信林信用评级体系
福建省园林绿化施工企业信用评价办法
福建省园林绿化施工企业信用评价办法随着城市建设的不断发展，园林绿化施工企业在社会经济发展中发挥着重要作用。
然而，由于一些企业的不规范经营行为以及信用不良问题，给行业和社会带来了一定程度的负面影响。
为了加强对园林绿化施工企业信用的评价与管理，福建省制定了新的信用评价办法，以推动企业依法合规经营，提高行业发展质量和效益。
一、评价指标体系福建省园林绿化施工企业信用评价采用综合评价指标体系，主要包括企业信用记录、工程质量、安全生产、环境保护、经营管理等方面的评估指标。
1. 企业信用记录企业信用记录是评价企业信用的首要指标。
包括企业的注册资本、经营年限、法人代表等基本信息，以及企业在过去年度的行业信用评级、荣誉证书等。
2. 工程质量工程质量是园林绿化施工企业评价的重要参考指标。
主要考察企业在过去项目中的施工质量、验收合格率等方面。
3. 安全生产安全生产是企业发展的基石，也是社会对企业的重要考量。
评价园林绿化施工企业的安全生产指标包括事故率、违章违规行为等方面。
4. 环境保护园林绿化施工企业需要积极履行环保责任，评价指标包括企业对环境保护的重视程度、环保设施的建设和使用情况等。
5. 经营管理经营管理是企业健康发展的重要保障，评价指标主要包括企业是否按时缴纳税款、是否依法办理社会保险等。
二、评价方法与程序福建省园林绿化施工企业信用评价采用统一的评价方法和程序，确保评价工作的公平、公正。
1. 信息收集评价单位按照一定的程序对园林绿化施工企业相关信息进行收集，包括企业注册信息、工程施工记录、安全生产记录、环保督察记录等。
2. 评价指标加权根据评价指标体系，评价单位进行指标加权，确定各个指标的重要性和权重。
3. 信息核实评价单位对收集到的信息进行核实，确保信息的真实有效。
4. 评价结果生成根据评价指标和加权结果，评价单位生成园林绿化施工企业的信用评价结果，以评级或打分方式进行呈现。
5. 评价结果公示评价结果经过公示，让社会公众了解园林绿化施工企业的信用状况，形成舆论监督和企业自我管理的双重力量。
集体林权制度改革工作情况汇报
21世纪初，集体林权制度改革在更多地区得到推进。
推进阶段
近年来，集体林权制度改革不断深化，涉及更多的林区和农民。
深化阶段
集体林权制度改革的历程
集体林权制度改革的目标
通过改革，明确林地和林木的所有权和使用权，使林农成为林业经营的主体。
明晰产权
放活经营权
落实处置权
保障收益权
改革要赋予林农更多的经营权，让他们自主决定林业生产的经营方向和模式。
要赋予林农对林木和林地的处置权，让他们能够自主决定林木和林地的流转和抵押等事宜。
通过改革，要确保林农能够获得林木和林地经营的收益，调动他们的积极性。
CHAPTER
02
工作进展情况
总结词
高度重视、精心组织、齐抓共管、层层落实
详细描述
各级政府和有关部门高度重视集体林权制度改革工作，加强组织领导，建立完善的工作机制，制定实施方案，召开专题会议，广泛宣传发动，确保工作有序推进。
CHAPTER
05
下一步工作计划
完善确权发证工作
总结确权发证经验
对已经完成的集体林权确权发证工作进行总结，梳理出现的问题和成功的经验，为后续工作提供参考。
强化档案管理工作
建立完善的林权档案管理制度，确保林权信息的准确性和完整性，为后续的产权交易和纠纷解决提供依据。
加强宣传和培训
加大对林权制度改革的宣传力度，提高农民对林权制度改革的认识和参与度。同时，加强相关人员的业务培训，提高确权发证工作的质量和效率。
提高农民收入
集体林权制度改革使林业资源得以更好地配置，提高了生产效率和资源利用效率。
优化资源配置
集体林权制度改革促进了林业的绿色发展，加强了生态环境的保护和管理。
浙江省农业农村厅浙江农商联合银行关于金融支持新型农业经营主体高质量发展助力农业农村现代化先行的指导意
为进一步贯彻《中共中央国务院关于做好2023年全面推进乡村振兴重点工作的意见》《中国人民银行国家金融监督管理总局证监会财政部农业农村部关于金融支持全面推进乡村振兴加快建设农业强国的指导意见》（银发〔2023〕97号）、《关于金融支持新型农业经营主体经营发展的意见》（银发〔2021〕133号），落实习近平总书记在浙江考察时提出的“全面推进乡村振兴，积极发展乡村特色产业，深化‘千村示范、万村整治’工程”的指示精神，切实做好家庭农场、农民专业合作社等新型农业经营主体金融服务，将更多金融资源配置到农业农村发展的重点领域和薄弱环节，强化农业农村优先发展的金融保障，助力共同富裕，现提出如下意见。
1．指导思想以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻党的二十大和二十届一中、二中全会精神以及中央经济工作会议、中央农村工作会议、中央金融工作会议精神，认真落实省第十五次党代会和省委农村工作会议精神，深入贯彻新发展理念，加快构建新发展格局，以推动农业高质量发展为主题，完善金融服务政策支持、组织保障、产品创新和考核评价体系，加大“三农”普惠等领域金融资源倾斜力度，促进家庭农场、农民专业合作社等新型农业经营主体创新发展，不断增强经营主体的经济实力、发展活力和带动能力，为我省“两个先行”奋斗目标贡献金融力量。
2．发展目标——建档授信全覆盖。
政银联动构建全省新型农业经营主体金融服务体系。
全省新型农业经营主体走访全覆盖，信用体系建设持续规范，主体建档覆盖率达到100%，其中符合授信准入条件的经营主体授信覆盖率100%。
——金融服务大提升。
主体融资担保模式不断创新，金融服务产品更加丰富，金融服务专业化、信息化水平显著提升，实现全省特色农业产业“一县一业”专属金融服务产品实现全覆盖。
——融资成本稳下降。
新型农业经营主体融资可得性和满意度显著提升，金融助力农业产业振兴能力显著增强。
新型农业经营主体授信额度和贷款覆盖面显著提升，贷款利率水平平稳下降，融资成本逐步下降。
银行行业客户信用评估与风险控制
