名誉度和诚信度等各细化要素的具体指标及其取值，就可以基于该评分卡来对个人住房贷款做出信用评分。
中国农业发展银行关于印发《中国农业发展银行贷款企业信用等级评定与管理办法(试行)》的通知
中国农业发展银行关于印发《中国农业发展银行贷款企业信用等级评定与管理办法(试行)》的通知文章属性•【制定机关】农业发展银行•【公布日期】2001.04.30•【文号】农发行字[2001]71号•【施行日期】2001.04.30•【效力等级】行业规定•【时效性】失效•【主题分类】银行业监督管理正文*本篇法规已被《中国农业发展银行贷款企业信用等级评定暂行办法》（发布日期：2002年5月24日实施日期：2002年5月24日）废止中国农业发展银行关于印发《中国农业发展银行贷款企业信用等级评定与管理办法(试行)》的通知（2001年4月30日农发行字[2001]71号）中国农业发展银行各省、自治区、直辖市分行，各计划单列市分行，总行营业部：现将《中国农业发展银行贷款企业信用等级评定与管理办法（试行）》（以下简称《办法》）印发给你们，请认真组织学习，并按照《办法》要求做好贷款企业信用等级评定和管理工作。
今年棉花企业信用等级评定工作要在8月底之前完成，粮食企业的信用等级评定工作各分行可以选择1至2个县级支行进行试点，待取得经验后再推广。
各行在执行中遇到的问题，请及时向总行反映。
附：中国农业发展银行贷款企业信用等级评定与管理办法(试行)第一章总则第一条为进一步加强对中国农业发展银行（以下简称农发行）贷款企业的管理，防范和化解信贷风险，增强企业经营活力和市场竞争能力，依据国务院关于粮棉流通体制改革有关政策和总行关于贷款管理的相关制度规定，制定本办法。
第二条农发行贷款企业信用等级评定与管理是指农发行对贷款企业执行政策、经营和资信状况按统一指标和标准进行综合评价和定级，并根据企业实际情况适时调整信用等级，在此基础上对不同信用等级的贷款企业在贷款方式、贷款条件上实行区别对待、分类管理。
第三条农发行贷款企业信用等级评定必须遵循客观公正、统一标准、实事求是的原则。
第二章评定对象第四条信用等级评定对象是：向农发行提出申请，符合农发行贷款条件，已在农发行开设基本存款账户的企业。
担保业务八级分类评分表
2、是否按合同用途使用贷款
2、销售收入保障倍数
0---30分
3、贷款和企业自筹资金到位 3、企业利用贷款进行的业务实
的配比情况及对还款的影响 际进展情况与预期目标的比较
7（2） 3（2） 4（7）
4、企业实际情况与预期产生 4、企业实际情况与预期产生的
的现金流量比较
现金流量比较
16（19）
单项得分小计：
担保业务八级分类评分表
被评级单位: 业务行业类型：
□ 初评
□ 保后监管评级
评分指标
指标名称
一、行业特征
二、企业竞争力
三、经营管理能力
四、偿债能力
1、资产负债率
2、速动比率
3、经营活动现金流量/总负债
五、资产质量
1、资产规模
2、资产结构
企业基本面评价
3、资产真实性
0---30分
六、经营效益
七、盈利能力
5 7 6 8 （4） （2） （2） 2 2 1 2 7 （4） （3）
单项得分小计：
40
0
0
其他因素扣分 其他因素加分 限制性指标结果
-10
10
0
0
合计得分：
100
0
0
评级结果：
分配完成率M/N变动30%以上说明
备注
评分指标
说明：“担保项目指 标情况及项目能力评 价”项分项目贷款和 流动资金贷款，括号 中为流动资金贷款指 标得分
1、销售利润率、净资产收益率
2、主营业务收入增长率
3、利润增长率
八、信用状况
1、企业银行借款记录
2、企业对外担保记录
3、企业信用意识
4、企业经济合同的履行
看我国贷款五级分类制度
看我国贷款五级分类制度我国现行贷款五级分类制度的局限目前��我国现行的贷款五级分类制度至少存在以下几方面的局限性。
１、过度依赖主观判断。
在依赖主观判断的贷款分类体系中，同类贷款的分类结果基本上正确，但是不同类贷款之间的界线比较模糊，分类结果难以保持一致性。
２、重在贷款事后检查，不能提供资产质量恶化的早期预警。
如对借款人的合同执行情况、项目的进展情况和经营情况进行跟踪调查，提醒借款人及时筹备资金按时还本付息，对逾期贷款本息进行催收工作等。
虽然能够在很大程度上做到对贷款进行动态监测，但是对资产质量恶化早期预警发挥不了作用，只能在贷款不能还本付息时才能发现其恶化。
商业银行也难以利用五级分类决定是否发放贷款、贷款限额有多大、贷款的利率水平及对抵质押、担保的要求等。
