企业信用风险评价模型分析
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。
信用风险度量方法与模型述评门玉峰（北京市社会科学院管理所，北京
信用风险度量方法与模型述评门玉峰（北京市社会科学院管理所，北京 100101）摘要：市场经济是信用的经济，信用风险不仅在微观上影响着企业的正常运行，而且在宏观上影响着整个社会经济秩序，也直接决定了社会经济运行的质量和效益。
本文试图对从传统的主观信用风险评价方法到以多变量判别模型，再到现代金融工程下的动态计量分析方法进行梳理，分析信用风险的各种度量方法与模型，评价其优缺点，以实现有效借鉴的目的。
关键词：信用风险；度量方法；度量模型；优缺点信用风险又称违约风险，是指借款人、证券发行人或交易一方因某种原因，不愿或无力履行合同条件而构成违约，致使贷款人、投资者或交易另一方遭受损失的可能性。
信用风险不仅在微观上影响着企业的正常运行，而且在宏观上影响着整个社会经济秩序，也直接决定了社会经济运行的质量和效益。
本文将分析国内外各种发展成熟的信用风险度量模型，评价其优缺点，以供有关方面在应用信用风险度量方法和模型时予以借鉴。
一、信用风险度量方法与模型１．传统的信用风险评价方法（１）要素分析法。
要素分析法是通过定性分析有关指标来评价客户信用风险时所采用的专家分析法。
常用的要素分析法是５Ｃ要素分析法，它主要集中在借款人的道德品质（Ｃｈａｒａｃｔｅｒ）、还款能力（Ｃａｐａｃｉｔｙ）、资本实力（Ｃａｐｉｔａｌ）、担保（Ｃｏｌｌａｔｅｒａｌ）和经营环境条件（Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）五个方面进行全面的定性分析，以判别借款人的还款意愿和还款能力。
根据不同的角度，有的将分析要素归纳为“５Ｗ”因素，即借款人（Ｗｈｏ）、借款用途（Ｗｈｙ）、还款期限（Ｗｈｅｎ）、担保物（Ｗｈａｔ）及如何还款（Ｈｏｗ）。
还有的归纳为“５Ｐ”因素，即个人因素（Ｐｅｒｓｏｎａｌ）、借款目的（Ｐｕｒｐｏｓｅ）、偿还（Ｐａｙｍｅｎｔ）、保障（Ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ）和前景（Ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ）。
无论是“５Ｃ”、“５Ｗ”还是“５Ｐ”，其共同之处都是先选取一定特征目标要素，然后对每一要素评分，使信用数量化，从而确定其信用等级，以其作为其销售、贷款等行为的标准和随后跟踪监测期间的政策调整依据。
企业信用评级方法和模型
企业信用评级方法和模型企业信用评级是评估企业偿付能力和信用风险的过程。
评级机构通常使用一系列方法和模型来为企业分配信用评级。
以下是一些常见的企业信用评级方法和模型：1. 财务分析：这是评估企业财务状况的基本方法。
包括对企业财务报表的分析，如资产负债表、利润表和现金流量表。
指标可能包括负债比率、偿债能力、盈利能力等。
2. 行业分析：考虑到企业所处的行业和市场条件，行业分析对评级也非常重要。
不同行业的企业面临不同的风险和挑战，这些因素需要被纳入评估。
3. 市场风险分析：评级机构通常会考虑市场风险，包括宏观经济条件、市场竞争、政治环境等。
这可以通过对宏观经济指标、行业趋势和企业定位的分析来实现。
4. 信用分析：考虑到企业的信用历史和信用记录。
这包括对过去的债务偿还记录、信用报告和信用评分的评估。
5. 评级模型：评级机构通常使用数学和统计模型来辅助评估。
这些模型可以包括：•统计模型：使用回归分析等统计工具，通过历史数据来预测未来的信用风险。
•机器学习模型：利用机器学习算法，如决策树、支持向量机、神经网络等，来进行信用评级。
•评级分数卡：基于多个因素的分数卡，每个因素有相应的分数，综合计算得到最终的信用评级。
6. 专业判断：评级机构的专业分析师也会提供主观的判断，考虑到一些非数值化的因素，如管理团队的经验、公司治理结构等。
7. 外部评估：有些评级机构可能会考虑外部评估，如客户反馈、供应商评价等。
综合以上因素，评级机构会给企业一个信用等级，通常使用字母或数字等级，例如AAA、AA、A、BBB等。
这些评级对投资者、供应商和其他利益相关者提供了一个衡量企业信用质量的参考。
请注意，不同的评级机构可能会使用不同的方法和模型，因此评级之间可能存在差异。
信用风险评价模型的综述
信用风险评价模型的综述信用风险是企业经营活动中不可避免的一部分，在当今全球经济环境变化日新月异的情况下，企业可能会面临着多种不确定性的风险。
