【正文】 等級(jí)為的樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)滿足： （11）而等級(jí)為的樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)還同時(shí)滿足： （12）式11，12反映了等級(jí)之間的有序關(guān)系。為了更為簡(jiǎn)潔的表示式 11，12，首先定義，再對(duì)等級(jí)為的樣本定義維的擴(kuò)展向量和： ；此時(shí)，對(duì)等級(jí)的樣本只定義，而對(duì)等級(jí)的樣本只定義。不失一般性，令（通過增加偏置項(xiàng)可使此假設(shè)滿足， 即點(diǎn)到的算術(shù)距離為），則原分級(jí)問題等同于：在維空間中學(xué)習(xí)得到分類器，使得且。再通過將樣本，的類別設(shè)為，而將的類別設(shè)為，原分級(jí)問題就可以轉(zhuǎn)化為一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的二類分類問題。上述方法也稱為內(nèi)置空間法。使用此方法將分級(jí)問題轉(zhuǎn)化為二類分類問題時(shí)，相應(yīng)的訓(xùn)練樣本規(guī)模增加到（其中和分別是等級(jí)為1和的樣本數(shù)），權(quán)值向量的維數(shù)增加維(擴(kuò)展位)，樣本數(shù)據(jù)中類別之間的有序信息被擴(kuò)展位反映。任何線性分類方法都可用于解此二類問題。可以證明：如果該二類問題線性可分，則總為正。而當(dāng)此二類問題不是線性可分時(shí) ,則可考慮使用核分類器——支持向量機(jī)求解。在很多實(shí)際問題中，線性學(xué)習(xí)器的計(jì)算能力有限，不足以使之學(xué)習(xí)到目標(biāo)概念。這種情況下，核表示方式提供了一條解決途徑, 即將數(shù)據(jù)映射到高維空間來增加線性學(xué)習(xí)器的計(jì)算能力。設(shè)核函數(shù)為： ，其中：是原特征空間到新特征空間的非線性映射。由于是非線性映射，存在這樣的問題：對(duì)等級(jí)為的樣本有，但對(duì)于一般的核函數(shù)并不一定保證，從而得不到所需的分級(jí)規(guī)則。為解決這個(gè)問題，定義映射：： ；。只將變?cè)那熬S（即和）映射到高維空間，而保持變?cè)暮缶S不變；通過這樣的可進(jìn)一步定義核函數(shù)：，被分解為兩個(gè)核函數(shù)之和，前一項(xiàng)為特征向量的前維的核，后一項(xiàng)為后維的線性核。利用核函數(shù)，支持向量機(jī)學(xué)習(xí)得到進(jìn)而計(jì)算閾值；點(diǎn)到的算術(shù)距離為：其中，為對(duì)應(yīng)的Lagrange乘子，是偏置頂；對(duì)應(yīng)分級(jí)規(guī)劃式1，可得出使用核函數(shù)的分級(jí)規(guī)則： ，應(yīng)用該等級(jí)規(guī)則即可對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)判定等級(jí)。 ：Step 1:對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，若有連續(xù)型的屬性變量，則對(duì)其進(jìn)行離散化處理，本身為離散型的屬性變量則不進(jìn)行處理。處理的方法如下：(1)設(shè)有個(gè)樣木數(shù)據(jù)，將所有數(shù)據(jù)樣木按照連續(xù)型描述屬性的具體數(shù)值，由小到大進(jìn)行排序，找到該連續(xù)型屬性的最小取值，最大取值；(2)在區(qū)間內(nèi)插入個(gè)數(shù)值等分為個(gè)小區(qū)間；(3)取每?jī)蓚€(gè)值的中間值作為分割點(diǎn)，即分別以為分段點(diǎn)，將區(qū)間劃分為兩個(gè)子區(qū)間。 Step2：計(jì)算每個(gè)屬性的信息增益和信息增益比，將具有最高信息增益比的屬性作為給定集合的測(cè)試屬性，同時(shí)創(chuàng)建一個(gè)節(jié)點(diǎn)，并以該屬性標(biāo)記，對(duì)屬性的每個(gè)值創(chuàng)建分枝，并據(jù)此劃分樣本。Step3：根節(jié)點(diǎn)屬性每一個(gè)可能的取值對(duì)應(yīng)一個(gè)子集，對(duì)樣本子集遞歸地執(zhí)行以上Step2過程，直到劃分的每個(gè)子集中的觀測(cè)數(shù)據(jù)在分類屬性上取值都相同，生成決策樹。Step4：根據(jù)構(gòu)造的決策樹提取分類規(guī)則，對(duì)新的數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類。：(1)用信息增益率來選擇屬性，克服了ID3用信息增益選擇屬性時(shí)偏向于選擇取值多的屬性的不足；(2)在樹構(gòu)造過程中或者構(gòu)造完成之后，使用不同的修剪技術(shù)以避免樹的不平衡；(3)能夠完成對(duì)連續(xù)屬性的離散化處理；(4)能夠?qū)Σ煌暾麛?shù)據(jù)進(jìn)行處理；(5)K次迭代交叉驗(yàn)證；(6)，并能最終可以形成產(chǎn)生規(guī)則。