企业信用评价模型分为，什么是CreditAssessmentModel

本文目录一览

1，什么是CreditAssessmentModel
2，信用评级的主要评估内容与指标有哪些
3，信用评分模型的信用评分的方法
4，什么是信用评分模型

1，什么是CreditAssessmentModel

信用评估模型（Credit Evaluating Model）信用评估是对企业的偿债能力、履约状况、守信程度的评价。信用评估模型是针对所评估的对象建立起来的一系列因素及其打分标准，其最后结果是用量化的数值来体现所评估对象的信用风险。

什么是CreditAssessmentModel

2，信用评级的主要评估内容与指标有哪些

信用评级按照评估内容来分，可以分为综合评估和单项评估两种　　1、综合评估。是对评估客户的各种债务信用状况进行评级，提出一个综合性的资信等级，它代表了对企业客户各种债务的综合判断。　　2、单项评估。即对某一具体债务进行的有针对性的评估，例如对长期债券、短期债券、长期存款、特定建设项目等信用评级。债券评估属于单项评估的典型例子，通常采用“一债一评”的方式。一）定量指标　　定量指标主要对被评估人运营的财务风险进行评估，考察会计质量，主要包括：　　1、资产负债结构　　分析受评企业负债水平与债务结构，了解管理层理财观念和对财务杠杆的运用策略，如债务到期安排是否合理，企业偿付能力如何等。如果到期债务过于集中，到期不能偿付的风险会明显加大，而过分依赖短期借款，有可能加剧再筹资风险。此外，企业的融资租赁、未决诉讼中如果有负债项目也会加大受评对象的债务负担，从而增加对企业现金流量的需要量，影响评级结果。　　2、盈利能力　　较强的盈利能力及其稳定性是企业获得足够现金以偿还到期债务的关键因素。盈利能力可以通过销售利润率、净值报酬率、总资产报酬率等指标进行衡量，同时分析师要对盈利的来源和构成进行深入分析，并在此基础上对影响企业未来盈利能力的主要因素及其变化趋势做出判断。　　3、现金流量充足性　　现金流量是衡量受评企业偿债能力的核心指标，其中分析师尤其要关心的是企业经营活动中产生的净现金流（Net Cashflow）。净现金流量、留存现金流量和自由现金流量与到期总债务的比率，基本可以反映受评企业营运现金对债务的保障程度。一般不同行业现金流量充足性的标准是不同的，分析师通常会将受评企业与同类企业相对照，以对受评企业现金流量充足性做出客观、公正的判断。　　4、资产流动性　　也就是资产的变现能力，这主要考察企业流动资产与长期资产的比例结构。同时分析师还通过存货周转率、应收帐款周转率等指标来反映流动资产转化为现金的速度，以评估企业偿债能力的高低。 [编辑] （二）定性指标　　定性指标主要分两大内容：　　一是行业风险评估，即评估公司所在行业现状及发展趋势、宏观经济景气周期、国家产业政策、行业和产品市场所受的季节性、周期性影响以及行业进入门槛、技术更新速度等。通过这些指标评估企业未来经营的稳定性、资产质量、盈利能力和现金流等。一般说来，垄断程度较高的行业比自由竞争的行业盈利更有保障、风险相对较低。　　二是业务风险评估，即分析特定企业的市场竞争地位，如市场占有率、专利、研究与开发实力、业务多元化程度等，具体包括：　　1、基本经营和竞争地位　　受评企业的经营历史、经营范围、主导产品和产品的多样化程度，特别是主营业务在企业整体收入和盈利中所占比例及其变化情况，这可以反映企业收入来源是否过于集中，从而使其盈利能力易受市场波动、原料供应和技术进步等因素的影响。此外，企业营销网络与手段、对主要客户和供应商的依赖程度等因素也是必须考虑的分析要点。　　2、管理水平　　考察企业管理层素质的高低及稳定性、行业发展战略和经营理念是否明确、稳健，企业的治理结构是否合理等。　　3、关联交易、担保和其他还款保障　　如果有实力较强的企业为评级对象提供还款担保，可以提高受评对象的信用等级，但信用评级机构分析师要对该担保实现的可能性和担保实力做出评估。此外，政府补贴、母公司对子公司的支持协议等也可以在某种程度上提高对子公司的评级结果。