对于企业来说，如何正确识别和评估信用风险，以及合理控制风险，是一项重要任务。
由于近年来金融技术和财务分析技术的迅猛发展，信用风险评价技术也得到了快速发展，并且制定了相应的信用风险评价模型。
本文综述了国内外信用风险评价模型的概念、类型，并对2020年的最新发展进行了归纳总结。
一、信用风险评价模型概述信用风险评价模型是根据企业经营状况、财务状况、投资和贷款项目的特点及其他外部环境因素，采用统计学、数学等方法，将一定数量的信息组合汇总形成的一种模型。
信用风险评价模型通过对于潜在风险的预测，提升企业对风险的识别，让企业更好地把握风险管理机制，有效减少信用风险。
二、信用风险评价模型的类型（1）传统的统计模型：传统的统计模型是将大量的历史信用数据进行统计分析，并建立一个统计模型，以预测未来信用风险事件发生的概率。
（2）贝叶斯网络模型：贝叶斯网络模型是一种基于贝叶斯原理的技术，它可以通过将统计和机器学习技术相结合，反映复杂关系，根据企业的历史信用记录，为企业预测信用风险提供可靠的参考。
（3）深度学习模型：深度学习是人工智能的一个重要分支，可以根据历史信用数据以及其他相关信息，构建复杂的神经网络，形成信用风险预测模型，有效检测信用风险。
三、近年来的新发展近年来，由于金融大数据和人工智能技术的发展，传统的信用风险评价模型也得到了改进和完善。
首先，对于传统的统计模型，可以采用改进后的建模方法，引入更多的变量，更加有效地识别风险。
其次，贝叶斯网络模型也得到了改进，可以考虑更多类型的节点和各种概率分布函数，提升模型的准确性和灵敏度。
最后，深度学习模型也得到了改进，对于深度学习模型的参数调优、多模态数据建模等都有新的突破。
总结信用风险评价技术是企业管理信用风险的重要方法，也是金融信用风险管理的基础。
信用评价模型在企业风险管理中的应用
信用评价模型在企业风险管理中的应用随着我国经济的发展，企业风险管理已成为企业管理中不可或缺的一部分。
在经济运行中，不可避免地会存在各种各样的风险，如市场风险、信用风险、操作风险等，这些风险有可能对企业的发展带来很大的影响，甚至可能导致企业破产。
因此，企业风险管理已成为企业管理中必须要解决的重要问题。
本文将探讨信用评价模型在企业风险管理中的应用。
一、信用评价模型的概念和种类信用评价模型是利用信息技术手段和评价方法，对企业、个人或其他金融市场主体的信用进行评价和度量的一种模型。
根据评价方法不同，信用评价模型又可分为：主观模型和客观模型。
主观模型是基于人工经验和专业知识建立的模型，如信用调查报告等。
客观模型则是基于数据和统计方法建立的模型，如申请人的征信记录等。
目前，互联网的发展以及信息技术的成熟，客观模型逐渐成为信用评价的主流。
二、1. 风险防范信用评价模型可以对企业的合作对象进行信用评价，及时发现合作对象存在的信用风险。
同时，可以借助信用评价模型发现公司内部员工的信用问题，从而更好的维护内部的管理秩序和企业文化。
2. 风险定价企业可以根据合作对象的信用评价结果进行风险定价，降低交易风险，并明确不同的合作对象对公司的贡献程度。
同时，信用评价模型还可以用于企业自身的财务分析，评估企业的偿债能力和弹性，更好的管理企业的财务风险。
3. 增强企业信用信用评价模型可以帮助企业提高其信用水平，使得企业在合作对象和金融机构中的信用评价得分更高，从而减少不良行为和风险发生的可能性。
同时，加强企业信用可以增加企业在市场竞争中的话语权，并提高企业的合作价值和拓展合作伙伴的机会。
4. 提高风险管理效率信用评价模型可以对客户的信用进行评估，这一过程可以放入企业的管理系统中。
在管理过程中，通过对客户信用评估的资料与企业自身内部管理数据进行关联，可以更有效地对信用管理进行综合了解，从而提高风险管理效率。
同时，利用客户信用评估数据，企业还可以为其他相关部门提供有价值的数据支持，让企业的各项管理决策更为科学客观。
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。
信用评级-信用评级模型
影响力，积极参与国际评级标准的制定和修订。
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特征选择与提取
01
02
03
特征选择
从众多数据中挑选出对信 用评级影响较大的特征。
特征提取
通过数学变换或其他方法， 从原始数据中提取出更有 代表性的特征。
特征降维
