企业信用风险评估模型分析
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。
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。
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。
企业信用评级的风险评估模型建立方法
企业信用评级的风险评估模型建立方法企业信用评级是评估企业信用风险的重要工具，对于投资者、金融机构和供应商来说，了解企业信用状况对于决策和风险控制至关重要。
为了建立可靠的企业信用评级模型，需要结合各种因素进行综合评估。
本文将介绍企业信用评级的风险评估模型建立方法。
首先，企业信用评级的风险评估模型需要建立在充分的数据基础上。
评级模型的建立需要收集大量的数据，包括企业财务数据、经营数据、市场数据等。
这些数据需要具备完整性、准确性和可靠性，可以通过企业财务报表、行业研究报告和市场分析等渠道获取。
此外，还需要结合企业的历史数据和未来预测数据，以便更好地预测企业的信用状况。
其次，企业信用评级的风险评估模型需要考虑多个风险因素。
企业的信用风险包括市场风险、经营风险、财务风险等多个方面。
在建立评级模型时，需要综合考虑这些因素，并分别进行评估。
市场风险包括市场竞争程度、行业发展前景等；经营风险包括管理水平、经营策略等；财务风险包括资产负债情况、偿债能力等。
通过量化这些风险因素，并赋予不同的权重，可以得出一个综合的信用评级结果。
此外，企业信用评级的风险评估模型还需要考虑行业因素和宏观经济因素。
不同行业的信用状况存在差异，在评估时需要考虑行业的特点和风险。
同样，宏观经济因素如国家经济政策、市场环境等也会对企业信用状况产生影响，需要加以考虑。
可以通过行业分析和宏观经济指标分析的方法，将这些因素纳入评级模型的考量范围。
在建立企业信用评级的风险评估模型时，还需要选择合适的评级方法和模型。
评级方法包括基于统计学方法和基于专家判断的方法。
基于统计学方法可以使用回归分析、主成分分析等来分析相关变量之间的关系，并据此进行评级。
基于专家判断的方法则需要借助专家的经验和知识，结合相关指标和规则来进行评级。
在选择评级方法时，需要根据实际情况和可获得的数据进行权衡，以提高评级的准确性和可靠性。
最后，企业信用评级的风险评估模型需要进行模型验证和调整。
z-score模型判别标准-概念解析以及定义
z-score模型判别标准-概述说明以及解释1.引言概述部分的内容编写如下：1.1 概述随着企业风险管理的重要性不断提升，各种风险评估模型应运而生。
其中，Z-score模型作为一种经典的企业违约预测模型，在风险评估领域发挥着重要的作用。
本文将对Z-score模型进行深入介绍，并探讨其应用领域、优缺点以及在实际应用中的价值。
Z-score模型最初由Edward Altman于1968年提出，旨在通过计算企业的财务比率来预测企业的违约概率。
通过Z-score模型，我们可以通过企业的财务数据评估其违约风险水平，为投资者、金融机构和企业提供决策依据。
Z-score模型的核心思想是将多个财务指标进行线性组合，并将组合后的结果转化为标准正态分布。
这种方法使得我们可以将不同企业的财务状况进行比较，从而评估其违约概率。
Z-score模型使用的财务指标包括资产规模、盈利能力、财务稳定性、偿债能力等，这些指标能够综合反映企业的财务状况及其偿债能力。
在实际应用中，Z-score模型主要应用于企业的信用评级、金融机构的风险管理以及投资者的投资决策等方面。
其优点在于使用简单、计算方法明确，可以较为准确地预测企业的违约风险。
然而，Z-score模型也存在一些局限性，比如对特定行业和国家的适应性差、对宏观经济因素的敏感性较强等。
本文将详细介绍Z-score模型的原理和计算方法，进一步讨论其在不同领域的应用情况以及相关优缺点。
通过对Z-score模型的深入研究和分析，我们可以更好地理解和利用这一模型，为企业风险管理和投资决策提供有力的支持。
1.2 文章结构文章结构部分应包括以下内容:文章结构是指本文的整体组织框架和各个部分的安排顺序。
本文旨在探讨Z-score模型的判别标准，为读者提供一种评估数据健康状况的方法。
为了能够系统地介绍Z-score模型及其应用领域、优缺点以及重要性，本文分为引言、正文和结论三个部分。
引言部分主要介绍了本文的背景和目的。
如何有效评估企业信用风险
如何有效评估企业信用风险企业信用风险评估是金融领域中非常重要的一项工作。
它可以帮助金融机构、投资者和供应商等各类相关方更好地了解企业的信用状况，从而做出明智的决策。
本文将从定量和定性两个方面介绍如何有效评估企业信用风险。
一、定量评估定量评估是通过对企业财务数据的分析和计算，量化企业信用风险的方法。
以下是一些常用的定量评估指标：1. 评级模型：评级模型是一种常见的定量评估工具，它基于企业的财务数据，通过判断企业的偿债能力、盈利能力、经营稳定性等指标，给企业打出一个评级等级，如AAA、AA、A等。
评级模型可以帮助金融机构快速了解企业信用状况，从而决定是否给予贷款或投资。
2. 信誉分数：信誉分数是另一种常见的定量评估指标。
它通过对企业的历史信用记录、违约风险等进行综合评估，给予企业一个分数来表示其信用状况。
信誉分数越高，表示企业信用风险越低。
3. 经营能力指标：这些指标包括企业的盈利能力、现金流量、资产负债比等。
通过分析这些指标，可以评估企业的盈利能力和偿债能力，从而判断企业的信用风险水平。
