企业客户信用评级方法，客户信用等级评定方法
客户信用评级方法有哪些？
(1)定性分析方法 定性分析方法主要指专家判断法。专家系统是依赖高级信贷人员和信贷专家自身的专业知识、技能和丰富经验，运用各种专业性分析工具，在分析评价各种关键要素的基础上依据主观判断来综合评定风险的分析系统。 目前所使用的定性分析方法中，对企业分析的5Cs系统使用最为广泛。 ①品德(Character)，是对借款人声誉的衡量。主要指企业负责人的品德、经营管理水平、资金运用状况、经营稳健性以及偿还愿望等，记录对其品德的判断具有重要意义。 ②资本(Capital)，是指借款人的认证老师杠杆状况及资本金情况。认证老师杠杆高就意味着资本金较少，债务负担和违约概率也较高。 ③还款能力(Capacity)。主要从两方面进行分析：一方面是借款人未来现金流量的变动趋势及波动性;另一方面是借款人的管理水平，不仅要对借款人的公司治理机制、日常经营策略、管理的整合度和深度进行分析评价，还要对其各部门主要管理人员进行分析评价。 ④抵押(Collateral)。 借款人应提供一定的、合适的抵押品以减少或避免商业损失。商业对抵押品的要求权级别越高，抵押品的市场价值越大，变现能力越强，则的风险越低。 相关热点： 从业。
(1)定性分析方法 定性分析方法主要指专家判断法。专家系统是依赖高级信贷人员和信贷专家自身的专业知识、技能和丰富经验，运用各种专业性分析工具，在分析评价各种关键要素的基础上依据主观判断来综合评定风险的分析系统。 目前所使用的定性分析方法中，对企业分析的5Cs系统使用最为广泛。 ①品德(Character)，是对借款人声誉的衡量。主要指企业负责人的品德、经营管理水平、资金运用状况、经营稳健性以及偿还愿望等，记录对其品德的判断具有重要意义。 ②资本(Capital)，是指借款人的认证老师杠杆状况及资本金情况。认证老师杠杆高就意味着资本金较少，债务负担和违约概率也较高。 ③还款能力(Capacity)。主要从两方面进行分析：一方面是借款人未来现金流量的变动趋势及波动性;另一方面是借款人的管理水平，不仅要对借款人的公司治理机制、日常经营策略、管理的整合度和深度进行分析评价，还要对其各部门主要管理人员进行分析评价。 ④抵押(Collateral)。 借款人应提供一定的、合适的抵押品以减少或避免商业损失。商业对抵押品的要求权级别越高，抵押品的市场价值越大，变现能力越强，则的风险越低。 ⑤经营环境(Condition)。主要包括商业周期所处阶段、借款人所在行业状况、利率水平等因素。 除5Cs系统外，使用较为广泛的专家系统还有针对企业分析的5Ps系统和针对商业等金融机构的骆驼(CAMEL)分析系统。 5Ps分析系统包括：个人因素(Personal Factor)、资金用途因素(Purpose-Factor)、还款来源因素(Payment Factor)、保障因素(Protection Factor)、企业前景因素(Perspective Factor)。 骆驼(CAMEL)分析系统包括：资本充足率(Capital Adequacy)、资产质量(Assets Quality)、管理能力(Management)、盈利性(Earning)和流动性(Liquidity)等因素。 定性分析方法的突出特点在于将信贷专家的经验和判断作为分析和决策的主要基础，主观性很强。 该方法的一个突出问题是对风险的评估缺乏一致性，缺乏系统的理论支持，尤其是对于关键要素的选择、权重的确定以及综合评定等方面更显薄弱。 因此，定性分析方法更适合于对借款人进行是和否的二维决策，难以实现对风险的准确计量。 (2)定量分析方法 较常见的定量分析方法主要包括各类违约概率模型分析法。 违约概率模型分析法属于现代风险计量方法。 20世纪90年代以来，风险量化模型在业得到了高度重视和快速发展，其中具有代表性的模型有穆迪的Risk-Calc和CreditMonitor、KPMG的风险中性定价模型和死亡概率模型。 风险量化模型在金融领域的发展也引起了监管当局的高度重视。 1999年4月，巴塞尔委员会发布了题为《风险模型化：当前的实践和应用》的研究报告，探讨了风险量化模型的应用对国际金融领域风险管理的影响，以及这些模型在金融监管尤其是在经济资本监管方面应用的可能性。 《巴塞尔新资本协议》也明确规定，实施内部评级法的商业可采用模型估计违约概率。 。
