客户信用分析模型型剖析
我行公司客户信用评级模型包括pd模型
我行公司客户信用评级模型包括pd模型信用评分模型是一种传统的信用风险量化模型，利用可观察到的借款人特征变量计算出一个数值（得分）来代表债务人的信用风险，并将借款人归类于不同的风险等级。
对个人客户而言，可观察到的特征变量主要包括收入、资产、年龄、职业以及居住地等；对法人客户而言，包括现金流量、各种财务比率等信用评分模型的关键在于特征变量的选择和各自权重的确定。
目前，应用最广泛的信用评分模型有线性概率模型（Linear Probability Model）、Logit模型、Probit模型和线性辨别模型（Linear Discriminant Model）线性概率模型：线性概率模型的命名是由于它的预测性；在自变量的值可用概率来解释时，应变量能以此概率假定值的单位。
这种模型，在其中应变量是一个虚设变量或双值变量，并用一个或一个以上的自变量的线性函数来表示。
该种模型有助于质的现象的分析。
线性概率模型是使用诸如会计比率之类的历史数据作为模型的输入数据，来解释以前的贷款偿还情况。
我们可以使用在过去贷款偿还中起重要作用的一些因素来预测新贷款的偿还概率。
过去的贷款通常划分为两类，即违约的(Zi=1)和不违约的(Zi=0)。
然后，我们通过对随机变量(Xij)的线性回归来进行估计，Xij表示第j个借款者的数量信息，如收入、财务杠杆或收益率等，通过如下形式的线性回归来估算模型：式中，Bj表示在过去的偿还情况中第j个变量的重要性。
如果我们得到变量j的估计Bj值，并且将其与对未来借款者所观测到的Xij值相乘，并进行加总，得到借款者违约的概率E(Zi)=(1一Pi)=预期的违约率，其中Pi是对贷款偿还的概率。
只要可以获得借款者Xij的当前信息，这种方法是非常直截了当的。
Logit模型:（Logit model，也译作“评定模型”，“分类评定模型”，又作Logistic regression，“逻辑回归”）是离散选择法模型之一，Logit模型是最早的离散选择模型，也是目前应用最广的模型。
银行客户信用风险评价模型研究
银行客户信用风险评价模型研究随着金融行业从简单的存款和贷款业务的模式逐渐向多元化、多层次、高附加值的方向发展，银行之间的竞争越来越激烈，对客户信用风险评价的需求也越来越迫切。
客户信用风险评价是银行贷款业务中的关键问题，它指的是银行为客户授信时对其财务状况、经营状况等进行的评价，以及确定贷款利率和风险控制措施。
因此，银行客户信用风险评价模型的建立和完善对于银行的风险控制和业务拓展具有重要意义。
一、客户信用风险评价模型的概念客户信用风险评价模型指的是根据客户的财务、经营、市场等多方面信息，通过建立客户信用评级体系，对客户的信用风险进行科学评价的方法或模型。
模型的建立包括数据收集、数据处理、模型设计和模型评估等几个步骤。
数据收集是实现模型的基础，根据银行的贷款政策和业务特点，对客户的财务状况、经营状况、市场状况等数据进行收集。
数据处理是将收集到的数据进行统计分析和预处理，为模型设计提供依据。
模型设计是根据客户特点和银行业务需求，设计合适的客户信用评级指标和评级标准，构建科学的评级体系。
模型评估是通过验证和测试模型的预测效能和风险控制能力，不断完善和改进模型。
二、客户信用评级体系的设计客户信用评级体系是客户信用风险评价模型的核心，其评级标准和指标的设置应综合考虑以下几个因素：1.客户的行业和市场情况。
不同行业和市场的客户信用风险不同，因此需要制定不同的评级标准和指标。
例如，对于制造业客户，应考虑其生产规模、产品质量、供应链稳定性；对于房地产开发商，应关注其资金流水、土地储备、销售进度等。
2.客户的财务状况。
财务状况是客户信用评级的重要指标之一。
应从多个方面考察客户的财务状况，如资产负债状况、收益状况、现金流状况等。
3.客户的经营状况。
客户的经营状况对其未来的财务状况有着重要的影响。
应通过客户的财务报表、经营模式、市场占有率等多个方面来考察客户的经营状况。
4.客户的信用记录。
客户的历史信用记录也是客户信用评级的重要参考。
