中小企业信用风险评估模型比较
浅析中小企业信用担保风险评估模型构建
浅析中小企业信用担保风险评估模型构建引言中小企业是国民经济的重要组成部分，对于促进就业、推动经济增长发挥着重要作用。
然而，由于中小企业相对较弱的资金实力、管理水平以及市场竞争力，其信用风险较高。
为了减少银行等机构在向中小企业提供信用担保过程中的风险，构建一个合适可行的信用担保风险评估模型就显得尤为重要。
信用风险评估模型的基本原理信用风险评估模型是一种基于统计和数学方法的评估工具，用于评估借款人或企业的信用状况和偿还能力。
这些模型基于历史数据、财务指标以及其他相关信息，通过建立数学模型来预测借款人未来的还款能力和违约概率。
中小企业信用担保风险评估模型的构建过程需要确定可靠的风险评估指标，并建立相应的数学模型。
常用的指标包括财务指标、行业分析、管理水平评估等。
在选择指标时，需要具备以下要素：可比性、稳定性、可行性和正确性。
中小企业信用风险评估模型构建步骤以下是一般情况下构建中小企业信用担保风险评估模型的基本步骤：1.数据收集与整理–收集中小企业的历史财务数据、行业数据等相关信息；–整理和清洗数据，确保数据的准确性和完整性。
2.特征选择与权重确定–选择与信用风险相关的特征指标，如财务指标、行业分析结果等；–使用统计方法（如逻辑回归、决策树等）或专家评估的权重法确定特征的权重，以反映其对信用风险的重要性。
3.模型构建与训练–选择合适的数学模型，如逻辑回归模型、神经网络模型等；–将数据集分为训练集和测试集；–使用训练集对模型进行参数调整和优化，提高模型的准确性和预测能力。
4.模型评估与应用–使用测试集对构建好的模型进行评估，包括准确率、召回率、F1值等指标；–根据评估结果对模型进行调整和改进；–将评估良好的模型应用于实际中小企业信用担保风险评估过程中。
常用的中小企业信用风险评估模型在实践中，有多种常用的中小企业信用风险评估模型，如下：1.评级模型–根据中小企业的信用风险等级进行评估和排名，通常采用字母或数字等表示等级。
小微企业贷款信用风险评估模型
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模型应用步骤
模型应用
将建立的模型应用于实际贷款审批流程中 ，对申请贷款的小微企业进行信用风险评 估。
数据收集
收集小微企业历史贷款数据、经营状况、 征信信息等数据，为建立评估模型提供数 据基础。
特征提取
从收集的数据中提取与信用风险相关的特 征，如企业财务状况、经营状况、征信记 录等。
模型验证与优化
通过历史数据对模型进行验证，并根据验 证结果对模型进行优化调整，提高模型的 准确性和稳定性。
模型建立
利用提取的特征，采用适当的机器学习算 法建立信用风险评估模型。
模型应用案例
案例一
某银行利用小微企业贷款信用风险评 估模型对申请贷款的小微企业进行信 用风险评估，成功筛选出高风险客户 ，避免了潜在损失。
案例二
某金融机构利用建立的信用风险评估 模型优化了信贷资源配置，提高了贷 款审批效率和风险控制水平。
研究意义
推动小微企业融资服务创新
通过研究小微企业贷款信用风险评估模型，有助于为金融机构提供更为科学、准确的信用风险评估依据，推动小 微企业融资服务的创新与发展。
提升金融风险管理水平
准确评估小微企业贷款信用风险有助于降低金融机构的信贷风险，提升金融风险管理水平，保障金融系统的稳定 运行。
02
小微企业贷款信用风险概述
05
小微企业贷款信用风险评估模 型效果分析
模型效果评价指标
准确率
衡量模型预测准确性的指标，值越高表示预 测越准确。
精确率
衡量模型预测坏账的精确度，值越高表示预 测越精确。
召回率
衡量模型找出坏账的能力，值越高表示模型 能找出更多的坏账。
中小企业贷款打分卡模型与标准
中小企业贷款打分卡模型与标准引言：随着经济的发展，中小企业在国民经济中的地位日益重要。
然而，中小企业的融资问题一直以来都是困扰企业发展的关键问题之一。
为了降低融资风险，银行机构通常会使用贷款打分卡模型和标准，以评估中小企业的信贷风险，本文将对这一模型和标准进行详细分析。
