中国信用债券评级模型构建及评级效果检验
信用评级研究与评价模型构建
信用评级研究与评价模型构建近年来，信用评级成为了广受关注的话题。
作为一种衡量个人、企业、机构等信用风险的工具，信用评级在市场经济中扮演着重要的角色。
本文将从信用评级的定义、研究、评价模型构建等多个方面阐述信用评级的相关知识和实践经验。
一、信用评级的定义及意义信用评级，简称“信评”，是指对借款人信用状况和偿还能力进行评估、预估、预测、预警和提示的一种评估工具。
它通常用信用等级或者信用分数来表示一个借款人的信用状况。
对借款人的信用评级可以帮助贷款方更加准确和科学地评估借款人的风险，从而制定相应的准入条件，以便更好地保障自己的资产质量和盈利水平。
同时，对于借款人来说，通过提高自己的信用评级，可以降低贷款融资的成本和获得更多的资金支持。
二、信用评级的研究信用评级的研究可以从多个方面展开，如历史数据的回顾性研究、行业和企业经济情况的分析、现代技术的应用等。
通常来说，信用评级的研究可以分为以下几个方面：1. 历史数据的回顾性研究信用评级研究的第一步就是回顾历史数据，以了解和分析过去借款人的还款表现，以此为判断未来信用风险提供参考。
这些数据可以包括借款人的还款情况、背景信息、经济情况、行业性质、市场前景等。
通过对过去数据的系统分析和建模，可以为未来借款人贷款评级提供科学和合理的依据。
2. 经济数据和行业分析在评估借款人的信用状况时，除了回顾过去的还款表现以外，还应该对借款人所处的行业和整个经济环境进行分析。
这可以包括行业的规模、发展趋势、市场竞争情况、政策影响等多方面因素。
只有了解行业的内外部环境，才能更准确地判断借款人的信用状况和未来还款能力。
3. 现代技术的应用随着现代技术的不断发展，信用评级的研究和应用也变得更加智能和高效。
例如，通过人工智能和机器学习技术，可以对历史数据和经济分析进行更加精准的建模和预测，以提高信用评级的准确性和预测能力。
另外，通过人脸识别、云计算、大数据等技术手段，可以对借款人的行为和信息进行动态监控和定期跟踪，以预警借款人的异常情况和风险。
中国国债的评级
中国国债的评级近年来，中国国债的评级一直备受关注。
国债评级是对国家信用风险的评估，对于投资者来说具有重要的参考价值。
本文将就中国国债的评级问题展开讨论。
我们需要了解什么是国债评级。
国债评级是由国际评级机构对国家发行的债券进行评估和分级的过程。
评级结果通常以字母的形式表示，从高到低依次为AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC、CC、C，其中AAA为最高级别，C为最低级别。
评级的目的是帮助投资者了解债券的风险程度，从而做出相应的投资决策。
中国国债的评级自1994年开始，目前主要由三大国际评级机构——标准普尔、穆迪和惠誉来进行评级。
在过去的几年里，中国国债的评级一直稳步上升。
最初，中国国债评级为BBB+，表示中等风险；而到2021年，中国国债的评级已经达到了AA级，相较于过去有了显著提升。
中国国债评级上升的原因有多方面。
首先，中国经济的快速发展为国债评级提供了有力支撑。
在过去几十年里，中国经济保持了较高的增长速度，国内生产总值持续增长，国际地位不断提升。
这些因素使得中国国债的偿债能力更加强大，风险相对较低，从而提高了评级。
中国政府的财政状况也是中国国债评级上升的重要因素之一。
中国政府一直致力于改善财政状况，控制债务风险。
通过合理的财政政策和财政管理措施，中国政府成功地降低了债务压力，提高了财政健康水平。
这些举措得到了国际评级机构的认可，进而为中国国债的评级提供了正面的支持。
中国政府积极推进的金融改革也为国债评级的提升创造了良好的环境。
金融改革的目标是建立更加稳健、透明的金融体系，提高金融机构的风险管理能力。
通过加强监管和规范金融市场秩序，中国政府有效地降低了金融风险，提升了国债评级的信誉度。
