項目債務履約能力評級公司多重優惠「多圖」

評級的方法：信用評級其實是一個系統性工程，與股1票的基本面分析類似，但又有些不同（下面會講）。對一家企業或者一種債1券進行信用評級，是一個自上而下的過程，即從宏觀到行業再到企業。前兩者的因素太多了，還有各種復雜的評級模型，這里就不贅述，這里簡單提一下關于企業評級需要考慮的因素：（1）規模。一般而言，規模大則具有較強的抗風險能力，一定程度上能增加信用級別。（2）業務、產品多元化。這同樣有助于增加抗風險能力。（3）財務指標。這其實和基本面差不多，有興趣的可以自行查找，了解那些關于企業償債能力的相關財務指標（速動比率，流動比率和現金比率等等）。（4）其他因素。如融資能力、財務彈性、綜合競爭力、股東支持等。

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。輸入層的節點負責接收外在信息不同于人腦的輸入，人工神經網絡所接收的輸入信息是各種變量的數量化信息，一個輸人變量對應一個輸入節點。隱藏層的節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。而輸出層的節點就以隱藏層傳來的信息與門檻值比較后，得到系統的后結果，并將結果輸出。 與傳統的統計方法相比，人工神經網絡具有以下特點：(1)具有自我組織與學習的能力 ；(2)可以描述輸入資料中變量間的非線性關系；(3)可以依據樣本和環境的變化進行動態的調整 由于企業各項財務指標與信用風險之間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的信用評價。

模糊分析法：傳統的數學或統計方法都足建立在精1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。因此利用傳統的方法無法解決這樣的不確定性問題，而模糊數學是將數學的應用范圍，從精1確擴大到模糊現象的領域，提出了隸屬函數理論，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1確數學更為合理。