银行行业客户信用评估与风险控制第1章引言 (3)1.1 客户信用评估的重要性 (3)1.2 风险控制的意义与作用 (3)第2章信用评级体系概述 (4)2.1 国内外信用评级体系对比 (4)2.1.1 国际信用评级体系 (4)2.1.2 国内信用评级体系 (4)2.2 信用评级的基本流程 (4)2.2.1 评级前准备 (4)2.2.2 评级方法选择 (4)2.2.3 评级分析 (5)2.2.4 信用等级确定 (5)2.2.5 评级报告发布 (5)2.3 信用评级的主要方法 (5)2.3.1 定性分析法 (5)2.3.2 定量分析法 (5)2.3.3 综合评价法 (5)2.3.4 模型分析法 (5)第3章客户基本信息收集与分析 (5)3.1 客户基本信息收集 (5)3.1.1 个人基本信息 (6)3.1.2 企业基本信息 (6)3.2 客户财务状况分析 (6)3.2.1 资产状况 (6)3.2.2 负债状况 (6)3.2.3 收入与支出 (6)3.2.4 现金流量 (6)3.3 非财务因素分析 (6)3.3.1 行业背景 (7)3.3.2 信用历史 (7)3.3.3 经营管理 (7)3.3.4 风险管理 (7)3.3.5 法律及合规性 (7)3.3.6 其他非财务因素 (7)第4章信用风险评估模型 (7)4.1 信用风险评估模型概述 (7)4.2 常见信用风险评估模型 (7)4.3 模型选择与优化 (8)第5章信用评分与信用等级划分 (8)5.1 信用评分方法 (8)5.1.1 专家评分法 (8)5.1.3 人工智能评分法 (9)5.2 信用等级划分 (9)5.2.1 财务指标 (9)5.2.2 非财务指标 (9)5.2.3 信用等级划分标准 (9)5.3 信用评级结果的应用 (9)5.3.1 信贷审批 (9)5.3.2 利率定价 (9)5.3.3 风险管理 (9)5.3.4 客户关系管理 (10)5.3.5 信用监测 (10)第6章风险控制策略与措施 (10)6.1 风险控制策略概述 (10)6.1.1 风险识别与评估 (10)6.1.2 风险控制手段 (10)6.1.3 风险控制策略的调整与优化 (10)6.2 信贷政策与风险控制 (10)6.2.1 信贷审批标准 (10)6.2.2 信贷额度管理 (10)6.2.3 信贷利率定价 (11)6.2.4 信贷期限与还款方式 (11)6.3 贷款审批与风险控制 (11)6.3.1 客户资料审查 (11)6.3.2 贷款用途核查 (11)6.3.3 担保措施落实 (11)6.3.4 贷后管理 (11)6.3.5 信贷风险预警机制 (11)第7章贷款担保与风险分散 (11)7.1 贷款担保的作用与分类 (11)7.2 担保风险评估与控制 (12)7.3 风险分散策略 (12)第8章风险监测与预警 (13)8.1 风险监测方法 (13)8.1.1 信用风险监测 (13)8.1.2 市场风险监测 (13)8.1.3 操作风险监测 (13)8.2 风险预警体系构建 (13)8.2.1 预警体系设计 (13)8.2.2 预警信息来源 (13)8.2.3 预警机制 (14)8.3 风险预警指标体系 (14)8.3.1 信用风险预警指标 (14)8.3.2 市场风险预警指标 (14)8.3.4 其他风险预警指标 (14)第9章风险评估与信贷决策支持系统 (14)9.1 信贷决策支持系统概述 (14)9.2 风险评估系统设计与实现 (14)9.2.1 系统设计原则 (14)9.2.2 系统实现方法 (15)9.3 信贷决策支持系统的应用 (15)9.3.1 客户信用评估 (15)9.3.2 信贷额度审批 (15)9.3.3 风险预警 (15)9.3.4 信贷政策优化 (15)9.3.5 业绩评估 (15)9.3.6 监管合规 (16)第10章银行风险管理案例分析 (16)10.1 信用风险案例分析 (16)10.1.1 案例概述 (16)10.1.2 案例分析 (16)10.2 市场风险案例分析 (16)10.2.1 案例概述 (16)10.2.2 案例分析 (16)10.3 操作风险案例分析 (17)10.3.1 案例概述 (17)10.3.2 案例分析 (17)10.4 风险管理经验与启示 (17)第1章引言1.1 客户信用评估的重要性在金融行业，尤其是银行业，客户信用评估作为风险管理的核心环节，具有举足轻重的地位。
基于大数据的金融风控和信用评估模型研究
基于大数据的金融风控和信用评估模型研究第1章引言 (3)1.1 研究背景与意义 (3)1.2 研究内容与方法 (4)1.3 研究框架与结构安排 (4)第2章文献综述 (5)2.1 大数据在金融领域的应用 (5)2.2 金融风控模型研究现状 (5)2.3 信用评估模型研究现状 (5)2.4 现有研究的不足与挑战 (5)第3章金融风控与信用评估基础理论 (6)3.1 金融风险管理概述 (6)3.1.1 金融风险管理的内涵 (6)3.1.2 金融风险管理的必要性 (7)3.1.3 金融风险管理的发展历程 (7)3.1.4 风险管理策略 (7)3.2 信用评估原理与方法 (7)3.2.1 信用评估原理 (8)3.2.2 信用评估方法 (8)3.2.3 信用评级体系 (8)3.3 大数据技术在金融风控与信用评估中的应用 (8)3.3.1 数据来源 (8)3.3.2 数据处理与分析 (9)3.3.3 大数据技术在金融风控与信用评估中的应用案例 (9)第4章数据收集与预处理 (9)4.1 数据来源与类型 (9)4.2 数据预处理方法 (9)4.3 数据清洗与整合 (10)4.4 数据分布与描述性统计 (10)第5章特征工程 (10)5.1 特征选择方法 (10)5.1.1 过滤式特征选择 (10)5.1.2 包裹式特征选择 (10)5.1.3 嵌入式特征选择 (11)5.2 特征提取与转换 (11)5.2.1 线性变换 (11)5.2.2 非线性变换 (11)5.2.3 特征编码 (11)5.3 特征降维与优化 (11)5.3.1 主成分分析（PCA） (11)5.3.3 特征选择后优化 (11)5.4 特征重要性分析 (11)5.4.1 基于模型的特征重要性 (12)5.4.2 基于特征变换的特征重要性 (12)5.4.3 基于统计的特征重要性 (12)第6章金融风控模型构建 (12)6.1 传统风控模型 (12)6.1.1 专家评分模型 (12)6.1.2 传统信用评分模型 (12)6.2 机器学习风控模型 (12)6.2.1 决策树模型 (12)6.2.2 随机森林模型 (12)6.2.3 支持向量机模型 (13)6.3 深度学习风控模型 (13)6.3.1 神经网络模型 (13)6.3.2 卷积神经网络模型 (13)6.3.3 循环神经网络模型 (13)6.4 模型比较与选择 (13)第7章信用评估模型构建 (14)7.1 传统信用评估模型 (14)7.1.1 专家评分模型 (14)7.1.2 信用评分模型 (14)7.1.3 信用评级模型 (14)7.2 机器学习信用评估模型 (14)7.2.1 决策树模型 (14)7.2.2 随机森林模型 (14)7.2.3 支持向量机模型 (14)7.2.4 聚类分析模型 (14)7.3 深度学习信用评估模型 (14)7.3.1 神经网络模型 (14)7.3.2 卷积神经网络模型 (14)7.3.3 循环神经网络模型 (15)7.3.4 自编码器模型 (15)7.4 模型融合与优化 (15)7.4.1 集成学习 (15)7.4.2 