什么是信用評級？方法有哪些？作用分析

1.信用評級

信用評級是指通過一定的方法評估被評價對象按照約定履行債務或其他義務的能力和意愿。信用評級體系是對被評價對象開展信用評級過程中所采用的一套評價體系，這個體系通常由評級要素、具體指標、評級方法、指標權重和等級定義等內容組成，這些內容構成了一個具有內在結構的有機整體。信用評級體系是信用評級的基本依據，開展信用評級的首要任務就是要建立一套科學可行的信用評級體系。

2.信用評級方法

(1)專家分析

即由專家對被評價對象的相關要素進行分析評判，得出其信用評級結果。典型的專家分析法包括5C要素分析法、5W要素分析法、5P要素分析法和CAMPARI法等。5C要素分析法主要關注被評價對象的品質(Character)、能力(Capacity)、資本(Capital)、抵押(Collateral)和環境(Condition)等方面，5W和5P要素分析法與5C要素分析法的評價角度類似。CAMPARI 法主要關注被評價對象的品德(Character)、資本實力(Ability)、盈利情況(Margin)、借款用途(Purpose)、借款金額(Amount)、償債資金來源(Repayment)、擔保情況(Insurance)等方面。

(2)分類分析

這類方法是指按照被評價對象表現出來的某些特征將其進行分類分析，該類方法中較為典型的是Z-Score模型和打分卡模型。其中，Z-Score模型用于計算企業破產可能性，用以判斷企業未來的履約行為是否會受到破產的影響。打分卡模型是最為常用的信用評級方法，其構建過程中運用的基本方法通常是層次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)。打分卡模型在信用評級要素的選取與設置過程一般要結合專家調查、邏輯回歸等方法。

(3)違約概率估算

違約概率估算是判斷企業在未來一定時間內發生違約的可能性。該類方法中較具有代表性的是邏輯回歸(Logistic 模型)、KMV模型等。其中，邏輯回歸(Logistic 模型)是研究違約概率的基礎模型，其基于分析企業財務指標等靜態歷史數據進行判斷，該模型著重考察企業自身素質，根據企業狀況判斷其違約概率。KMV模型是基于股票市場價格和交易信息來估算企業的預期違約概率。

(4)機器學習

隨著大數據、人工智能等技術的快速發展，信用評級領域得以和基于海量信息的數據挖掘技術深度結合，使得諸如神經網絡模型、遺傳算法等機器學習類的信用評級方法得到了很好的發展。這類信用評級方法依靠對大量的數據進行測算，分析出被評級企業的信用情況。

(5)組合管理

組合管理針對的是某一類客戶或產品，不針對單個客戶或產品，組合管理的目的是為提高信用評級結果的準確性。其中具有代表性的如J.P.Morgan研發的Creditmertries模型,瑞士銀行推出的Creditrisk模型等。

3.信用評級的作用

信用評級的作用就是為投資者揭示企業和債券的風險，即企業是否能夠償還債務。當評級較高的時候，說明企業的經營狀況、償債能力都是比較強的，發生違約的情況較小，反之亦反。

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