在保留主要信息的前提下， 减少特征数量，降低模型 复杂度。
模型训练与优化
模型选择
根据问题特点选择合适的信用评级模型。
参数调整
通过调整模型参数，使模型在训练集上达到最优表现。
信用评级的等级划分
信用评级的定义
指由专业的信用评级机构对借款人或债务人的信用状况进 行评估，并以简单的符号表示出来，以便于投资人或债权 人进行决策。
信用评级的等级划分
通常将信用评级分为投资级和投机级两大类，其中投资级 包括AAA、AA、A和BBB等级别，投机级包括BB、B、 CCC、CC、C和D等级别。
信用评级的作用
为投资人或债权人提供决策参考，降低信息不对称带来的 风险；同时也有助于借款人或债务人降低融资成本，提高 市场认可度。
03 信用评级模型的构建
数据收集与处理
数据来源
包括企业财务报表、市场公开信息、政府公告等。
数据清洗
去除重复、错误、不完整的数据，确保数据质量。
数据预处理
进行数据标准化、归一化等处理，以适应模型输 入要求。
对市场的重要性
信用评级有助于维护市场的稳定和 公平，促进市场的健康发展。
信用评级的历史与发展
早期信用评级
现代信用评级的起源
信用评级的发展
早期的信用评级主要依赖于专家的主 观判断和经验，缺乏客观性和科学性 。
建设银行企业信用风险评价模型研究
建设银行企业信用风险评价模型研究随着市场的发展和银行业务的不断扩展，银行企业信用风险评价变得越来越重要。
建设银行是我国的重要银行之一，其信用风险评价模型如何研究和建立将直接影响其风险控制和企业经营。
本文将探讨建设银行企业信用风险评价模型的研究与建立。
一、建设银行企业信用风险评价模型的研究及所需数据银行企业信用风险评价模型需要根据一系列评价指标来进行，这些指标包括基本信息、财务情况、经营情况、市场竞争力等多个方面。
建设银行企业信用风险评价模型的研究应该首先确定评价指标。
建设银行的信用风险评价指标大致包括：企业基本信息、财务指标、行业竞争指标、市场发展指标、风险管理指标等五个方面。
其中企业基本信息包括企业名称、注册地、经营范围等基本信息；财务指标包括企业的盈利能力、偿债能力、资产负债率等财务指标；行业竞争指标包括企业在行业中的市场地位、市场份额等；市场发展指标包括企业市场拓展速度、产品创新能力等；风险管理指标则包括企业的风险控制能力、危机处理能力等。
建设银行企业信用风险评价模型的建立还需要大量的数据支持。
数据来源可以来自企业自身财务报表、行业数据、资信评级数据等多个方面。
同时，建设银行还可以借助信息化技术手段，例如金融征信机构、大数据技术、互联网技术等，来获取更加全面和准确的企业数据。
二、建设银行企业信用风险评价模型的应用和优化建设银行企业信用风险评价模型是银行信用风险管理的重要工具，其应用可以帮助银行更好的了解其业务客户的信用情况，从而实现风险控制和风险防范。
应用建设银行企业信用风险评价模型，可以帮助银行实现对企业的分级、风险评估以及信用额度的判断等重要业务决策。
然而建设银行企业信用风险评价模型也存在一些问题，例如不同行业企业的评价指标可能存在差异性、行业的发展变化可能导致指标的不完整或者评估时间的有效性降低，这些问题都需要借助新技术和方法进行优化。
建设银行可以借助互联网平台或者人工智能平台进行建模和优化。
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企业信用风险评估模型企业信用风险评估是构建社会信用体系的重要构成要素，也是企业信用风险管理的核心环节。
企业信用风险评估涉及四个基本的概念，即信用、信用风险、信用风险管理以及信用风险评估。
本节重点为厘清基本概念，并介绍相关企业信用风险评估操作。
I —、企业信用风险评估概念企业信用风险评估是对企业信用情况进行综合评定的过程，是利用各种评估方法，分析受评企业信用关系中的履约趋势、偿债能力、信用状况、可信程度并进行公正审查和评估的活动。
信用风险评估具体内容包括在收集企业历史样本数据的基础之上，运用数理统计方法与各种数学建模方法构建统计模型与数学模型，从而对信用主体的信用风险大小进行量化测度。
I二、企业信用风险评估模型构建（一）信用分析瘓型概述在信用风险评估过程中所使用的工具——信用分析模型可以分为两类，预测性模型和管理性模型。
预测性模型用于预测客户前景，衡量客户破产的可能性；管理性模型不具有预测性，它偏重于均衡地揭示和理解客户信息，从而衡量客户实力。
计分模型Altman的Z计分模型是建立在单变量度量指标的比率水平和绝对水平基础上的多变量模型。
这个模型能够较好地区分破产企业和非破产企业。