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。
用户信用评分模型分析报告
用户信用评分模型分析报告一、引言随着金融科技的快速发展，信用评分模型在金融行业中的应用日益广泛。
本报告旨在对用户信用评分模型进行详细的分析，并根据实际数据对其进行验证与评估。
二、背景介绍信用评分模型是指通过对用户的信用历史、背景信息以及相关指标进行统计和分析，得出用户的信用得分以及信用等级的一种工具。
它在银行、保险、消费金融等金融机构的业务中发挥重要作用，有助于准确评估用户的信用状况，为金融机构提供决策依据。
三、数据收集与预处理在本次分析中，我们收集了大量用户的信用相关数据，并对其进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测等。
通过对数据的处理和筛选，确保了数据的质量和准确性。
四、特征选择与变量转换特征选择是信用评分模型中的重要环节，通过对各个特征的权重进行评估和选择，选取出对信用评分具有显著影响的关键特征。
针对不同类型的特征，我们采用了不同的变量转换方法，以求得更准确的模型。
五、模型建立基于收集到的数据和经过处理的特征，我们采用了多种机器学习算法建立了用户信用评分模型。
其中包括逻辑回归、决策树、随机森林等常用的分类算法。
通过对比和验证不同模型的结果，我们选取了性能较好的模型作为最终的用户信用评分模型。
六、模型评估与优化在建立好模型后，我们对模型进行了评估与优化。
通过使用预留的部分数据进行模型验证，并对模型的准确性、稳定性、鲁棒性等指标进行评估。
在评估过程中，我们发现了一些模型的不足之处，并进行了相应的优化和调整，以提高模型的有效性和可靠性。
七、模型应用与展望经过对用户信用评分模型的分析与评估，我们发现该模型可以较为准确地评估用户的信用状况，为金融机构的决策提供参考依据。
然而，随着金融行业的快速发展和数据的不断更新，用户信用评分模型仍然需要不断地优化和更新，以适应不断变化的市场环境。
结论本报告对用户信用评分模型进行了详细的分析与评估，通过收集和处理大量的数据，建立了有效的模型，并对模型进行了验证与优化。
银行客户信用评估模型研究
银行客户信用评估模型研究一、背景随着金融市场的逐步开放和金融竞争的日益加剧，银行业对于风险的控制和管理越来越重要。
而客户信用评估是银行业中风险管理的重要环节，对于准确评估客户信用等级、制定合理的授信方案和风险防范措施有着至关重要的作用。
客户信用评估模型是建立在客户信用评估的基础上的，其本质是通过客户的历史数据和行为信息，来预测客户在未来的还款能力和信用风险程度。
因此，对于银行来说，建立一个准确可靠的客户信用评估模型显得尤为重要。
二、银行客户信用评估模型研究内容银行的客户信用评估模型研究包含以下几个部分。
1. 数据的整理和清洗银行评估客户信用时会依据客户的资料和行为记录，如个人资产状况、工作信息、信用记录等。
这些数据往往是分散在不同的系统和部门甚至不同的地方，需要银行将其整理并进行清洗，确保数据的准确性和一致性。
此外，银行还需要处理一些缺失数据，例如缺少个别用户的职业信息等。
2. 建立模型变量在整理和清洗完数据之后，银行需要将其存入数据库，并通过相关软件对数据进行处理和分析，筛选出最具有代表性的模型变量。
在筛选时需要满足以下要求：变量之间不能存在过高的相关性；每个变量必须足够具有区分度。
3. 模型建立模型建立是银行客户信用评估模型研究中的重要环节。
在建立模型时，首先需要确定模型类型，例如逻辑回归模型、决策树模型等；接着需要根据模型变量进行模型参数的计算和优化；最后通过样本数据的回归分析来确定模型的形式。
4. 模型验证模型的验证是为了确保所建立的模型具有良好的鲁棒性和预测精度。
银行的模型验证主要包括数据的划分、模型的拟合、模型的评估三个部分。
在数据划分时需要将数据分为训练集和测试集，以免过拟合；模型的拟合是指模型的参数能否正确地拟合数据，可以通过统计分析法来进行验证；模型的评估是指通过模型验证指标，如AUC和KS等来评价模型的拟合效果。