（7）。即通過剪枝操作刪除部分節(jié)點(diǎn)和子樹以避免“過度擬合”，以此消除訓(xùn)練集中的異常和噪聲。：（1）；（2）采用一邊構(gòu)造決策樹，一邊進(jìn)行評(píng)價(jià)的方法，使決策樹的結(jié)構(gòu)調(diào)整、性能改善較困難；（3）僅考慮決策樹的錯(cuò)誤率，未考慮樹的節(jié)點(diǎn)、深度，而樹的結(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)代表了樹的規(guī)模，樹的平均深度對(duì)應(yīng)著決策樹的預(yù)測(cè)速度；（4）對(duì)屬性值分組時(shí)逐個(gè)探索，沒有一種使用啟發(fā)式搜索的機(jī)制，分組效率較低:第五，是將結(jié)果樹逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)90度，以文本形式輸出，很不直觀。 kmv公司的kmv模型 1993年，全球聞名的美國(guó)穆迪kmv公司以merton開發(fā)的期權(quán)定價(jià)模型為基礎(chǔ)，以公司資產(chǎn)為基本變量，將期權(quán)定價(jià)模型的原理應(yīng)用到貸款和債券的估值，通過對(duì)上市公司股價(jià)波動(dòng)進(jìn)行分析來監(jiān)控公司發(fā)生違約的可能。kmv模型的優(yōu)勢(shì)：（1）在計(jì)算股票回報(bào)率的關(guān)聯(lián)矩陣時(shí)，運(yùn)用企業(yè)、國(guó)家和行業(yè)、全球三層經(jīng)濟(jì)指標(biāo)建立多因子模型，綜合考慮了企業(yè)微觀發(fā)展、國(guó)家宏觀環(huán)境和全球發(fā)展因素。同時(shí)，kmv模型將違約關(guān)聯(lián)度和公司的股票價(jià)格聯(lián)系起來，不僅能夠全面地分析企業(yè)的目前的信用狀況，還能合理地預(yù)期未來風(fēng)險(xiǎn)。（2）kmv模型在merton期權(quán)定價(jià)模型的基礎(chǔ)上考慮了紅利支付、違約提前發(fā)生等可能性，對(duì)于企業(yè)負(fù)債變動(dòng)的情況也能計(jì)算其違約率，擴(kuò)大了merton模型的適用范圍。（3）kmv模型根據(jù)市場(chǎng)價(jià)值、到期時(shí)間、無風(fēng)險(xiǎn)利率等計(jì)算資產(chǎn)波動(dòng)率和根據(jù)違約點(diǎn)計(jì)算違約價(jià)值的方法，適用于所有數(shù)據(jù)公開的上市公司，能廣泛應(yīng)用于公開交易的上市企業(yè)。kmv模型缺點(diǎn)：kmv模型預(yù)測(cè)企業(yè)預(yù)期違約概率，是建立在資產(chǎn)回報(bào)服從正態(tài)分布的基礎(chǔ)上的，而現(xiàn)實(shí)中，企業(yè)的資產(chǎn)回報(bào)很難滿足正態(tài)分布的條件。其次，測(cè)算預(yù)期違約概率的數(shù)據(jù)包括股價(jià)信息、負(fù)債價(jià)值、到期時(shí)間等，增加了統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的難度，限制了kmv模型的應(yīng)用。最后該模型只考慮了一些簡(jiǎn)單的指標(biāo)（股權(quán)價(jià)值、波動(dòng)率等），忽略了企業(yè)資歷、抵押品等反映企業(yè)復(fù)雜特征的指標(biāo)，降低了預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確度。 metrics模型 1997年，jp摩根與kmv公司合作開發(fā)了credit metrics模型，通過模擬信用資產(chǎn)組合信用質(zhì)量的變化來估計(jì)資產(chǎn)組合價(jià)值的變化，進(jìn)而以該資產(chǎn)組合價(jià)值大小來確定信用風(fēng)險(xiǎn)的大小。 credit metrics模型優(yōu)勢(shì)：該模型具有普遍適用性，計(jì)算方法簡(jiǎn)單易操作，也是最早應(yīng)用于投資組合的信用風(fēng)險(xiǎn)管理的模型。credit metrics模型綜合了國(guó)家各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)和行業(yè)指標(biāo)，根據(jù)企業(yè)在行業(yè)中市場(chǎng)份額賦權(quán)，能夠高效地計(jì)算各個(gè)貸款企業(yè)之間的相關(guān)性。credit metrics模型不足之處：（1）模型中違約率的計(jì)算值是企業(yè)過去年份違約率的算術(shù)平均值，考慮到了宏觀環(huán)境對(duì)于違約率的影響，但在不同的經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段，違約率應(yīng)賦予不同的權(quán)重，這一點(diǎn)需要進(jìn)一步研究。