一、贷款打分卡模型贷款打分卡模型是一种常用的信用评估模型，其背后的基本思想是将大量的客户信息和历史数据进行分类，建立评估指标体系，根据不同指标的权重对客户进行综合评分。
这些指标可以包括企业的财务状况、供应链管理、市场竞争力、行业前景等方面。
1. 指标的选择贷款打分卡模型的核心在于合理选择与企业信贷风险密切相关的指标。
一般来说，可从以下几个方面进行选择：（1）财务指标：包括资产负债表、利润表和现金流量表等指标，如企业的净资产、营业利润率、偿债能力等。
（2）市场指标：包括市场占有率、市场增长率等。
（3）管理指标：包括企业的管理团队能力、供应链管理水平等。
（4）行业指标：包括行业前景、竞争力等。
通过细致的数据收集和分析，可以挖掘出与企业信用风险相关的关键指标。
2. 指标权重的确定确定指标权重是贷款打分卡模型设计的关键步骤之一。
一般来说，权重的确定可以通过专家咨询、经验法则或者模型优化等方式来实现。
其中，模型优化可以使用统计学方法，如逻辑回归、支持向量机等，以提高模型预测能力。
3. 模型建立和评分在选择了关键指标并确定了指标权重之后，可以建立贷款打分卡模型并进行模型训练。
模型训练的过程是通过历史数据来学习模式，从而进行客户的信用评估。
最终，将客户的各项指标输入模型，计算综合得分，以判断客户的信贷风险程度。
二、贷款标准除了贷款打分卡模型外，银行机构还根据一定的贷款标准来评估中小企业的信贷风险。
贷款标准常常是基于银行的风险偏好和对中小企业的理解而制定的，其主要包括以下几个方面：1. 企业的注册资本和经营年限银行通常会关注企业的注册资本和经营年限，这是因为较高的注册资本和较长的经营年限意味着企业拥有更强的资金实力和市场经验，从而能更好地应对风险。
中小企业信用评级模型及其应用
04
中小企业信用评级模型的挑战与对策
总结词
数据是构建信用评级模型的核心要素，但对于中小企业来说，获取充足、可靠的数据是一项重大挑战。
详细描述
由于中小企业通常没有像大型企业那样公开披露详细信息，因此获取高质量、全面的数据非常困难。此外，某些中小企业可能没有完善的财务和业务记录，从而增加了数据不足的问题。
随着大数据、人工智能等技术的发展，中小企业信用评级模型的复杂度将不断提高，预测精度和稳定性也将得到提升。
模型复杂度不断提高
未来中小企业信用评级模型将更加全面地考虑企业的财务状况、经营情况、行业前景等因素，以更准确地评估企业的信用风险。
考虑因素更加全面
随着信用评级行业的不断发展，中小企业信用评级模型的服务范围也将不断扩大，为更多的企业和金融机构提供服务。
对于投资者和债权人来说，准确的信用风险评估有助于做出明智的投资和借贷决策。
01
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1
投资决策
2
3
中小企业信用评级模型可以帮助投资者评估不同企业的投资价值。
通过分析中小企业的财务状况、市场前景和竞争环境等因素，可以预测其未来的盈利能力和投资回报。
对于长期投资者来说，信用评级模型可以帮助其筛选出具有潜力的投资目标，提高投资组合的收益并降低风险。
服务范围更加广泛
中小企业信用评级模型的未来发展
数据采集和处理
模型优化
自动化评估
借助大数据和人工智能提升信用评级模型的性能
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中小企业信用评级模型及其应用
2023-11-03
中小企业信用评级概述中小企业信用评级模型中小企业信用评级模型的应用中小企业信用评级模型的挑战与对策中小企业信用评级模型的前景展望
中小企业信用风险评估模型比较
ｘ （ ｋ ： １ ， ２ ， …ｍ ） 为信用风 险影 响变量 （ 多为企业财务 指标） ， ｃ （ ｋ ＝ ０ ， １ ， ２ ， …， ｍ ） 为技术系数 ， 通过 回归估计获得 。回归值 Ｐ （ ０ ， １ ） 为中
传统信用风 险分析评估方法 已相 当成熟 ， 在 国内外银行信 贷决策 中应用较多， 主要包含专家制度法 、 信用评级法 、 信用评分法。 （ 一） 专家制度 法。 ２ Ｏ世纪 ７ Ｏ 年代前 ， 企业信用风险评估主要是银
ｓ ＝ ｃ ｏ ＋ ∑ｃ
ｌ＝ｋ
