信用评级模型
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。
基于深度学习的企业信用评级模型研究
基于深度学习的企业信用评级模型研究一、引言企业信用评级是衡量企业信用风险的重要指标之一，对金融机构、投资者以及供应商等各方都具有重要的参考价值。
随着大数据和人工智能技术的迅速发展，基于深度学习的企业信用评级模型逐渐成为研究的热点。
本文将聚焦于基于深度学习的企业信用评级模型研究，从数据预处理、特征工程到模型构建等方面展开讨论。
二、数据预处理数据预处理是模型研究的基础，对于企业信用评级模型而言，合理清洗和整合数据是至关重要的。
首先，从各个渠道获取企业相关的信息数据，包括财务报表、经营数据、行业指标等。
接下来，对数据进行清洗和筛选，去除缺失值、异常值和噪声数据，确保数据的准确性和完整性。
然后，对数据进行整合和转换，将不同格式和不同来源的数据进行统一编码和标准化，以方便后续模型的建立和分析。
三、特征工程特征工程是提取和构造特征的过程，对于企业信用评级模型而言，选取合适的特征对模型的性能影响至关重要。
在传统方法中，一般采用主观经验和人工选择的方式来选取特征，但基于深度学习的模型可以通过学习数据的隐含特征来自动发掘更多的相关特征。
通常，可以采用卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等深度学习模型进行特征提取和表示。
此外，还可以结合自然语言处理(NLP)技术对文本信息进行分析和挖掘，提取出有关企业的关键词、主题等重要信息。
四、模型构建模型构建是企业信用评级模型研究的核心，基于深度学习的模型在此方面有着独特的优势。
一般来说，可以选择多层感知机(MLP)、长短期记忆网络(LSTM)、双向循环神经网络(Bi-RNN)等模型进行构建。
这些模型能够通过学习大量的训练样本，自动学习数据的非线性特征，提高模型的预测性能。
在模型构建过程中，需要注意模型的参数调优和正则化处理，以避免过拟合和欠拟合现象的发生。
五、模型评估模型评估是验证模型性能和效果的重要手段，对于企业信用评级模型而言也是不可或缺的。
常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值等。
信用评分模型简介
信⽤评分模型简介1、信⽤评分模型出现的动机是什么？ 我们去银⾏借款的时候，他们往往都会看我们的⼀些个⼈信息，⽐如，年龄，收⼊，家庭状况，⼯作单位，婚姻状况等，也会设置⼀些门槛，只有满⾜了⼀定的门槛才会贷款于你。
但是这种对单个指标设置的门槛会存在⼀些问题，⽐如：（1）有些借款⼈虽说⼀些条件不满⾜，但是其他条件都很好（2）如何利⽤零散、⾮结构化的信息整合成科学的核额体系是⼀个难题（3）贷后管理、资产质量分析和风险定价需要可量化的数字评价体系⽀持 这样，⼀种信⽤评分就应运⽽⽣，解决了以上难题。
具象的个体风险被标准化，分数的存在使得审批有了最简单易⽤的判断标准；整体的信贷资产质量也有了量化指标2、信⽤评分的业务定义 信⽤评分表⾯上是⼀个分数，实质上是⼀个模型。
模型只是我们解决问题的⼿段，解决业务问题才是我们的⽬的。
信⽤风险计量体系包含主体评级模型和债项评级模型，主体评级和债项评级均有⼀系列评级模型组成，其中主体评级模型可⽤“四张卡”来表⽰，分别是A卡、B卡、C卡和F卡；债项评级模型通常按照主体的融资⽤途，分为企业融资模型、现⾦流融资模型和项⽬融资模型等。
我们通常所接触到的评分⼤都⽤于信贷审批，即申请评分卡（A卡，Application scorecard)。
同时，业内还常⽤的有B卡（Behavior scorecard）和C卡（Collection scorecard），分别⽤于贷后管理及催收管理。
其中，它们的使⽤场景不同的：A卡⼜称为申请者评级模型，是使⽤最⼴泛的，⽤于贷前审批阶段对借款申请⼈的量化评估；B卡⼜称为⾏为评级模型，主要任务是通过借款⼈的还款及交易⾏为，结合其他维度的数据预测借款⼈未来的还款能⼒和意愿；C卡⼜催收评级模型，是在借款⼈当前还款状态为逾期的情况下，预测未来该笔贷款变为坏账的概率，由此衍⽣出滚动率、还款率、失联率等细分的模型；F卡有称为欺诈评级模型，主要应⽤于相关融资类业务中新客户可能存在的欺诈⾏为的预测管理。
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。
钢材贸易类企业信用等级模型案例分析ppt52张课件
第三阶段：根据样本客户的敏感性指标分布区间， 剔除个别不合理的数值，确定各项敏感性指标的 取值分布范围和差异范围，初步形成我行的钢贸 企业信用等级评定模型 。