模型融合策略 (15)7.4.3 参数优化 (15)7.4.4 特征工程 (15)第8章模型评估与优化 (15)8.1 模型评估指标 (15)8.1.1 准确率（Accuracy） (15)8.1.2 精确率、召回率和F1值 (15)8.1.3 ROC曲线和AUC值 (15)8.2 交叉验证方法 (16)8.2.1 留出法（Holdout） (16)8.2.2 K折交叉验证（Kfold Cross Validation） (16)8.2.3 留一法（Leaveoneout） (16)8.3 模型调优策略 (16)8.3.1 特征选择 (16)8.3.2 参数调优 (16)8.3.3 集成学习方法 (16)8.4 模型解释性分析 (16)8.4.1 特征重要性分析 (17)8.4.2 个体解释性分析 (17)8.4.3 全局解释性分析 (17)第9章实证研究与分析 (17)9.1 数据描述与预处理 (17)9.1.1 数据来源 (17)9.1.2 数据描述 (17)9.1.3 数据预处理 (17)9.2 特征工程与模型训练 (17)9.2.1 特征提取 (17)9.2.2 特征筛选 (17)9.2.3 模型选择与训练 (17)9.3 风控模型实证分析 (18)9.3.1 模型评估指标 (18)9.3.2 实证分析 (18)9.4 信用评估模型实证分析 (18)9.4.1 模型评估指标 (18)9.4.2 实证分析 (18)9.4.3 模型应用 (18)第10章研究结论与展望 (18)10.1 研究结论 (18)10.2 研究创新与贡献 (18)10.3 实践应用与建议 (19)10.4 研究局限与未来展望 (19)第1章引言1.1 研究背景与意义金融市场的快速发展，金融风险日益凸显，金融风控成为金融机构关注的焦点。
园林绿化资质取消后 园林绿化工程怎么管理
园林绿化资质取消后园林绿化工程怎么管理2017年可谓是资质大改革，掀起资质改革浪潮，不少资质已被取消；2017年4月，住建部正式发文取消园林绿化资质被闹得沸沸扬扬，取消园林绿化资质，那么园林绿化建设工程相关工作如何进行管理呢？废除资质设定的具体规定招标单位不得将“具备住建部门核发的原城市园林绿化企业资质或市政公用工程施工总承包资质”等作为投标人资格条件。
企业参与园林绿化工程招投标的必要条件投标人应具备与园林绿化工程项目相匹配的履约能力。
投标人及其项目负责人应具有良好的园林绿化行业从业信用记录。
未来园林绿化工程建设考核的重点一、业绩要求(重点!!!)技术较复杂内容的园林绿化工程招标时，要求投标人及其项目负责人必须具备工程业绩(包括综合性公园及专类公园建设改造工程、古树名木保护工程、含有高度5米以上的高堆土、高度3米以上的假山工程)二、信用评级体系在未来，“信用”将作为项目投标、评标的重要参考，“信用”包括：投标人及其项目负责人公开信用承诺，其信用承诺履行情况将被纳入园林绿化市场主体信用记录，作为后期投标时资质审查和评标的重要参考。
三、项目负责人负责制园林绿化工程施工实行项目负责人负责制，对项目负责人的现场管理工作经历和专业技术能力做重点考核。
整体上看，资质取消肯定是大趋势，招投标市场未来也肯定不会再对资质做要求。
但是，由于政策的落地需要时间，预计至少需要5年时间才能完成信用评级体系的搭建，所以最近5年内，各地的招投标市场肯定还会对企业资质做要求。
况且，信用评级体系也是需要先有资质接到项目才能做业绩。
所以，小编建议，园林绿化工程的施工企业首先应该具备与从事工程建设活动相匹配的专业技术管理人员、技术工人、资金、设备等条件，其次应该早点办理市政资质，承接工程项目，积累自己企业的业绩。
央行内部(企业)评级工作存在的问题与建议--以山西省大同市为例
2021年第2期总第265期征信CREDIT REFERENCENo.22021Serial No.265收稿日期：2020-10-12作者简介：王雅婧（1987—），女，山西大同人，学士，主要研究方向为征信管理；张雅婷（1985—），女，山西太原人，经济师，硕士，主要研究方向为征信管理。
摘要：近年来，中国人民银行积极推进央行内部（企业）评级和信贷资产质押再贷款工作，引导地方法人金融机构参与央行内部（企业）评级，加大对民营企业和小微企业信贷投放力度，助力地方经济转型发展。
但在基层人民银行推进央行内部（企业）评级工作的实践中，存在评级数据质量不高、金融机构参与积极性不高、抵质押品数量不足、评级质量检验机制有待完善、评级周期较长等问题。
以山西省大同市为例，通过分析当前央行内部（企业）评级工作的现状、特点和存在的问题及原因，从提高地方金融机构参与评级的积极性、进一步扩大央行内部(企业)评级范围、提升审核通过率和评级合格率、与政府部门建立信息共享机制、准确获取参评企业负面信息、建立完善的评级质量检验机制等方面提出完善我国央行内部（企业）评级的政策建议。
关键词：央行内部评级；评级业务；数据质量中图分类号：F832.2文献标识码：B 文章编号：1674-747X （2021）02-0052-04一、央行内部（企业）评级概述（一）央行内部（企业）评级的国际经验欧洲央行较早开展了央行内部（企业）评级，欧洲成员国央行内部信用评级系统（In-house Credit Assessment System ，ICAS ）一直在央行对以银行贷款类资产作抵押的商业银行贷款企业（非金融机构）主体信用评级中发挥着重要作用，在信贷资产质押品管理和央行内部（企业）评级方面，建立了较为完善的制度框架和成熟的运作模式。
特别是欧债危机爆发以来，欧洲央行在有效管控抵押品风险的前提下，调整抵押品政策，使商业银行贷款充当合格担保品的数量逐步上升，并作为商业银行贷款的主要评估来源，在危机时期加大对金融机构的流动性供给，ICAS 在欧元体系信用评估框架（Eurosystem Credit AssessmentFramework ，ECAF ）中的作用凸显［1］。
信用评级的数据分析与能力
信用评级的数据分析与能力信用评级是衡量借款人信用风险的一种方法，它在金融和商业领域扮演着至关重要的角色。
随着互联网的发展和大数据的普及，数据分析在信用评级中起着越来越重要的作用。
本文将探讨信用评级的数据分析方法以及分析能力的重要性。
一、数据分析在信用评级中的应用1. 历史数据分析信用评级的基础是对借款人过去信用表现的评估。
通过对历史数据的分析，我们可以了解借款人的还款能力、还款纪录和违约风险。
这些数据可以是借款人的还款记录、债务情况、收入水平等。
数据分析可以帮助我们识别风险因素，预测未来的信用表现。
2. 统计模型建立数据分析可以帮助我们建立统计模型，通过对大量数据进行回归分析和模式识别，找出影响信用评级的主要因素。
