信用評級作為一個完整的體系，包括信用評級的要素和指標、信用評級的等級和標準、信用評級的方法和模型等方面的內容。其中信用評級指標和信用評級方法是信用評級體系中最核心的兩個內容，同時又是信用評價體系中聯(lián)系最緊密、影響最深刻的兩個內容。

而企業(yè)信用評級是指信用評級機構對工商企業(yè)、制造業(yè)企業(yè)和流通企業(yè)、建筑安裝房地產開發(fā)與旅游企業(yè)、金融企業(yè)等進行信用評級。企業(yè)主體信用分析的主要內容包括：產業(yè)、企業(yè)素質、經營管理、財務狀況和償債能力等方面。在企業(yè)信用評級中，比較重視企業(yè)素質，特別是企業(yè)素質中的企業(yè)綜合情況評級，包括對企業(yè)領導群體的素質的評級，企業(yè)經營管理能力的評級，以及企業(yè)競爭能力的評級。

目前，由于投資者與經營者之間存在著信息不對稱，因此會形成兩個問題：第一是逆向選擇；第二是道德風險。解決這兩個問題的一個有效辦法就是信用評級。信用評級不但為資金供需雙方的信息缺口開辟通道，使資本市場不至于收斂于因信息不對稱而無法發(fā)揮資金中介的功能，使資金需求者能取得所需資金從事其各項牛產經營活動，使資金供給者的投資擁有適合其風險偏好的標的，也使金融機構的管理效率得到提高，從而增強了資本市場的整體效率。然而，信用評級是否合理，評級結果是否準確， 很大程度上取決于評級方法的科學性。

(一)企業(yè)信用評級尚未得到全社會的認可。目前我國經濟正處于轉型期，原有計劃經濟的觀念和舊的習慣依然存在，有的還根深蒂固，一些人還停留于過去國家財政統(tǒng)配資金，不拿白不拿 ，甚至“賴債”、“逃債”得益的陳腐觀念中。信用評級又起步較晚，近兩三年來在部分省市開始， 也還是處于“點”的狀況。目前企業(yè)，也包括政府對信用評級不了解，或知之甚少，或存有種種偏見， 尚處于十分艱難的推動階段。

(二)法律依據(jù)不足。企業(yè)信用貧農國際行業(yè)管理與業(yè)務規(guī)則基本空白，法律責任條款也不完善。目前只有1999年9月發(fā)布的《中共中央關于國有企業(yè)改革和發(fā)展若干重大問題的決定》、《企業(yè)債券管理條例》，已經存在的中國人民銀行《企業(yè)信用評級管理辦法》等規(guī)章體制。中國人民銀行的企業(yè)評級還停留在部門規(guī)章的層面上。貸款人的管理、評級過程及評級結果還未提出規(guī)范。信用評級的業(yè)務規(guī)則、從業(yè)人員的資質相應的法律責任等都都尚未納入立法范圍，理發(fā)層次較低，內容過于單薄，達不到強制性效果。

(三)信用評級的基本職能與社會“需求”存在差異，特別是市場推動之初矛盾尤均突出。信用評級是揭示市場風險的一種有效手段， 其基本職能是通過綜合考察分析受評經濟組織的信用狀況，揭示風險，公開發(fā)布，為社會提供公眾信息， 滿足投資者和監(jiān)管部門需求的中介服務， 其評級結果和質量，也就是第一位的經營目標，是投資者和監(jiān)管都門對評級結果的使用和信任，為其提供決策參考。目前的狀況是受評企業(yè)對級別期望值很高，大有“沒有AAA不罷休”之勢。究其原因，一是受評企業(yè)的錯誤認識；二是存在客觀原因：目前全國評級業(yè)務沒有全面鋪開，走正門的反而成了“低級別”，一旦進入招投標市場，沒有“高級別”甭想入圍，從而嚴重影響了企業(yè)的正常經營與發(fā)展。

(四)出介機構自身素質不高，尤其在“僧多粥少”的情況下，自律性更差，甚至提級壓價，存在道德風險。

1．判別分析法

判別分析法是根據(jù)已知的違約和非違約的企業(yè)進行分類構成符于個總體，由這若干個總體的特征找出一個判別函數(shù)，用于判別任意已觀察的向量應判屬于哪一個總體，以及檢驗兩個或多個母體，在所測量的指標變量上，是否有顯著差異，如有則指出為哪些指標。