行专家依据品格、 资本、 偿付能力、 抵押品、 经济周期等 ５ Ｃ要素进行主
信用 ／法制
《 合 作 经 济 与 科 技 》
Ｎ ｏ ． １ Ｏ ｓ ２ ０ １ ４
中小 企业信 用风 险评估 模 型 比较
口文 ／赵 池 北 （ 宿迁职业技 术学院 江苏 ・ 宿迁 ）
［ 提要］ 本文立足于我国中小企业融资难现状， 从中小企业产业
最著名的模 型就是 ｚ计分模型 （ ｚ — ｓ ｃ ｏ ｒ ｅ ） ： 它 的基本 思想 是利用数理统
作为市场经济的活力之源，中小企业支撑着国民经济 “ 半壁江 山” 。随着近年外部市场及金融环境趋紧，中小企业发展面临诸多挑
战， 最突出的就是信用风险导致的融资困难。中小企业 融资渠道狭窄 ， 银行信贷是其主要融资渠道 ， 但 由于信 息不对称 造成的逆 向选择和道
德风 险， 使银行对 中小企业有惜贷趋势。因此 ， 破解 中小企业融资 困难
数据 已经逐 步共享完善 所 以， 目前 当务之急 是合理 设计中小企业信
小企业信用模型评价及信用风险评估
包括盈利能力、偿债能力、运营 效率等财务数据，反映小企业的
经营状况和财务健康程度。
非财务指标
包括企业治理结构、管理层素质、 行业前景等非财务数据，反映小企 业的未来发展潜力和信用风险。
外部环境指标
包括宏观经济环境、政策法规环境 、行业发展趋势等外部环境数据， 反映小企业所处的宏观环境和行业 环境。
02
信用评价和风险评估是解决这一 问题的关键，对于小企业的可持 续发展和国家经济稳定具有重要 意义。
研究目的和方法
研究目的
通过对小企业信用模型评价及信 用风险评估的研究，为金融机构 和小企业提供决策支持，解决融 资难、融资贵的问题。
研究方法
采用文献综述、实证研究和案例 分析等方法，对小企业信用模型 评价及信用风险评估进行深入研 究。
信用模型评价案例
案例一
某小企业信用评价模型应用效果分析，介绍该模型的评价流程、指标设置、权 重分配等，并分析其评价效果和优缺点。
案例二
某银行基于大数据的小企业信用评价模型构建与应用，介绍该银行如何利用大 数据技术构建小企业信用评价模型，并应用于贷款审批和风险控制等业务场景 。
CHAPTER 03
案例二
某小企业财务报表不规范，经营状况 不稳定，市场前景不明朗，管理层素 质也不高，信用评估结果为高风险。
CHAPTER 04
小企业信用风险防范措施
完善信用管理机制
建立专门的信用管理部门
小企业应设立独立的信用管理部门，负责制定和执行信用政策， 以及监督和管理应收账款等。
制定合理的信用政策
信用政策是小企业防范信用风险的重要手段，包括信用标准、信用 条件和收账政策等。
小企业信用模型评价及 信用风险评估
中小企业信用评级表
中小企业信用评级表中小企业信用评级表1. 前言中小企业信用评级表是一种用于评估和判断中小企业信用状况的工具。
信用评级是根据中小企业的一系列指标和评估准则进行的，其结果可以帮助金融机构、投资者和供应商等相关方判断企业的信用风险，从而采取相应的措施。
2. 评级指标中小企业信用评级表通常涵盖多个评级指标，这些指标可以分为以下几个方面：2.1 资产负债表指标- 流动比率：流动资产与流动负债之比，反映企业偿付能力。
- 速动比率：速动资产与流动负债之比，主要用于评估企业短期偿付能力。
- 资产负债率：总负债与总资产之比，反映企业财务稳定性。
2.2 利润表指标- 营业利润率：营业利润与营业收入之比，反映企业经营状况。
- 净利润率：净利润与营业收入之比，反映企业盈利能力。
- 毛利率：毛利润与营业收入之比，反映企业产品加工和销售能力。
2.3 现金流量表指标- 经营活动产生的现金流量比率：经营活动产生的现金流量净额与净利润之比，反映企业现金流动状况。
- 投资活动产生的现金流量比率：投资活动产生的现金流量净额与净利润之比，衡量企业资本支出和资金回收情况。
- 偿还债务能力比率：还本付息与净利润之比，评估企业偿债能力。
3. 评级等级中小企业信用评级等级一般分为五个等级，分别是AAA、AA、A、BBB和BB。
其中，AAA表示信用极高，BB表示信用较低。
评级等级的设置依据评级指标和评估准则的结果来确定。
