信用分析模型介绍
客户信用分析模型
客户信用分析模型（Z计分模型、巴萨利模型等）客户信用分析模型客户信用分模型分为两类：预测模型和管理模型。
预测模型用于预测客户前景，衡量客户破产的可能性，Z计分模型和巴萨利模型属于此类，两者都以预测客户破产的可能性为目标。
客户信用分析之预测模型－Z计分模型信用评分法的基本思想是，财务指标反映了企业的信用状况，通过对企业主要财务指标的分析和模拟，可以预测企业破产的可能性，从而预测企业的信用风险。
最初的Z计分模型由Altman在1968年构造。
其中：Z1主要适用于上市公司，Z2适用于非上市公司，Z3适用于非制造企业。
Z1＝1.2*X1 + 1.4*X2 + 3.3*X3 + 0.6*X4 + 0.999*X5其中X1 ＝（流动资产-流动负债）/资产总额X2 ＝留存收益/资产总额X3 ＝（利润总额+利息支出）/资产总额X4 ＝权益市场值/负债总额X5 ＝销售收入/总资产一般地，Z值越低企业越有可能破产。
如果企业的Z值大于2.675，则表明企业的财务状况良好，发生破产的可能性较低。
反之，若Z值小于1.81，则企业存在很大的破产风险。
如果Z值处于两者之间，则企业的财务状况非常不稳定。
Z2＝0.717*Xl + 0.847*X2 + 3.107*X3 + 0.420*X4 + 0.998*X5其中X1 ＝（流动资产一流动负债）/资产总额X2 ＝未分配利润/资产总额X3 ＝（利润总额+利息支出）/资产总额X4 ＝权益/负债总额X5 ＝销售收入/总资产Z3＝6.56*X1 + 3.26*X2 + 6.72*X3 + 1.05*X4其中X1 ＝（流动资产-流动负债）/资产总额X2 ＝未分配利润/资产总额X3 ＝（利润总额+折旧+摊销+利息支出）/资产总额X4 ＝所有者权益/负债总额Altman认为，根据上述公式计算的Z值，如果Z小于1.23，风险很大；Z大于2.9风险较小。
还有一种Z计分模型，是对非上市公司进行分析的：Z＝A+B+C+D+EA＝税前利润/总负债B＝税前利润/销售额C＝营运资本/（总负债－递延税金）D＝速动资产/营运资本E＝速动资产/流动负债上述公式对非上市公司非常适用，公司破产一般发生在该公司每一次打分出现负值后三年里。
信用分析工具大全
标题：信用分析工具大全一、引言信用分析是评估债务人信用状况的重要手段，对于金融机构、企业以及个人都具有重要的意义。
随着金融市场的不断发展，信用分析工具也在不断更新和完善。
本文将对目前市场上主流的信用分析工具进行详细介绍，帮助读者更好地了解和应用这些工具。
二、信用分析工具概述1.信用评分模型信用评分模型是信用分析的基础工具，通过对债务人的历史信用数据进行统计分析，预测其未来信用表现。
常见的信用评分模型包括线性回归模型、逻辑回归模型、决策树模型等。
2.信用评级信用评级是对债务人信用风险的定性评估，通常由专业评级机构进行。
信用评级主要包括企业信用评级、债券信用评级等，评级结果通常分为AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC等若干等级。
3.信用风险监测信用风险监测是对债务人信用状况的持续跟踪和评估，旨在及时发现潜在信用风险。
常见的信用风险监测工具包括财务报表分析、非财务因素分析、市场舆情分析等。
4.信用风险管理信用风险管理是对债务人信用风险的全面管理，包括信用风险的识别、评估、监控和控制。
信用风险管理工具主要包括信用风险模型、信用风险限额管理、信用风险缓释等。
三、信用分析工具应用实例1.个人信用评估个人信用评估是金融机构在贷款、信用卡等业务中对个人信用状况的评估。
以我国为例，个人信用评估主要采用中国人民银行征信中心提供的个人信用报告，包括个人基本信息、信用交易信息、公共信息等。