然而，我们也要清醒地认识到，国债评级只是一种参考，不能作为投资决策的唯一依据。
评级只是对债券的风险进行的一种预测，不能完全代表未来的走势。
投资者在进行投资决策时，还需要综合考虑其他因素，如市场环境、政策变化等。
信用评级模型的建立和应用
信用评级模型的建立和应用信用评级模型是金融领域中一种常见的工具，用于对个人或公司的信用进行评估和预测。
本文将探讨信用评级模型的建立方法以及其在实际应用中的意义和效果。
一、信用评级模型的建立方法（一）数据收集和预处理建立一个有效的信用评级模型首先需要收集和整理大量的相关数据。
通常情况下，我们需要获得借款人的个人信息、财务状况、历史信用记录等数据。
同时，要对这些数据进行预处理，包括数据清洗、去除异常值、缺失值填充和特征选择等，以确保数据的准确性和完整性。
（二）模型选择和建立在信用评级模型的建立过程中，我们可以选择不同的算法和模型。
常见的算法包括逻辑回归、神经网络、决策树和支持向量机等。
根据实际情况选择合适的算法，并通过对数据的训练和调优来建立一个准确度较高的信用评级模型。
（三）模型评估和验证建立信用评级模型后，需要对其进行评估和验证。
通常采用的评估指标包括准确率、召回率、精确率和F1值等。
通过与实际情况的比对，我们可以评估模型的优劣，并对模型进行调整和改进，提高其准确性和稳定性。
二、信用评级模型的应用意义（一）风险控制信用评级模型可以帮助金融机构和企业更好地控制风险，避免坏账和损失。
通过对借款人进行信用评级，机构可以预测其违约概率，从而决定是否放贷以及贷款条件。
通过有效的信用评级模型，可以降低坏账率，保护金融机构和投资者的利益。
（二）资金分配信用评级模型可以帮助金融机构和投资者合理分配资金。
通过对不同借款人进行信用评级，可以更好地判断其还款能力和信用风险，从而决定是否向其提供资金支持。
这对于提高资金效率和降低资金成本具有重要意义。
（三）市场竞争力具备高效准确的信用评级模型可以提升金融机构和企业的市场竞争力。
在借贷市场中，通过建立可靠的信用评级模型，机构可以更好地吸引潜在客户和投资者，根据借款人的信用状况提供差异化的产品和服务，进而提升市场份额和盈利能力。
三、信用评级模型的应用效果过去几十年来，信用评级模型已广泛应用于金融领域，并取得了显著的效果。
基金从业中证债券估值模型与方法
基金从业中证债券估值模型与方法介绍在基金从业中，估值模型和方法在评估债券的价值和风险上起着至关重要的作用。
本文将详细探讨基金从业中使用的中证债券估值模型和方法。
中证债券估值模型中证债券估值模型是一种基于市场利率和债券特征的数学模型，用于计算债券的内在价值。
该模型考虑债券的现金流和到期日，以及市场利率对债券价格的影响。
1. 收益率曲线构建为了使用中证债券估值模型，首先需要构建一个收益率曲线。
收益率曲线代表不同到期日债券的市场利率。
1.1. 等期限利率曲线等期限利率曲线是一种按照到期日对利率进行排序的曲线。
它反映了市场上不同到期日债券的利率水平。
1.2. 远期收益率曲线远期收益率曲线是一种按照到期日对未来利率进行排序的曲线。
它可以通过利用现有债券数据和市场预期来估计未来的利率。
2. 债券定价模型中证债券估值模型使用一系列数学公式来计算债券的内在价值。
其中最常用的模型是现金流贴现模型和到期收益率模型。
2.1. 现金流贴现模型现金流贴现模型基于债券的未来现金流和折现率来计算债券的价值。
它假设债券的现金流在未来没有风险，并使用市场利率来折现这些现金流。
2.2. 利率敏感性分析利率敏感性分析用于衡量债券价格对市场利率变动的敏感程度。
它可以帮助基金从业人员评估债券的风险和回报，并制定风险管理策略。
中证债券估值方法中证债券估值方法是基金从业人员在实际工作中使用的方法，用于估计债券的价格和回报。
1. 市场比较法市场比较法是一种基于市场上类似债券的交易价格来估计债券价格的方法。