4. 评级结果及应用根据中小企业信用评级表的评估结果，可以进行以下应用：4.1 金融机构金融机构可以根据中小企业的信用评级结果，决定是否给予贷款、贷款额度和利率等条件。
较高的信用评级将有助于企业获得更有利的金融支持。
4.2 投资者投资者可以根据中小企业的信用评级结果，判断企业的风险程度及潜在收益。
较高的信用评级意味着较低的风险，更有可能获得稳定的回报。
4.3 供应商供应商可以根据中小企业的信用评级结果，决定是否与企业建立合作关系，以及合作条件和支付方式等。
供应链金融中小企业风险评估模型
供应链金融中小企业风险评估模型随着经济全球化和供应链的不断发展，供应链金融正在成为日益热门的话题。
供应链金融为供应链中的参与者提供了多种金融服务，其中包括中小企业的融资需求。
然而，由于中小企业面临的风险较大，银行和其他供应商通常会拒绝向这些企业提供融资。
因此，开发一种有效的中小企业风险评估模型对于供应链金融的发展至关重要。
中小企业风险评估模型是一种量化分析工具，可以帮助供应链金融参与者评估中小企业的风险程度。
通过这种模型，参与者可以识别承担融资风险的最佳候选人，并减轻自身所承受的风险。
下面是一个供应链金融中小企业风险评估模型的示例：1. 经济和行业环境首先，需要对中小企业所处的经济和行业环境进行评估。
这包括评估该行业的发展前景、市场规模、竞争水平和经济环境。
这些因素将直接影响中小企业的营收和盈利能力。
2. 财务状况其次，需要评估中小企业的财务状况，包括财务报表分析、现金流分析和债务分析。
这些数据将给出有关企业财务稳定性和偿债能力的信息，这在决定融资金额和利率方面非常重要。
3. 经营管理能力中小企业的经营管理能力也是评估的重要因素。
这包括管理团队的专业性、运营效率、营销策略等。
关键业务过于依赖少数经营管理人员或者财务不透明等情况将增加企业的风险。
4. 风险管理中小企业的风险管理也是一个关键因素。
参与者需要评估企业的商业模式、市场营销策略和管理策略等，以识别可能的风险，并确定企业是否有适当的风险管理计划。
5. 监管和法律环境最后，需要考虑中小企业所处的监管和法律环境。
这包括法律的规定、税收政策和其他行业监管要求。
参与者需要确定企业是否遵守相关规定，并评估其对业务的影响。
综上所述，中小企业风险评估模型需要评估中小企业所处的经济和行业环境、财务状况、经营管理能力、风险管理以及监管和法律环境。
通过对这些因素进行评估和分析，参与者可以确定中小企业的风险程度，并做出相应的融资决策。
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［提要］本文立足于我国中小企业融资难现状，从中小企业产业特点出发，在比较分析国内外信用风险度量技术的基础上，借鉴先进的信用风险度量方法，为金融机构提出切实可行的信用风险识别评估模型组合，以破解中小企业融资难困境。
关键词：中小企业；信用风险；模型中图分类号：Ｆ２７文献标识码：Ａ收录日期：２０１４年７月３日引言作为市场经济的活力之源，中小企业支撑着国民经济“半壁江山”。
随着近年外部市场及金融环境趋紧，中小企业发展面临诸多挑战，最突出的就是信用风险导致的融资困难。
中小企业融资渠道狭窄，银行信贷是其主要融资渠道，但由于信息不对称造成的逆向选择和道德风险，使银行对中小企业有惜贷趋势。
因此，破解中小企业融资困难的关键首先在于完善中小企业各类信用数据库，为银行信贷提供数据支撑；其次要立足国情，学习先进测量技术，开发适合中小企业特点的信用风险度量方法，构建信用风险识别、评估模型，系统评价企业信用风险，改变企业与银行信息不对称的现状，破解中小企业融资困境。
信息系统的建设与共享是一项长期而艰巨的任务，目前我国已经认识到数据库在中小企业信用风险管理中的重要性，人行征信中心的企业信用信息数据库已经逐渐成熟，司法、环保、社保、质检等中小企业信用数据已经逐步共享完善。
所以，目前当务之急是合理设计中小企业信用评价模型，为银行信贷提供技术支持，降低信用风险。
一、传统信用风险度量模型分析传统信用风险分析评估方法已相当成熟，在国内外银行信贷决策中应用较多，主要包含专家制度法、信用评级法、信用评分法。
（一）专家制度法。