３、分类结果是粗线条分类。
五级分类对正常类贷款划分过粗，仅划分为二级，不能区分其风险。
贷款余额在这两级上过于集中，然而其风险大小并不一样。
完善的银行内部风险贷款评级体系应该对五级分类进一步细化，将正常贷款分类５－７类，并从风险管理的角度采取不同管理方法。
４、利用贷款五级分类计提贷款准备难以覆盖银行的信用风险。
按照我国监管部门的规定，五级分类在很大程度上涵盖的仅是贷款余额，而且不是商业银行整个的风险暴露或敞口（ｌｏａｎｅｘｐｏｓｕｒｅ）。
所谓信贷风险暴露或敞口不仅包括借款人已提取的贷款，还应包括部分未提取的贷款，即承诺未贷部门。
而且，对于如何计量表外或有负债项目的信用风险缺乏明确的规定。
５、五级分类不能区分借款人风险和债项风险。
五级分类综合考虑借款人和贷款的风险要素，在很大程度上既不是客户评级，也不是贷款评级。
这也从另一侧面反应出贷款五级分类主要的用途是仅帮助监管当局了解商业银行的贷款质量。
而《新资本协议》内部评级法要求银行对正常贷款至少要有６―９个等级划分，并且风险暴露在各等级间应有一定分布，不能出现风险暴露在某一等级过度集中的情况。
一项针对银行内部评级体系的调查结果显示，在被调查银行中正常公司贷款被分为２―２０个级别不等，平均为１０个级别；有问题资产被分为１―６个级别，平均为３个级别。
企业客户信用等级评定表
2
企业法定代表人或主要经营者从事本行业经营年限
≥3年得2分；
≥2年得1分；
＜2年得0分；
3、能力
2
经营管理能力
管理规范，经营稳健，思路清晰2分；
一般1分；
差0分；
4、合规
2
合规经营情况
证照齐全且年审得2分；
证照不全或未年审的不得分；
二、与银行业务合作情况
20
6、开户情况
5
企业在合作银行开户情况（提供开户证明）
（必须提供相应的证明进行打分）
8、企业在合作银行存贷款占比
5
X=（企业在合作银行最近三个月月均存款余额/企业在合行首次申请综合授信额度）×100%（提供账户对账单）
≥50%得5分；
≥40%得4分；
≥30%得6分；
≥20%得2分；
≥10%得1分；
＜10%得0分；
9、货款归行率
5
X=客户在合作银行开立的所有对公账户相应期间对账单中反映的累计资金流入量／经审计的对应期间的现金流量表中经营性活动产生的现金流入小计（提供账户对账单,包括法人代表夫妻在合作银行私人账户）
[9.54，+∞）为5分；
[6，9.54)为3分；
[4，6)为2分；
[2，4)为1分；
(-∞，2）为0分
{备注:行业标准值为9.54}
17、销售利润率(%)
5
X=（销售利润/销售收入净额）×100%
[18.03，+∞）为5分；
[13，18.03)为4分；
[8，13)为3分；
[3，8)为2分；
[0，3)为1分；
企业信用等级评定表
评级企业名称：
项目
权重分值
信用评级的种类
信用评级的种类
信用评级的种类主要分为以下几种：
1. 主体信用评级：以企业或经济主体为评级对象。
2. 主权评级：对一个国家资信状况的评级，主要反映一国政府偿还外债的能力与意愿。
3. 金融工具信用评级：对有关债务人发行的债务工具违约可能性以及违约后可能损失的严重程度进行的预测和评价。
在评级的级别上，一般有AAA级、AA级、A级、BBB级、BB级、B级、CCC级、CC级、C级和D级等。
其中，AAA级表示基本不会有违约风险，而D级表示无信用。
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信用贷款评级表
Document number：WTWYT-WYWY-BTGTT-YTTYU-2018GT
兰州商学院资信调查与评估论文
题目：信用类消费贷款评级表
学院、系：金融学院信用管理系
专业方向：经济学
年级、班:2011级信用管理班
学生姓名：李潇娜
指导教师：周复之
学号：
2014年5月10日
个人信贷信用评分模型所使用的评分方法也可以分为三类：专家判断法、定量模型法、专家判断法和定量模型法相结合的方法。
专家判断法采用的是一种“自上而下”的建模方法，主要在没有足够历史数据的情形下使用，这些情形包括：没有建立数据库来系统地存储已有信贷业务的历史数据、对于新的信贷产品或处于信贷产品的早期等，该方法的优点是考虑的评估因素比较全，灵活性较高，缺点是在没有得到量化验证的情况下难以确定模型的预测能力；定量模型法则主要是在有足够历史数据的情形下使用，类型上可分为Logistic回归模型、多元线形回归模型、决策树模型以及神经网络模型等，该方法的优缺点则刚好与前一方法相反；而专家判断法和定量模型法相结合的方法(我们简称混合模型)则是综合了上述两方法的点，选择这一评级方法，并构建了以下两个模型：基于专家判断法的评分卡模型和基于定量模型法的Logistic回归模型。