它适用于市场上存在大量相似债券的情况。
2. 信用风险调整信用风险是指债券发行方违约的风险。
基金从业人员需要通过对债券的信用评级和市场情况的分析来调整债券价格，以反映债券的信用风险。
3. 久期调整久期是衡量债券价格对市场利率变动敏感程度的指标。
基金从业人员可以通过调整债券的久期来控制债券组合的风险和回报。
4. 附息债券和零息债券的估值附息债券和零息债券是常见的债券类型，基金从业人员需要使用不同的估值方法来计算它们的价格。
企业信用评级的风险评估模型建立方法
企业信用评级的风险评估模型建立方法企业信用评级是评估企业信用风险的重要工具，对于投资者、金融机构和供应商来说，了解企业信用状况对于决策和风险控制至关重要。
为了建立可靠的企业信用评级模型，需要结合各种因素进行综合评估。
本文将介绍企业信用评级的风险评估模型建立方法。
首先，企业信用评级的风险评估模型需要建立在充分的数据基础上。
评级模型的建立需要收集大量的数据，包括企业财务数据、经营数据、市场数据等。
这些数据需要具备完整性、准确性和可靠性，可以通过企业财务报表、行业研究报告和市场分析等渠道获取。
此外，还需要结合企业的历史数据和未来预测数据，以便更好地预测企业的信用状况。
其次，企业信用评级的风险评估模型需要考虑多个风险因素。
企业的信用风险包括市场风险、经营风险、财务风险等多个方面。
在建立评级模型时，需要综合考虑这些因素，并分别进行评估。
市场风险包括市场竞争程度、行业发展前景等；经营风险包括管理水平、经营策略等；财务风险包括资产负债情况、偿债能力等。
通过量化这些风险因素，并赋予不同的权重，可以得出一个综合的信用评级结果。
此外，企业信用评级的风险评估模型还需要考虑行业因素和宏观经济因素。
不同行业的信用状况存在差异，在评估时需要考虑行业的特点和风险。
同样，宏观经济因素如国家经济政策、市场环境等也会对企业信用状况产生影响，需要加以考虑。
可以通过行业分析和宏观经济指标分析的方法，将这些因素纳入评级模型的考量范围。
在建立企业信用评级的风险评估模型时，还需要选择合适的评级方法和模型。
评级方法包括基于统计学方法和基于专家判断的方法。
基于统计学方法可以使用回归分析、主成分分析等来分析相关变量之间的关系，并据此进行评级。
基于专家判断的方法则需要借助专家的经验和知识，结合相关指标和规则来进行评级。
在选择评级方法时，需要根据实际情况和可获得的数据进行权衡，以提高评级的准确性和可靠性。
最后，企业信用评级的风险评估模型需要进行模型验证和调整。
信用评估中的风险模型构建与验证
信用评估中的风险模型构建与验证信用评估是金融领域中的一个重要环节，它涉及到了对个体或机构的信用状况进行评估，以确定其偿还能力和风险水平。
在信用评估中，风险模型的构建和验证是至关重要的步骤。
本文将探讨信用评估中的风险模型构建与验证的相关问题，包括方法、流程和准确性等方面。
一、风险模型构建在信用评估过程中，风险模型的构建是首要任务。
一个好的风险模型应该能够准确预测个体或机构的违约概率，具备较高的区分能力和预测能力。
以下是风险模型构建的基本步骤：1. 数据收集与预处理为构建风险模型，首先需要收集相关的数据，这些数据可以包括个体或机构的基本信息、财务报表、信用报告等。
数据收集后还需要进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理和异常值处理等，以确保数据的质量和可靠性。
2. 特征选择与工程特征选择是指从大量的候选特征中选择出对违约概率影响较大的几个关键特征。
特征工程则是对所选特征进行处理和转换，以提取更多有用的信息。
这些步骤旨在提高模型的准确性和解释能力。
3. 模型选择与训练在风险模型构建中，需要选择适合的模型类型，如Logistic回归、支持向量机、随机森林等。
同时，还需要利用历史数据对模型进行训练，以获取模型的参数和权重。