20世纪70年代前，企业信用风险评估主要是银行专家依据品格、资本、偿付能力、抵押品、经济周期等5C要素进行主观判断，后来衍生出5P模型（个人因素、目的因素、偿还因素、保障因素、前景因素）和5W模型（借款人、借款用途、还款期限、担保物、如何还款）。
纵观这三种模型，都是定性分析，无法量化风险水平，而且严重依赖专家的主观判断，这会造成银行信贷决策官僚主义作风盛行，降低银行在金融市场中的应变能力，同时专家制度在对借款人进行信用分析时，难以确定共同遵循的标准，造成信用评估的随意性和不一致性。
（二）信用评级法。
信用评级法是美货币监理署开发的，该方法将现有贷款安全级别分为5类：正常类、关注类、次级类、可疑类、损失类，后来细化为10类：AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC、CC、C、D（标注普尔）。
评级后再根据级别提取不同贷款准备金率。
（三）信用评分法。
和前两种方法相比，信用评分法是一个量化法，最著名的模型就是Z计分模型（Z-score）：它的基本思想是利用数理统计中的辨别方法分析银行的贷款情况，建立一个可以在最大程度上区分信贷风险度的模型，得到最能够反映借款人的财务状况的好坏，具有预测和分析价值的比率，从而对企业进行信用风险状况评估。
模型如下：Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5变量解释：X1=流动资本/总资产；X2=留存收益/总资产；X3=息税前收益/总资产；X4=优先股和普通股市值/总负债；X5=销售额/总资产=主营业务收入净额/总资产。
判断准则：Z<1.8，财务状况较差，信用风险高，拒绝贷款；1.8≤Z≤2.99，为灰色区，误判的概率较大；2.99<Z，财务状况良好，信用风险低，可以贷款。
Z-score模型主要是利用财务指标进行加权平均，该模型有2大缺陷：①企业财务数据反映的是过去的信息，利用这些数据进行风险度量的结果也只是对过去风险水平的测量；②中小企业多半不是上市公司，财务指标原始数据获得困难。
二、现代判别法（一）统计模型法。
统计模型法是典型的定量评级法，根据中小企业信用数据，统计模型，计算其违约风险的大小常见的有Logit模型和Probit模型。
１、Ｌｏｇｉｔ模型。
Logit模型是通过一个取值为0和1之间的Logistic 函数来进行二类模式分类。
不要求数据满足正态分布，这是其最大优点；另外，自变量、因变量之间不是线性关系，模型如下：p=11+e－ss=c0+mi=kΣc k x kx k（k=1，2，…m）为信用风险影响变量（多为企业财务指标），c k（k= 0，1，2，…，m）为技术系数，通过回归估计获得。
回归值p∈（0，1）为中小企业信用风险分析的判别结果。
如果p接近于0，则被判定为“差类”企业；若p接近于1，则被判定为“好类”企业。
即p值离0越远，企业违约风险越小；反之，违约风险越大。
２、Ｐｒｏｂｉｔ模型。
Probit模型假定误差项服从标准正态分布，样本企业的债信质量得分也服从标准正态分布。
模型如下：Y i*＝kn=1Σβnχin+εi=X i B+εiX i与B分别为解释变量与回归系数构成的向量；Y i*为样本公司有财务危机的倾向。
当Yi*>0时，表示样本企业有债务危机倾向；当Y i*<0时，表示无债务危机倾向。
中小企业信用风险评估模型比较□文／赵池北（宿迁职业技术学院江苏·宿迁）信用／法制《合作经济与科技》No.10s2014 190－－DOI:10.13665/ki.hzjjykj.2014.19.104［提要］本文提出司法公开在当前有助于提升司法公信力，有助于法官廉洁品质的养成，有助于培育公众的法律信仰，有助于普及法律知识等这些社会意义，强调司法公开的必要性及公平正义的价值基础，但是在具体的司法公开推进中还应注意把握好尺度，适度限制，寻求司法公开的最佳方案。
关键词：司法公开；意义；适度限制中图分类号：Ｄ９文献标识码：Ａ收录日期：２０１４年６月２９日一、司法公开的意义（一）司法公开有助于提升司法公信力。
司法公信力是指司法与公众之间信任、交往及互相评价。
司法公信力的建立，不是朝夕之事，而需要长期积累与证明。
