信用评分模型中

Z评分模型

目录 [隐藏] ? 1 Z评分模型的概念 ? 2 奥特曼确立的分辨函数 ? 3 Z评分模型的改进 [1] ? 4 Z评分模型案例分析 o 4.1 案例一:Z评分模型对上市公司信用风险状况的分析[2] ? 5 参考文献 [编辑]

Z评分模型的概念

Z评分模型是著名财务专家奥特曼设计的一种破产预测模型。他根据数理统计中的辨别分析技术，对银行过去的贷款案例进行统计分析，选择一部分最能够反映借款人的财务状况，对贷款质量影响最大、最具预测或分析价值的比率，设计出一个能最大程度地区分贷款风险度的数学模型（也称之为判断函数），对贷款申请人进行信用风险及资信评估。 [编辑]

奥特曼确立的分辨函数

Z=0.012（X1）+0.014（X2）+0.033（X3）+0.006（X4）+0.999（X5）或： Z=1.2（X1）+1.4（X2）+3.3（X3）+0.6（X4）+0.999（X5） 其中， X1：流动资本/总资产（WC/TA） X2：留存收益/总资产（RE/TA）

X3：息前、税前收益/总资产（EBIT/TA） X4：股权市值/总负债帐面值（MVE/TL）

X5：销售收入/总资产（S/TA） 这两个公式是相等

客户信用分析模型（Z计分模型、巴萨利模型等）

客户信用分析模型

客户信用分模型分为两类：预测模型和管理模型。预测模型用于预测客户前景，衡量客户破产的可能性，Z计分模型和巴萨利模型属于此类，两者都以预测客户破产的可能性为目标。

客户信用分析之预测模型－Z计分模型

信用评分法的基本思想是，财务指标反映了企业的信用状况，通过对企业主要财务指标的分析和模拟，可以预测企业破产的可能性，从而预测企业的信用风险。最初的Z计分模型由Altman在1968年构造。

其中：Z1主要适用于上市公司，Z2适用于非上市公司，Z3适用于非制造企业。 Z1＝1.2*X1 + 1.4*X2 + 3.3*X3 + 0.6*X4 + 0.999*X5

其中

X1 ＝（流动资产-流动负债）/资产总额

X2 ＝ 留存收益/资产总额

X3 ＝（利润总额+利息支出）/资产总额

X4 ＝ 权益市场值/负债总额

X5 ＝ 销售收入/总资产

一般地，Z值越低企业越有可能破产。如果企业的Z值大于2.675，则表明企业的财务状况良好，发生破产的可能性较低。反之，若Z值小于1.81，则企业存在很大的破产风险。如果Z值处于两者之间，则企业的财务状况非常不稳定。

Z2＝0.717*Xl + 0.847*X2 + 3.107*X

客户信用分析模型（Z计分模型、巴萨利模型等）

客户信用分析模型

客户信用分模型分为两类：预测模型和管理模型。预测模型用于预测客户前景，衡量客户破产的可能性，Z计分模型和巴萨利模型属于此类，两者都以预测客户破产的可能性为目标。

客户信用分析之预测模型－Z计分模型

信用评分法的基本思想是，财务指标反映了企业的信用状况，通过对企业主要财务指标的分析和模拟，可以预测企业破产的可能性，从而预测企业的信用风险。最初的Z计分模型由Altman在1968年构造。

其中：Z1主要适用于上市公司，Z2适用于非上市公司，Z3适用于非制造企业。 Z1＝1.2*X1 + 1.4*X2 + 3.3*X3 + 0.6*X4 + 0.999*X5

其中

X1 ＝（流动资产-流动负债）/资产总额

X2 ＝ 留存收益/资产总额

X3 ＝（利润总额+利息支出）/资产总额

X4 ＝ 权益市场值/负债总额

X5 ＝ 销售收入/总资产

一般地，Z值越低企业越有可能破产。如果企业的Z值大于2.675，则表明企业的财务状况良好，发生破产的可能性较低。反之，若Z值小于1.81，则企业存在很大的破产风险。如果Z值处于两者之间，则企业的财务状况非常不稳定。

Z2＝0.717*Xl + 0.847*X2 + 3.107*X

信用卡评分标准

信用卡评分标准 当客户开始申请信用卡后，发卡银行会考虑年龄、职业、存款、资产和住房等各种因素，对每一项都按照一定的标准予以评分，然后汇总成信用累积分，不过，每家银行的评定标准不一样。 信用卡申请电脑评分