例如，我们可以使用逻辑回归、随机森林或神经网络等模型，通过学习历史数据的关系，预测未来的信用风险。
3. 资料验证与抽样分析在信用评级的数据分析过程中，验证数据的准确性至关重要。
数据抽样分析是一种常用的方法，通过对样本数据的统计分析，可以推断出整体数据的特征。
此外，还需要对样本数据进行准确性验证，以确保评级结果的可靠性和准确性。
二、分析能力在信用评级中的重要性1. 风险识别与预测信用评级是为了评估借款人的风险程度，从而决定是否授予贷款或投资。
分析能力可以帮助我们准确识别借款人的风险因素，并预测未来的信用表现。
只有准确评估风险，金融机构才能做出明智的决策，从而保证贷款的安全性和收益性。
2. 信息挖掘和大数据应用随着互联网和大数据技术的发展，信用评级的信息来源越来越多样化和庞大化。
分析能力可以帮助我们从大量的数据中挖掘出有价值的信息，提高评级的准确性和效率。
例如，我们可以通过分析社交网络数据、消费行为数据等，洞察借款人的信用状况。
3. 监测与调整信用评级是一个动态的过程，随着借款人信用状况的变化，评级也需要进行相应的调整。
分析能力可以帮助我们监测借款人的信用状况，并及时做出调整。
通过分析数据变化的趋势和模式，我们可以及时发现风险，并采取相应的措施，以降低损失和风险。
信贷部工作总结提升客户信用评级的准确性
信贷部工作总结提升客户信用评级的准确性信贷部工作总结：提升客户信用评级的准确性背景介绍：信贷部门是银行的重要部门之一，负责评估客户的信用风险并确定贷款额度。
客户信用评级的准确性对银行的贷款决策和风险控制至关重要。
本文将总结信贷部门在提升客户信用评级准确性方面所做的工作和取得的成绩。
一、数据收集与分析1. 优化数据收集流程：我们对内部数据收集流程进行了优化，确保收集到的数据准确完整，并加强了对数据的有效性验证。
通过与内部其他部门的密切合作，我们成功整合了多个数据源，提高了数据收集的效率和准确性。
2. 引入外部数据源：为了增强评级模型的准确性，我们引入了第三方数据源，并对其进行了合理筛选和使用。
这些外部数据源包括市场行情数据、行业数据等，有效地提升了我们对客户信用状况的了解。
二、评级模型优化1. 模型开发与验证：我们建立了一套完备的评级模型，并针对不同类型的客户进行了模型验证和优化。
我们依据历史数据进行模型训练，并通过验证样本的预测准确性评估模型的有效性。
通过不断地调整和改进模型参数，我们提高了客户信用评级的准确性。
2. 引入机器学习技术：为了进一步提升评级模型的准确性，我们引入了机器学习技术，包括支持向量机、随机森林等。
这些技术能够更好地处理数据的非线性关系，提高了模型的拟合能力和预测准确性。
三、风险控制与监测1. 强化风险防控体系：我们建立了一套完善的客户信用风险控制体系，包括风险预警、风险分析等。
通过及时监测客户的信用状况和风险变化，我们能够更好地制定风险控制策略，并对高风险客户采取相应措施。
2. 建立风险监测系统：为了实时监测客户信用风险，我们建立了风险监测系统，该系统能够及时收集并分析客户的相关信息。
通过对异常信号的识别和预警，我们能够有效地应对风险事件，保护银行的资产安全。
四、专业培训与知识分享1. 定期培训与学习：我们定期组织内部培训，提升员工的专业知识和技能水平。
培训内容涵盖信用评级模型的使用方法、数据分析技巧等，确保团队成员能够熟练运用相关工具和技术。
大数据个人信用体系、模型及案例综述
《大数据个人信用体系、模型及案例综述》摘要：摘要：近年来随着金融科技的迅猛发展，个人信用体系在大数据及云计算技术发展背景下拓宽了边界和内涵，解决了传统信用评级覆盖不足的痛点并能有效辅助识别真实贷款需求及贷后风险，本文对近年大数据个人信融体系及个人信用体系模型搭建和进行了综述并对实用案例进行分析，构建个人信用体系的大数据来源有，大数据的发展为传统信用评级机构提供了更为先进的数据采集和数据分析手段，有效地克服了传统征信单值测度的局限性（Lin，2015），不仅大幅度提高了评估结果的准确性，还将非传统信用指标纳入了评级体系，从而推动了普惠金融实践（Packin&LevAretz，2016）李妍摘要：近年来随着金融科技的迅猛发展，个人信用体系在大数据及云计算技术发展背景下拓宽了边界和内涵，解决了传统信用评级覆盖不足的痛点并能有效辅助识别真实贷款需求及贷后风险，本文对近年大数据个人信融体系及个人信用体系模型搭建和进行了综述并对实用案例进行分析。
关键词：大数据个人信用体系建模近十年来，随着移动互联网和金融科技的迅猛发展，传统的个人信用体系已经不能满足市场需求，由于我国的个人信用体系建设起步较晚，直接影响了我国金融市场的交易秩序。
为了夯实金融行业发展的基础推动我国市场经济健康发展，以大数据为基础对个人信用体系进行拓宽和优化对我国征信行业的发展有着重要的意义。
一、大数据个人信用体系的构建大数据不同于传统数据主要体现在三个方面：一是体量大，体现在规模和传输量;二是流动速度大，数据实时或接近实时获取和传输;三是种类多，数据结构形式多样。
构建个人信用体系的大数据来源有：一是个人产生的数据，如社交网络信息、产品评价、搜索记录、购物喜好等;二是商业过程数据，如物流数据、支付数据等，也有数据公司采集传统商业数据，如大型百货公司客流量、大型游乐场客流量等数据;三是来自GPS定位、车辆轨迹和个人穿戴设备的数据（廖理，2019）。
2024年企业诚信建设座谈会会议总结（2篇）
2024年企业诚信建设座谈会会议总结尊敬的各位领导、各位嘉宾、各位同仁：大家好！首先，非常感谢各位领导、嘉宾和与会代表莅临参加本次2024年企业诚信建设座谈会，共同探讨和总结企业诚信建设工作。
本次座谈会是对企业诚信建设工作的一次盘点和激励，旨在加强企业自律、提升企业信誉，共同推动企业健康快速发展。
一、回顾企业诚信建设的进展过去几年，随着我国市场经济的不断发展和企业竞争的日益激烈，企业诚信建设成为了社会各界关注的焦点。
各级政府、企事业单位和社会组织积极推动企业诚信建设，取得了显著成效。
在“企业诚信建设现状与问题”主题发言环节中，与会嘉宾纷纷分享了各自所在行业的企业诚信建设情况，提出了现存问题和改进建议。
通过对企业诚信建设的回顾，我们认识到了一些共性问题，比如：1.企业诚信监管不够到位：部分企业缺乏自觉遵守法律法规和行业规范的意识，导致违法违规问题频发。
2.企业信用信息不透明：一些企业在信用信息披露方面存在问题，造成信息不对称，不利于市场监管。
3.企业诚信短期利益导向：部分企业为了追求短期利益而不择手段，不顾及长远发展和良好声誉。
二、企业诚信建设的重要意义企业诚信建设是现代市场经济的基础性工作，具有重要意义。
首先，企业诚信建设是市场经济秩序良好运行的基石，它能够提高市场竞争的公平性和效率性。