5. 模型应用模型应用是银行客户信用评估模型研究中的最后一个步骤。
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。
客户信用分析模型型剖析
客户信用分析模型型剖析客户信用分析模型（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：猜测模型和管理模型。
猜测模型用于猜测客户前景，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，两者都以猜测客户破产的可能性为目标。
客户信用分析之猜测模型－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，可以猜测企业破产的可能性，从而猜测企业的信用风险。
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 ＝（流淌资产-流淌负债）/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。
假如企业的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。
假如Z值处于两者之间，则企业的财务状况特别不稳定。
Z2＝0.717*Xl + 0.847*X2 + 3.107*X3 + 0.420*X4 + 0.998*X5其中X1 ＝（流淌资产一流淌负债）/资产总额X2 ＝未安排利润/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 ＝（流淌资产-流淌负债）/资产总额X2 ＝未安排利润/资产总额X3 ＝（利润总额+折旧+摊销+利息支出）/资产总额X4 ＝全部者权益/负债总额Altman认为，依据上述公式计算的Z值，假如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/流淌负债上述公式对非上市公司特别适用，公司破产一般发生在该公司每一次打分消失负值后三年里。
银行客户信用评估模型的构建与分析
银行客户信用评估模型的构建与分析随着金融市场的不断发展，银行作为金融机构之一，在为客户提供贷款和信用卡等金融服务时，需要对客户的信用进行评估，以判断其信用风险。
银行客户信用评估模型的构建与分析，对于银行来说是非常重要的工作，能够帮助银行准确判断客户的信用状况，从而降低信用风险。
一、银行客户信用评估模型的构建1. 数据收集与清理为构建有效可靠的信用评估模型，首先需要收集相关数据，并进行数据清理。
银行可以通过内部数据、第三方机构数据和公共数据等多渠道获取客户的个人信息、财务状况、历史交易记录等数据，并对数据进行清洗与整理，处理缺失值、异常值和重复值等问题，以保证模型的可靠性。
2. 特征选择与转换在构建信用评估模型时，需要选择与信用相关的特征变量。
可以利用特征选择算法，如相关系数、方差分析、卡方检验等，筛选出与信用状况相关性较高的特征变量。
同时，还可以对特征变量进行转换，如对连续变量进行归一化或标准化，对离散变量进行独热编码等操作，以便模型的建立和分析。
3. 模型选择与建立银行客户信用评估模型可以选择多种建模算法，如逻辑回归、决策树、支持向量机、随机森林等。
根据实际情况选择合适的建模算法，并利用选定的算法进行模型的建立。
在建立过程中，需要将数据分为训练集和测试集，通过训练集进行模型训练和参数调优，再通过测试集进行模型验证和评估。
4. 模型评估与优化构建完信用评估模型后，需要对模型进行评估和优化。
评估指标可以包括准确率、召回率、精确度、F1值等，通过这些指标可以衡量模型的性能和泛化能力。
如果模型表现不佳，可以通过调整模型参数、增加样本数量、改进特征选择等方式进行优化，以提高模型的预测准确性。
二、银行客户信用评估模型的分析1. 模型预测能力分析利用构建好的银行客户信用评估模型，可以对未知客户的信用进行预测。
通过将未知客户的特征输入模型，可以得到对其信用状况的预测结果。
