基于数据挖掘的中小企业信用评估研究
基于大数据的信用评估研究
基于大数据的信用评估研究随着信息技术的发展和普及，大数据逐渐在各行各业中扮演着越来越重要的角色。
其中，金融行业作为社会经济中极为重要的行业之一，更是在大数据领域发挥了极为巨大的潜力。
而基于大数据的信用评估，也是近年来随着科技进步而涌现出来的一种全新的信用评价方式。
一、大数据的概念及应用大数据是指规模巨大的、数据量高速增长的、类型多样的数据集合。
大数据的应用范围很广，如教育、医疗、娱乐、交通等领域，而金融行业的应用则处于前列。
大数据技术的运用，可以帮助金融公司更好地识别风险和机会。
在普通信用评估中，信用评估的标准来源通常是来自于申请者提供的影响评估的传统企业及个人固定信息，如征信报告、经营状况等，这种方式标准化较高，但是信息来源单一，容易造成漏洞。
而利用大数据技术实现的信用评估，则不仅可以增加数据来源和纬度，最大化地挖掘出对信用评估的帮助和作用。
这些数据包括消费记录、社交网络数据、软件应用数据等，能够直接反映个人的生活习惯、消费习惯和信用状况，从而更准确地评估他们的信用水平。
二、基于大数据的信用评估的特点大数据可以提供更全面、更准确的评估信息，因此相比传统信用评估模式，基于大数据的信用评估模式有着以下三个明显的特点：1.数据更加全面。
如果只从传统数据角度来看，征信系统里的数据已经足够广泛和全面了，但大数据的来源更广，更丰富，可以从更多角度来挖掘信用方面所需要的信息，以更为全面的数据来形成客观评价。
2.判定更加准确。
传统机构主要从年龄、婚姻、性别、学历等角度针对性地来评判借款人，但总有一种类型的人，他们比传统判定标准更优秀。
而大数据更为细致，不那么回避细节，更关注客观数据影响和结果呈现的真实情况，提供更多有用信息，可以更为准确地进行信用评估。
3.处理时间更快。
传统银行的审批周期需要好几天或几个星期，而利用大数据等的新兴信用评估方式可以缩短申请和信用评估的时间，大大提高了工作效率。
三、基于大数据的信用评估的挑战1. 数据不一定可靠。
企业信用评级模型的研究与实现
企业信用评级模型的研究与实现一、引言在现代市场经济中，企业信用评级是非常重要的一环。
通过评级可以让投资者了解企业的信用状况，从而更明智地进行投资决策。
因此，企业信用评级的准确性和全面性对于投资者、企业和金融机构都至关重要。
而企业信用评级模型是评级的重要工具之一，本文将从评级模型的研究与实现两方面探讨企业信用评级模型的相关问题。
二、企业信用评级模型的研究企业信用评级模型是指通过收集并分析企业的财务数据、市场行情、法律环境等相关数据，建立一种量化评级模型，使投资者可以快速判断企业的信用状况。
目前常用的企业信用评级模型包括Altman Z-Score模型、Merton模型、KMV模型等。
1. Altman Z-Score模型Altman Z-Score模型是由美国学者Edward Altman于1968年提出的。
它是一种基于财务数据的评级模型，通过计算企业的财务比率，来预测所评企业面临的违约概率。
该模型的计算方法非常简单，只需要将企业财务报表中的数据输入到模型中，即可得到一个数值。
该模型适用于大多数行业，但对于金融类企业效果较差。
2. Merton模型Merton模型是由美国学者Robert C. Merton于1974年提出的。
该模型是基于随机过程和期权理论的评级模型。
它通过计算企业的信用衍生品价值来确定评级。
该模型相较于Altman Z-Score模型在金融类企业中表现更好，但是由于该模型需要对企业的市场价值进行预测，因此对于数据的要求更加严格。
3. KMV模型KMV模型是由美国投资银行Duff & Phelps公司于1989年首次提出的。
该模型通过分析市场风险和信用风险之间的关系来评级。
它使用概率计算公式来预测企业违约概率，并将其转化为相应的信用评级。
该模型在金融机构中被广泛使用，但对于中小型企业来说需要更为准确的数据。
三、企业信用评级模型的实现企业信用评级模型的实现是指将评级模型转化为可执行的评级系统。
基于大数据技术的中小企业信用评价体系构建研究