当下中国，法院的司法公信力正遭遇严峻挑战，严重影响到矛盾解决的社会成效，而司法公开则可有效地改变当前局面。
司法公开可以促进司法公信力的全面提升，客观上维护社会的公平正义，并且让广大公众直观地感受法庭的威严、判决的公平公正以及法官的判案能力及廉洁品质，使广大公众真切地感受到法院在打击犯罪、保障人民权利、维护社会秩序、保障民生等各个方面所付出的努力，从程序方面使当事人接纳裁判过程，信服裁判结果，促进社会公众法律信仰的形成。
另外，树立司法公信的基础是公正的司法行为以及高质量的审判活动。
在公开透明的审判环境下，法官队伍的能力和素质面临人民群众的直接评判，司法审判的任何瑕疵及疏漏都会被公众所关注。
总之，司法活动在公众的参与与监督制约下，能够实现公众认同的普遍价值，这样的司法结果自然会得到社会公众的认同，司法本身的公信力就会随之建立起来。
（二）司法公开有助于法官廉洁品质的养成。
法律在实践中能否发挥最大的功能和价值，取决于法官对法律的操作。
剖析司法腐败，诚然除法官素质不高外，还与制度的不健全、管理的不到位、监督不力等因素有关。
法官参与到案件的整个过程，掌握着其中的来龙去脉，最后如何裁决，不仅是国家法律规定的问题，也涉及到法官个人的倾向。
因此，司法公正的践行取决于法律的执行者———法官。
法官只有做到公正司法，廉洁司法，公平与正义价值才能得以实现，才能维护司法权威。
但是，法官素质不可能在短时间内一跃提升到最理想状态。
因此，在逐步提司法公开的意义及适度限制简议□文／高志峰（讷河市人民法院黑龙江·讷河）统计模型确实可以凭借统计分析提供有参考价值的依据，比较容易在评级效果上取得一致性。
但存在两点缺陷：①缺乏有力的理论基础支持区别函数中的权重及自变量。
在信用评分模型中的权重及自变量通常只能维持短期的稳定状态，特别是当金融市场发生变化时，其他的财务比率也许在解释违约风险概率上容易造成预测模型的不稳定。
②模型忽略了难以计量但又重要的因素，如借款人声誉。
（二）人工智能法。
人工智能法主要包含专家系统和神经网络。
１、专家系统。
专家系统其实是模拟专家运用知识进行推理的计算机程序，将专家解决问题的推理过程再现从而成为专家的决策工具或为非专业决策者提供专业性建议。
专家系统一般采用归纳推理法，分析一系列案例，发现其规律。
归纳推理有两种途径：一是利用大量案例信息来发现规律的信息驱动型；二是利用先验模型指导来发现规律的意识模型驱动型。
利用计算机的人工智能法大大降低了风险评估的难度，但是专家系统中知识的获取始终是瓶颈，极大地影响着专家系统在信用分析领域的应用前景。
２、神经网络（ＰＮＮ）。
神经网络是一种具有模式识别能力、自组织、自适应、自学习特点的计算机制，该方法主要将知识编码用于整个权值网络，具有包容错误的能力，同时对数据的分布没有严格要求，也不必要详细表述自变量与因变量之间的函数关系。
该模型原理是通过神经网络的分类功能进行信用风险分析的。
首先找出影响分类的因素，作为PNN的输入量，然后通过有导师的或无导师的训练形成神经网络的信用风险分析模型，用于新样本的判别。
三、结论信用风险度量方法大致经历了从定性到定量；从指标分析到模型分析；从财务指标分析到资产市场价值分析；从只考虑公司这个微观客体到把宏观经济因素考虑在内。
考虑到我国中小企业大部分为非上市公司，Z-score模型无法普遍推行使用。
另外，我国中小企业信用数据库尚不成熟，历史信用数据积累少，质量较差，当前运用现代信用风险度量技术评估我国中小企业信用风险尚不成熟。
但是，目前银行单独使用传统分析法，将大部分资金匮乏的中小企业拒之门外，逼迫中小企业求助民间贷款，年利息高达30%。
“贷款越来越少，利息越来越高”成了中小企业发展的罩门。
因此，度量中小企业信用风险的最有效办法是将传统方法与现代判别法相结合，同时载入财务数据与非财务数据，进行多元统计分析。
主要参考文献：［１］安东尼·桑德斯等．刘宇飞译．信用风险度量［Ｍ］．北京：机械工业出版社，２００１．［２］李志辉．现代信用风险量化度量和管理研究［Ｍ］．北京：中国金融出版社，２００１．信用／法制No.10s2014《合作经济与科技》191－－DOI:10.13665/ki.hzjjykj.2014.19.105。