4. 模型评估与优化构建好模型后，需要对其进行评估，常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值等。
如果模型效果不理想，可以考虑对模型进行优化，如调整模型参数、增加样本量等。
二、风险模型验证风险模型的验证是为了检验模型的预测准确性和鲁棒性，以保证模型的可靠性和有效性。
以下是风险模型验证的常用方法：1. 样本外验证样本外验证是利用未参与模型构建的数据对模型进行测试，以评估模型在真实情境下的性能。
通过与历史数据的对比，可以判断模型的预测能力和稳定性。
2. 交叉验证交叉验证是一种常用的验证方法，它将数据样本划分为训练集和验证集。
模型在训练集上进行训练，在验证集上进行验证。
通过多次交叉验证的结果可以评估模型的泛化能力。
信用风险评估模型的构建
信用风险评估模型的构建一、引言信用风险评估模型是金融领域中的关键技术之一，也是银行、证券、保险等金融机构在风险控制和贷款放款决策中必需的工具。
本文将从理论和应用层面，探讨信用风险评估模型的构建方法和应用价值。
二、信用风险评估模型的基础理论1. 信用风险评估模型的定义信用风险评估模型是一种基于数据分析和量化分析的模型，通过重要性分析、建模和数据挖掘技术对信用风险进行监控和评估，以提高银行的风险控制能力和决策质量。
2. 信用风险评估模型的原理作为金融领域的一项关键技术，信用风险评估模型是通过建立一个能够识别和分析客户信用风险的模型，来帮助金融机构更好地评估贷款和融资决策的可行性。
信用风险评估模型的核心是数据分析和建模，包括数据清洗、特征选择、建模方法选择以及模型优化等环节。
3. 信用风险评估模型的分类根据模型的实现方式，信用风险评估模型分为传统的统计模型和机器学习模型两种。
前者包括逻辑回归、线性判别分析、朴素贝叶斯、决策树等，后者则包括随机森林、XGBoost、LightGBM 等。
三、信用风险评估模型的构建方法1. 数据预处理数据预处理是信用风险评估模型建设流程中的重要环节，其目的是将原始数据转换为可用于模型构建的数据。
常见的数据预处理技术包括数据清洗、数据抽样、特征选择和特征编码等。
2. 特征工程特征工程是信用风险评估模型建设流程中的核心环节，其的目的是从大量的数据中挖掘出最具预测能力的特征以建立模型。
常用的特征工程技术包括基于统计假设检验的特征选择、基于模型迭代的特征选择和基于降维技术的特征选择等。
3. 模型选择和构建在特征工程完成后，需要在初始数据集上对不同的建模算法进行建模、评估和比较。
在评估和比较最终模型时，还需考虑多个评价指标的综合权衡，如准确率、召回率、F1值、ROC曲线面积等。
4. 模型优化模型优化是信用风险评估模型的重要环节。
常见的模型优化技术包括超参数优化、特征选择与参数调整、使用最优方法等。
信用评级方法框架
信用评级方法概览目录一、总论 (2)（一）什么是信用评级 (2)（二）信用评级内涵及外延 (2)1 预期损失率vs 违约率 (2)2评级对应的预期损失率/违约率不是恒定不变的 (2)3 短期信用评级与中长期信用评级 (3)4主体信用评级与债项信用评级 (3)二、信用评级方法概览 (3)（一）传统信用分析方法 (4)1 要素分析法 (4)2 综合分析方法的比较 (4)3 比率分析法 (6)（二）新兴信用评级方法 (7)CM模型（信用计量模型） (7)KMV模型 (7)三、评级公司采用评级方法介绍 (8)（一）穆迪 (8)（二）标准普尔 (11)（三）大公国际 (12)（四）中诚信 (14)四、总结 (15)一、总论（一）什么是信用评级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。
按评级对象的不同，信用评级主要分为两种类型：主体信用评级与债项信用评级。