(1)定性分析方法 定性分析方法主要指专家判断法。专家系统是依赖高级信贷人员和信贷专家自身的专业知识、技能和丰富经验，运用各种专业性分析工具，在分析评价各种关键要素的基础上依据主观判断来综合评定风险的分析系统。 目前所使用的定性分析方法中，对企业分析的5Cs系统使用最为广泛。 ①品德(Character)，是对借款人声誉的衡量。主要指企业负责人的品德、经营管理水平、资金运用状况、经营稳健性以及偿还愿望等，记录对其品德的判断具有重要意义。 ②资本(Capital)，是指借款人的认证老师杠杆状况及资本金情况。认证老师杠杆高就意味着资本金较少，债务负担和违约概率也较高。 ③还款能力(Capacity)。主要从两方面进行分析：一方面是借款人未来现金流量的变动趋势及波动性;另一方面是借款人的管理水平，不仅要对借款人的公司治理机制、日常经营策略、管理的整合度和深度进行分析评价，还要对其各部门主要管理人员进行分析评价。 ④抵押(Collateral)。 借款人应提供一定的、合适的抵押品以减少或避免商业损失。商业对抵押品的要求权级别越高，抵押品的市场价值越大，变现能力越强，则的风险越低。 相关热点： 从业。
法人客户信用等级评定有效期？
法人的是有等级的，正常情况下，一般是三年的有效期
客户信用评级几级？
四个级别。评级分为企业评级、证券评级、单位主权评级、其他评级。
1、企业评级。包括工商、外贸、交通、建筑、房地产、旅游等公司和企业集团的评级，以及商业、保险公司、信托投资公司的评级，证券公司和其他金融机构。
2、证券评级。包括长期债券、短期券、优先股、基金、商业票据等评级。
3、单位主权评级。国际流行的主权评级反映了一个单位偿还债务的意愿和能力。主权评级的内容非常广泛。除了影响一国国内生产总值增长趋势、对外贸易、国际收支、外汇储备、外债总量和结构、财政收支、政策执行等因素外，主权评级还应包括影响单位偿还债务能力的因素。 除此之外，还要对金融体
所谓客户评级，就是企业在对客户分析的基础上，对其程度作出的一种规范性判断，这种规范以一定的标准和标志表达。企业为什么要对客户进行评级？怎样按照对客户的评级进行风险控制？本文作以简要介绍。
一、企业为什么要对客户进行评级？我们在管理咨询工作中发现，目前企业对客户的管理分类大多是以销售目标为标准进行的。比如按订单量的大小（大、中、小客户），按所销售iso三体系认证的差别，按销售区域的差别等。有的企业在客户分类上标准不统一，种类繁多，各种分类交织在一起，造成管理上的混乱。为此，我们体会到，企业要实行科学的管理，应当建立一套简捷的客户分类方法，用于客户的资信管理和业务决策。企业进
企业信用评级的评级方法？
判别分析法是根据已知的违约和非违约的企业进行分类构成符于个总体，由这若干个总体的特征找出一个判别函数，用于判别任意已观察的向量应判属于哪一个总体，以及检验两个或多个母体，在所测量的指标变量上，是否有显著差异，如有则指出为哪些指标。1968年奥特曼(Altman)率先将判别分析法应用于认证老师分析、公司破产及风险的分析，建立了如下著名的线性判别分析模 ：Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3 +0.006X4+0.999X5,其中，X1为流动资金/总资产，X2为留存收益/总资产，X3为息税的收益/总资产，X4为iso认证体系市值/总负债账面值，X5为销售收入/总资产。临界值为
2.675，如果z
企业信用评级的评级方法？