通过分析预测结果，可以评估模型的预测能力，判断模型的准确性和稳定性。
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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。
客户信用分析之预测模型－巴萨利模型巴萨利模型是后人在Z计分模型的基础上发展出来的，此模型以其发明者亚历山大.巴萨利（Alexander Barthory）的名字命名，此模型适用于所有行业，且不需要复杂的计算。
其各项比率如下：Z＝X1+X2+X3+X4+X5其中X1＝（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）/总资产对各项比率考察重点如下：X1是衡量公司业绩的工具，能精确计算出公司当前利润和短期优先债务的比值，也用于表示公司业绩。
X2是衡量公司营运资本的回报率。
X3是资本结构比率，自有资本与短期负债的对比关系，衡量股东权对短期负债的保障程度。
X4是衡量扣除无形资产后的净资产对债务的保障度。
X4是衡量流动性的指标，表示营运资本占总资产的比重。
巴萨利模型指标值高说明公司实力强，反之则弱。
巴萨利模型是Z计分模型更普遍的应用，可在预测公司破产可能性同时，也能衡量公司实力大小。
据统计，巴萨利模型的准确率可达百分之九十五（95%）。
客户信用分析之管理模型－营运资产分析模型营运资产分析模型是企业进行信用分析的又一个重要模型，这个模型从1981年开始在国外开始广为应用，在计算客户信用额度方面具有很强的作用。
营运资产分析模型的计算过程主要分为三步：营运资产计算、资产负债表比率计算以及计算信用额度。
营运资产计算：营运资产=（营运资本+净资产）/2营运资本= 流动资产-流动负债从这个公式可以看出，该模型在营运资产的计算上，不仅考虑了客户当前的偿债能力而且还考虑客户的净资产能力。
用这两个方面的综合平均值来衡量客户风险具有很大的功效。
因为从信用管理的角度来看，仅考虑客户的流动资产和流动负债情况，还不足以反映客户的真正资本实力，净资产是保障客户信用的另一个重要指标。
资产负债表比率计算：营运资产模型考虑如下比率：A流动比率=流动资产/流动负债B速动比率=（流动资产-存货）/流动负债C短期债务净资产比率=流动负债/净资产D债务净资产比率=负债总额/净资产评估值＝A+B-C-DA和B衡量公司的流动性；C和D衡量公司的资本结构。
可以看到，评估值综合考虑了资产流动性和负债水平两个最能反映公司偿债能力的因素。
评估值越大，说明公司的财务状况越好，风险越小。
计算信用额度营运资产分析模型最大的贡献在于它提供了一个计算信用额度的思路：对于不同风险下的评估值，给于一个比例，按照比例和营运厂确定赊销额度。
下表给出了不同评估之下对应的营运资产的不同比例：从表中可以看出，评估值越小，信用风险越大，营运资产分析模型给与其越小的营运资产比例作为计算赊销额度的依据。
由此可见，该模型使用的财务数据和比率并不复杂，直接在财务报表中都可获得，因此较为实用。
与Z计分模型和巴萨利模型相比，营运资产比较简单，易于操作，但它不能用来预测客户的破产可能性。
在采用营运资产分析模型时应该注意以下两点：1．根据营运资产模型得出的赊销额度只能作为信用管理人员决策的参考，而不能也不应严格按照模型的给出确定额度，因为一些影响信用风险的因素在模型中并没有得到体现。
2．营运资产百分比等级应该根据公司的销售政策和公司当前整体赊销水平不断进行调整。
