1.信用评级

信用评级是指通过一定的方法评估被评价对象按照约定履行债务或其他义务的能力和意愿。信用评级体系是对被评价对象开展信用评级过程中所采用的一套评价体系，这个体系通常由评级要素、具体指标、评级方法、指标权重和等级定义等内容组成，这些内容构成了一个具有内在结构的有机整体。信用评级体系是信用评级的基本依据，开展信用评级的首要任务就是要建立一套科学可行的信用评级体系。

2.信用评级方法

(1)专家分析

即由专家对被评价对象的相关要素进行分析评判，得出其信用评级结果。典型的专家分析法包括5C要素分析法、5W要素分析法、5P要素分析法和CAMPARI法等。5C要素分析法主要关注被评价对象的品质(Character)、能力(Capacity)、资本(Capital)、抵押(Collateral)和环境(Condition)等方面，5W和5P要素分析法与5C要素分析法的评价角度类似。CAMPARI 法主要关注被评价对象的品德(Character)、资本实力(Ability)、盈利情况(Margin)、借款用途(Purpose)、借款金额(Amount)、偿债资金来源(Repayment)、担保情况(Insurance)等方面。

(2)分类分析

这类方法是指按照被评价对象表现出来的某些特征将其进行分类分析，该类方法中较为典型的是Z-Score模型和打分卡模型。其中，Z-Score模型用于计算企业破产可能性，用以判断企业未来的履约行为是否会受到破产的影响。打分卡模型是最为常用的信用评级方法，其构建过程中运用的基本方法通常是层次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)。打分卡模型在信用评级要素的选取与设置过程一般要结合专家调查、逻辑回归等方法。

(3)违约概率估算

违约概率估算是判断企业在未来一定时间内发生违约的可能性。该类方法中较具有代表性的是逻辑回归(Logistic 模型)、KMV模型等。其中，逻辑回归(Logistic 模型)是研究违约概率的基础模型，其基于分析企业财务指标等静态历史数据进行判断，该模型着重考察企业自身素质，根据企业状况判断其违约概率。KMV模型是基于股票市场价格和交易信息来估算企业的预期违约概率。

(4)机器学习

随着大数据、人工智能等技术的快速发展，信用评级领域得以和基于海量信息的数据挖掘技术深度结合，使得诸如神经网络模型、遗传算法等机器学习类的信用评级方法得到了很好的发展。这类信用评级方法依靠对大量的数据进行测算，分析出被评级企业的信用情况。

(5)组合管理

组合管理针对的是某一类客户或产品，不针对单个客户或产品，组合管理的目的是为提高信用评级结果的准确性。其中具有代表性的如J.P.Morgan研发的Creditmertries模型,瑞士银行推出的Creditrisk模型等。

3.信用评级的作用

信用评级的作用就是为投资者揭示企业和债券的风险，即企业是否能够偿还债务。当评级较高的时候，说明企业的经营状况、偿债能力都是比较强的，发生违约的情况较小，反之亦反。

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