第四阶段：另抽取若干户钢材贸易企业，对信用 等级模型进行测试验证和修正，修正个别敏感性 指标的取值，最终形成我行的钢贸企业信用等级 评定模型。
公正性：指标体系能正确反映评级对象信 用等级的真实面貌，评价要求以事实为依 据。
可操作性：有实用性，便于操作，便于今 后嵌入CMIS程序。
信用等级评级指标体系的制定步骤 和方法
步骤：
数据样本的采集和分析 敏感性指标的筛选和权重设定 制定敏感性指标的取值标准 评级指标体系的测试验证和修正
工作方法：
总结（2）：偿债能力指标评价
评价内容及权重 偿债能力（30）
基本指标 流动比率（15） 资产负债率（15）
相关修正指标 速动比率（15） 付息债务/总负债（15）
评价指标
流动比率 速动比率 资产负债率 付息债务/总负债
优秀值 2.5 1.3 35％ 40％
良好值 2.1 1 48％ 52％
标准值 平均值 1.6 0.8 60％ 65％
定量指标
评价内容及权重
经营能力（40） 偿债能力（30）
基本指标
相关修正指标
存货周转率（18）
－
应收账款周转率（12）
－
营运资本周转率（10） 营运资本比率（10）
流动比率（15）
速动比率（15）
资产负债率（15） 付息债务/总负债（15）
销售净利润率（12） 主营业务利润率（12）
盈利能力（30） 净资产收益率（10）
营运资本周转率（第三样本小组）分布情况统计（表三）
信用评级模型与方案设计
信用评级模型与方案设计随着金融市场的不断发展和国际贸易的日益频繁，信用评级已经成为了金融和经济领域内广泛被应用的一种重要指标。
信用评级可以评估企业和金融机构的信用风险，为投资和借贷提供重要参考依据，因此对于任何一个国家的金融市场和经济活动都具有重要的意义。
1. 信用评级模型的基本原理信用评级模型是评估企业或金融机构信用风险的一种数学模型，其基本原理是根据历史数据和风险因素对借款人进行风险评估。
核心是评估借款人偿还债务的能力和意愿。
在评估信用风险的数学模型中，常用的评级系统主要有两种：百分制和字母级别评级。
以字母级别评级为例，评级最高的为AAA，评级最低的为D，共计21个等级。
经过数学模型计算，根据借款人的信用评级，可以为借款人提供普通借款、授信、债券发行等不同的融资渠道，并制定相应的融资利率和借款条件。
2. 常用的信用评级模型在信用评级模型的实际应用过程中，常用的信用评级模型主要包括：（1）传统的判别方法：该方法主要是通过借款人过往的财务报表，对其信用情况进行分析和评估，最终确定借款人的信用评级等级。
（2）指标模型：该模型依据借款人的过往信用记录和经济指标，对借款人进行信用评级。
其评估维度多样，包括借款人的收入稳定性、资产负债率、支付记录等。
（3）概率模型：该模型主要是基于历史数据和概率分布模型进行建模，通过概率论和数理统计进行借款人信用评级。
3. 信用评级方案设计针对不同类型的借款人，信用评级方案设计是不同的。
主要包括以下几个方面：（1）确定评估对象：评估对象可以是企业、个人或金融机构。
在确定评估对象时，需要考虑评级对象的信用状况、规模和行业背景等因素，进行细致的评估。
（2）制定评级标准：为了保证评估结果的客观性和公正性，评级标准应该完整、清晰，并且符合评估对象的实际情况。
评级标准主要包括借款人的财务状况、信用记录和付款记录等因素。
（3）选择合适的评级模型：信用评级模型是信用评级方案设计中最核心和重要的部分。
企业信用评级模型
企业信用评级模摘要社会信用体系是市场经济体制中的重要体系。
当前，社会中商业欺诈，制假售假，非法集资等现象屡禁不止，这些社会信用问题归根到底都是企业信用的问题，因此，科学、合理、公正、权威的企业信用评级技术是当前紧要的任务。
本文通过研究研究国内外企业信用评价方法，构建了一个企业信用评价平台。
该平台提供了信用评价，信用等级，信用反馈等功能，是一个功能非常完备的信用评价平台。
企业信用评级模型是评价企业信用等级的有效工具，随着全世界债券市场的迅猛发展、抵押品价值降低及其波动性增加，该模型将会得到更为广泛的关注，并将为我国各公司企业运用数学模型度量企业信用评级提供了重要参考意义。