首先考虑年龄、职业、存款、资产和住房等各种因素，对每一项都按照一定的标准予以评分，两个人，一起申请同一家银行信用卡，都没买房，单位一样，职务差不多，月收入也相近，卡寄到之后，一个额度只有几千元，一个却有上万元。”

信用卡额度如何审批？额度发放标准如何界定？这成了一些好些人脑中的挥之不去的问号。 个人信用水平主要体现为个人信用累积分。银行内部对个人信用有一个综合评分，评分系统相当复杂，最后做出裁决的，将是一台电脑。

”当客户开始申请信用卡后，发卡银行会考虑年龄、职业、存款、资产和住房等各种因素，对每一项都按照一定的标准予以评分，然后汇总成信用累积分。如果积分达不到银行既定的合格标准，申请就有可能被拒绝。不过，每家银行的评定标准不一样。可以从每家银行的评分标准中找到答案。 评分标准是核心机密

评分标准如果公布，不能排除一些人投机，针对性地伪造证据以申请高额度信用卡，这样，银然后汇总成信用累积分 行的风险较难把控,这是类似黑匣子一样的核心机密

企业贷款资料

说明：在信用评级时，只需要在“实际值”一栏填入文字，在“评分”部分填入分值即可；文字部分需加入简短评述和说明，评分 分值与评分标准相对应。 指标名称 1 企业基本 情况(25) 计算公式及考核内容 评分标准 初创期、成长期、成熟 企业生命 期早期、成熟期晚期、 周期判断 初创期、加速衰退或死亡期，得0分 停滞或衰退期、加速衰 (10) 退或死亡期 成长期，得6分 成熟期早期，得8分 成熟期晚期，得5分 停滞或衰退期，得1分 社会声誉 (8) 企业获奖经历 企业有省级以上荣誉称号的，得8分 企业有市级以上荣誉称号的，得6分 企业有县级以上荣誉称号的，得4分 企业无荣誉称号的，得2分 信息透明 财务报表质量情况 度(7) 企业提供的财务报表经事务所审计且出 具无保留意见，得7分 企业提供的财务报表经事务所审计且出 具保留意见，得4分 企业提供的财务报表未经事务所审计， 得2分 企业实际 实际控制 控制人基 2 人行业经 本 情 况 验(8) (30) ≥10年，得10分 8 80 0 0% 7 70 0 0% 8 80 0 0% 实际值 评分 权数 10 最大可能值 100 加权评分值 0 最终评分值 0%

≥5年，<10年，得8分 ≥

微小企业贷款风险控制中的应用

李镇西

款业务的贷款额度往往由几千元到几十万

同所有信贷业务一样，信用风险也是微小企业贷款面临的最主要风险。随着微小企业信贷业务的快速发展，客户群体的不断扩大，银行对于客户个人信用水平的把握变得越来越难。如何科学、快速地识别个人客户信用风险，成为微小贷款业务持续、健康发展的重要前提。信用评分模型能够有效识别个人信用风险，这在国外成熟信贷市场上已经有着广泛的应用。

信用评分是指根据银行客户的各种历史信用数据，利用信用评分卡模型，得到

元不等，而个人贷款业务的额度也基本在这个范围之内。其二，微小贷款业务主要针对个人客户，虽然被称作微小企业，但事实上这些企业基本上都是以家庭为单位的，家庭开支与企业开支经常混淆，家庭成员的其他收入也可以作为清还债务的来源之一。其三，除了经营性现金流之外，企业主个人的还款意愿也是贷款偿还的关键因素。由于以上这些相似性，广泛运用于个人贷款业务中的信用评分卡业务也可以运用于微小企业贷款业务中。

客户信息易于掌握

信用评分卡模型主要为银行信用风险，尤其是个人信用风险的控制提供了一个客观、准确的评估和控制机制。以数据统计分析为基础的数据挖掘技术，通过收集和分析客户的大量行为、信用和背景记录，归纳总结出“好客户”

多变量信用风险判别模型

多变量信用风险判别模型是以特征财务比率为解释变量,运用数量统计方法推导而建立起的标准模型。运用此模型预测某种性质事件发生的可能性,及早发现信用危机信号,使经营者能够在危机出现的萌芽阶段采取有效措施改善企业经营,防范危机;使投资者和债权人可依据这种信号及时转移投资、管理应收帐款及作出信贷决策。目前国际上这类模型的应用是最有效的,也是国际金融业和学术界视为主流方法。概括起来有线性概率模型、Logit、Probit模型和判别分析模型。其中多元判别分析法最受青睐,Logit模型次之。