其次，企业诚信建设是企业永续发展的必要条件，它能够树立企业良好形象，提升企业品牌价值。
再次，企业诚信建设是社会信用建设的重要组成部分，它能够促进社会公正、公平和和谐。
最后，企业诚信建设是建设法治社会的需要，它能够提高社会公众的法律意识和法律素养。
三、加强企业诚信建设的对策和建议1.强化企业诚信意识：企业作为市场经济主体，应当树立诚信意识，自觉遵守法律法规和行业规范，遵守契约精神，履行承诺。
2.健全企业诚信监管体制：政府应加强对企业诚信的监管，完善诚信考核评估机制，加大违规企业的惩治力度，提高市场监管效能。
3.推行企业信用信息公开制度：政府部门应加强企业信用信息的收集和发布，建立完善的信用评价体系，提供客观、全面、及时的企业信用信息。
我国央行内部(企业)评级体系问题探析
2020年第1期总第252期征信CREDIT REFERENCENo.12020Serial NO.252一、央行内部（企业）评级体系的基本概述央行内部（企业）评级，是指中国人民银行依据非金融企业财务状况、经营环境、行业状况、发展前景等因素以及中国人民银行可得的其他非金融企业信息设定评级指标体系，采用定性与定量相结合的分析方法，对非金融企业的信用状况进行综合评价。
（一）我国央行内部（企业）评级体系发展历程2014年，中国人民银行选取广东、山东两省作为首批试点，尝试开展信贷资产质押和央行内部评级工作，将经央行内部（企业）评级的金融机构信贷资产作为申请再贷款的合格质押品。
2015年10月，中国人民银行将试点范围扩大到上海、天津、辽宁、江苏、湖北、四川、陕西、北京、重庆等9省（市）。
2017年12月，中国人民银行出台《关于推广信贷资产质押和央行内部（企业）评级工作的通知》（银发〔2017〕289号），在全国推广信贷资产质押和央行内部（企业）评级工作［1］。
（二）我国央行内部（企业）评级工作流程一是人民银行货币信贷部门对金融机构进行授信，确定再贷款投放额度。
二是拟申请再贷款的金融机构，开展企业信用评级工作，向央行内部（企业）评级系统录入近两年贷款企业的基本信息、股东信息、资产负债表、利润表、资金流量表等评级信息。
三是评级公司审核企业评级资料，召开评级审定会议，反馈评级结果。
企业评级结果分为1~10级，其中1~5级（分别为优秀、很好、好、正常和可接受）可作为金融机构的合格信贷资产，用于申请再贷款。
四是基层人民银行依照金融机构提出的再贷款申请，发放再贷款，并对信贷质押资产进行管理，确保金融机构可质押资产大于再贷款余额，有效维护再贷款债权安全。
（三）构建我国央行内部（企业）评级体系的重要影响1.对货币政策的影响从宏观层面看，由于央行内部（企业）评级可以有效加强人民银行、金融机构、企业之间的三方联动和信息交互，有效降低由于信息不对称引起的系统性金融风险，从而疏通货币政策传导渠道，提高货币政策工具的操作效率。
信用评级模型介绍课件
支持向量机模型的优缺点
优点
SVM模型具有较强的泛化能力和分类性能，在信用评级中能够取得较好的效果； 同时，SVM模型对于非线性问题也有很好的处理能力。
THANKS
感谢观看
缺点
模型的解释性较差，难以直观理 解模型的决策逻辑；同时，模型 的训练时间较长，需要较大的计 算资源。
06
模型评估与选择
模型评估指标
01
02
03
04
准确率
评估模型预测正确的比例，是 模型最基本的评估指标。
召回率
评估模型在所有正样本中预测 正确的比例，适用于关注少数
重要样本的场景。
F1分数
综合考虑准确率和召回率的评 估指标，是模型综合性能的度
客户信用评级
基于客户的征信信息、交易记录等，构建逻辑回归模型，对客户进 行信用评级，以制定相应的授信政策。
逾期预测
利用逻辑回归模型，对借款人逾期还款的可能性进行预测，提前采 取风险控制措施。
逻辑回归模型的优缺点
优点 • 解释性强：逻辑回归模型的参数具有明确的统计学意义，便于解释和理解。
• 计算效率高：模型训练过程中，通常采用梯度下降等优化算法，计算效率较高。
前向传播算法 神经网络模型通过前向传播算法，将输入数据的 特征提取并逐层传递，最终输出预测结果。
反向传播算法 通过反向传播算法，神经网络可以计算预测误差， 并调整网络中的权重参数，以最小化预测误差。
神经网络模型在信用评级中的应用
特征提取
01
神经网络模型可以从大量的财务数据中提取有效的特征，用于
客户信用评级管理办法
法人客户信用等级评定管理办法第一章总则第一条为规范小贷公司（以下简称“公司”）法人客户信用等级评定工作，提高信贷管理质量和管理水平,根据《贷款通则》及有关信贷管理制度和要求，结合公司实际,特制定本办法。
第二条法人客户信用等级评定是指公司为保证信贷资产的安全性、流动性和效益性,根据同行业统一的财务与非财务指标体系和标准，以偿债能力为核心，分别对企业法人客户、事业法人客户以及其他经济组织（以下统称为客户)的经营状况和资信状况进行综合评价，并据此评定其信用等级.信用评级是信贷管理的日常工作和基础性工作。
评级结果是信贷准入、退出和核定客户授信额度、定价、期限以及确定担保方式的重要依据.第三条评级分为内部评级和委托评级。
（一）内部评级是指公司自行组织评定客户信用等级，其结果不得对外公布，也不得告知任何单位或个人。
（二）委托评级是指根据客户申请,由公司委托有资质的信用评估机构、依据公司的评级办法和评级指标体系，评定其信用等级,其结果经客户申请可对外公布.第四条评级采取“以定量分析为主，定量与定性分析相结合"的方法。
评级应实事求是，做到指标统一、标准统一、程序规范,科学、客观、公正、严谨。
第五条涉及客户的评级资料，未经客户同意不得对外提供；但除国家另有规定外。
第二章评级对象和分类第六条评级对象.除经营期不足一个会计年度或经营期已满一个会计年度,但根据经营计划远未达产，且无法提供评级所需财务数据的新建客户、拟建或在建项目公司和办理低风险业务的客户外，其他客户应该按本办法评定信用等级。
具体对象包括:（一）已建立信用关系的客户；（二）申请建立信用关系的客户；（三）为公司贷款客户提供保证担保的客户（不含担保公司)。
第七条根据客户行业特点和评级需要，将客户分为以下八类。
（一）工业类：包括加工制造业、矿产开采等；（二）农业类：包括种植业、畜牧业、水产养殖业、林业、农产品加工等；(三）商贸类：包括批发和零售贸易业、餐饮业、娱乐业、宾馆酒店业、租赁业、外贸业等；（四）交通运输类：包括铁路、公路、航空、管道运输、水上运输等；（五）房地产类:指房地产开发企业;（六）建筑安装类:包括建筑、工程公司、设备安装企业等；（七）公用事业类：包括医院、学校、文化、传媒、公共服务业等；（八）综合类：上述以外的其他企业。
金融行业金融数据分析手册