1968年奧特曼(Altman)率先將判別分析法應用于財務分析、公司破產及信用風險的分析，建立了如下著名的線性判別分析模 ：

Z=0.012X₁+0.014X₂+0.033X₃ +0.006X₄+0.999X₅,

其中，X₁為流動資金／總資產，X₂為留存收益／總資產，X₃為息稅的收益／總資產，X₄為股權市值／總負債賬面值，X₅為銷售收入／總資產。臨界值為2.675，如果z小于臨界值，借款人被劃入違約組，信用級別較低；反之被劃人正常組，信用級別較高。當分值在1.81和2.99之間時，Altman發(fā)現(xiàn)判斷失誤較大，該重復區(qū)域為灰色區(qū)域。

以Z模型為代表的線性判別分析模型雖然很適用于信用評級，但這種方法存在一定問題：(1)限制條件過于嚴格，如要求樣本數(shù)據(jù)服從多元正態(tài)分布，協(xié)方差矩陣相同等；(2)模型主要考慮的是財務因素，沒有考慮行業(yè)特征、企業(yè)規(guī)模、管理水平等非財務因素的影響；(2)模型以歷史數(shù)據(jù)為基礎，對未來發(fā)展的預測不夠。

2．綜合評判法

綜合評判法就是對多種因素所影響的事物或現(xiàn)象做出總的評價，即對評判對象的全體，根據(jù)所給的條件，給每一個對象賦予一個實數(shù)，通過總分法或加權平均等其他計算方法得到綜合評分，再據(jù)此進行優(yōu)序評價。

從信用評級本身的屬性來看，企業(yè)信用評級屬于一種不確定性的模糊問題，因此，綜合評價法的發(fā)展趨勢足與模糊理論相結合來對企業(yè)進行信用評級，從而使評級結果更科學、更準確。

3，人工神經網絡法

所謂的人工神經網絡，就是基于模仿生物大腦的結構和功能而構成的一種信息處理系統(tǒng)或計算機，簡稱神經網絡，簡寫為ANN(Artificial Neural Network)。人工神經網絡的基本構架是模仿生物的神經細胞，分為輸入層、隱藏層和輸出層二層。每一層色括若干代表處理單元的點。輸入層的節(jié)點負責接收外在信息(如圖1) 不同于人腦的輸入，人工神經網絡所接收的輸入信息是各種變量的數(shù)量化信息，一個輸人變量對應一個輸入節(jié)點。隱藏層的節(jié)點負責處理輸入層傳來的信息，并轉化為中間結果傳遞給輸出層。而輸出層的節(jié)點就以隱藏層傳來的信息與門檻值比較后，得到系統(tǒng)的最后結果，并將結果輸出。

與傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法相比，人工神經網絡具有以下特點：(1)具有自我組織與學習的能 ；(2)可以描述輸人資料中變量間的非線性關系；(3)可以依據(jù)樣本和環(huán)境的變化進行動態(tài)的調整 由于企業(yè)鉺項財務指標與信用風險之 往往存在著非線性關系。因此人工神經網絡比較適用于企業(yè)的信用評價。

4．模糊分析法

傳統(tǒng)的數(shù)學或統(tǒng)計方法都足建立在精確的觀點假設基礎之上，但是在自然科學、社會科學和工程技術等領域，存在著很多模糊或不確定性；人類的認知模式、思考方式、甚至推理邏輯也涉及許多非確定性。因此利用傳統(tǒng)的方法無法解決這樣的不確定性問題，而模糊數(shù)學是將數(shù)學的應用范圍，從精確擴大到模糊現(xiàn)象的領域，提出了隸屬函數(shù)理論，確定了某一事物在多人程度上屬于所講的概念，或者不屬于所講的慨念，這樣描述模糊性問題比精確數(shù)學更為合理。

同樣，企業(yè)信用評級也屬于模糊性問題，其信用狀態(tài)如何，用精確數(shù)學“是”或“非”的概念很難做出判斷，因此，應用模糊分析法對信用狀況做出綜合評價比較科學。

但是，學術界對于模糊數(shù)學的正當性仍然存在懷疑，因為：首先，模糊邏輯缺乏學習能力，應用上受到一定的限制。其次，模糊系統(tǒng)的穩(wěn)定性很難獲得理論上的保證。第二，模糊邏輯不是建立在傳統(tǒng)數(shù)學的基礎上，很難對此邏輯系統(tǒng)的正確性加以驗證。