信用评估是商业银行或其与有关信用评估机构，依据一定标准对企业未来的偿还债务能力及其守信情况进行综合评价。银行可以借此选择可靠的信贷对象，降低信贷风险和贯彻落实“扶优限劣”的倾斜政策。企业据此可以降低投资机会成本，优化资金流向和提高竞争效率。

　　一、评价指标选择中要注意的问题及指标体系的构建

　　1.企业信用评价指标的选取应遵循的原则。①层次性原则。指标的选择应尽可能从不同层次、不同方位涵盖企业信用评估的要素，以全面真实地反映企业的信用能力。②集约性原则。所选择指标应有充分的信息综合能力，指标过多会失于繁琐，指标太少亦易失真或失效。③可比性原则。企业信用评价指标应具有普遍的统计意义。评价指标设置既要考虑到纵向可比，动态地反映企业信用能力的发展过程和内在变化规律；又要考虑到横向对比，以实现企业的信用能力与行业、地区和国家间的对比。④实用性原则。应根植于我国现行统计、会计及其业务核算的实际情况设置指标，选取的指标要有比较容易取得的信息来源，力求使指标设置科学完善和简单易行。

　　2.企业信用评价指标体系的构建。本文根据企业的信用评估要素和评估原则建立的评价指标体系分为两部分：一为财务指标，二为非财务指标。由于我国财务披露制度只针对上市公司，因而非上市公司的财务数据不容易获得，即使能获得，其可信度也较低，不具有评价的意义。本文所述的企业都是上市公司，具体指标分三级，其中：①一级指标2个，即财务指标与非财务指标。②二级指标6个，即营运盈利能力、发展能力、负债能力、行业风险、经营风险、管理风险。③三级指标28个，即资本收益率、销售收入利润率、资本保值增值率、成本费用利润率、存货周转率、应收账款周转率、产值增长率、市场占有率、投资收益率、资本积累率、研究与开发经费比率、资产负债率、负债所有者权益比率、流动比率、速动比率、利息保障系数、成本结构、内部行业的竞争程度、行业的经济周期、行业的盈利性、经营规模、经营策略、所处的发展阶段、产品发展趋势、财务管理能力、管理层素质及经验、管理层的稳定性、内部控制和管理。指标的权重系数这里从略。权重的分配根据下面所述AHP法与专家调查法的基本原理分别确定：w1为70％；w2为30％。

　　二、评价指标权系数的确定

　　目前关于权系数的确定方法有数十种之多，根据计算权系数时原始数据的来源不同，这些方法大致可分为两大类：一类为主观赋权法，其原始数据主要由专家根据经验主观判断得到，如：古林法、AHP法、专家调查法等；另一类为客观赋权法，其原始数据由各指标在被评价单位中的实际数据处理后形成，如均方差法、主成分分析法、离差最大化法、熵值法、代表计数法、组合赋权法等。这两类方法各有其优点和缺点：主观赋权法客观性较差，但解释性强；客观赋权法确定的权数在大多数情况下精度较高，但有时会与实际情况相悖，而且对所得结果难以给予明确的解释。基于上述原因，有些学者提出了综合主、客观赋权法的第三类方法，即组合赋权法。本文提出的将AHP法、专家调查法与模糊数学相结合的分析方法正是组合赋权法中的一种综合评价方法。

　　三、AHP法、专家调查法与模糊数学相结合的综合分析方法

　　1.AHP法与专家调查法的基本原理。在运用AHP方法时，为防止使用单一主观赋权法所得权重的重要程度排序与实际情况不符，本文在所提出的综合赋权法中分别采用AHP法和专家调查法所得出的两套权重的重要程度排序结果。通过对两套结果进行比较，看其是否一致。若一致，则可利用得到的权重重要程度排序结果；若不一致，则需重新调整上述两种方法，直到一致为止。这样，便可在很大程度上提高主观赋权法权重重要程度排序的准确性。

　　2.模糊评价法。综合评价就是对多种因素所影响的事物或现象做出总的评价，即根据所给的条件，对全体评判对象中的每一个对象赋予一个实数，通过总分法或加权平均等其他计算方法得到综合评分再据此排序择优。但当各个因素具有模糊概念时，权重就随之带有模糊性，这时如果再利用普通的方法就不可避免地带有片面性和主观性，也就是说传统的方法就不适用了。而模糊数学就是利用数学方法来处理客观实际和人类主观活动中存在的模糊现象，于是，借助于模糊数学的评价方法就随之而生。

　　综合评价方法一方面集合了AHP法与专家调查法在财务指标评价方面的优势，另一方面又发挥了模糊评价方法在具有模糊性的指标评价中的独特作用，因而它能更全面、客观地对上市公司的信用进行评价。

　　四、模糊评价法的操作程序

　　1.评估小组成员对企业的非财务指标中的第i个指标（i＝1，2，3），即对行业风险、经营风险和管理风险的j项分指标进行打分（j＝1，2，3，4或者1，2，3，4，5，6），例如对行业风险的四。

　　3.根据有关权数，计算出被评估企业的三个非财务指标的整体综合得分。令其为Q2，0≤Q2≤10，则Q2＝（a1，a2，a3）×（B1，B2，B3）。 其中Bi表示各非财务指标的权重等于（35％，30％，35％），（B1，B2，B3） 为（B1，B2，B3）的转置向量。

　　五、信用评价的实证分析——模糊数学模型的运用

　　由于上市公司的财务数据具有较高的可信度和容易获得的特点，本文选取某上市公司对其信用能力进行评价。内容涉及如下两部分。

　　1.对企业财务方面的评价。这里着重评价企业的财务指标，其权重通过采用上文所述的AHP法与专家调查法来确定，然后根据权重调研表分别打分（其中具体的操作过程这里就不再阐述），得出w1、w2、w3为35％、30％、35％，其他权重指标的权重如下表。

　　表中有些指标权重值相同是由于它们有相同的重要性。在取得了具体权重指标后就可以对该企业的信用能力进行评估。具体做法是以企业的年度财务报表为依据，取三年有关数据的平均值，具体标准可根据国家有关部门关于绩效考核办法中的有关指标标准来评分得Q1为8.9分，满分为10分。

　　2.非财务指标的评价内容。本文选取了某上市公司作为评价对象并邀请了5位专家作为评价小组成员，依次是银行信贷部经理、咨询公司经理、咨询公司咨询员、对其熟悉的证监会监管人员、对公司有较深了解的注册会计师。考虑到信用评价小组对公司的内部情况的了解程度和在决策中的不同地位，因此赋予其不同的权重：令信用评价人员的权重向量为a＝（1／4，3／20，1／4，1／5，3／20），同时考虑到行业风险、经营风险和管理风险的分指标的重要性相近，赋予相同的权重向量ξ（1／3，1／3，1／3）。假设评估小组对公司的行业风险进行10分制计算，那么按10分制分数越小则风险越大，且如上所述行业风险的二级指标的权重为λ＝（1／4，1／4，1／4，1／4）。由此该企业的行业风险得分r1为：

　　通过相同的方法就可以得到财务风险和管理风险的评价得分分别为8.1分，9.22分。这样我们就可以得到该企业的非财务指标的三个分指标的向量η（7.93，8.1，9.22），至此也可计算出该企业的非财务指标的综合得分Q2＝ξ×η＝8.42分，信用评价的总分为Q＝Q1W1＇×Q2W2＝8.756分。