金融行业金融数据分析手册第1章数据分析基础 (4)1.1 数据类型与数据结构 (4)1.2 数据收集与预处理 (5)1.3 数据可视化与描述性统计 (5)1.4 常用数据分析方法与模型 (5)第2章金融数据来源与处理 (6)2.1 金融数据类型与来源 (6)2.2 数据清洗与整合 (6)2.3 数据存储与管理 (7)2.4 金融时间序列分析 (7)第3章股票市场数据分析 (8)3.1 股票市场基本分析 (8)3.1.1 宏观经济分析 (8)3.1.1.1 国内生产总值（GDP） (8)3.1.1.2 通货膨胀与利率 (8)3.1.1.3 货币政策与财政政策 (8)3.1.1.4 国际贸易与汇率 (8)3.1.2 行业分析 (8)3.1.2.1 行业生命周期 (8)3.1.2.2 行业竞争格局 (8)3.1.2.3 行业盈利能力与成长性 (8)3.1.2.4 行业政策影响 (8)3.1.3 公司基本面分析 (8)3.1.3.1 财务报表分析 (8)3.1.3.2 财务比率分析 (8)3.1.3.3 公司治理结构 (8)3.1.3.4 公司竞争力分析 (8)3.2 技术分析指标与策略 (8)3.2.1 趋势线与支撑/阻力位 (8)3.2.2 移动平均线 (8)3.2.3 成交量指标 (8)3.2.3.1 成交量均线 (8)3.2.3.2 能量潮（OBV） (8)3.2.4 振荡指标 (8)3.2.4.1 相对强弱指数（RSI） (8)3.2.4.2 布林带（Bollinger Bands） (9)3.2.4.3 随机指标（KDJ） (9)3.2.5 形态分析 (9)3.2.5.1 反转形态 (9)3.2.5.2 持续形态 (9)3.2.6 技术分析策略 (9)3.2.6.2 反转交易策略 (9)3.2.6.3 振荡交易策略 (9)3.3 股票预测模型与实证分析 (9)3.3.1 回归分析模型 (9)3.3.1.1 线性回归模型 (9)3.3.1.2 非线性回归模型 (9)3.3.2 时间序列模型 (9)3.3.2.1 自回归模型（AR） (9)3.3.2.2 移动平均模型（MA） (9)3.3.2.3 自回归移动平均模型（ARMA） (9)3.3.2.4 自回归差分移动平均模型（ARIMA） (9)3.3.3 机器学习模型 (9)3.3.3.1 决策树 (9)3.3.3.2 随机森林 (9)3.3.3.3 支持向量机（SVM） (9)3.3.3.4 神经网络 (9)3.3.4 实证分析 (9)3.3.4.1 数据来源与预处理 (9)3.3.4.2 模型构建与优化 (9)3.3.4.3 模型检验与评价 (9)3.4 风险管理与资产配置 (9)3.4.1 风险度量方法 (10)3.4.1.1 方差和标准差 (10)3.4.1.2 下偏风险（VaR） (10)3.4.1.3 最大回撤 (10)3.4.2 资产配置策略 (10)3.4.2.1 现代投资组合理论（MPT） (10)3.4.2.2 资本资产定价模型（CAPM） (10)3.4.2.3 风险平价策略 (10)3.4.2.4 BlackLitterman模型 (10)3.4.3 风险管理与资产配置应用 (10)3.4.3.1 投资组合构建 (10)3.4.3.2 投资组合优化 (10)3.4.3.3 投资组合监控与调整 (10)3.4.3.4 风险控制与业绩评估 (10)第4章固定收益产品数据分析 (10)4.1 债券市场基本分析 (10)4.1.1 债券市场概述 (10)4.1.2 债券市场主要参与者 (10)4.1.3 债券市场交易机制 (10)4.1.4 债券市场数据来源与处理 (10)4.2 债券定价与收益率分析 (10)4.2.1 债券定价理论 (11)4.2.3 债券收益率曲线分析 (11)4.2.4 债券定价模型 (11)4.3 信用风险评估与违约概率预测 (11)4.3.1 信用风险评估概述 (11)4.3.2 信用评级体系 (11)4.3.3 信用风险计量模型 (11)4.3.4 违约概率预测 (11)4.4 固定收益产品投资组合管理 (11)4.4.1 投资组合构建与优化 (11)4.4.2 利率风险管理 (11)4.4.3 信用风险管理 (12)4.4.4 投资组合业绩评价 (12)第5章外汇市场数据分析 (12)5.1 外汇市场基本分析 (12)5.1.1 经济指标分析 (12)5.1.2 政治因素分析 (12)5.1.3 市场心理分析 (12)5.2 外汇交易技术分析 (12)5.2.1 趋势分析 (12)5.2.2 图表分析 (12)5.2.3 技术指标分析 (13)5.3 外汇预测与交易策略 (13)5.3.1 外汇预测方法 (13)5.3.2 交易策略构建 (13)5.3.3 策略评估与优化 (13)5.4 外汇风险管理 (13)5.4.1 外汇风险的类型 (13)5.4.2 风险管理方法 (13)5.4.3 风险管理体系构建 (13)第6章金融衍生品数据分析 (13)6.1 金融衍生品市场概述 (13)6.2 期权定价与希腊字母 (13)6.2.1 期权定价模型 (14)6.2.2 希腊字母含义及计算 (14)6.3 金融衍生品风险管理 (14)6.3.1 金融衍生品风险类型 (14)6.3.2 风险管理方法 (14)6.3.3 风险管理实践案例 (14)6.4 金融衍生品交易策略 (15)6.4.1 套利策略 (15)6.4.2 投机策略 (15)6.4.3 套保策略 (15)第7章信用评分与风险管理 (15)7.2 传统信用评分模型 (15)7.3 机器学习在信用评分中的应用 (16)7.4 信用风险管理 (16)第8章量化投资与策略分析 (17)8.1 量化投资概述 (17)8.2 股票量化策略 (17)8.3 固定收益产品量化策略 (17)8.4 量化交易系统构建与评估 (17)第9章金融科技应用 (18)9.1 金融科技概述 (18)9.2 区块链在金融数据分析中的应用 (18)9.3 人工智能在金融数据分析中的应用 (18)9.4 大数据分析在金融领域的应用 (18)第10章金融数据分析案例解析 (19)10.1 股票市场案例分析 (19)10.1.1 基本面分析 (19)10.1.2 技术分析 (19)10.1.3 市场情绪分析 (19)10.2 固定收益市场案例分析 (19)10.2.1 收益率分析 (20)10.2.2 信用风险分析 (20)10.2.3 利率风险分析 (20)10.3 外汇市场案例分析 (20)10.3.1 汇率波动因素分析 (20)10.3.2 技术分析 (20)10.3.3 套利策略分析 (20)10.4 金融衍生品市场案例分析 (20)10.4.1 期货市场案例分析 (20)10.4.2 期权市场案例分析 (20)10.4.3 金融衍生品组合策略分析 (21)第1章数据分析基础1.1 数据类型与数据结构在金融行业中，数据分析所涉及的数据类型多样，主要包括数值型、类别型和时间序列型数据。