关键词：数学模型企业信用等级企业信用评级模型信用评价AbstractThe social credit system is an important system of market economy system. At present, commercial fraud in the society of counterfeit goods, the phenomenon such as illegal fund-raising, the social credit problems in the final analysis are enterprise credit problems, therefore, scientific, reasonable, fair and authority of enterprise credit rating technology is the current urgent task.Through research the enterprise credit evaluation methods both at home and abroad, this paper builds a enterprise credit evaluation, credit rating, credit feedback, and other function, is a very complete credit evaluation platform. Enterprise credit rating model is an effective tool for evaluation of enterprise credit rating with the rapid development of bond markets around the world the value of collateral reduces and its volatility increases, the model will be more widespread attention, and the mathematical model for the companies in our country enterprise use metric enterprise credit rating provides an important reference significance.Key words: mathematical model Enterprise credit rating Enterprise credit rating model Credit evaluation目录摘要·················……························Abstract··········································第一章绪论 (1)1.1 选题背景和意义 (1)1.2 国内外文献综述 (2)1.2.1 国外研究现状 (2)1.2.2 国内研究现状 (5)1.3我国研究现状及存在的问题 (9)第二章信用评级主要方法与模型综述 (10)2.1 专家评估法及其优缺点 (10)2.2 财务比率分析法及其优缺点 (12)2.3 多元判别分析(MDA ) 及其优缺点 (14)2.4 logistic分析及其优缺点 (15)2.5 非参数方法 (17)2.5.1 聚类分析及其优缺点 (17)2.5.2 K近邻判别及其优缺点 (19)2.6 Z模型和Zeta模型及其优缺点 (19)2.7 基于投影寻踪和最优分割及其优缺点 (21)2.8 模糊综合评判法及其优缺点 (26)2.8.1 确定评语集 (27)2.8. 2 确定指标权重集 (28)2.8.3 确定评判矩阵 (28)2.8.4 模糊综合评判 (29)2.8.5 模糊合成算子的选择 (31)2.9 遗传算法优化ＢＰ神经网络及其优缺点 (34)2.10 基于有序分类和支持向量机方法及其优缺点 (39)2.10.1 有序分类问题与内置空间法 (39)2.11 C4.5算法建立决策树模型及其优缺点 (42)2.12 kmv公司的kmv模型及其优缺点 (44)2.13 j.p摩根的credit metrics模型及其优缺点 (45)2.14 麦肯锡公司的credit portfolio view模型及其优缺点 (46)2.15 瑞士信贷银行的credit risk+模型及其优缺点 (46)第三章现代模型在中国应用的缺陷性及改进措施 (47)3.1对于现代模型的运用还处于尝试阶段 (47)3.2 改进措施 (48)第四章对我国企业信用评级工作的建议 (50)参考文献 (52)第一章绪论1.1项目背景及意义社会信用体系是市场经济体制中的重要体系。
信用债主体信用评级模型和方法
信用债主体信用评级模型和方法信用债券是一种以信用为基础的债券，其发行主体是各种企业或金融机构。
由于信用债券市场规模庞大，对于投资者来说，如何准确评估信用债主体的信用风险是至关重要的。
信用评级是评估信用债主体信用风险的关键工具之一，而建立信用评级模型和方法则是实现准确评估的基础。