在评级的对象濒临破产时，Z计分模型就会呈现出这些企业与基础良好企业的不同财务比率和财务趋势。
2.巴萨利模型巴萨利模型（Bathory模型）是以其发明者Alexander Bat hory的名字命名的客户资信分析模型。
此模型适用于所有的行业，不需要复杂的计算。
其主要的比率为税前利润/营运资本、股东权益/流动负债、有形资产净值/负债总额、营运资本/总资产。
Z计分模型和巴萨利模型均属于预测性模型。
3.营运资产分析模型营运资产分析模型同巴萨利模型一样具有多种功能，其所需要的资料可以从一般的财务报表中直接取得。
营运资产分析模型的分析过程分为两个基本的阶段：第一阶段是计算营运资产（working worth）；第二阶段是资产负债表比率的计算。
从评估值的计算公式中可以看出，营运资产分析模型流动比率越高越好，而资本结构比率越低越好。
营运资产分析模型是管理性模型，与预测性模型不同，它着重于流动性与资本结构比率的分析。
由于净资产值中包含留存收益，因而营运资产分析可以反映企业的业绩。
□第三章企业征信业务又因为该模型不需要精确的业绩资料，可以有效地适用于调整后的账目。
通过营运资产和资产负债表比率的计算，确定了衡量企业规模大小的标准，并对资产负债表的评估方法进行了考察，可以确定适当的信用限额。
4.待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。
（二）企业信用风险评估模型构建①1.预测性风险模型构藝——Z计分模型在应用该模型的过程中，不能生搬硬套，要区分不同的行业、个体企业的特性、企业信息的透明度等情况。
一般来说，该模型可以分为三种形式，其中Zi为最基本的模型，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。
>Z, = 1. 2X1 + +3. 3X3+0. 6X4+0. 999X5（3-1）其中Xl=（流动资产-流动负债）/资产总额x2二未分配利润/资产总额x3=（利润总额-财务费用）/资产总额X4 =权益市场值/负债总额x5二销售收人/ 总资产Z2=0. 717XJ+0. 847X2+3. 107X3+0. 420X4+0. 998X5（3-2）其中Xl=（流动资产-流动负债）/资产总额x2二未分興利润/资产总额x3=（利润总额+财务费用）/资产总额x4二所有者权益/负债总额x5 =主营业务收人净额/总资产Z3 =6. 56X.+3. 26X2+6. 72X3 + 1. 05X4（3-3）X, = （流动资产-流动负债）/资产总额x2二未分配利润/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/负债总额判定标准：Z,小于，企业处于破产区；Z,大于2. 99,企业处于安全区。
Z2小于，企业破产的可能性大；Z2大于时，•企业持续经营的可靠性越强，风险越小。
Z3小于，企业破产的风险很大；Z3大于2. 9时，企业破产风险较小。
使用Z计分模型最主要的目的，就是判断企业是否可能破产，即如何界定破产的可能性。
这就要根据企业的财务资料，看X,, X2, X3,…，乂这些变量的情况，而在系数不变的情况下，变量就起到决定性的作用。
五、净利润724. 4>)90S. 09根据表3-3和表3-4提供的资料，我们知道该企业不是上市公司，可以利用&模型对企业进行分析和判断。
所以选择公式为：Z2 = 0. 717X1+0. 847X2 + 3. 107X3+0. 420X4+0・ 998X5 2006年的情况：Xi=（流动资产-流动负债）/资产总额珂10 /14 =0. 346 X2 =未分配利润/资产总额二3 054. 91/14 499. 21 =——X3=（利润总额+财务费用）/资产总额=（1 + /14 =0. 084X4二所有者权益/负债总额=9 417. 38/5X5 =主营业务收人净额/总资产=13 117. 16/14 =0. 905 代人公式计算，得到：Z2 = 2・369 2007年的情况：Xj = (11 170. 70) /16 926. 53=0. 329X2= 3 963/16 926. 53=0. 234X3 = (1 + 167. 39) /16 926. 53 = 0. 090X4= 10 755. 83/6 =X5 = 16 380. 03/16 926. 53 二0. 968Z2=2・ 412通过上面分析，发现XX制革有限公司2006年、2007年两年的经营情况基本正常。