信用评级的主要评估内容与指标有哪些

3，信用评分模型的信用评分的方法

利用数据挖掘技术构建信用评分模型一般可以分为10个步骤，它们分别是：业务目的确定、数据源识别、数据收集、数据选择、数据质量审核、数据转换、数据挖掘、结果解释、应用建议和结果应用。这些可以形象地表示为（图一）：1) 商业目标确定: 明确数据挖掘的目的或目标是成功完成任何数据挖掘项目的关键。例如，确定项目的目的是构建个人住房贷款的信用评分模型。2) 确认数据源识别: 在给定数据挖掘商业目标的情况下，下一个步骤是寻找可以解决和回答商业问题的数据。构建信用评分模型所需要的是关于客户的大量信息，应该尽量收集全面的信息。所需要的数据可能是业务数据，可能是数据库/数据仓库中存储的数据，也可能是外部数据。如果没有所需的数据，那么数据收集就是下一个必需的步骤。3) 数据收集: 如果银行内部不能满足构建模型所需的数据，就需要从外部收集，主要是从专门收集人口统计数据、消费者信用历史数据、地理变量、商业特征和人口普查数据的企业购买得到。4) 数据筛选: 对收集的数据进行筛选，为挖掘准备数据。在实际项目中，由于受到计算处理能力和项目期限的限制，在挖掘项目中想用到所有数据是不可能实现的。因此数据筛选是必不可少的。数据筛选考虑的因素包括数据样本的大小和质量。5) 数据质量检测: 一旦数据被筛选出来，成功的数据挖掘的下一步是数据质量检测和数据整合。目的就是提高筛选出来数据的质量。如果质量太低，就需要重新进行数据筛选。6) 数据转换: 在选择并检测了挖掘需要的数据、格式或变量后，在许多情况下数据转换非常必要。数据挖掘项目中的特殊转换方法取决于数据挖掘类型和数据挖掘工具。一旦数据转换完成，即可开始挖掘工作。7) 数据挖掘: 挖掘数据是所有数据挖掘项目中最核心的部分。在时间或其它相关条件（诸如软件等）允许的情况下，最好能够尝试多种不同的挖掘技巧。因为使用越多的数据挖掘技巧，可能就会解决越多的商业问题。而且使用多种不同的挖掘技巧可以对挖掘结果的质量进行检测。例如：在构建信用评分模型时，分类可以通过三种方法来实现：决策树，神经分类和逻辑回归，每一种方法都可能产生出不同的结果。如果多个不同方法生成的结果都相近或相同，那么挖掘结果是很稳定、可用度非常高的。如果得到的结果不同，在使用结果制定决策前必须查证问题所在。8) 结果解释: 数据挖掘之后，应该根据零售贷款业务情况、数据挖掘目标和商业目的来评估和解释挖掘的结果。9) 应用建议：数据挖掘关键问题，是如何把分析结果即信用评分模型转化为商业利润。10) 结果应用：通过数据挖掘技术构建的信用评分模型，有助于银行决策层了解整体风险分布情况，为风险管理提供基础。当然，其最直接的应用就是将信用评分模型反馈到银行的业务操作系统，指导零售信贷业务操作。数据挖掘方法可以依据其功能被分成4组：预估模型、分类、链接分析和时间序列预测。每一项功能都可以被开发和修改成为适应不同业务的应用。比如: 分类模型可以被运用到建立信用风险评分模型、信用风险评级模型、流失模型、欺诈预测模型和破产模型等。为实现数据挖掘的每一项功能，有许多不同的方法或算法可以使用。本文所讨论的信用风险评分模型主要是属于分类模型，所以用到的方法主要有分类分析和分割分析。分类分析主要方法包括：决策树、神经网络、区别分析、逻辑回归、概率回归；分割分析主要方法包括：K-平均值、人口统计分割、神经网络分割。

信用评分模型是近年来兴起的一种为了保障银行和其他金融部门的金融安全而设立的一种关于人身金融权限的划定模型。该模型指根据客户的信用历史资料，利用一定的信用评分模型，得到不同等级的信用分数，根据客户的信用分数，来决定客户所可以持有的金额权限，从而保证还款等业务的安全性。而随着在现代社会和公司中，贷款，信用卡的作用日渐突出，信用评分模型的发展前景不可估量。请采纳如果你认可我的回答，敬请及时采纳，~如果你认可我的回答，请及时点击【采纳为满意回答】按钮~~手机提问的朋友在客户端右上角评价点【满意】即可。~你的采纳是我前进的动力~~o(∩_∩)o，记得好评和采纳，互相帮助