学术论坛 / A c a d e m i c F o r u m1001 引言企业是市场经济的主体，是推动我国经济发展的重要助力。
目前，我国中小企业占我国企业总数的99%以上，在产值、利税方面均占有较高比例，同时对我国的科技创新如发明创造、技术创新、新产品开发等方面也作出了很大的贡献。
但由于其经营规模小、信用信息不完善，使其融资难度大，严重制约其发展。
2017新修订的《中华人民共和国中小企业促进法》中明确提出了对中小企业融资的促进扶持措施。
如何发挥市场决定性作用，构建完善、可行的企业信用评价体系，解决中小企业融资难问题，对促进中小企业持续健康发展具有重要意义。
目前的研究中，学者们大多数都是选取以“财务”基础的综合状况来评价企业信用。
如吴德胜等利用Elman 回归神经网络从企业的盈利能力、经营能力、偿债能力和发展能力4个目标确定了10个财务指标的企业信用评价指标体系，对中国上市公司进行信用分析。
朱虹等提出定性指标和定量指标相结合，通过神经网络技术选择了19个最具有解释力的指标，建立了企业信用风险评估指标体系。
基于财务指标的企业信用评价方式，其准确性依赖于企业财务信息的真实性和可靠性，而中小企业财务信息的不完整性使该评价体系未能满足第三方机构对企业信用的评价需要。
因此，在评价企业时，非财务指标更能完整地反映企业经营情况。
学者们关于企业信用评价的非财务指标研究，涵盖了企业基础信息、管理能力、企业品牌影响力、社会责任、发展能力、运营能力、履约能力、创新能力、市场评价等多方面，但在指标选取上较为随意，而评价体系的构建也缺乏统一标准和理论支撑。
本文结合机器学习、统计学以及经济学等学科，在全面采集、调查、核实中小企业信用信息的基础上，采用大数据技术构建中小企业信用评价体系。
首先，利用随机森林算法对评价企业信用的指标进行过滤，再通过结构方程（SEM）算法计算相关指标的权重和得分，最终构建出科学合理的中小企业信用评价体系。
基于大数据分析的信用评估与风险控制
基于大数据分析的信用评估与风险控制随着互联网的快速发展，大数据技术也逐渐被应用于各个领域。
作为其中的一种应用方式，基于大数据分析的信用评估和风险控制，正在成为金融、保险、电商等行业中的热点话题。
本文将从以下三个方面进行探讨。
一、大数据分析在信用评估中的应用大数据分析主要利用人工智能、数据挖掘等技术，处理大量的数据信息，从中发现其中的规律和联系，用于降低风险和提高效率。
在信用评估领域中，大数据分析主要用于以下方面：1. 用户画像分析：通过收集用户的基本信息、消费习惯、社交行为等数据，梳理出用户的人口属性、消费习惯、信用风险等信息，为信用评估提供基础数据。
2. 行为分析：通过用户在网络中的行为，如浏览记录、搜索记录、购买记录等，评估用户的购买力、信用评级等。
比如，一个购物网站可以通过分析用户的搜索记录、商品浏览量、购买物品种类等数据，对用户的信用评级进行预测和判断。
3. 财务分析：通过用户的账户数据、财务报表等数据进行分析，以确定用户的经济状况和信用评级。
比如，在申请贷款时，银行可以通过大数据分析来确定是否应该授予贷款，并设定贷款的利率和期限等信息。
二、大数据分析在风险控制中的应用除了在信用评估中的应用外，大数据分析还可以用于风险控制。
以下是几种常见的应用方式：1. 风险预测：通过对数据的分析和挖掘，构建风险模型，预测出可能出现的风险，以便采取预防措施。
2. 风险分散：通过对不同投资项目的风险评级和预测，将资金分散到多个投资项目中，以降低投资风险。
3. 个性化风险控制：基于用户画像和行为分析，对不同用户的风险评级、监控和预警标准进行个性化调整，确保每个用户的风险得到最大程度的控制。
三、可持续发展与大数据分析的结合在金融和保险行业中，大数据分析已被视为技术变革和创新的关键驱动力。
但与此同时，我们也要意识到在数据使用中所涉及的隐私和安全问题，以及数据对环境和社会的影响。
因此，在大数据分析的应用中，应该考虑到以下问题：1. 保护用户隐私：大数据分析所涉及的数据往往包括用户的个人信息、社交数据等数据，如何保证数据的安全、保护用户隐私，是大数据分析中一个关键的问题。
大数据技术在金融信用评估中的应用研究
大数据技术在金融信用评估中的应用研究随着互联网和技术的不断发展，大数据已经成为了一个热门话题。