信用分析模型的概述信用分析模型是准确评估对象的信用等级和风险级别的关键技术,企业所在行业不同和客户群的差异决定了信用分析模型设计的相对独特性.企业需要开发和应用专业的信用分析模型.在企业开展信用分析工作时,仅靠管理人员的经验和传统方法,往往达不到准确识别和评估风险的要求.信用分析模型的类别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.预测模型之一: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.比较典型的为理查得·托夫勒(Richard Taffler)Z计分模型.1977年理查得·托夫勒对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差别分析法的基础上得出如下一些比率:(税前利润/平均流动负债)×权数(1)(流动资产/负债总数)×权数(2)(流动负债/总资产)×权数(3)现金交易间隔期×权数(4)公式(1)衡量公司业绩;公式(2)和(3)衡量公司的债股比率;公式(4)衡量公司在无收入状态下可维持业务的时间长短.Z计分值便是公式(1)(2)(3)(4)四个比率的总和;如计分值为负值,则表示公司不景气.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.其中还发现一个重要规律,即公司破产一般发生在该公司第一次Z计分出现负值后的第三年里.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.(适用于大的集团公司)预测模型之二:巴萨得模型由亚历山大·巴萨利(Alexander Bathory)发明.其比率如下:(税前利润+折旧+递延税)/流动负债(银行借款、应付税金、租赁费用) (1)税前利润/营运资本(2)股东利益/流动负债(3)有形资产净值/负债总额(4)营运资本/总资产(5)(1)-(5)总和便是该模型的最终指数.低指数或负数均表明公司前景不妙.(1)衡量公司业绩;(2)衡量营运资本回报率;(3)衡量股东权益对流动负债的保障程度;(4)衡量扣除无形资产后的净资产对债务的保障程度;(5)衡量流动性.巴萨利模型是Z计分法更普遍的应用.据调查,巴萨利模型的准确率可达到95%;其最大优点在于易于计算,同时,它还能衡量公司实力大小,广泛适用于各种行业.管理模型之一:营运资产分析模型该模型自1981年起在国外开始应用,在计算客户的信用限额方面具有非常实用的价值.该模型的计算分两个步骤:营运资产计算和资产负债表比率计算.1、营运资产计算.该模型首先提出考察的指标是营运资产,经此作为衡量客户规模的尺度,这一指标与销售营业额无关,只同客户的净流动资产和账面价值有关.营运资产的计算公式是:营运资产=(营运资本+净资产)/2其中营运资本=流动资产–流动负债净资产即为企业自有资本或股东权益.该模型公式在营运资产的计算上,不仅考虑了客户当前的偿债能力,而且还考虑客户的净资产实力.用这两个方面的综合平均值来衡量客户风险具有很大的功效.因为从信用管理的角度看,仅考虑客户的流动资本和流动负债情况,还不足以反映客户的真正资本实力,净资产是保障客户信用的另一个重要指标.2、资产负债表比率计算.营运资产模型考虑如下比率:流动比率=流动资产/流动负债(1)速动比率=(流动资产–存货)/流动负债(2)短期债务净资产比率=流动负债/净资产(3)债务净资产比率=负债总额/净资产(4)评估值=(1)+(2)-(3)-(4)(1)和(2)衡量公司的资产流动性;(3)和(4)衡量公司的资本结构.评估值综合考虑了资产流动性和负债水平两个最能反映公司偿债能力的因素.评估值越大,表示公司的财务状况越好,风险越小.3、信用额度的计算.表1营运资产百分比等级评估值风险程度营运资产比例(%)≤-4.6 高0-4.59- -3.9 高 2.5-3.89- -3.2 高 5.0-3.19- -2.5 高7.5-2.49- -1.8 高10.0-1.79- -1.1 有限12.5-1.09- -0.4 有限15.0-0.39-0.3 有限17.50.31 - 1.0 有限20.0>1.0 低25.0从表1可以看出,对评估值越小(即信用风险越大)的公司,营运资产分析模型给予其越小的营运资产比例作为计算赊销额度的依据.例:公司A、B、C的评估值及营运资产分别如下表2所示表2赊销额度计算A公司B公司C公司评估值1 -2.3 -4.7营运资产(元) 100000 100000 100000赊销额度(元) 25000 100000 0由此可见,该模型使用的财务数据和比率并不复杂,直接在财务报表中都可获得,因此较为实用.