信贷管理部ISO体系考试题库
信贷管理部ISO体系考试题库一、填空题1、对于审查人初审后认为支行送审资料齐全的，从接收到资料管理岗人员移交的资料时计起，原则上低风险业务 1 个工作日内办理，存量客户 3个工作日内出具审查意见,新增客户 5 个工作日内出具审查意见，项目贷款在 10 个工作日内出具审查意见;授信内业务 1 个工作日内办理；另外遇到特殊情况的，可急事急办。
2、各支行必须对报送资料的真实性、质量和完整性负责，总行将根据支行上报业务资料质量情况定期进行统计，对严格按照总行要求报送且上报资料质量较好的支行进行通报表扬，总行将对该类支行的业务予以一定优先处理，对上报资料多次不符合要求而被退回的支行及相关人员（主（协）办信贷人员)予以通报批评,一年内申报业务被通报超过五次以上的经办人员（主（协)办信贷人员），总行将对其本人处以取消信贷从业资格、调离信贷岗位等处罚。
3、最高综合授信额度是指在对客户的资信情况及融资风险进行综合分析与评价的基础上核定的我行对客户愿意和能够承受的最高风险限额。
在最高综合授信额度项下可根据风险控制需要核定专项授信额度，专项用于办理授信审批时指定的融资业务。
4、综合授信额度(公开授信额度)是指我行可对外公开，承诺在一定期限内和一定条件下可向客户提供的融资额度，折算的融资风险总量不得超过最高综合授信额度。
在核定综合授信额度后,一般应与客户签订授信协议,并收取承诺费（符合减免条件的可减免承诺费，具体办法另行制定)。
并颁发《综合授信额度通知书》。
5、综合授信的操作程序可分为受理、信用评级、提出授信额度建议、审批和授信使用及后续管理等六个环节。
6、授信企业信用等级评定(以下简称“信用评级”）是指为了保证信贷资金投放的安全性、流动性和效益性 ,以统一的财务与非财务指标体系为标准、以授信企业偿债能力为核心、以信誉度和实际经营状况为基础，对授信企业的经营活动进行全面综合评价和信用等级评定。
7、专职审查人是总行信贷管理部专门从事各类信贷业务审查工作的专业人员，包括主审查人和协办审查人 . 主审查人是每笔信贷业务的审查主要责任人，对其所审查的信贷业务负主要审查责任。
中国信用评级有效性研究综述
2021年第2期总第265期征信CREDIT REFERENCENo.22021Serial No.265【信用评级】收稿日期：2020-11-12基金项目：国家社会科学基金西部项目（18XJY021）作者简介：申韬（1975—），女，湖南邵东人，教授，博士，硕士生导师，主要研究方向为区域金融理论与实践、信用经济；甘焕凤（1995—），女，广西桂平人，硕士研究生，主要研究方向为国际金融。
摘要：通过文献梳理法，总结归纳中国信用评级有效性，发现以往的研究大都认为中国信用评级无效，而近年却有研究结果支持部分有效。
梳理已有研究，从中发现有效与无效的侧重点与交叉点，提出四点建议：规范评级市场收费制度，增强评级机构独立性；改进信用评级模型，增强评级识别能力；进一步完善社会信用体系，增强政策约束作用；加快社会信用体系建设，强化企业信用评级主动性。
关键词：信用评级；有效性；盈余管理；声誉机制中图分类号：F832.5文献标识码：A 文章编号：1674-747X （2021）02-0047-05随着“一带一路”建设的逐步推进，多国征信合作已成为其中重要一环。
国内信用评级有效性不仅影响国内企业在国际市场的经营发展，还关乎国家之间合作的质量。
信用评级能够减少市场信息不对称，评级结果是反映企业信用状况的重要指标，信用评级的有效性对中国市场的发展及国际合作举足轻重。
而对于中国信用评级是否有效，现有研究存在不一致的观点，以往大部分研究认为中国信用评级有效性不足：评级集中、偏高，且大部分企业和债券评级在AA 级以上，显然不符合市场逻辑。
影响中国信用评级有效性的一个主要原因是，中国过去的信用评级以总资产为关键因素，得到的结果支持政策正向影响评级且企业财务风险不影响评级，即财务风险与资产负债率对债券评级无影响、债券上市后无动态的信用等级调整，意味着市场无法通过信用评级即时获得更多信息，信用评级作为风险指示器等同虚设［1］。
信用评级在中国债券市场影响力极大，已经成为债券定价的依据之一［2］，一旦其有效性不足，将给市场带来极大的资金安全隐患。
企业信用风险评估模型与方法
大数据处理技术的发展将有助于企业更有效地处理和分析大量数据。
机器学习算法
机器学习算法的改进将有助于提高信用风险评估模型的准确性和可靠性。
数据可视化技术
数据可视化技术的发展将使企业更好地理解和解释信用风险评估结果。
THANKS。
数据质量问题
数据量不足
在某些情况下，企业可能没有足够的数据来训练和评估信 用风险模型，导致模型精度和可靠性受到限制。
01
数据质量差
数据质量差会导致模型出现偏差，如数 据错误、遗漏或不一致，从而影响模型 的准确性和可靠性。
02
03
数据维度有限
企业信用风险评估需要多维度的数据 ，包括财务、市场、行业和宏观经济 等，但有时可能缺乏这些数据。
有助于企业制定科学合理的信用政策，提高企业的市场 竞争力。
有助于企业建立和完善信用风险管理体系，提高企业的 风险管理水平。
02
企业信用风险评估模型
传统信用评分模型
线性回归模型
通过建立因变量（违约或守约）与自变量（ 财务指标、行业指标等）之间的线性关系， 预测企业违约风险。
Logistic回归模型
监管政策变化
监管政策的变化可能会影响企业信用风险评估模型的适用性和有效 性。
合规成本
为了满足合规要求，企业可能需要投入大量资源来收集和处理数据 ，这可能会增加成本。
隐私保护
在处理敏感数据时，如个人信用信息，企业需要遵守隐私保护法规 ，这可能会对模型的构建和使用产生限制。
技术发展与展望
人工智能技术
随着人工智能技术的发展，企业信用风险评估将更加智能化和自动化。
信用风险的来源
主要包括借款人或债务人 的还款意愿和还款能力两 个方面。
2017年广西林业统计年报分析报告
2017年广西林业统计年报分析报告文章属性•【制定机关】广西壮族自治区林业局•【公布日期】2018.04.23•【字号】•【施行日期】2018.04.23•【效力等级】地方规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】行政法总类综合规定正文2017年广西林业统计年报分析报告国家林业和草原局计财司：根据2018年国家林业统计综合报表制度的要求，现将《2017年广西林业统计年报分析报告》随文报送，请审核。
联系人及电话：覃方川，0771—6783963。