在构建信用评级模型和方法时，首先需要考虑的是选择合适的指标。
信用评级的关键指标包括企业的财务状况、行业背景、管理层能力、市场前景等方面。
通过对这些指标的综合分析，可以全面了解一个企业的信用状况，从而为信用评级提供依据。
其次，建立信用评级模型和方法需要考虑数据的获取和整理。
信用评级所需的数据种类繁多，包括财务报表、资产负债表、现金流量表等。
在获取这些数据的过程中，需要确保数据的准确性和完整性，同时要注意数据的更新频率，以保证评级模型的有效性。
然后，在建立信用评级模型和方法时，需要考虑模型的选择和构建。
常用的信用评级模型包括传统的定性评级模型和量化评级模型。
定性评级模型主要依靠专家判断和经验积累，而量化评级模型则通过数学和统计分析来评估信用风险。
在选择模型时，需要根据具体的情况和需求来确定最适合的模型类型。
此外，建立信用评级模型和方法还需要考虑模型的验证和修正。
在模型建立后，需要通过历史数据的验证来检验模型的准确性和稳定性。
同时，根据验证结果，可以对模型进行修正和调整，以提高评级结果的精准度和可靠性。
总的来说，建立信用评级模型和方法是一个复杂而细致的过程，需要综合考虑各种因素，确保评级结果的准确性和可靠性。
通过科学的方法和有效的模型，可以帮助投资者更好地评估信用债主体的信用风险，从而做出更加明智的投资决策。
信用评级模型和方法的建立不仅有利于保护投资者的权益，也有助于促进信用债券市场的健康发展。
个人信用评估模型的构建与应用
个人信用评估模型的构建与应用引言信用评估一直是金融机构和个人信贷的核心问题之一。
随着信息技术和数据分析的发展，越来越多的金融机构倾向于使用个人信用评估模型来确定贷款数额和贷款利率。
本文将探讨个人信用评估模型的构建和应用，以及其在金融行业的重要性。
第一章个人信用评估模型的概述个人信用评估模型是一种用于评估个人信用状况的数学模型。
传统地，评估一个人的信用质量需要和信用局联系，但如今，更多的金融机构使用计算机模型来评估个人信用。
这种评估可以根据多种因素，如申请个人贷款的信用历史，收入水平，工作和居住稳定性，甚至是一个人的消费习惯。
第二章构建个人信用评估模型的方法构建个人信用评估模型的方法包括机器学习算法，回归模型，决策树算法以及神经网络等等。
在这些方法中，最常用的是逻辑回归模型和基于神经网络的模型。
逻辑回归算法基于一些自变量和因变量之间的对数函数逻辑，而神经网络模型则组合各种输入信号的结果以预测信用风险。
第三章个人信用评估模型的应用经过构建的个人信用评估模型可以在金融机构中广泛应用。
评估出的分数可以用来帮助决定贷款的大小，期限和利率等。
此外，在保险公司中，个人信用评估模型也可以用来确定用户的保险费用。
在这些行业中，个人信用评估模型旨在降低信用风险，优化风险策略，并减少不良贷款的数量。
第四章个人信用评估模型的优点和缺点个人信用评估模型的优点在于准确性和速度。
通过模型，金融机构可以根据多个因素准确预测一个人的信用等级，而且速度也非常快。
相比之下，传统的银行贷款需要一些手续来确定申请者的信用评级，可能需要几天或几周的时间。
此外，个人信用评估模型也可以覆盖到在传统信用评估模型中未被涵盖的因素。
然而，个人信用评估模型也有一些不足之处。
例如，由于训练数据不足，模型可能出现偏见或不准确。
另外，个人信用评估模型可能忽略一些人的信用状况，并导致不公平的对待。
例如，这种模型可能会把那些没有信用历史或信用历史不好的人判定为不良信用，而不将他们视为潜在的或者是难缠的客户。
银行客户信用评级模型研究
银行客户信用评级模型研究随着金融市场的发展，银行作为金融行业的重要组成部分，扮演着至关重要的角色。
然而，随着金融市场的不断变化，银行运营面临着越来越多的挑战。
其中之一就是如何更好地控制风险。
客户信用评级是银行风险控制的重要环节之一。
本文将会探讨银行客户信用评级模型的研究。
一、客户信用评级的流程客户信用评级是指银行对客户进行风险评估，判断其是否能够满足银行授信要求。
“授信”是指银行向客户提供融资资金，包括贷款、企业债券等。
银行在决定是否授信时，往往要考虑客户的信用状况、还款意愿、还款能力等多个方面的因素。
因此，客户信用评级是银行决定是否授信的重要工具。
客户信用评级流程大致如下图所示：客户信息收集 -> 基于数据建立模型 -> 客户信用评级 -> 决策首先，银行需要收集客户的基本信息，包括个人身份、工作和财务状况等。
然后，银行根据这些信息，建立一个数学模型，以量化客户的信用风险。
最后，根据这个评级模型，银行可以评估客户的信用水平并做出决策，例如授信、增加贷款额度等。