二、定性评估除了定量评估，定性评估也是评估企业信用风险的重要手段。
以下是一些常用的定性评估方法：1. 行业分析：行业分析可以帮助评估企业的竞争力和市场前景。
通过了解企业所在行业的发展趋势、竞争格局等，可以评估企业的经营风险和市场风险。
2. 管理层评估：管理层评估是评估企业信用风险的重要一环。
通过对企业管理层的背景、经验、决策能力等进行评估，可以判断企业的管理水平和治理风险。
3. 战略分析：战略分析可以帮助评估企业的长期发展潜力和风险。
通过分析企业的市场定位、创新能力、战略合作等，可以评估企业的战略风险和竞争优势。
三、综合评估在评估企业信用风险时，定量和定性评估需要相互结合，综合考虑多个因素。
同时，由于评估企业信用风险是一个动态的过程，还需要时刻关注企业财务状况的变化和市场环境的变化，及时进行更新评估。
总结：企业信用风险评估对于金融机构、投资者和供应商等各类相关方来说都非常重要。
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。
微型企业信用风险评估——基于Logit模型的分析
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２ １年 １ 月 ０１ １
经 济 论 坛
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Ｏｅ ．２ １ ｔ ０１ ＮＯ ． ９ ． ｌ Ｖ４ ６ Ｎｏ １
总第 ４ ６期 ９
第 １ 期 １
微型企业信用风险评估
— —
基 于Ｌ ｇｔ ｏｉ 模型 的分析
文／ 郭玉 华
【 摘
Ｃｏ ｓ ａ ｔ ｎ ｔ ｎ
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【 键 词 】 ｏ ｔ ；微型企业 ；信用风险 关 Ｌ百模型 【 作者简介 】 玉华 ，中央财经大 学保险学院硕 士研 究生 ， 究方 向：保险学与风险管理 。 郭 研
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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）信用分析瘼型概述—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 Bathory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.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。
(二）企业信用风险评估模型构建①1.预测性风险模型构建——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, = l. 2X1 + +3. 3X3+0. 6X4+0. 999X5(3-1)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-财务费用）/资产总额X4=权益市场值/负债总额x5=销售收人/总资产Z2=0. 717XJ+0. 847X2+3. l07X3+0. 420X4+0. 998X5(3-2)其中X1=(流动资产-流动负债）/资产总额x2=未分興利润/资产总额x3=(利润总额+财务费用）/资产总额x4=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 =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. 717X!+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=(10 /14 =0. 346 X2=未分配利润/资产总额=3 054. 91/14 499. 21 =——X3=(利润总额+财务费用)/资产总额=(1 + /14 =0. 084 `X4=所有者权益/负债总额=9 417. 38/5 =X5 =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：(1)Z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——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=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=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=流动负债/净资产债务净资产比率=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=11 6 170. 70 + (11 240. 23)/6 170. 706 170. 70/10 755. 83-6 170. 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。
#(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。
| 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。