附件：2017年广西林业统计年报分析报告2018年4月23日附件2017年广西林业统计年报分析报告2017年，在国家林业局正确指导和大力支持下，广西林业系统按照中央和自治区经济工作会议、农村工作会议以及全国林业厅局长会议的工作部署，围绕年度目标任务，坚持稳中求进、好中求快、真抓实干，广西林业稳步发展，主要指标数据呈现稳中有进，增速趋缓态势。
一、林业统计数据分析2017年，全区完成植树造林353.7万亩，完成全年计划任务的126.3%；森林覆盖率62.31%，同比增加0.03个百分点；人造板产量3700万立方米，同比增长0.8%；林下经济产值880亿元，同比增长10.3%；森林旅游产值349亿元，同比增长20.3%；林业产业总产值达到5226亿元，同比增长9.4%。
林业主要数据指标呈现以下特点：（一）林业经济增长持续放缓。
2017年广西林业产业总产值达到5226亿元，同比增长9.4%，涨幅回落1.7个百分点；林业固定资产投资850亿元，减少81亿元。
据自治区统计局提供数据，广西林业增加值增长4.7%，涨幅回落1.2个百分点；商品材产量3050万立方米，同比增长3.2%，涨幅回落7.9个百分点。
“十二五”以来广西林业总产值和林业增加值（一产）情况“十二五”以来广西商品材及人造板产量“十二五”以来广西林下经济产值“十二五”以来广西森林旅游产值（二）重点生态工程建设扎实推进。
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信林信用评级体系
目录
信用与信用评估评级原则、理念、程序
评级方法方法体系、分析体系、主要考察因素、主要财务指标
业务类别评估时间表
杭州信林评估咨询有限公司
共6页第1页
信林信用评估体系（包括封面共6页第2页）
☆动态分析信用主体的静态记录，评估违约风险状态（偿债能力和偿债意愿），以特定的国际通用的信用等级符号，提示风险及资信状况。
☆信用评估的主要依据——经营行为（经济身份、经营记录）+ 经营能力
评级原则独立、客观、科学和公正
评级理念信用评级是一门科学，更是一门艺术
☆全方位考察，不局限于一套固定财务比率或公式，而以个案为主
☆定性与定量分析相结合，以定性为主
☆历史考察、现状分析与长期展望相结合（综合考虑整个经济周期）
☆注重现金流量分析，现金流量是决定企业信用状况的最主要因素
☆注重全球一致性，但以行业为主
☆一个经济周期的压力测试（适当的不利环境假设）——收入、现金流、资本结构
评级程序
信林信用评估体系（包括封面共6页第3页）
杭州信林评估咨询有限公司
评级方法
方法特征——
☆个体评级与支持评级相制约
☆历史考察与未来预测相统一
☆定性分析与定量分析相结合
个体评级——对信用进行非系统风险分析，反映内在独立的信用能力；
支持评级——对信用进行系统风险分析，反映受经济环境影响的外部的信用能力。
方法框架——
方法体系——
评级对象信息
采集
跟踪评级
专家组
行业
专家组
专家指导
委员会
信息
管理
评级分析
系统
等级决策
系统
等级公布
系统
评级跟踪
系统
评级
数据
库个体评级支持评级
经营风险财务风险
对所有者
和国家的
重要性
所有
权结
构
支持
性质
和程
度
契
约
条
款
当期信用评级服务（评级分析同期）
后期续存跟踪服务（等级有效期限）跟踪评级是信用评级的基本责任
定期或不定期调查监测
与评级对象保持持续沟通
多层面收集分析动态信息
出具跟踪评估报告
按年度提供会计报表
配合调查访谈
提升信用能力
信用等级
信用
评级
杭州信林评估咨询有限公司
分析架构——
7．企业获得股东和外部支持能力
6．企业资本结构、财务结构、财务现状 5．企业经营能力、近三年盈利实绩、未来发展趋势 4．企业的管理体制和结构、管理层基本素质、管理发展战略 3．企业的市场地位、竞争力和战略伙伴关系、企业技术工艺设备能力 2．企业所属行业现状和发展前景、行业整体能力、可能发生或实现的立法趋势
1．国家政策对企业和行业的支持、企业获得优惠政策的实际效益、宏观经济基本影响程度
（以政策环境为基础、经营能力为基点、财务动态为重点、发展预测为起点，构成信林信用评级分析的金字塔架构。
）
主要考察因素
宏观分析 —— 经济、法律、监管制度、外汇政策、与企业直接相关的重大政策趋势 行业展望 —— 行业信用等级上限、供求情况和行业结构、行业周期和增长
竞争地位 —— 品牌、技术、成本结构、市场份额、产品质量、主要竞争区域和趋势 管理素质和经营战略 —— 营运控制、对待风险的态度和管理、主要经营者素质和信用影响 盈利能力 —— 收入的分散化、边际利润、现金流产生能力（稳定性程度） 资本结构 —— 表外项目对企业资本结构的影响 财务弹性 —— 融资的其他来源、资金流动性
所有权和公司结构 —— 母子公司关系、股东的分散性、管理控制 外部支持 —— 股东、战略投资者、政府的支持态度和能力
债权结构 —— 有抵押/无抵押 偿债顺序（先偿/后偿/次等后偿） 优先股、担保能力
关键财务指标
☆ 息税前利润（EBIT ）/总（现金、净）利息支出 ☆ 经营净现金流/总债务 ☆ 息税折旧摊销前利润（EBITDA ）/总（现金、净）利息支出 ☆ 总债务/所有者权益
☆（货币资金+短期投资+应收票据）/流动负债 ☆ 长期债务/（长期债务+所有者权益） ☆ 总（净）债务/息税折旧摊销前利润（EBITDA ） ☆ 息税前利润（EBIT ）/营业收入 ☆ 息税折旧摊销前利润（EBITDA ）/营业收入
现金流量计算
销售收入（Revenues ）
- 销售成本（COGS ） - 销售、管理费用和一般费用（SGSA ） - 研发费用（R&D ）
=息税前利润（EBIT ） + 折旧和摊销（D&C ）
=息税折旧摊销前利润（EBITDA ）
计算机 处理
评级 方法 等级评审委员会
大众媒体网站 跟踪数据处理
- 资本支出（Capex ） - 营运资本的变化（WC ） =自由现金流（Free Cash Flow ）
- 现金利息支出（Cash Int.Ex ） - 现金税金支出（Cash Taxes Paid ） =净“自由”现金流（NFCF ）
EBITDA —— 衡量公司主营业务的可持续现金流产生能力，不易受非营业费用等的歪曲影响（如净收入+折旧）
NFCF —— 能够很好地表明发债主体是否还需要对外融资（股息没有被扣除，因为它是可自由支配的）
杭州信林评估咨询有限公司
业务类别
评估时间
沟通、协商
委托协议 随机 采集信用主体信息
进行初步信用分析
一周 尽职调查（实地访谈） 数据处理、综合分析
一周
形成初步报告和等级建议 信用
评级业务
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