大数据技术在金融信用评估中的应用也越来越受到关注。
在金融行业，信用评估是非常重要的一环。
而借助大数据技术，信用评估能够更加精准和高效地进行。
一、大数据技术在信用评估中的优势在传统的信用评估方法中，评估者需要对借款人的信用记录、资产状况和还款能力进行逐一核查和评估。
这种方法成本较高，也难以避免评估者的主观性。
而大数据技术则提供了一个更科学、更高效、更客观的评估方法。
首先，大数据技术可以通过采集、整合和分析大量的数据，比如个人信用纪录、交易信息、互联网行为等，从而快速准确地识别借款人的信用等级。
同时，大数据技术还可以根据历史数据、趋势和规律，预测借款人未来的还款能力，从而对风险进行有效预测和管理。
其次，大数据技术的优势在于其能够动态地对借款人进行风险评估，实时监测借款人的信用状况和还款情况，并针对任何风险事件进行强有力的预警和控制。
这种方法不仅降低了风险，还提高了信贷机构的效率和客户满意度。
二、大数据技术在信用评估中的应用案例随着大数据技术的不断发展，越来越多的金融机构开始运用大数据技术来提高他们的信用评估系统。
以下是几个应用案例：1. LendingClubLendingClub是一家美国的P2P借贷公司。
该公司通过大数据采集和分析，来评估申请贷款的个人和小企业信用等级。
据称，该公司的信用评估模型比传统的信用评估方法更准确和可靠，同时还大幅降低了评估成本。
2. ZestFinanceZestFinance是一家专门从事小额贷款的金融科技公司。
该公司使用大数据技术来评估申请贷款的人的信用等级。
据称，该公司的信用评估算法不仅比传统的评估方法更精准，而且还可以评估那些不具备传统信用记录的人的信用状况。
3. Ping An作为中国领先的金融服务提供商，平安集团一直在大力推动大数据技术的创新运用。
平安金融科技就是平安集团的重要部门之一，该部门利用大数据技术来提高其信用评估系统的效率和准确性。
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。
基于数据挖掘技术的中小企业客户关系管理研究
根据 数据挖 掘所 能够完成 的任务 ，数据挖 掘技 术 可以应用 到 以客 户为 中心 的企业 决策 分析和 管理
的各个 不 同领域和 阶段之 中 。数据 挖掘对 客户关 系
户数 据 的采 集 工 作 。然 后 ，进 行 数 据 预 处 理 、分 析 ，尽 可能 地对 问题 的要求 进 一步 明确化 和量 化 ， 按 问题 要求 对 数据进 行 增删 或 组合 生 成新 的变量 ， 以体现对 问题状 态 的有 效描述 。 ４建立模 型 和知识 发现 。在 选择 好数 据挖 掘 的 ．
【 键 词 】 户关 系管理 （ ＲＭ ） 关 客 Ｃ ａ ；数据挖掘 ；数据仓库 【 作者简介 】张哲，内蒙古财经学院讲 师，硕士 ，研 究方向 ：信息管理、电子商务。
客 户 关 系 管 理 （ｕｔ ｅ Ｒ ｌｔｎｈｐ Ｃ ｓ ｍ ｒ ｅ ｉ ｓｉ ｏ ａｏ Ｍａａｅ ｅｔ Ｒ ） 当今 最 受 管理 学 界关 注 的营 ｎｇｍ ｎ，Ｃ Ｍ 是
・
的爱好 ，提 供有针对 性 的产 品和服 务 ，提 高不 同类
客户对 企业 和产 品的满意度 。 ２交 叉销 售分析 。现代企业 和客户 之 间的关 系 ． 是经 常变动 的 ，一旦 一个 人或一个 团体成 为企业 的
２ Ｏ２．
客户 ，就 要竭 力使 这种 客 户关 系趋于 完善 ，需 要对 现有 的客 户进行 交 叉销 售 ，为原 有 客户销 售新 的产 品 或 服 务 。交 叉 销 售 是 建 立 在 ｗｎ ｗｎ 则 上 的 ， ｉ— ｉ原 对 客户 来讲 ，要得 到更 多更 好 的服 务且 从 中受 益 ； 对企业 来讲 ，也 会 因销售 额 的增 长而 获益 。数 据挖 掘可 以 帮助企业 分 析 出最优 的合 理 的销售 匹配 。 ３客户 获取 、流失 和保 持分 析 。企 业 的增 长 和 ． 发展壮 大需 要不 断 维持 老 的客户 ，不 断获取 新 的客
2024年中小企业信用等级评定工作总结范本(2篇)
2024年中小企业信用等级评定工作总结范本2024年，中小企业信用等级评定工作取得了显著的进展和成果。