金融机构根据个人信用报告，结合内部数据，运用信用评分模型对个人信用状况进行评估。
2.企业信用评估企业信用评估是金融机构在贷款、债券投资等业务中对企业信用状况的评估。
企业信用评估通常采用财务报表分析、非财务因素分析等方法，结合信用评级结果，对企业信用风险进行综合评估。
3.信用风险监测信用风险监测是金融机构对债务人信用状况的持续跟踪和评估。
以我国为例，金融机构通常采用财务报表分析、非财务因素分析、市场舆情分析等方法，对债务人的信用风险进行监测。
第七章 信用分析模型
理解：
1）信用评级的结果是一种意见的表达，也 揭示了一定的违约风险。
2）信用评级是面向未来的评级 3）信用评级需要大量的定性、定量的信息 4）信用评级结果有一定的期限性
• 资信评级的特点： • 简洁 • 全面 • 公正 • 可比
• 国内外的知名评级机构： • 穆迪 • 标准普尔 • 大公国际 • 中诚信 • 还有谁在评级？ • 银行内部评级 • 企业也借助客户信用管理系统对自己的客户进
信用额度比例
25 20 17.5 15.0 12.5 10 7.5 5 2.5
特征分析模型
• 特征分析模型采用特征分析技术。 • 对客户所有财务和非财务因素进行归纳分析。 • 从客户的种种特征中选择出对信用分析意义最
大、直接与客户信用状况相联系的若干特征。 • 把这些特征编为几组,分别对这些因素评分并综
• 方法为:根据特征分析模型得出的最终百分率对在营运资产分析模 型基础上得出的赊销额度进行调整.如表所示:
•
0-20 0
• 21-45 赊销额度×21%至赊销额度×45%
• 46-65 赊销额度×(46%+0.5)至赊销额度×(65%+0.5)
• 66以上 赊销额度×(66%+1.0)以上
• 比如:A公司的最终百分比为46%,根据营运资产分析模型得出对 其赊销额度为10,000元,则根据特征分析模型调整后的赊销额度为: 10 000×(46%+0.5)+10 000=19 600
• 1） 对每一项进行打分.某项特征越好,分值越 高.
• 2）用权数乘以10(每一项可能得到的最高分 值),得出最大可能评分值.
• 3）用每一项权数乘以实得分数并加总得出 加权平均分,并以此与加总的最大可能评分值相 比,得出百分率
信用风险管理与评价分析模型
信用风险管理与评价分析模型信用风险是金融市场中一种常见的风险类型，是指因借款人或债务人不能按时履行或无法按约定履行偿还债务的责任而导致的损失。
信用风险管理与评价分析模型在金融市场中扮演着非常重要的角色，它可以帮助金融机构更好地衡量和管理信用风险，减少损失，提高盈利能力。
本文将介绍信用风险管理与评价分析模型的原理、方法和应用，以及其在金融风险管理中的重要性。
一、信用风险管理与评价分析模型的原理1.风险识别和评估：信用风险管理与评价分析模型首先需要通过风险识别和评估来确定借款人或债务人的信用状况和偿还能力。
这一过程主要包括对借款人的信用报告、财务报表和个人资产负债表等信息的分析评估。
2.风险测量和量化：一旦确定了借款人的信用状况，信用风险管理与评价分析模型就需要对风险进行测量和量化。
这一过程主要通过统计和数学模型来计算借款人的违约概率和违约损失。
3.风险控制和管理：最后，信用风险管理与评价分析模型需要制定风险控制和管理策略，包括建立信用额度、授信条件、违约处理程序等，以便及时有效地应对信用风险。
二、信用风险管理与评价分析模型的方法1.评级模型：评级模型是一种定量模型，通过对借款人的信用状况进行评级，来判断其违约概率和追讨风险。
评级模型主要分为基于统计的评级模型和专家判断评级模型。
2.概率模型：概率模型是一种风险测量和量化模型，通过对借款人的历史数据和市场数据进行统计分析，来计算其违约概率、违约损失、违约率等。