管理模型之二: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,把它们编为几组,分别对这些因素评分并综合分析,最后得到一个较为全面的分析结果.特征分析技术将客户信用信息分为三大类特征,18个项目.(一)客户特征:1、表面印象;2、组织管理:(1)客户的股东结构及股东的背景(2)客户的内部管理组织结构及附属机构(3)主要负责人背景;3、产品与行业;4、市场竞争性;5、状况;(1)生产状况及经营范围(2)购销区域、结算方式和特点(3)主要供应商、经销商或代理商的状况(4)经营业绩,包括销售额、业绩增长情况,尤其应注意客户主营业务的增长情况;6、发展前景.(二)优先特征:1、交易利润率;2、交易条件;3、对市场吸引力的影响;4、对市场竞争力的影响;5、担保条件;6、可替代性.(三)信用及财务特征:1、付款记录;2、银行信用:(1)银行对该客户的信用评级(2)该客户在银行的存贷款情况、信用额度是否有拖欠(3)是否能获得银行的资信证明书和保函;3、获利能力;4、资产负债表评估;5、偿债能力;6、资本总额.对每一个项目,公司制定一个衡量标准,分为好、中、差三个层次,每个层次对应不同的分值.例如,对应"产品质量"一项,衡量标准层次如下:好:产品质量好,富有特色;中:质量中等,属大众消费商品;差:质量很差,属劣等品.对其它项也都相应确定不同衡量标准层次下的语言描述.不同层次对应的分值为:好-对应分值为8-10分;中-对应分值为4-7分;差-对应分值为1-3分;在未得到某项的任何情况时,赋值0.另外,根据公司的销售政策和信用政策对每一项都赋予一个权数,18个项权数之和为100.接下来,可以按照以下三个步骤计算:对每一项进行打分.某项特征越好,分值越高.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.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.对于特征分析模型的最终百分率可以作出如下归类:表3特征分析模型最终百分率分类最终百分率类别0- 20 收集的信用特征不完全,信用风险不明朗,或存在严重的信用风险,因此,不应该进行赊销交易.21-45 交易的风险较高,交易的吸引力低;建议尽量不与之进行赊销交易,即使进行,也不要突破信用额度,并时刻监控.46-65 风险不明显,具有交易价值,很可能能发展为未来的长期客户,可适当超出原有额度进行交易.66以上交易风险小,为很有吸引力的大客户,具有良好的长期交易前景,可给予较大信用额度.特征评分有以下几个用途:1 调整赊销额度.与营运资产模型相比,特征分析模型更全面.可以将特征分析模型与营运资产分析模型结合起来确定赊销额度.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5所示:表4根据特征分析模型调整赊销额度根据特征分析模型得出的最终百分率可超出赊销额度(根据营运资产分析模型确定)的数量0-20 021-45 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 6002 与其它分析模型的结果互相印证.3 对客户进行分级.可以按照表6所示对客户分级表5根据特征分析模型对客户分级评估值客户信用等级0-20 D21-45 C46-65 B66以上A在采用特征分析模型时涉及到权数的的选择问题.权数的重心倾向实质反映了公司的政策取向.不管权数是偏重于销售或偏重于财务,有一些项目因为其重要性总是具有较高的权数,包括:付款担保、付款历史记录,资本结构比率,管理能力,产品概要等. 一笔交易的信用风险不光取决于客户的付款能力还取决于它的付款意愿.Z计分模型、巴萨利模型和营运资产分析模型主要以财务分析为主,而特征分析模型既考虑了财务因素,又考虑了非财务因素,既考虑了付款能力,又考虑了付款意愿,另外,企业从多渠道获得客户信息(如销售人员获得客户信息)也可以在特征分析模型中加以利用.因此,特征分析模型是值得企业广泛采用的一种有效方法.。