为了更好地总结工作经验并提出改进措施，以下是对该工作的总结报告。
一、工作背景随着我国经济的快速发展，中小企业成为经济的重要组成部分。
然而，由于中小企业的特点，如规模小、信息不对称等，其信用状况往往较难评估。
因此，建立中小企业信用等级评定机制，对提高中小企业的信用水平，促进其发展具有重要意义。
二、工作目标1. 建立中小企业信用等级评定的系统框架，确保评定结果客观准确；2. 推动中小企业借助信用优势，获得更多的融资支持；3. 提高中小企业的信用管理水平，促进其持续健康发展。
三、工作内容及成果1. 完善中小企业信用数据的采集与整理工作。
通过与相关部门合作，我们建立了中小企业信用信息数据库，并与其它信用评级机构共享数据，确保数据的准确性和全面性。
2. 构建中小企业信用评级指标体系。
我们将中小企业信用评级分为五个等级，即AAA、AA、A、B和C，根据企业的信用状况确定对应的等级。
评级指标体系包括财务指标、经营管理指标、市场竞争指标等多个方面，以全面、客观地反映企业的信用状况。
3. 开展中小企业信用等级评定工作。
我们通过调研、访谈等方式，收集了大量的中小企业信用情况，并采用模型评估的方法，对企业进行信用评估。
通过评定，我们得出了每个企业的信用等级，并向企业提供了相应的评定报告。
4. 发布中小企业信用等级评定结果。
我们将中小企业的信用等级评定结果公示在政府网站上，同时向各相关部门提供了评定结果，以便他们对企业的信用状况进行参考。
5. 提升中小企业信用评定的透明度和公正性。
通过定期举办培训和座谈会，我们向中小企业和评定机构介绍了信用评定的目的和方法，为中小企业提供了更多的信用管理建议，以增强其信用意识和能力。
四、存在的问题及改进措施1. 数据采集和整理工作需要进一步加强，确保数据的准确性和及时性。
可以引入大数据和人工智能技术，提高数据处理的效率。
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摘要新世纪初以来，在国家支持民间经济发展，经济进入新的常态的情况下，中小企业的经济主旋律之间的信贷业务越来越频繁。
开发受到限制，因此必须建立良好的评级体系作为保证。
另外信用评估也可以为中小企业的风险评估，银行信贷提供有价值的参考。
本文重点是对CART分类算法的研究，通过对中小板企业财务数据的数据挖掘，得出了10个信用评估的财务指标，然后选取了层次分析法进行信用评估，通过对数据挖掘后指标的权重分析，利用标准普尔公司指数，对某地中型电气A企业进行了信用评估，并分析了结果。
关键词：中小企业；信用评估；CART；层次分析法AbstractSince the beginning of the new century, as the state has supported the development of the private economy and the economy has entered a new normal, the credit business between the economic main theme of SMEs has become more frequent. Development is restricted, so a good rating system must be established as a guarantee. In addition, credit evaluation can also provide a valuable reference for the risk assessment of SMEs and bank credit.This article focuses on the study of the CART classification algorithm. Through data mining on the financial data of small and medium-sized board companies, 10 financial indicators for credit