3.风险控制与管理模型：风险控制与管理模型是一种风险管理模型，通过对违约处理程序、信用额度授予等措施的建立和实施，来控制和管理信用风险。
三、信用风险管理与评价分析模型的应用1.贷款审批：信用风险管理与评价分析模型可以帮助金融机构对借款人的信用状况和偿债能力进行全面的评估和分析，以便审批贷款。
2.风险控制与管理：信用风险管理与评价分析模型可以帮助金融机构建立信用额度、授信条件和追款程序等，从而有效地控制和管理信用风险。
信用风险评估的常见模型分析
信用风险评估的常见模型分析随着社会的进步和经济的发展，信用风险评估越来越受到金融机构和企业的重视。
信用风险评估是指对借款人或者投资者的信用状况进行评估，以确定其还款能力和借款偿付能力的一种方法。
而信用风险评估主要就是通过对借款人的信用记录、借款人的经济状况、行业环境、政策法规等的综合分析，对借款人的信用情况进行评估。
信用风险评估有多种方法和模型，常见的有以下几种：一、德文-肯德尔模型德文-肯德尔模型（Duffie-Singleton-Kendall Model, DSK）是一种基于股票价格模型的信用风险评估方法。
它的核心思想是通过计算公司财务数据与市场指数之间的差别，从而测量其财务风险和信用风险。
在德文-肯德尔模型中，借款人的违约概率是基于公司股票的波动率来确定的，如果波动性越高，那么违约风险就越高。
二、评分卡模型评分卡模型是一种应用非常广泛的信用风险评估方法。
它是通过对大量客户历史数据进行细致的分析和模型建立，通过将客户的多个维度信息进行权重评估并变成得分卡的形式，进而对未来客户的风险程度进行精准过滤，从而为金融机构和企业提供可靠信用风险评估的依据。
一般来说，评分卡模型中会有多个变量作为考察维度，比如说客户的年龄、性别、职业、信用纪录、社会评价、资产、暴露于风险的程度等等。
三、基于机器学习的模型基于机器学习的模型是一种新兴的信用风险评估方法。
它是基于大数据和机器学习技术，利用人工神经网络、逻辑回归、支持向量机等算法进行建模，并将模型应用于信用评估中。
当然，这种模型的建立需要考虑到多个维度的因素，如特征选择、数据预处理、模型选择、交叉验证等等。
综上所述，信用评估是贷款和投资等金融和商业活动中最为关键的环节之一。
而要对借款人或投资者的信用状况进行评估，我们需要使用一些有效的模型方法。
当前常见的信用风险评估模型包括德文-肯德尔模型、评分卡模型、基于机器学习的模型等等，每种方法都有其优点和局限性，对于不同的金融机构或企业而言，选择合适的模型方法非常重要。
银行信用评估模型介绍
银行信用评估模型介绍银行信用评估模型是银行业务中重要的工具，用于评估借款人的信用状况及其还款能力。
它通过对借款人的个人信息、财务状况和历史信用记录等数据进行分析和预测，为银行在贷款审批和风险管理中提供参考依据。
本文将介绍几种常见的银行信用评估模型。
一、传统评分卡模型传统评分卡模型是一种经典的银行信用评估模型，以FICO（Fair Isaac Corporation）信用评分模型为代表。
该模型通过对借款人不同特征指标进行加权评分，从而得出整体的信用评分。
这些指标可以包括借款人的年龄、性别、婚姻状况、工作经验、收入状况等。
通过建立样本数据库并对其进行回归分析，确定各指标对信用风险的影响程度，进而得出一个综合的信用评分。
这个评分可以代表借款人的信用等级，方便银行进行信用审批和贷款定价。
二、行为评分模型行为评分模型是基于借款人在银行进行交易活动的数据，如账户余额、存取款频率、贷款还款情况等，来评估其信用状况的模型。
这种模型更加关注借款人的行为表现，通过对交易数据进行统计分析，识别出与高风险行为相关的特征，从而为银行提供对借款人的信用评估。