判别分析法是根据已知的违约和非违约的企业进行分类构成符于个总体，由这若干个总体的特征找出一个判别函数，用于判别任意已观察的向量应判属于哪一个总体，以及检验两个或多个母体，在所测量的指标变量上，是否有显著差异，如有则指出为哪些指标。 1968年奥特曼(Altman)率先将判别分析法应用于认证老师分析、公司破产及风险的分析，建立了如下著名的线性判别分析模 ： Z=0。 012X1 0。014X2 0。 033X3 0。006X4 0。999X5, 其中，X1为流动资金/总资产，X2为留存收益/总资产，X3为息税的收益/总资产，X4为iso认证体系市值/总负债账面值，X5为销售收入/总资产。临界值为2。 675，如果z小于临界值，借款人被划入违约组，级别较低；反之被划入正常组，级别较高。 当分值在1。81和2。99之间时，Altman发现判断失误较大，该重复区域为灰色区域。 以Z模型为代表的线性判别分析模型虽然很适用于评级，但这种方法存在一定问题：(1)限制条件过于严格，如要求样本数据服从多元正态分布，协方差矩阵相同等；(2)模型主要考虑的是认证老师因素，没有考虑行业特征、企业规模、管理水平等非认证老师因素的影响；(2)模型以历史数据为基础，对未来发展的预测不够。 综合评判法就是对多种因素所影响的事物或现象做出总的评价，即对评判对象的全体，根据所给的条件，给每一个对象赋予一个实数，通过总分法或加权平均等其他计算方法得到综合评分，再据此进行优序评价。 从评级本身的属性来看，企业评级属于一种不确定性的模糊问题，因此，综合评价法的发展趋势足与模糊理论相结合来对企业进行评级，从而使评级结果更科学、更准确。 所谓的人工神经网络，就是基于模仿生物大脑的结构和功能而构成的一种信息处理系统或计算机，简称神经网络，简写为ANN(Artificial Neural Network)。 人工神经网络的基本构架是模仿生物的神经细胞，分为输入层、隐藏层和输出层二层。每一层色括若干代表处理单元的点。 输入层的节点负责接收外在信息(如图1) 不同于人脑的输入，人工神经网络所接收的输入信息是各种变量的数量化信息，一个输人变量对应一个输入节点。 隐藏层的节点负责处理输入层传来的信息，并转化为中间结果传递给输出层。而输出层的节点就以隐藏层传来的信息与门槛值比较后，得到系统的最后结果，并将结果输出。 与传统的统计方法相比，人工神经网络具有以下特点：(1)具有自我组织与学习的能力 ；(2)可以描述输入资料中变量间的非线性关系；(3)可以依据样本和环境的变化进行动态的调整 由于企业各项认证老师指标与风险之间往往存在着非线性关系。 因此人工神经网络比较适用于企业的评价。 传统的数学或统计方法都足建立在精确的观点设基础之上，但是在自然科学、社会科学和工程技术等领域，存在着很多模糊或不确定性；人类的认知模式、思考方式、甚至推理逻辑也涉及许多非确定性。 因此利用传统的方法无法解决这样的不确定性问题，而模糊数学是将数学的应用范围，从精确扩大到模糊现象的领域，提出了隶属函数理论，确定了某一事物在多人程度上属于所讲的概念，或者不属于所讲的慨念，这样描述模糊性问题比精确数学更为合理。 同样，企业评级也属于模糊性问题，其状态如何，用精确数学“是”或“非”的概念很难做出判断，因此，应用模糊分析法对状况做出综合评价比较科学。 但是，学术界对于模糊数学的正当性仍然存在怀疑，因为：首先，模糊逻辑缺乏学习能力，应用上受到一定的限制。 其次，模糊系统的稳定性很难获得理论上的保证。 第二，模糊逻辑不是建立在传统数学的基础上，很难对此逻辑系统的正确性加以验证。 除了给评估对象自身对照加强改善经营管理外，主要服务对象有： (1)投资者； (2)商业；证券承销机构； (3)社会公众与大众媒体； (4)与受评对象有经济往来的商业客户； (5)金融监管机构。 当今社会基础较为薄弱，通过评级，使社会逐步重视作为微观经济主体的企业的状况，从而带动个人、其他经济主体和单位的价值观的确立，进而建立起有效的社会管理体制。