（2）credit metrics模型忽略了市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。模型假設(shè)無風(fēng)險(xiǎn)利率是固定值，因此市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)于投資組合的市場(chǎng)價(jià)值沒有影響。而市場(chǎng)和宏觀經(jīng)濟(jì)水平影響信用質(zhì)量，從而改變企業(yè)的經(jīng)營(yíng)收益，改變企業(yè)的違約風(fēng)險(xiǎn)。（3）建立模型的基礎(chǔ)是企業(yè)的資產(chǎn)價(jià)值服從正態(tài)分布，嚴(yán)格的數(shù)據(jù)要求和現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)的實(shí)際分布有一定的區(qū)別，影響了credit metrics模型模擬結(jié)果的準(zhǔn)確度。 麥肯錫公司的credit portfolio view模型 1997年，麥肯錫公司開發(fā)了credit portfolio view模型，以宏觀經(jīng)濟(jì)情況為基礎(chǔ)，主要考慮的宏觀經(jīng)濟(jì)因素有g(shù)dp增長(zhǎng)率、失業(yè)率、匯率、長(zhǎng)期利率、政府支出和儲(chǔ)蓄等，用于分析貸款組合風(fēng)險(xiǎn)和收益，該模型認(rèn)為宏觀經(jīng)濟(jì)因素的改變是導(dǎo)致信用質(zhì)量變化的原因，對(duì)公司特殊數(shù)據(jù)不進(jìn)行分析。credit portfolio view模型優(yōu)勢(shì)：充分考慮了全球經(jīng)濟(jì)、國(guó)家宏觀經(jīng)濟(jì)、行業(yè)發(fā)展在企業(yè)中的作用，打破了用企業(yè)歷史違約率的平均值測(cè)算企業(yè)違約率的模式。其次，把宏觀影響因素加入到信用風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估中，并提出了宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)信用級(jí)別轉(zhuǎn)移的變化。然而，如何獲取宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展的可靠歷史數(shù)據(jù)，并準(zhǔn)確地反映到單個(gè)企業(yè)的信用評(píng)價(jià)中，是一個(gè)需要進(jìn)一步研究的問題。
瑞士信貸銀行的credit risk+模型1997年，瑞士信貸銀行的產(chǎn)品部研發(fā)出credit risk+模型，運(yùn)用了保險(xiǎn)業(yè)中的精算方法，不分析違約的原因，同時(shí)只針對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)，而不考慮轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)，這種簡(jiǎn)化使得將損失分布規(guī)范為一種方便的限定形式成為可能。credit risk+模型優(yōu)勢(shì)：credit risk+模型最大的特點(diǎn)是容易實(shí)現(xiàn)。由于該模型不考慮企業(yè)降級(jí)的風(fēng)險(xiǎn)，只關(guān)注企業(yè)是否違約，因此涉及到的指標(biāo)數(shù)量少于其他模型。credit risk+模型在分析問題時(shí)，只需處理集中風(fēng)險(xiǎn)問題，且只考慮違約發(fā)生一次的概率，簡(jiǎn)化了分析過程，節(jié)約人力、物力。 credit risk+模型不足之處有：（1）正因?yàn)閏redit risk+模型只考慮企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)，忽略了信用風(fēng)險(xiǎn)降級(jí)的情況，因此每個(gè)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)敞口是固定不變的，不考慮企業(yè)歷史信用等級(jí)，也不用預(yù)測(cè)企業(yè)未來收益變化。（2）credit risk+模型只適用于線性模型，對(duì)于復(fù)雜的期權(quán)定價(jià)和外匯互換等非線性模型并不適用。（3）在運(yùn)用該模型計(jì)算企業(yè)的違約概率時(shí)，違約率的波動(dòng)性不能夠直接計(jì)算，而要通過其他模型計(jì)算，數(shù)據(jù)的有效性需要進(jìn)一步研究。第三章 現(xiàn)代模型在中國(guó)應(yīng)用的缺陷性及改進(jìn)措施在國(guó)外,以在險(xiǎn)價(jià)值為基礎(chǔ)的credit metrics模型應(yīng)用廣泛, metrics模型,與我國(guó)特殊的經(jīng)濟(jì)發(fā)展境密切相關(guān)。