与传统评分卡模型相比，行为评分模型更加注重借款人的实际行为，可以更精准地评估其信用风险。
三、机器学习模型随着人工智能和大数据技术的发展，机器学习模型在银行信用评估中得到了广泛应用。
机器学习模型可以通过分析大规模的数据集，发现其中隐藏的模式和规律，从而预测借款人的信用风险。
这些模型可以利用多种算法进行训练和优化，如决策树、支持向量机、神经网络等。
相比传统评分卡模型和行为评分模型，机器学习模型更加灵活和准确，可以处理更加复杂的信用评估场景。
四、区块链信用评估模型区块链技术作为一种去中心化的分布式账本技术，正在逐渐应用于信用评估领域。
区块链信用评估模型的特点是更加透明和可追溯，可以消除信息不对称的问题，提高信用评估的准确性和可信度。
借助区块链技术，银行可以实时获取和验证借款人的交易数据和信用记录，更好地判断其信用状况和还款能力。
金融行业中的信用评分模型分析
金融行业中的信用评分模型分析随着金融行业的发展，信用评分模型已成为广泛应用的一种评估信用风险的方法。
在银行、保险、证券等金融领域，信用评分模型是一种重要的数据分析工具，可帮助金融机构更准确地评估客户的信用水平，从而控制自身的信用风险。
一、信用评分模型的定义及构成所谓信用评分模型，是指基于一定的评估方法和指标，综合考察客户的基础信息、信用记录等多方面指标，运用数学和统计学方法，对客户进行信用风险评估和分类。
信用评分模型主要由五部分构成：模型开发、指标筛选、特征工程、模型评估及性能监控。
首先是模型开发，即利用现有的客户数据，运用机器学习等技术，构建模型并进行评估。
其次是指标筛选，即在数据挖掘过程中挑选具有强预测性的指标，并排除冗余指标。
第三是特征工程，即在样本数据预处理的基础上，对数据进行降维处理，提取重要的信息特征。
第四是模型评估，即采用交叉验证、ROC曲线等评价方法，检验模型的性能和可靠性。
最后是性能监控，即不断对模型进行监控和调整，保障其在变化的市场环境下的稳定性和可靠性。
二、典型的信用评分模型在金融行业中，最常见的信用评分模型有逻辑回归模型、KNN模型（K-Nearest Neighbor）和决策树模型。
具体应用各有优势和适用场景，以下为各模型的简要介绍。
1.逻辑回归模型逻辑回归模型是一种常用的分类模型。
该模型常用于二元分类，即将样本数据分为两类：坏客户和好客户。
该模型输出的结果为信用得分，得分越高，代表客户信用越好；得分越低，代表客户信用越差。
逻辑回归模型适用于数据量较小，特征较少的情况。
该模型优点在于模型可解释性高，在公开领域中得到广泛应用。
逻辑回归模型在信用评分模型中的应用非常广泛，且效果稳健。
2.KNN模型KNN模型是一种常见的分类方法，在信用评分中也有广泛的应用。
该模型根据客户的特征向量与其他客户的距离，将客户分为多个信用等级。
在KNN模型中，K个最相似的客户的信用分数作为目标客户的信用分数。
企业信用评级计算模型综述
企业信用评级计算模型综述企业信用评级是衡量企业信用风险的重要指标，对企业的融资能力和市场形象具有重要影响。
为了提高信用评级的准确性和有效性，研究者们提出了不同的企业信用评级计算模型。
本文将综述常用的企业信用评级计算模型，并对其特点和应用进行讨论。
一、传统统计模型1.1. 判别分析模型判别分析模型是基于统计学原理构建的企业信用评级模型之一。
该模型通过分析企业的财务指标和风险因素，计算得出评级结果。
判别分析模型的优点是简单直观，但其结果受到数据的选择和模型设定的限制。
1.2. 多元线性回归模型多元线性回归模型是建立在大量统计数据基础上的企业信用评级模型。
该模型通过建立多个财务指标与评级结果之间的回归方程，得出企业的信用评级结果。