信用评分模型的信用评分的方法

4，什么是信用评分模型

利用数据挖掘技术构建信用评分模型一般可以分为10个步骤，它们分别是：业务目的确定、数据源识别、数据收集、数据选择、数据质量审核、数据转换、数据挖掘、结果解释、应用建议和结果应用。这些可以形象地表示为（图一）：1) 商业目标确定: 明确数据挖掘的目的或目标是成功完成任何数据挖掘项目的关键。例如，确定项目的目的是构建个人住房贷款的信用评分模型。2) 确认数据源识别: 在给定数据挖掘商业目标的情况下，下一个步骤是寻找可以解决和回答商业问题的数据。构建信用评分模型所需要的是关于客户的大量信息，应该尽量收集全面的信息。所需要的数据可能是业务数据，可能是数据库/数据仓库中存储的数据，也可能是外部数据。如果没有所需的数据，那么数据收集就是下一个必需的步骤。3) 数据收集: 如果银行内部不能满足构建模型所需的数据，就需要从外部收集，主要是从专门收集人口统计数据、消费者信用历史数据、地理变量、商业特征和人口普查数据的企业购买得到。4) 数据筛选: 对收集的数据进行筛选，为挖掘准备数据。在实际项目中，由于受到计算处理能力和项目期限的限制，在挖掘项目中想用到所有数据是不可能实现的。因此数据筛选是必不可少的。数据筛选考虑的因素包括...利用数据挖掘技术构建信用评分模型一般可以分为10个步骤，它们分别是：业务目的确定、数据源识别、数据收集、数据选择、数据质量审核、数据转换、数据挖掘、结果解释、应用建议和结果应用。这些可以形象地表示为（图一）：1) 商业目标确定: 明确数据挖掘的目的或目标是成功完成任何数据挖掘项目的关键。例如，确定项目的目的是构建个人住房贷款的信用评分模型。2) 确认数据源识别: 在给定数据挖掘商业目标的情况下，下一个步骤是寻找可以解决和回答商业问题的数据。构建信用评分模型所需要的是关于客户的大量信息，应该尽量收集全面的信息。所需要的数据可能是业务数据，可能是数据库/数据仓库中存储的数据，也可能是外部数据。如果没有所需的数据，那么数据收集就是下一个必需的步骤。3) 数据收集: 如果银行内部不能满足构建模型所需的数据，就需要从外部收集，主要是从专门收集人口统计数据、消费者信用历史数据、地理变量、商业特征和人口普查数据的企业购买得到。4) 数据筛选: 对收集的数据进行筛选，为挖掘准备数据。在实际项目中，由于受到计算处理能力和项目期限的限制，在挖掘项目中想用到所有数据是不可能实现的。因此数据筛选是必不可少的。数据筛选考虑的因素包括数据样本的大小和质量。5) 数据质量检测: 一旦数据被筛选出来，成功的数据挖掘的下一步是数据质量检测和数据整合。目的就是提高筛选出来数据的质量。如果质量太低，就需要重新进行数据筛选。6) 数据转换: 在选择并检测了挖掘需要的数据、格式或变量后，在许多情况下数据转换非常必要。数据挖掘项目中的特殊转换方法取决于数据挖掘类型和数据挖掘工具。一旦数据转换完成，即可开始挖掘工作。7) 数据挖掘: 挖掘数据是所有数据挖掘项目中最核心的部分。在时间或其它相关条件（诸如软件等）允许的情况下，最好能够尝试多种不同的挖掘技巧。因为使用越多的数据挖掘技巧，可能就会解决越多的商业问题。而且使用多种不同的挖掘技巧可以对挖掘结果的质量进行检测。例如：在构建信用评分模型时，分类可以通过三种方法来实现：决策树，神经分类和逻辑回归，每一种方法都可能产生出不同的结果。如果多个不同方法生成的结果都相近或相同，那么挖掘结果是很稳定、可用度非常高的。如果得到的结果不同，在使用结果制定决策前必须查证问题所在。8) 结果解释: 数据挖掘之后，应该根据零售贷款业务情况、数据挖掘目标和商业目的来评估和解释挖掘的结果。9) 应用建议：数据挖掘关键问题，是如何把分析结果即信用评分模型转化为商业利润。10) 结果应用：通过数据挖掘技术构建的信用评分模型，有助于银行决策层了解整体风险分布情况，为风险管理提供基础。当然，其最直接的应用就是将信用评分模型反馈到银行的业务操作系统，指导零售信贷业务操作。数据挖掘方法可以依据其功能被分成4组：预估模型、分类、链接分析和时间序列预测。每一项功能都可以被开发和修改成为适应不同业务的应用。比如: 分类模型可以被运用到建立信用风险评分模型、信用风险评级模型、流失模型、欺诈预测模型和破产模型等。为实现数据挖掘的每一项功能，有许多不同的方法或算法可以使用。本文所讨论的信用风险评分模型主要是属于分类模型，所以用到的方法主要有分类分析和分割分析。分类分析主要方法包括：决策树、神经网络、区别分析、逻辑回归、概率回归；分割分析主要方法包括：k-平均值、人口统计分割、神经网络分割。