该企业虽然没有处于破产风险区域之内，但还没有远离破产的可能性。
所求出的两年的Z值均处于~2. 9,其发展趋势是Z值越来越走强，表明该企业处于持续经营态势较好的情况。
根据案例分析可得出：（DZ计分模型只要企业的财务资料齐全且真实，即可判别其破产的可能性。
(2)在模型所运用的五个变量指标中，将总资产报酬放在特别重要的地位，它所占的比重超过其他四个变量指标之和，由此判断，年年亏损的企业，即将破产。
(3)该模型使用起来比较方便，但它终究是引进的，是否适宜中国企业发展的现实，这就要求在使用时根据市场变化、行业特性、行业景气指数、行业平均指标等对模型指标系数进行及时修正。
(4)模型本质上，只针对几个财务变量进行直接考虑，而缺乏其他因素对企业的影响(例如公司治理变量、股东支持、经营政策调整等)，在运用模型评判企业时刻适当考虑其他因素对企业的影响。
2.管理性风险模型构建一一营运资产分析模型在评估企业的风险状况时，还可以运用管理性风险模型这类工具。
这类模型是根据企业已经发生的事项来判断其风险程度。
营运资产分析模型对信用管理的最大贡献在于为企业授信过程提供计算授信额度的思路：对于不同风险程度的客户在进行评估时给予一个相应的比例，按照比例结合营运资产来确定其信用额度。
我们也可以将营运资产分析模型称为信用风险定价模型。
该模型自1981年起在国际上开始应用，在计算企业的信用额度方面具有非常实用的价值。
该模型的操作分为三个步骤：企业营运资产界定、企业偿债能力评估值计算、企业信用额度计算。
(1)企业营运资产界定该模型首先提出考察的指标是营运资产，以此作为衡量企业规模的尺度，这一指标与销售营业额无关，只同企业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-流动负债净资产即企业自有资本或股东权益。
的真实资本实力，因此，净资产是保障客户信用的另一个重要指标。
(2)企业偿债能力评估值计算偿债能力评估值是按照如下公式计算得出的：评估值二流动比率+速动比率-短期债务净资产比率-债务净资产比率其中：流动比率二流动资产/流动负债速动比率=(流动资产-存货)/流动负债短期债务净资产比率二流动负债/ 净资产债务净资产比率二负债总额/净资产xx制革有限公司2007年的评估值计算如下：评估值=1 1 6 170. 70 + (1 1 240. 23)/6 170. 706 170. 70/10 755. 83-6170. 70/10 755. 83 = 1. 969评估值综合考虑了资产流动性和负债水平两个最能反映企业偿债能力的因素。
评估值越大，表示企业的财务状况越好，风险越小。
S(3)企业信用额度计算计算出企业营运资产的规模、根据财务资料得出企业的风险评估值以后，就可以根据企业的信用申请来核定给予企业的信用额度。
也就是说，由此得到对企业的授信参考值，也称为'‘信用限额”。
信用额度是综合考虑企业的营运资产的计算和评估值，可以具体计算出企业的授信额度。
至于营运资产分析模型衡量客户授信量大小的标准，经过长期的实践总结，基本形成了共识，具体如表3-5所示。
根据已经计算出的xx制革有限公司的营运资产规模和评估值，套用上面的授信比例要求，可以初步核定该企业的授信额度为：8 162. 08万元x22. 5%= 1 836. 47 万元。
从理论上来说，对于处于目前经营状况的XX制革有限公司，赊销授信的总规模可以控制在1 800万元的水平，如果有其他客户发生赊销授信事项，可以在总授信控制规模内核减。
(4)注意事项由此可见，该模型使用的财务数据和比率并不复杂，直接在客户企业的财务报表中都可获得，因此较为实用。
但在模型的运用过程中，仍要注意以下几个方面的情况：①要注意企业财务信息的真实性；②当运用该模型计算评估值时，发现其值无故偏高时，要理智分析具体情况(或是新兴行业对模型不适用，或是企业经营过程中有较强的跳跃性，或虚构财务数据掩盖经营真相等方面)，加以谨慎判断；③在运用该模型授信决策时，要看负债中“应付账款”的规模、应付客户对象的集中程度、应付账款的账龄结构等；④运用该模型时，可以考虑与个人信用评分模型进行比较，或可能取得最接近的赊销授信额度的决策。
I三、评价模型的修正与调整无论是预测性风险模型还是管理性风险模型建立起来的企业信用风险评估模型，都可能存在模型的自变量及其相应的参数与实际情况不相符合的情况，因此，在一些特定环境或条件下，可以利用行业的有关统计数据对模型中的自变量或参数进行调整或修正，以完善信用风险评估系统。