多元线性回归模型具有较高的准确性和可解释性，但其模型复杂度较高，容易受到过拟合的影响。
二、机器学习模型2.1. 支持向量机模型支持向量机模型是一种常用的机器学习算法，可以用于企业信用评级。
该模型通过找到一个最优的超平面来区分不同信用等级的企业。
支持向量机模型具有较高的准确性和泛化能力，但其计算复杂度较高，对样本数据的敏感性较强。
2.2. 随机森林模型随机森林模型是一种集成学习算法，可以用于企业信用评级。
该模型通过构建多个决策树来进行分类，最终得出评级结果。
随机森林模型具有较高的准确性和抗噪能力，但其结果不易解释，模型参数的选择也较为关键。
三、深度学习模型3.1. 神经网络模型神经网络模型是一种模拟人脑神经元工作原理的模型，可以用于企业信用评级。
该模型通过多个神经元层的连接和运算，学习到企业信用评级的规律。
神经网络模型具有较高的非线性拟合能力，但其参数调整较为困难，需要更多的数据支持。
3.2. 卷积神经网络模型卷积神经网络模型是一种特殊的神经网络模型，可以用于企业信用评级。
该模型通过卷积和池化操作来提取企业财务数据的特征，进而进行信用评级。
卷积神经网络模型具有较好的特征提取能力和图像化展示效果，但对于少量数据的建模效果较差。
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信用分析模型介绍信用分析模型可以分两类，预测模型和管理模型。
预测模型用于预测客户前景，衡量客户破产的可能性。
Z 计分模型和巴萨利模型属于此类，两者都以预测客户破产的可能性为目标，不同之处在于所考察的比率和公式略有不同。
管理模型不具有预测性，它偏重于均衡地解释客户信息，从而衡量客户实力。
营运资产分析模型和特征分析模型属于此类。
营运资产分析模型旨在通过资产负债表衡量客户的实力与规模，特征分析模型则偏重于利用各类财务、非财务信息评价客户风险大小。
管理模型不象预测模型那样目标专一，同时具有很大的灵活性，通过适当的调整可以用于各种场合。
（一）Z 计分模型Z计分模型通过关键的财务比率来预测公司破产的可能性。
最初的Z计分模型由爱德华？阿尔曼在1968年构造。
他利用多样差别法（MDA ），结合统计技术，得到了一系列财务比率，并用这些比率预测客户破产的可能。
对于上市公司，有一下一系列比率：营运资本/总资产（1）留存收益/总资产（2）税前利润/总资产（3）股本市价/总负债（4）销售总额/总资产（5）具体应用中还有许多改进，一般按一下公式进行计算：1.2 X（1）十1.4 X（2）+ 3.3 X（3）+ 0.6 X（4）+ 0.99 X（5）一般地，Z值越低企业越有可能发生破产。
如果企业地Z 值大于 2.675 ，则表明企业地财务状况良好，发生破产地可能性较小；反之，若Z 值小于 1.81，则企业存在很大地破产危险；如果Z 值处于两者之间，则企业地财务状况非常不稳定。
而对于非上市公司，有下面一些比率：税前利润/总负债（6）税前利润/销售额（7）营运资本/ （总负债－递延税金）（8）（流动资产－存货）/营运资本（9）（流动资产－存货）/流动负债（10）此时，Z 计分值为：（6）＋（7）＋（8）＋（9）＋（10），对非上市公司非常适用。
公司破产一般发生在该公司每一次打分出现负值后三年里。
比较典型的Z 计分模型由理查德?托夫勒所创。
1977 年他对46 家性质相同、规模大小一样的破产公司和有偿债能力的公司进行了对比，并依据其调查结果和利用多样性差别分析法得出以下一些比率：（税前利润/流动负债）X 权数（1）（流动资产/负债总数）X权数（2）（流动负债/总资产）X权数（3）现金交易间隔期X权数（4）Z计分值便是（1） + （2） + （3） + （4），如计分值为负，则表示公司不景气，存在破产的危险。
