項(xiàng)目債務(wù)履約能力評(píng)級(jí)公司多重優(yōu)惠「多圖」

評(píng)級(jí)的方法：信用評(píng)級(jí)其實(shí)是一個(gè)系統(tǒng)性工程，與股1票的基本面分析類似，但又有些不同（下面會(huì)講）。對(duì)一家企業(yè)或者一種債1券進(jìn)行信用評(píng)級(jí)，是一個(gè)自上而下的過(guò)程，即從宏觀到行業(yè)再到企業(yè)。前兩者的因素太多了，還有各種復(fù)雜的評(píng)級(jí)模型，這里就不贅述，這里簡(jiǎn)單提一下關(guān)于企業(yè)評(píng)級(jí)需要考慮的因素：（1）規(guī)模。一般而言，規(guī)模大則具有較強(qiáng)的抗風(fēng)險(xiǎn)能力，一定程度上能增加信用級(jí)別。（2）業(yè)務(wù)、產(chǎn)品多元化。這同樣有助于增加抗風(fēng)險(xiǎn)能力。（3）財(cái)務(wù)指標(biāo)。這其實(shí)和基本面差不多，有興趣的可以自行查找，了解那些關(guān)于企業(yè)償債能力的相關(guān)財(cái)務(wù)指標(biāo)（速動(dòng)比率，流動(dòng)比率和現(xiàn)金比率等等）。（4）其他因素。如融資能力、財(cái)務(wù)彈性、綜合競(jìng)爭(zhēng)力、股東支持等。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法：所謂的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，就是基于模仿生物大腦的結(jié)構(gòu)和功能而構(gòu)成的一種信息處理系統(tǒng)或計(jì)算機(jī)，簡(jiǎn)稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，簡(jiǎn)寫(xiě)為ANN(Artificial Neural Network)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本構(gòu)架是模仿生物的神經(jīng)細(xì)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(diǎn)。輸入層的節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)接收外在信息不同于人腦的輸入，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所接收的輸入信息是各種變量的數(shù)量化信息，一個(gè)輸人變量對(duì)應(yīng)一個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)。隱藏層的節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)處理輸入層傳來(lái)的信息，并轉(zhuǎn)化為中間結(jié)果傳遞給輸出層。而輸出層的節(jié)點(diǎn)就以隱藏層傳來(lái)的信息與門(mén)檻值比較后，得到系統(tǒng)的后結(jié)果，并將結(jié)果輸出。 與傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法相比，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有以下特點(diǎn)：(1)具有自我組織與學(xué)習(xí)的能力 ；(2)可以描述輸入資料中變量間的非線性關(guān)系；(3)可以依據(jù)樣本和環(huán)境的變化進(jìn)行動(dòng)態(tài)的調(diào)整 由于企業(yè)各項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)與信用風(fēng)險(xiǎn)之間往往存在著非線性關(guān)系。因此人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比較適用于企業(yè)的信用評(píng)價(jià)。

模糊分析法：傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)或統(tǒng)計(jì)方法都足建立在精1確的觀點(diǎn)假設(shè)基礎(chǔ)之上，但是在自然科學(xué)、社會(huì)科學(xué)和工程技術(shù)等領(lǐng)域，存在著很多模糊或不確定性；人類的認(rèn)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(wú)法解決這樣的不確定性問(wèn)題，而模糊數(shù)學(xué)是將數(shù)學(xué)的應(yīng)用范圍，從精1確擴(kuò)大到模糊現(xiàn)象的領(lǐng)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(wèn)題比精1確數(shù)學(xué)更為合理。