二、客户信用评级模型客户信用评级模型是银行进行客户信用评级的基础。
当银行收集到客户的信息后，就会将这些信息转化为一组数学变量，并结合历史数据来建立客户信用评级模型。
目前，常见的客户信用评级模型主要有两种：基于模型的评级和基于分析的评级。
基于模型的评级，是指银行通过收集大量的数据，结合数学模型，生成客户信用评级的结果。
这种评级方法可以帮助银行更客观地评估客户的信用水平。
基于分析的评级，是指银行通过对客户的历史数据进行分析，了解客户往往的还款能力和还款意愿，以此来评估客户的信用水平。
这种评级方法可以帮助银行更好地了解客户，评估客户的信用水平。
在建立客户信用评级模型时，银行需考虑以下重要因素：1.客户的还款历史客户的还款历史是银行评估客户信用水平的重要因素之一。
如果客户之前有很好的还款记录，那么银行会更倾向于授信给这个客户。
2.客户的财务状况客户的财务状况包括其收入和支出情况，是银行评估客户信用水平的重要因素之一。
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评级技术基础规范之六编码：P-J-B-0006
信用评级模型
（2012年11月版）
信用评级模型
（2012年11月版1）
信用评级模型是以企业经营和财务信息、行业信息、宏观经济信息和市场信息为基础，运用统计分析、专家打分等手段，以量化方式测算受评对象信用风险的评级分析工具，是评级方法在数理统计操作层面的具体表现形式，也是信用评级机构评级技术的重要组成部分。
中债资信通过学习、吸收国内外评级模型设计理念，并在征求专家顾问团信用风险建模领域专家意见的基础上，确定了目前采用的评级模型类型。
中债资信评级模型力求体现中国企业信用风险特点，减少评级过程中的主观判断因素，提高评级结果的客观性、一致性和准确性。
中债资信目前可使用的建模数据主要是发债企业数据和来自商业银行的信贷数据（以下简称“信贷数据”），发债企业数据包括经营数据和财务数据，但没有违约率数据；信贷数据包括借款企业的违约数据和大部分财务数据，但没有企业经营数据。
基于可获得数据源及其质量，中债资信目前的评级模型为分行业的打分卡模型和二元选择模型。
一、经营与财务指标相结合的打分卡模型
以发行债券企业作为统计样本，以发债企业数据和信贷数据为主要数据源，选择合适的经营指标和财务指标，分行业建立打分卡模型。
按照中债资信工商企业主体评级方法总论，对工商企业进行评级时，首先以经营风险和财务风险的综合平衡确定受评企业自身的个体信用等级，然后考虑外部支持等因素对企业自身个体级别进行调整，最终确定受评企业的信用等级。
由于在同一行业内，不同经营风险程度的企业所能容忍的财务政策激进程度不同，因而经营风险对信用等级的影响程度存在显著差异。
因此，在本评级模型中依据受评企业经营风险程度的高低对经营风险和财务风险赋以可变权重。
此外，依据短板原理的评级思想，对弱势因素给予更高的权重以放大其对最终评级结果的影响。
由于体现这一影响的调整过程具有明显的主观性，因此将此类调整以及其他难以量化的因素归类于模型外考虑因素。
在具体的模型设计中，相对应的采取分层建模思路：首先以线性加和形式得到经营风险模块得分和财务风险模块得分；然后根据经营风险得分情况确定两模块权重的分配，加权平均得到总分；最后根据其它难以量化的因素进行调整，得到最终对应级别。
具体模型形式如下：
1 2011年10月形成初稿并对外披露，2012年11月修订并正式发布。
- 1 -
- 2 - δ
---+-+=++++++=+++=+-=+1122111n n ''''''
11
1222...()...()
T()()...()()*(1())*n k n k n k n k k m m m BR w X w X w X w T X w T X FR w Z w T Z w T Z PR W BR BR W BR FR IR PR
其中BR 代表经营模块评级（Business Rating ），FR 代表财务模块评级（Financial Rating ），PR 代表初步级别（Preliminary Rating ），IR 表示指示级别（Indicated Rating ）。
X 代表经营类指标，
1X 到n k X -是定性指标，1n k X -+ 到n X 是定量指标。
Z 代表财务类指标，均选取财务比率。
(.)i T 和'
(.)i
T 是指标原始值到分值的转换。
w 和w ’表示两模块内各自的权重分配，
1i w =∑，'
1i
w =∑。
()W BR 表示经营模块的权重W 是随BR 的变化而变化的。
δ表示模型外调整因素。