（1）信用風(fēng)險(xiǎn)管理體系不完善。當(dāng)前，我國(guó)商業(yè)銀行對(duì)風(fēng)險(xiǎn)種類、來源和防范問題研究分散，缺乏完備的理論體系和深入的模型研究，沒有建立完善的信用風(fēng)險(xiǎn)管理制度。在風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量體系問題上，我國(guó)還沒有風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告系統(tǒng)，管理人員不能及時(shí)掌握企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)情況，不能合理、準(zhǔn)確地判斷企業(yè)信用。因此，只有建立健全宏觀的金融監(jiān)管框架，完善系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的防范體系，增強(qiáng)資本流動(dòng)性，才能為提高專業(yè)技術(shù)水平提供有利條件。 （2）信用風(fēng)險(xiǎn)防范意識(shí)不足。目前，商業(yè)銀行尚未意識(shí)到信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型的重要性。我國(guó)大多商業(yè)銀行對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的防范意識(shí)不足，忽略了現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)模型的優(yōu)越性，以短期的經(jīng)營(yíng)效益作為銀行貸款業(yè)務(wù)的目標(biāo)，忽視了運(yùn)用現(xiàn)代風(fēng)險(xiǎn)模型準(zhǔn)確評(píng)估企業(yè)信用度的重要性。 （3）缺乏完備的數(shù)據(jù)庫(kù)。完備的數(shù)據(jù)庫(kù)是商業(yè)銀行對(duì)企業(yè)的信用進(jìn)行分級(jí)，建立信用風(fēng)險(xiǎn)度量體系的基礎(chǔ)。由于我國(guó)的商業(yè)銀行對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)管理的探索只有十幾年，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)較少，很難對(duì)企業(yè)信用進(jìn)行全面、系統(tǒng)的評(píng)價(jià)。目前我國(guó)風(fēng)險(xiǎn)管理、計(jì)量模型、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估數(shù)據(jù)庫(kù)等技術(shù)不發(fā)達(dá)，信息系統(tǒng)及專業(yè)技術(shù)沒有達(dá)到世界先進(jìn)水平。
改進(jìn)措施 （1）建立完善的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)。完備的數(shù)據(jù)庫(kù)是信用風(fēng)險(xiǎn)管理體系建立的基礎(chǔ)。我國(guó)應(yīng)當(dāng)注重企業(yè)信貸交易資料的統(tǒng)計(jì)，通過資產(chǎn)負(fù)債、經(jīng)營(yíng)能力、現(xiàn)金流等財(cái)務(wù)指標(biāo)和其他非財(cái)務(wù)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)信息，同時(shí)考慮宏觀經(jīng)濟(jì)、行業(yè)特點(diǎn)、競(jìng)爭(zhēng)壓力、管理能力、資產(chǎn)結(jié)構(gòu)等多個(gè)方面評(píng)價(jià)企業(yè)的信用等級(jí)。建立客戶信用檔案，做好客戶信用信息的管理工作，保證企業(yè)貸款資料的完備性，建立完善的數(shù)據(jù)庫(kù)體系。充分利用現(xiàn)代化信息系統(tǒng)，學(xué)習(xí)國(guó)外先進(jìn)的數(shù)據(jù)管理技術(shù)，為信用風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)的建立提供技術(shù)支持。 （2）建立完善的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系。為了提高我國(guó)商業(yè)銀行的全球競(jìng)爭(zhēng)力，全面貫徹巴塞爾協(xié)議ⅲ的重要思想，構(gòu)建中國(guó)特色的信用風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)，迎接全球經(jīng)濟(jì)一體化的重大挑戰(zhàn)，商業(yè)銀行必須建立自己的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系。