中小企业信用评估指标体系的研究

文章分析了中小企业信用评估的要素 ,提出了建立中小企业信用评估指标体系的指导原则 ,在此基础上构建了中小企业信用评估指标体系 ,并进行了论述     

科技型中小企业信用评估的指标体系设计

在市场化程度不断提高的背景下,如何通过信用评估,降低对科技型中小企业的投资成本和减轻其自身的融资成本,成为改善科技型中小企业经营环境的重要课题。信用指标体系的设计,是整个信用评估体系的研究基础和研究对象。从与国际接轨和具有中国特色两方面探讨我国科技型中小企业信用评估的指标体系设计。     

科技型中小企业信用评估模式初探

<中华人民共和国中小企业促进法>明确提出要鼓励信用担保事业发展、推进中小企业信用制度建设、建立信用信息征集与评价体系.作为中小企业的重要部分,科技型中小企业已逐步成为我国信用担保机构的主要扶持对象.本文通过分析科技型中小企业的特点,探索了科技型中小企业信用评估的方法,并初步建立起相应的评估指标体系.     

信息环境下基于模糊层次分析的中小企业信用评级研究

信用评估中的信息不对称是导致中小企业融资难的主要原因,互联网信息技术的发展为解决信息不对称问题提供了新的思路.在硬信息和软信息的框架下,把信息技术要素加入到信用评价中,构建了适合中小企业的七大类二十二项评价指标体系,并采用模糊综合评价方法建立信用模型,通过实例分析验证了模型的有效性.新的指标体系适应了未来信用评级发展的趋势,是对解决中小企业融资难问题的有益探索.     

以零售企业为例的中小企业信用评级指标体系构建

由于我国社会信用体系不完善、信用评级发展历程短、信用评级指标体系建设不够完备等问题,对我国经济发展做出巨大贡献的中小企业在获取银行授信方面一直存在普遍性难题。本文以中小型零售企业为例编制了一整套切合我国中小企业的信用评级指标体系,既具面向中小零售企业的针对性,又具有向所有行业中小企业一般性推广的价值。     

高新技术中小企业信用评价

本文以高新技术中小企业为研究对象,针对高新技术中小企业的特点,确定了与之相对应的指标体系,并用层次分析法对问卷收集的数据进行量化,最后确定了指标体系中各指标的权重,建立了一个对高新技术中小企业进行信用评价的模型。     

中小企业信用评级指标体系与模型的构建

信用评级对于中小企业的发展具有至关重要的作用．一套科学、完善的中小企业信用评级技术和方法可以使金融机构和信用评级机构准确地判断出企业的信用状况,为金融机构对企业给予信贷支持提供重要的参考依据．应依据我国中小企业自身的特点,并充分借鉴国外经验,构建起一个能够全面、真实地反映中小企业信用状况的评级指标体系．然后,选择层次分析与模糊综合评价相结合的方法来建立中小企业的信用评级模型．     

基于MLP神经网络的中小企业供应链金融信用风险评估

供应链金融是中小企业解决融资困境的良好途径,但流程复杂以及信息不对称大幅增加了金融机构识别和防范信用风险的难度,阻碍了供应链金融的发展.因此,构建科学有效的信用风险评估模型具有重要的理论意义和现实价值. MLP作为神经网络的典型代表,计算迅速,容错性能强,在处理分类问题上具有良好的表现.以2014年—2019年深交所中小企业板制造业中符合要求的中小企业为样本,通过全方位初选评估指标,利用相关性分析对指标进行进一步筛选,得到中小企业供应链金融信用风险评估指标体系,接着基于MLP神经网络构建了中小企业供应链金融信用风险评估模型.结果表明:所建立模型的准确率高、稳定性强,是中小企业供应链金融信用风险评估的理想模型.     

基于神经网络的企业信用评估模型

在分析信用评估重要性和信用评估国内外现状的基础上,提出了用于企业信用评估的指标体系,给出了指标体系中离散数据的量化方法和指标数据的归一处理方法.根据这一指标体系建立了基于BP神经网络的企业信用3层神经网络评估模型.该模型通过给定的教师数据训练后,具有了对企业信用的预测功能.实验结果证明,该模型用于企业信用评估,减少了企业信用评估传统的定性方法中权重确定的人为因素,评估正确率达到了92.2%.     

我国中小高新技术企业融资信用评价的研究

从企业融资相关理论出发,对我国中小高新技术企业的融资信用问题进行了分析,调查研究了中小高新技术企业信用评价的实际应用情况,在此基础上建立中小高新技术企业融资信用评价的指标体系,并使用模糊综合评价模型对中小企业的融资信用进行评价。