因此，信用评级涉及到两个方面的评估：违约概率（Probability of Default,PD）：评级对象违约的可能性。
因此，违约概率更加倾向于对主体信用的评价。
违约损失率（LGD）：违约损失严重程度。
其大小不仅受到评级对象信用水平的影响，还受到具体债项的特定信用保障措施设计，如合同的具体条款（抵押、担保等等）的影响，同时，还与债权人（如商业银行）的管理水平有关。
违约损失率是对主体信用评价与债项信用评价的综合评估。
（二）信用评级内涵及外延1 预期损失率vs 违约率前面提到，信用评级使用简单的评级符号表示损失的概率和损失严重程度。
不同的评级公司和不同类型债项，其评级系统对PD和LGD的关注侧重程度有所不同。
Moody’s 和S&P对评级的定义有所不同，关键在于度量的目标并不完全相同，前者更强调预期损失率，而后者更强调违约率。
但以上区别并不是完全绝对的，根据产品和投资者偏好的不同，评级公司的评级目标也会有所侧重。
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中国信用债券评级模型构建及评级效果检验摘要：本文在借鉴国际机构评级模型的基础上，结合国内评级环境的自身特点，构建了适用于国内的信用债评级模型，进行了评级体系设计及指标体系权重设置，最后对模型评级效果进行了检验。
关键词：信用债券评级模型主成分分析权重设置监管环境和债券市场的发展使得金融机构未来将承担更多的个体投资信用风险，机构的长期盈利目标也迫切要求自身强化风险识别与资产配置能力。
其中关键环节在于借助内部评级体系实现有效的风险评估和资产选择。
正确的信用评级以科学的评级模型为基础，以公正合理的专家评审规则为保障。
因此，评级模型的构建至关重要。
国际机构评级模型的启示与国内评级模型的自身要求(一)国际机构评级模型的特点及启示本文以穆迪的钢铁行业和煤炭行业两个评级模型为例进行分析，发现其具有如下特点：(1)定量指标权重占比很高，数据可靠性和客观性较高，指标数量虽不多，但覆盖了经营与财务的核心要素，简洁明了，具有较强的可操作性；(2)在运营规模和财务稳健性指标上，穆迪对钢铁行业配置更高的权重；(3)重视经营性现金流对债务的保障程度；(4)对煤炭行业注重资源储备和经营多元化的考察，虽然钢铁行业对上游铁矿石依赖程度较高，但穆迪模型并未设置资源控制方面的指标；(5)两个行业模型的权重配比和指标设置存在较明显的行业差异；(6)重视现实的公司财务稳健性考察。
根据上述分析，笔者认为穆迪模型不乏借鉴之处：(1)指标简单、数量较少，但能覆盖核心要素，代表性强；(2)注重财务稳健性考察而不是盈利，强调评级模型的行业风险特征差异。
(二)中国信用债券评级模型的自身要求尽管穆迪模型不乏借鉴之处，但构建中国信用债券评级模型要有自身特点而不能照搬其固有框架。
1.国内信用评级范围(rating scope)不同于国际机构本文界定的评级范围为中国国内，被评的行业信用和个体信用均在国内范围内进行排序，评级结果表明其在国内的风险序列，不受主权评级上限的约束。
这与国际机构全球化的评级范围有显著的不同。
从经济发展阶段和市场结构来看，中国作为新兴市场与发达市场也存在不同之处：中国市场行业集中度相对不高，公司竞争力主要依靠规模或来自外部的特许支持；在对待发行人违约的态度上，中国市场的容忍度低，发行人理性违约的案例尚未出现。
因此，中国信用债评级模型在方法论上应与国际机构存在一定差异。
2.定量与定性相结合穆迪模型较多依据定量数据，对财务报表依赖性较高。
这种思路比较适合于国内一般竞争性工商企业。
由于国内国有企业、金融集团和地方政府平台为主要债券发行人，且行业集中于公用事业、交通运输和城投平台，这些发行人中相当一部分拥有较强的政府支持背景，这在定量指标中难以充分反映，且就中短期来看，表现欠佳的财务指标并不会实质性影响其偿付能力。