國(guó)外的評(píng)價(jià)指標(biāo)以地區(qū)、抵押品和行業(yè)分類為主，結(jié)合我國(guó)企業(yè)發(fā)展速度快，信用等級(jí)穩(wěn)定性波動(dòng)較大等特點(diǎn)，我國(guó)的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)應(yīng)當(dāng)重點(diǎn)考慮企業(yè)資產(chǎn)的處置方法、股權(quán)轉(zhuǎn)讓方式、運(yùn)作模式、經(jīng)營(yíng)狀況等特色指標(biāo)，再結(jié)合kmv、credit metrics、credit risk+、credit portfolio view模型綜合考慮。當(dāng)然，目前我國(guó)的信用評(píng)價(jià)體系不完善，先進(jìn)的銀行內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)度量模型可能不適用于我國(guó)的國(guó)情，先進(jìn)模型是否能準(zhǔn)確地反映我國(guó)企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)有待進(jìn)一步研究。但是，國(guó)外先進(jìn)的模型研究思路和理論基礎(chǔ)是值得我們學(xué)習(xí)和借鑒的。因此，應(yīng)結(jié)合我國(guó)商業(yè)銀行貸款業(yè)務(wù)的特點(diǎn)和風(fēng)險(xiǎn)管理的現(xiàn)狀，充分考慮我國(guó)改革利率市場(chǎng)化、金融衍生品發(fā)展緩慢、風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)薄弱等特殊因素，在已有模型的基礎(chǔ)上修正和完善，建立適合我國(guó)的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展。 （3）提供政策支持，加強(qiáng)金融監(jiān)管。信用評(píng)級(jí)是保證金融市場(chǎng)合理運(yùn)轉(zhuǎn)的重要方面，通過對(duì)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估和防范，降低經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，保證金融體系能夠健康、高速發(fā)展。我國(guó)應(yīng)當(dāng)大力支持商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)體系的建立，通過法律、法規(guī)等手段積極促進(jìn)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系的發(fā)展。同時(shí)，監(jiān)管部門應(yīng)當(dāng)積極參與到商業(yè)銀行內(nèi)部信用評(píng)級(jí)體系開發(fā)建設(shè)的活動(dòng)中，培養(yǎng)優(yōu)秀的管理人才，提供可靠的指導(dǎo)意見，引導(dǎo)我國(guó)的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系能夠積極、健康地發(fā)展。第四章 對(duì)我國(guó)企業(yè)信用評(píng)級(jí)工作的建議 信用評(píng)級(jí)一直被視作現(xiàn)代金融大廈的重要組成部分，但是目前我國(guó)的信用評(píng)級(jí)的發(fā)展嚴(yán)重滯后于經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度，有些業(yè)內(nèi)人士甚至認(rèn)為，信用評(píng)級(jí)在我國(guó)已成為資本市場(chǎng)健康發(fā)展和金融體制改革深化的瓶頸和障礙。 國(guó)際信用評(píng)級(jí)業(yè)的發(fā)展已有百年歷史，逐步形成了一套較為完善的評(píng)級(jí)體系，并在現(xiàn)代化的金融市場(chǎng)中發(fā)揮著重要作用。在我國(guó)信用評(píng)級(jí)發(fā)展過程中，我們應(yīng)該借鑒國(guó)際先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)，與國(guó)外評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)積極合作，發(fā)展適合我國(guó)國(guó)情的信用評(píng)級(jí)體系。 通過對(duì)企業(yè)信用評(píng)級(jí)方法的研究，本文對(duì)目前我國(guó)企業(yè)信用評(píng)級(jí)工作提出以下建議: ，確保信息披露的真實(shí)性。 