经实践证明，这四种比率配上适当的权数，预测公司破产率的准确性高达97%以上。
可见，Z计分模型是帮助企业确定客户破产风险的有力工具。
在实际应用中，Z 计分模型存在以下三个缺陷：1．权数难于确定2．模型所依赖的数据难于获得3．以46 家公司为样本缺乏说服力目前，在中国国内，企业的财务数据（包括上市公司和非上市公司）除了难以获得外，本身反映其实际经营情况的准确性不高，但对于Z计分模型，由于采用的都是财务数据的比率而非具体数值，因此这种预测性模型对国内的企业风险判断还是有着很强的指示作用。
Z 计分模型虽不能准确预测公司破产的时间，但指出了破产的可能性，并通过逐年比较反映出这种可能性是否增大。
（二）Z 分数模型最早运用多变量区别分析法探讨公司财务危机预测问题的是另一类美国学者奥曼（Altlan ，1968）。
他将若干变量合并入一个函数方程：Z = 0.012X1 + 0.014X2 + 0.033X3 + 0 006X4 + 0.999X5X1 =（期末流动资产-期末流动负债）/期末总资产X2 =期末留存收益/期末总资产X3 =息税前利润/期末总资产X4 =期末股东权益的市场价值/期末总负债X5 =本期销售收入/总资产其中：X1 为营运资本/资产总额，反映了企业资产的折现能力和规模特征。
营运资本是企业的劳动对象，具有周转速度快，变现能力强，项目繁多，性质复杂，获利能力高，投资风险小等特点。
一个企业营运资本的持续减少，往往预示着企业资金周转不灵或出现短期偿债危机。
X2 反映了企业的累积获利能力。
期末留存收益是由企业累积税后利润而成，对于上市公司，留存收益是指净利润减去全部股利的余额。
一般说来，新企业资产与收益较少，因此相对于老企业X2 较小，而财务失败的风险较大。
X3即EBIT/资产总额，可称为总资产息税前利润率，而我们通常所用的总资产息税前利润率为EBIT/平均资产总额，分母间的区别在于平均资产总额避免了期末大量购进资产时使X3 降低，不能客观反映一年中资产的获利能力。
EBIT 是指扣除债务利息与所得税之前的正常业务利润（包括对外投资收益），不包括非正常项目、中断营业和特别项目及会计原则变更的累积前期影响而产生的收支净额。
原因在于：由负债与资本支持的项目一般属于正常业务范围，因此，计算总资产利润率时以正常业务经营的息税前利润为基础，有利于考核债权人及所有者投入企业资本的使用效益。
该指标主要是从企业各种资金来源（包括所有者权益和负债）的角度对企业资产的使用效益进行评价的，通常是反映企业财务失败的最有力依据之一。
X4 测定的是财务结构，分母为流动负债、长期负债的账面价值之和；分子以股东权益的市场价值取代了贴面价值，因而对公认的、影响企业财务状况的产权比率进行了修正，使分子能客观地反映公司价值的大小。
对于上市公司，分子应该是：末流通的股票账面价值+流通股票期末市价。
股份数”。
X4的分子是一个较难确定的参数，尤其对于股权结构较复杂的企业。
而目前及在今后相当长的时间内，非上市公司仍占我国公司总数的大部分，要确定非上市公司所有者权益市价，我们可以采用资产评估方法中的预期收益法，具体表示为：企业资产市价=企业预期实现的年利润额/行业平均资金利润率X4 =（企业资产的市价/负债总额）—1但此法仍有缺陷，因为我国宏观价格体系尚未完全理顺，行业资金利润率受客观因素影响而有波动，难以完全符合实际。
X5 为总资产周转率，企业总资产的营运能力集中反映在总资产的经营水平上，因此，总资产周转率可以用来分析企业全部资产的使用效率。
如果企业总资产周转率高，说明企业利用全部资产进行经营的成果好，效率高；反之，如果总资产周转率低，则说明企业利用全部资产进行经营活动的成果差，效率低，最终将影响企业的获利能力。