此外，从信用分析的基本原理来看，发行人的自身营运能力固然重要，来自外部的再融资支持也是不可或缺的重要因素，尤其是涉及国计民生的央企集团和地方国有企业集团。
所以，构建中国信用债券评级模型需要将定量评价和定性评价相互结合，结合的比例值得研究。
3.国内主体运营能力评估的重要性上升近期中国经济增速放缓并承受下行压力。
在此之前，国内市场较快的发展速度推动固定资产投资项目增加较多，形成较大的产能压力，企业财务杠杆整体上也被推升至较高水平。
所以，企业层面总体上存在发展方向的不确定性，这使得反映过去经营业绩和财务状况的财务指标不能够前瞻性地反映未来的信用品质，更难以度量跨周期的信用等级。
因此，应该适当增加主体运营能力定性评估要素的比重。
4.增加驱动性因子考察穆迪模型较多采用监测性因子而未使用驱动性因子，不适合国内的实际情况。
无论是行政手段还是市场机制，只要带来发行人的信用优势，都应给予认可。
如国有大型煤炭集团拥有的资源储备优势，国有商业银行拥有的全国性储蓄网络优势，以及部分垄断行业中的主导企业特许经营优势，这些可以给未来财务表现带来明显正面影响的因素，作为驱动性因子需要在评级模型中得到体现，并予以适当强化。
考虑到所处的宏观经济发展阶段和债券市场结构特点，中国信用债评级模型比较适合的评级哲学是：以经营和财务风险的定量指标考察为基础因子，以宏观经济评价、行业信用评估、主体运营定性考察为调节因子，针对行业风险特征差异，合理配置基础因子和调节因子比重。
中国信用债评级体系设计及指标体系权重设置(一)中国信用债评级体系设计评级模型的构建要实现有效的信用风险管理和信用债投资决策支持两个目标，而这取决于信用风险识别的全面性、风险因子评估和度量的科学性，这些又需借助于信用评级体系来落实。
信用评级体系的核心是主体信用评级，宏观经济环境评价和行业信用评估是主体信用评级的基础保障和重要调整因素(见图1)。
图1 信用债评级体系示意图1.宏观经济环境评价宏观经济是造成发行人偿付风险的风险源之一，尽管主体评级具有跨周期特点，但一旦新的数据可以帮助确认原有的宏观经济认识需要修正，则需要重新进行宏观经济环境评估，并根据评估结果修订该评级周期内的宏观经济调节系数。
该系数将调整该评级周期内的全部评级，表明该评级周期内的总体信用等级都受到宏观经济变化的影响。
2.行业信用评估以行业整体作为评级对象，是因为行业代表了同类型公司的共同风险特征。
行业信用评估是主体评级的重要基础，其结果是由该行业在宏观经济环境中的抗风险能力及其与其他行业之间竞争优势对比而产生的，是影响公司偿付能力的重要驱动性因子，也是影响主体信用等级的重要调节因子。
本文以申万行业三级分类作为行业信用评估对象的基础，并根据债券发行情况和行业特征确定48个三级行业作为评估对象，这48个行业发行量占信用债存量比重超过95%，具有较强的代表性。
本文选取三个方面作为行业信用评估要素：行业适应宏观周期与经济政策能力、行业在国民经济和市场结构中的竞争优势和行业财务稳健性，每个要素又包含诸多定量或定性指标，根据重要性原则设置各种权重，对行业总体信用水平排序确认信用评分和信用等级。
此项评估定期进行，以把握行业信用动态，对主体信用评级的等级上限具有一定的指导作用，也用于主体评级时计算宏观经济环境和行业状况要素的评分。
3.主体信用评级(1)主体评级以信用分析为基础主体信用评级是评级体系的核心，也是确定债项评级的基础。
在主体信用评级过程中，首先要进行信用风险要素的识别、分析、评价，然后利用评级模型予以度量、形成信用等级，最后将标示信用等级简单明了的符号向使用者发布。
分析框架要详尽分析各种要素，以形成风险识别与评估意见；评级模型则是选择适当的评价指标根据其重要性进行风险度量。
所以分析框架包含的指标内容可以有很多个，但运用于评估和度量的指标则需具有较好的代表性，并非越多越好，评级模型中的指标筛选和权重设置还要遵循建模规则的要求。
(2)主体信用分析以现金流为主线信用分析不同于价值分析，其分析的目标是要度量偿付能力。