多元判别分析法是研究对象所属类别进行判别的一种统计分析方法;判别分析就是要从若干表明观测对象特征的变量值(财务比率)中筛选出能提供较多信息的变量并建立判别函数,使推导出的判别函数对观测样本分类时的错判率最小。率先将这一方法应用于财务危机、公司破产及违约风险分析的开拓者是美国的爱德华·阿尔特曼博士(EdwardI.Altman)。他早在1968年对美国破产和非破产生产企业进行观察,采用了22个财务比率经过数理统计筛选建立了著名的5变量Z-score模型和在此基础上改进的“Ze-ta”判别分析模型[2]。根据判别分值,以确定的临界值对研究对象

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企业信用风险评估模型

企业信用风险评估是构建社会信用体系的重要构成要素，也是企业信用风险管理的

核心环节。企业信用风险评估涉及四个基本的概念，即信用、信用风险、信用风险管理 以及信用风险评估。本节重点为厘清基本概念，并介绍相关企业信用风险评估操作。

I —、企业信用风险评估概念

企业信用风险评估是对企业信用情况进行综合评定的过程，是利用各种评估方法， 分析受评企业信用关系中的履约趋势、偿债能力、信用状况、可信程度并进行公正审查 和评估的活动。

信用风险评估具体内容包括在收集企业历史样本数据的基础之上，运用数理统计方 法与各种数学建模方法构建统计模型与数学模型，从而对信用主体的信用风险大小进行 量化测度。

I 二、企业信用风险评估模型构建 (一）信用分析瘼型概述

在信用风险评估过程中所使用的工具——信用分析模型可以分为两类，预测性模型 和管理性模型。预测性模型用于预测客户前景，衡量客户破产的可能性；管理性模型不 具有预测性，它偏重于均衡地揭示和理解客户信息，从而衡量客

有关中小企业信用评价指标

民营企业信用评估模型研究

杨

星$，郭彩琴$，郭

璐!

（$暨南大学经济学院，广州#$"*2!；!中国地质大学人文与经营学院，北京$"""+2B摘

要：为民营企业的信用资质提供一种科学的度量方法是解除营企业金融困境的关键问题。

本文采用某商业银行!""!年对$!"家不同规模的民营企业贷款的截面数据，在现有的信用评级法指标体系的基础上构建了一个简单的民营企业信用评估模型。该模型突破了传统的定性分析框架，具有简洁、直观、操作性强的特点，可为商业银行信贷决策的科学化提供参考。

关键字：民营企业；信用度量；评估模型国图分类号：%!!&"’

文献标识码：(

文章编号：（!""#）$""!)*&+’"$)""$’)"!

标的可比性；（&）指标具有较强的分辨意义和显著的差异性

!问题的提出

近年来，民营经济的发展面临着严重的金融困境。民营

原则，我们对原有的某商业银行信用评级法用指标体系（见进行了分析和处理。考虑到民营企业的行业因素以及表$）

对某些指标数据的缺损，我们对3’和3

数学建模信用卡问题

业务平台

管理

个人信用卡申请风险评估模型

福州大学管理学院 许速群 张岐山 杨美英

申请风险评估模型是指通过对消费信贷申请人的资信状况进行评估来预测其未来严重拖欠和坏账概率的模型。申请风险评估模型在信贷风险管理中有着非常重要的作用，因为其评估结果是信贷审批的主要依据之一。

与国外银行信用卡业务相比，我国各商业银行的信用卡业务的风险管理水平较低，管理手段与方法比较落后。缺乏一套有效的申请评估方法是阻碍个人信用卡业务进一步开展的主要因素之一。如何提高我国商业银行信用卡的信用风险管理水平，从而提高信用卡的盈利能力，使其在与外资银行的竞争中处于不败之地是本文的出发点。本文尝试利用层析分析法(AHP)和BP神经网络相结合的组合评价方法对信用卡申办人进行信用等级评估，寻求降低信用卡的信用风险的有效措施。

维数较大时，网络不仅结构复杂，而且训练时间也很长，从而降低网络性能，影响计算准确度。因此，本文尝试利用层析分析法作为BP神经网络的前处理，通过已有的专家判断、比较、评价等手段将多个变量的重要程度数量化，以其结果作为BP神经网络的输入值，以减小BP神经网络的结构的复杂性，从而缩短训练时间，并充分利用BP神经网络强大的容错能力和抗干扰能力，提高模型