如果总资产周转率长期处于较低的状态，企业就应当采取措施提高各项资产的利用程度，对那些确实无法提高利用率的多余、闲置资产应当及时进行处理，加速资产周转速度。
X5 的分子“本期销售收入”应该为销售收入净额，指销售收入扣除销售折扣、销售折让、销售退回等后的金额。
Z 分数模型从企业的资产规模、折现力、获利能力、财务结构、偿债能力、资产利用效率等方面综合反映了企业财务状况，进一步推动了财务预警的发展。
奥曼教授通过对Z分数模型的研究分析得出：Z值越小，该企业遭受财务失败的可能性就越大。
美国企业的Z值的临界值为1.8，具体判断标准如下表所示：表1 Z分数模型具体判断标准Z> 3.0 财务失败的可能性很小财务不失败组2.8 < Z W 2.9有财务失败可能1.81 < Z<2.7财务失败可能性很大Z< 1.8 财务失败可能性非常大财务失败组奥曼教授选择了1968年尚在持续经营的33家美国企业进行预测，其准确率令人满意，而且分析根据的资料越新，准确率越高。
如依据临近财务失败的报表资料预测其准确率为96％，依据财务失败前一年的报表预翻难确率为72％。
但无论怎样，都必须以财务报表的真实性、准确性、完整性为前提。
近年来，澳大利亚、巴西、加拿大、法国、德国、爱尔兰、日本和荷兰都进行了类似的分析。
尽管Z 值的判断标准在各国间有相当的差异，但各国“财务失败组”的Z 值的平均值都低于临界值 1.8。
（三）Altman 的Z 计分模型Altman 的Z 计分模型。
其中Z1 主要适用于上市公司，Z2 适用于非上市公司，Z3 适用于非制造企业。
Z1 = 1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+0.999X5其中X1 =（流动资产-流动负债）/资产总额X2 =未分配利润/资产总额X3 =（利润总额+利息支出）/资产总额X4 =权益市场值/负债总额X5 =销售收入/总资产对于Z值与信用分析的关系，Altman认为Z小于1.8,风险很大；Z大于2.99风险较小。
Z2 = 0.717X1+0.847X2+3.107X3+0.420X4+0.998X5其中X1 =（流动资产一流动负债）/资产总额X2 =未分配利润/资产总额X3 =（利润总额+利息支出）/资产总额X4 =权益/负债总额X5 =销售收入/总资产Z3 = 6.56X1+3.26X2+6.72X3+1.05X4X1 =（流动资产-流动负债）/资产总额X2 =未分配利润/资产总额X3 =（利润总额+折旧+摊销+利息支出）/资产总额X4 =所有者权益/负债总额Altman认为，根据上述公式计算的Z值，如果Z小于1.23，风险很大；Z大于2.9风险较小。
后来，有些研究者又进行了其他变量的分析，巴萨利模型如下：Z = X1+X2+X3+X4+X5X1 =（利润总额+折旧+摊销+利息支出）/流动负债X2 =利润总额/ （流动资产-流动负债）X3 =所有者权益/流动负债X4 =有形资产净值/负债总额X5 =（流动资产-流动负债）/总资产对这些模型的研究一直在继续，1977年Altman又建立了第二代模型，称为ZETA信用风险模型。
主要变量有7 个，即资产报酬率、收入的稳定性、利息倍数、负债比率、流动比率、资本化比率、规模等。
其他模型还有神经网络模型，我国清华大学曾经采用这种方法对我国上市公司进行了评价。
联合资信评估有限公司也公布了我国上市公司定量资信评级的模型和评价结果（参见本章第五节）。
信用评分法是一种比较客观的方法，我国不少银行比较欣赏这种不掺杂个人主观意见的方法。
但由于我国财安信息真实性问题和财务报的规范问题，在实际中使用容易产生偏差。
另外，对于信用评分法，目前我国尚未进行比较科学的检验，有关参数能否适用尚不能完全肯定。
（四）巴萨利模型。