模型的运算依上述公式分四步进行：（1）计算各个指标的分值：经营类定性指标直接根据评价标准评定该指标的信用等级，并根据《信用评级模型中的信用等级和分值映射表》（简称《映射表》，见附件）将其转化为对应的分值。
经营类定量指标和财务类指标的原始值都是数值，需要根据各指标不同级别所对应的阈值区间确定原始指标值所处的级别范围，然后根据《映射表》将该级别范围转化为分值区间，最后根据阈值区间和分值区间采用线性插值的方法将原始值转化为分值。
（2）计算经营模块得分和财务模块得分。
（3）加权平均得到受评企业的总分，四舍五入后根据《映射表》得到模型初步级别。
（4）根据外部支持等其它调整因素得到指示级别。
具体有关指标的阈值和评价标准见相关行业评级模型文档。
打分卡模型实现分为数据准备、指标选择、单变量分析、模型参数估计四个阶段。
1、数据准备
数据准备包括模型数据库的建立、数据的录入、清洗和筛选，以及初步的计算工作。
考虑到发债企业违约率数据缺失，以信贷数据为基础研究违约率分布规律，在此基础上确定发债企业的违约率数据。
同时，以发债企业的经营数据和财务数据为基础，整理后得到完整的样本数据。
2、指标选择
评级模型的指标分为经营指标和财务指标两大类。
依据不同行业企业的主体评级方法，分行业确定用于模型拟合的指标池，经营指标池和财务指标池均依据行业专家经验确立。
3、单变量分析
通过单变量分析找出单个指标与违约率之间的映射关系。
经营指标的映射关系由行业专家
- 3 -
估计样本实际值和信用等级的对应关系，进而制定各个指标的具体评价标准即映射关系。
财务指标的映射关系由非参数统计方法对信贷数据进行分析获得。
4、模型拟合和参数估计
本评级模型变量的确定采用向前选择过程（Forward Selection Process ）的统计学方法，即：将初步选定的指标逐个放入模型进行回归，如果新加入的指标有显著性，而且其参数的符号为正，则加入到选定的指标集中。
通过向前选择过程，可以排除相关性高的指标，以减少预测的误差。
通过此建模过程，确定分行业评级模型的最终指标；模型的参数估计采用最小二乘法，计算得出各个参数数值（模型指标权重）。
二、基于定量财务指标的二元选择模型
基于财务指标的二元选择模型完全基于信贷数据，排除人为判断因素，是打分卡模型的补充。
模型形式采用二元选择模型中的Logit 模型，以企业是否违约作为响应变量：
)(...)()(T )],...,|1([Logit n n n 2221111X T X T X X X Y P n βββα++++==其中
)]1/(ln[)(p p P Logit -=，X 是指标体系，Ti(.)是指标到违约率的映射转换，Y 代表是
否违约（1为违约），α、β是需要估计的系数。
本模型的“数据准备”方面，建模的信贷数据与模型应用的对象（发债主体）在违约定义和公司规模上有所不同，所以需要对信贷数据进行分析、清理。
模型的“指标选择”、“单变量分析”等后续步骤的工作与打分卡模型中对财务指标进行的工作类似。
该模型的参数估计采用极大似然估计。
三、相关说明
中债资信打分卡模型主要有三个优点：（1）在模型形式上，采用分层打分的结构设计，符合中债资信评级方法，而且直观透明，便于分析师理解和模型改进；（2）利用海量的信贷数据对财务指标进行研究，模型准确度高、说服力强；（3）经营指标的使用充分借鉴分析师的工作经验，使得模型更加符合中国企业的信用风险特点。
该建模方案的不足之处有两点：（1）分行业对市场上的发债企业进行建模，样本量有限；（2）信贷数据的企业主体和发债企业主体并不完全相同，用信贷数据对财务指标进行研究存在模型适用性问题。
中债资信二元选择模型方案的优点是：直接对信贷数据的企业主体违约情况进行分析，数据充分、分析主体统一，模型建设的理论基础牢固。
缺点是：仅使用财务数据具有时滞性问题，而且模型结果对发债企业存在适用性问题。
总体来看，中债资信目前的评级模型是在国内发债企业违约率数据缺失、国外发债企业数据适用性不足的情况下的阶段性选择。
中债资信将致力于与评级模型建设有关的技术研究和建模数据的有效积累，力争在条件成熟的情况下，建立更为合理、准确的评级模型。
未来中债资信将根据数据和建模经验的积累不断对评级模型进行优化。
从中长期看，中债资信将尝试构建非线性分析模型或神经网络模型，开发发债主体信用等级迁移模型。
结构化模型等市场隐含评级模型也将构成中债资信评级模型的补充。
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附件：
中债资信信用评级模型中的信用等级和分值映射表
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