1.评分卡模型。
该模型可以通过数学表达式来加以表达，其中：Xi为第i个评估变量的取值，wi为对应的权重，N为评估变量的总个数，Score为最终的得分值(越高越好)。
进一步可依据最终的得分值对个人信贷的风险水平进行等级划分，在该模型中Xi，wi都是基于个人信贷专家的经验和主观判断来加以确定的。
根据前文所构建的个人住房贷款信用评分模型的分析框架，并通过与个人信贷专家的广泛交流，我们最终确定了打分卡权重,其中：以100分为满分，作为第一还款来源的借款人要素占有了最高的权重，为50分；包括住房抵押和担保在内的风险缓释要素作为第二还款来源占有次之的权重，为30分；贷款方案的权重占有剩余的20分，结合表1给出的收入充
2.足性和稳定性、借款名誉度和诚信度等各细化要素的具体指标及其取值，就可以基于该评分卡来对个人住房贷款做出信用评分。
3.定量模型
(1)定量模型的构建方法。
个人住房贷款信用评分定量模型的整个构建流程可以分为以下几个步骤：①建立指标体系。
即给出个人住房贷款信用评分定量模型的使用指标范围，类似r表1的内容。
②数据收集。
即根据“正常贷款”和“不良贷款”的定义，收集包含所有指标在内的个人住房贷款数据样本，此时要考虑到模型的观察期、表现期的要求，其中：观察期是指在建立信用评分模型时，解释变量的历史观测时段；表现期是指建立信用评分模型时，被解释变量或违约纪录的观测时段。
对于我们所建立的个人住房贷款信用批准模型来说，其观察期可选为12个月，表现期可选为1015个月。
③数据清洗。
数据清洗是保证模型分析效果的关键性步骤。
不同来源的数据对同一个概念有不同的表示方法，在集成多个数据来源时，需要消除数据结构上的这种差异。
此外，对于相似或重复记录，需要检测并且合并这些记录，解决这些问题的过程称为数据清洗过程。
数据清洗的目的是检测数据中存在的错误和不一致并加以修正，由此提高数据的完整性、正确性和一致性。
④变量筛选。
变量筛选的目的是从整个指标体系中选择出最终量化模型所需要使用的一组解释变量，其过程大致为：用所有变量对违约记录进行单变量回归；找出对违约解释能力最强的单个变量，将该变量与每单个剩余变量组合后进行双因素回归；找出对违约解释能力最强的两个变量，将这两个变量再与每单个剩余变量进行三因素回归；找出对违约解释能力最强的三个变量，然后进行四变量回归，直到所选择的变量个数达到预定的违约解释能力为止，一般来说，最后使用的解释变量个数不超过15个.⑤模型估计。
对于个人住房贷款信用评分模型而言，目前应用最广泛的统计模型是Logistic回归模型，在已知模型解释变量的基础上，应用收集的样本数据对所选择的模型进行参数估计，获得各解释变量的权重系数。
⑥模型验证。
模型验证可分为定性和定量两个方面，其中：定性验证主要对模型的解释变量及其权重在经济意义等方面的合理性进行评估；而定量验证则
是通过使用R0C曲线、CAP曲线及其度量指标线下面积AUC、准确率比率AR等，来对个人住房贷款信用评分模型的违约区分能力进行统计检验.⑦模型使用。
利用以上建立的模型对个人住房贷款进行信用评分，进一步可依据计算的信用评分值对个人住房贷款进行等级划分，如优、良、中、差和违约五个等级，并在此基础上设定不同的风险限额和贷款定价策略。
⑧持续监控。
在量化信用评分模型的使用过程中，应该不断地对模型的评估绩效进行持续监控以分析模型是否需要进行调整和优化，例如，在银行客户群发生变化的情况下，我们就应该对所建立的模型进行适当调整。
此外，由于所建立的信用批准模型一般是预测贷款批准后10—15个月的违约表现，那么可以将实际情况与预测情况进行对比，计算实际的违约率。
通常在国外先进银行中，它们会批准一些信用评分低于最佳截止点的客户得到贷款，以检验在10—15个月内这些客户是否会如预测的那样发生违约。
对信用评级量化模型的监控和维护是非常重要的，因为它直接关系到前台营销和后台审批工作，通常每1218个月会调整一次。
以下则是信用消费贷款评级表：
信用类消费贷款评级表
附注：1．优质业务客户是指代发工资户、贷款信用户、5万元以上基金（理财、保险）等客户。
一般业务客户是指本行其他类型的客户，不包括首次贷款户。
数是64分，等级为BBB级,应视为银行限制贷款对象。