信用評(píng)級(jí)主要是依據(jù)受評(píng)對(duì)象提供的信息資料，尤其是受評(píng)對(duì)象的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，而目前我國(guó)資本市場(chǎng)上，偽造會(huì)計(jì)憑證和編制假會(huì)計(jì)報(bào)表的現(xiàn)象屢禁不止，嚴(yán)重影響了評(píng)級(jí)結(jié)果的準(zhǔn)確性。因此有必要在制度上保證企業(yè)必須向評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)提供真實(shí)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，使評(píng)級(jí)結(jié)果建立在一個(gè)真實(shí)可靠的基礎(chǔ)上。 。鑒于構(gòu)建指標(biāo)體系和確定指標(biāo)權(quán)重是決定企業(yè)信用評(píng)分高低的關(guān)鍵因素，建議在構(gòu)建指標(biāo)體系及確定指標(biāo)權(quán)重時(shí)，一定要考慮全面，做到指標(biāo)體系以及權(quán)重的科學(xué)性和合理性。 。不同的行業(yè)，企業(yè)發(fā)展?fàn)顩r可能會(huì)存在較大大的差異，因此對(duì)所有企業(yè)采取“一刀切”的評(píng)級(jí)方法，既不科學(xué)，也不合理。因此建議對(duì)企業(yè)信用評(píng)級(jí)時(shí)可按照行業(yè)對(duì)企業(yè)進(jìn)行細(xì)分，對(duì)不同的行業(yè)確定不同的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)一步提高信用評(píng)級(jí)的準(zhǔn)確性。 。 檢驗(yàn)評(píng)級(jí)結(jié)果的標(biāo)準(zhǔn)是與信用等級(jí)對(duì)應(yīng)的違約概率，這也是投資者作出決策的依據(jù)之一。我國(guó)信用評(píng)級(jí)發(fā)展時(shí)間尚短，缺乏對(duì)違約概率的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，但建立違約概率數(shù)據(jù)庫(kù)是我國(guó)評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)發(fā)展的必經(jīng)之路。 ,從法律上確立信用評(píng)級(jí)的地位。 相關(guān)法律的完善一方面能夠促進(jìn)信用評(píng)級(jí)業(yè)發(fā)展，為投資者提供決策依據(jù)，另一方面規(guī)范評(píng)級(jí)程序和行業(yè)準(zhǔn)則，實(shí)現(xiàn)評(píng)級(jí)結(jié)果的客觀性、公正性和科學(xué)性。 。信用評(píng)級(jí)工作需要以科學(xué)的評(píng)級(jí)理論為基礎(chǔ)，同時(shí)也需要經(jīng)驗(yàn)豐富的評(píng)級(jí)人員。評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)不但應(yīng)該穩(wěn)定評(píng)級(jí)隊(duì)伍，還應(yīng)該通過制定合理的激勵(lì)機(jī)制，調(diào)動(dòng)評(píng)級(jí)人員的積極性，加強(qiáng)評(píng)級(jí)隊(duì)伍建設(shè)，提高信用評(píng)級(jí)的工作質(zhì)量。參考文獻(xiàn)[1].張目,[J].運(yùn)籌與管理,2011,06:226231.[2].張鴻,[J].上海海事大學(xué)學(xué)報(bào),2007,03:6468.[3].于超,王璐,吳瓊,[J].東北師大學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2013,03:6268.[4].[J].商,2015,45:180181.[5].陽(yáng)維,[J].杭州電子科技大學(xué)學(xué)報(bào),2005,06:4447.[6].[D].天津財(cái)經(jīng)大學(xué),2012.[7].楊龍光,[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2016,03:1316.[8].[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2016,07:178182.[9].廖衛(wèi),王如龍,[J].物流科技,2013,10:7982.[10].盧欣雪,[J].世界經(jīng)濟(jì)與政治論壇,2012,04:165172.[11].[D].廈門大學(xué),2002.[12].[D].西安電子科技大學(xué),2012.[13].[D].西安電子科技大學(xué),2010.[14].[D].山東大學(xué),2009.[15].[D].東華大學(xué),2014.[16].[D].黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué),2009.