evaluation are obtained, and then the analytic hierarchy process is selected for credit evaluation. The weight of the indicators after data mining is selected. Analysis, using the Standard & Poor's index, conducted a credit evaluation of a medium-sized electric company A in a certain place, and analyzed the results.Keywords:Small and medium-sized enterprises;Credit assessment;The CART;Analytic hierarchy process目录摘要 (I)Abstract ................................................................................................................................... I I 第1章绪论 (1)1.1 课题研究的背景和意义 (1)1.1.1 研究背景 (1)1.1.2 研究意义 (2)1.2 信用评级国内外研究现状 (2)1.2.1 国内研究现状 (2)1.2.2 国外研究现状 (3)1.3 论文的研究内容和组织结构 (3)第2章中小企业概念及信用评级方法 (5)2.1 中小企业的概念 (5)2.2中小企业信用评级方法 (6)2.2.1 指标提取 (6)2.2.2 评估方法 (7)2.3 本章小节 (9)第3章数据挖掘理论及中小企业信用指标的挖掘 (10)3.1 数据挖掘概述 (10)3.2 数据挖掘的具体步骤 (10)3.3 中小企业信用指标体系建立 (11)3.3.1 中小企业指标选取的原则 (11)3.3.2 中小企业信用指标数据源选取 (12)3.4 CART分类算法 (13)3.4.1 CART分类算法原理 (13)3.4.2 Matlab对中小企业数据进行分类挖掘提取指标 (14)3.5 本章小节 (17)第4章中小企业信用模型评估 (18)4.1 层次分析法概述 (18)4.1.1 层次分析法简介 (18)4.1.2 层次分析法的建模流程 (18)4.2 层次分析法进行评估 (22)4.2.1 构建层次结构图 (22)4.2.2 构建第二层相对于第一层的判断矩阵及权重 (22)4.2.3 构造第三层相对于第二层各个指标的判断矩阵及权重 (23)4.3 中小企业信用评级实例 (27)4.4 本章小节 (29)第5章总结与展望 (30)参考文献 (31)附录： (32)致谢 (36)第1章绪论1.1课题研究的背景和意义1.1.1研究背景随着社会和经济发展的必然会产生针对中小企业有各种信贷、入股以及投资，这是现代社会和经济生活不可分割的一部分，为了降低银行或者股东及投资人的风险必须评估中小企业信贷风险，可以降低双方的交易成本。
客观科学的能力是指基于共识和广泛分析的评估。
经济、证券市场和市场控制在有效保护和保护信用风险方面发挥着积极的作用，促进投资者和整个市场的利益。
具体有以下三点：第一：特别是，大多数个人投资者应了解相关发行人，优化投资机会，以保护投资者的利益和资本市场的组织。
第二：客户增加对公司投资的兴趣，同时对企业信用的科学分析可以最大限度地发挥信用评级的作用。
第三：企业风险评级是确定信用风险和信用管理的基础。
信贷公司的生产经营取决于银行信贷的安全与效率、银行的生存与发展、金融机构的稳定以及信贷风险的大小。
改革开放以来，中小企业已成为国民经济的重要力量，通过提供就业机会，为我国经济发展作出了重大贡献。
在中国工商注册的1000万中小企业中。
当工业总产值转化为销售额时，实现的利润、税收和出口总额分别占全国总产值的67%、44%和64%，创造了75%以上的城市就业机会。
然而，中小企业生存发展环境不理想，融资渠道不畅，中小企业融资难已成为制约中小企业发展的主要障碍。