偿还债务的是现金而不是盈利，所以信用分析必须以现金流为主线。
预期充裕的现金流代表了很强的偿付能力，但较佳的盈利指标并不表示信用等级就高。
主体现金流入主要来自于经营性流入、再融资流入和资产处置产生的现金流入。
其中经营性流入是现金流的基础，但再融资现金流入同样支持主体的偿债能力，所以拥有很高再融资能力的发行人也可以获得较高的信用等级。
以现金流分析为主线的信用分析思路在评级模型中体现为选取现金流覆盖指标(如EBITDA利息倍数、经营性现金净流量／流动负债、EBITDA／负债、经营性现金净流量/负债、自由现金净流量/负债)进入评级模型，并占有相当的权重。
由以上三个层次评级组成的体系，能够形成较好的信用评级区分度，不仅区分了发行主体之间的信用品质，还区分了不同行业总体的信用品质，以及不同经济周期之间的差异，便于投资者甄别投资时机，确立行业定位，筛选债券品种，较为适合于金融机构的信用产品投资决策。
(二)指标体系权重设置指标体系权重设置是构建模型的重要环节，要解决模块权重、要素权重、指标权重三个层次的配比。
权重配比包括宏观经济、行业状况、主体运营与主体财务四个模块的配比，定性与定量的配比，驱动性指标和监测性指标的配比，又可称作“大权重配比”；再据此设置评级指标的权重，称作“小权重配比”。
权重设置要由大及小，以保障权重总体上合理、科学。
不同行业的权重配比表明了不同行业风险计量侧重点的差异，这种差异之所以存在，是因为行业信用水平对财务指标的依赖程度不同。
1.模块权重设置确定权重的方法主要有Delphi法和二元对比法两类。
前者通过专家评分来确定权重，而二元对比法则是以指标间两两比较为基础来得到权重，避免了对影响因素中所有个体直接进行排序的困难。
层次分析法(The Analytical Hierarchy Process，AHP)是美国运筹学家T.L.Saaty于上世纪80年代提出的一种二元对比多目标决策分析方法，其中一种简洁实用的层次分析法(AHP)——和数法则，是基于专业性主观判断(Delphi法的原理)指导下的量化模型，能够科学确立模块权重，并借助指标以确保判断因子的重要性是否满足一致性原则。
和数法则的应用是Delphi法和AHP的有机结合。
本文以煤炭行业信用评级为例，通过比较宏观经济环境、行业状况、主体运营和主体财务四个模块的重要性，建立四维矩阵(见表1)，即可依据公式计算每个模块的权重，并借助一致性比例(Consistency Ratio, C. R。
)对其能否被接受作出判断。
根据层次分析(AHP)理论，用和法确定权重的计算公式为：其中，i表示行序，j表示列序；Bi表示第i行指标，Bj表示第j列指标，Bij表示第i行指标相对于第j列指标的相对重要程度的量化数值，Bij×Bji=1。
表1 模块判断矩阵与权重计算表(以煤炭行业为例)一般情况下，一致性比例C. R。
小于0.10则可判断矩阵具有相容性，据此计算的权重可以被接受。
2.要素权重和指标权重设置发行人的财务指标分析评价是信用评级的核心内容，由于这一部分数据客观性、可靠性较强，且基本能够较全面地反映公司的现有财务实力和未来的偿付能力，所以其往往占有最大的权重。
比如在上述煤炭行业模块权重示例中，主体财务模块的权重占比达52%，远远高于其他模块，如果是一般竞争性工商企业，则财务指标的权重更大。
可以运用于评价发行人信用品质的财务指标很多，国外研究结果表明，有100多个财务指标可以被用于信用评价。
而实际上评级模型运用的财务指标个数并非越多越好，存在一个较优的平衡数值。
主成分分析法是解决指标信息重叠问题的多元统计分析方法，可产生一系列互不相关(正交)的新变量，使得度量总体风险的要素维度更加充分，评级要素更加完整，解决了主观定性判断的模糊性问题。
在上述新变量中，可以选取方差贡献率排在前几位的变量作为主要解释变量代替原有全部变量。