中小企业如何融资成为我国金融业的一个重要课题。
中小企业融资困难的主要原因有以下两个方面：第一：我国中小企业基础设施薄弱，规模小，储蓄低，个别企业有逃税漏税事件发生，导致中小企业信贷总量减少。
第二，社会信用体系不完善，贷款渠道单一。
从理论上讲，SME的资金筹措方法应该包括所有企业的资金筹措方法，除了内部的资金筹措方法以外，外部的资金筹措方法也可以使用。
外部融资方式包括资本融资、股票资本融资、债券融资和商业期票。
融资、商业信用融资等直接融资，以及银行融资和租赁融资等间接融资。
由于中国社会信用体系不完善，中小企业除了内部融资外，还可以使用外部融资。
外部融资包括投资资本、股票融资、债券发行等直接融资、商业债务证券发行、商业信用融资、银行贷款和租赁融资等间接融资。
但是，对于中国的中小企业来说，直接融资是非常困难的。
1.1.2研究意义进入新世纪以来，我国中小企业发展迅速，为经济发展和就业增长做出了重大贡献，与大企业相比，中小企业更容易受到冲击，在历次金融危机期间，中小企业抵御外部风险的能力较弱，因此，对我国中小企业信用评估进行研究，可以有效识别信用风险，对于避免美国次贷危机等金融危机的不利影响，具有重要的理论和现实意义，保持我国金融信贷市场正常运行，保持经济持续稳定增长。
1.2国内外研究现状1.2.1国内研究现状近年来，关于中小企业信用等级的研究十分活跃，主要集中在中小企业信用等级体系和指标体系的建立上。
中小企业的情况,建模所需的数据非常不足,因此,中小企业的信用评价被模型化方法主要数学分析,回归分析,职业比特分析法、多重辨别分析,主要是上市企业或大企业的信用等级被使用。
近年来，关于中小企业信用等级的研究比较活跃，主要集中在中小企业信用等级体系和指数体系的建立。
SME评级建模的主要方法有专家评级法、层次分析法、模糊数学法、Logitic回归分析法、Probit回归分析法，多元判别分析和BP神经网络。
西安交通大学研究生提出了公司贷款指标的选择，并完成了财务指标确定因素的分析。
为了考察信贷额度，内蒙古大学的牛曹林对中小企业评估体系进行了评审，建立了适应于中小企业的信用指标体系。
广西大学的研究设计了中小企业财务分析系统，涵盖中小企业的资本结构、偿付能力、盈利能力、可行性、成长性、流动性和财务整合。
1.2.2国外研究现状约翰·穆迪于1900年在美国成立了穆迪独立服务公司。
1909年他第一次分析了各种各样的美国铁路公司和他们发行的债券的风险，记录了美国证券评级事业的诞生。
关于海外企业信用等级的研究的序章。
国外对企业信用评价的研究起步较早，已有100多年的历史，评价体系和测定模型的开发比较成熟。
作为现有评价模型的基础的统计判别法，是菲舍尔在1936年进行启蒙研究后提出的。
SME模型、VAR模型和信用风险模型主要用于计算财务活动中的企业违约概率，或者基于每个企业的已知信用等级计算财务风险。
这些模型从不同的角度提出了信用风险管理的要点。
虽然焦点、目的、适用方向和时期不同，但这些都是高度发达的管理概念，基本上涵盖了整个信用风险管理过程。
但是，这些模型在实际应用中还存在一些问题，因为这些模型主要由模型建立的数学条件和假设难以确定。
信用评估机构，即模型是离散的，假设相同信用等级的债务人的汇款是完全相同的，违反实际违约率的概率等于过去统计的平均违约率。
由于现实并非完全正确，这些模型的使用受到限制。
1.3论文的研究内容和组织结构本论文的研究工作重点是研究关联分析算法在中医古籍数据挖掘上的应用。
本文主要由以下几个章节组成：第一章是引论，介绍这篇论文研究的重要性和相关背景，以及与这篇论文相关的国内外研究开发现状。
最后，展示论文的整体组织结构。
第二章第二章中小企业概念及信用评级方法，主要论述了中小企业的概念、中小企业信用评级方法、指标提取和评估方法。
第三章主要论述了数据挖掘理论及中小企业信用指标的挖掘。
论述了使用CART 算法对中小板上中小企业569条数据挖掘的具体实现流程，并得出了10个评价信用的重要指标。
第四章基于层次分析法对中小企业数据进行评估。
详细介绍了层次分析法的原理，并对10个指标进行权重求解，最后对某中型电气企业进行信用评估。