1. 기업 신용등급 평가 방법:
1. 퍼지 분석 방법:
전통적인 수학적 또는 통계적 방법은 모두 정확한 가정을 기반으로 합니다. 자연 과학, 사회 과학, 공학 기술 등의 분야에는 모호함이나 불확실성이 많이 있습니다. 인간의 인지 모델, 사고 방식, 심지어 추론 논리에도 많은 불확실성이 있습니다.
따라서 이러한 불확실성 문제는 전통적인 방법으로는 해결할 수 없습니다. 퍼지 수학은 수학의 응용 범위를 정밀성에서 퍼지 현상 분야로 확장하여 특정 사물이 속한 것을 결정합니다. 퍼지 문제에 대한 이러한 설명은 정확한 수학보다 더 합리적입니다.
마찬가지로 기업의 신용등급도 '예', '아니오'라는 정확한 수학적 개념으로는 신용상태를 판단하기 어려운 문제이므로 퍼지분석법을 사용하여 신용도를 평가합니다. 상태를 포괄적으로 평가하는 것이 더 과학적입니다.
2. 종합 평가 방법:
종합 평가 방법은 여러 요인의 영향을 받는 사물이나 현상을 종합적으로 평가하는 것, 즉 모든 평가 대상을 기준으로 평가하는 것입니다. 주어진 조건에 따라 각 객체에 실수를 부여하고, 총점법이나 가중평균 등 다른 계산방법을 통해 종합점수를 구한 후 이를 바탕으로 우선순위 평가를 진행한다.
신용등급 자체의 속성으로 볼 때, 기업 신용등급은 불확실성의 퍼지 문제이므로 퍼지 이론과 결합하여 기업의 신용등급을 평가하는 종합평가방법의 발전 추세는 충분하다. . 이는 평가 결과를 더욱 과학적이고 정확하게 만듭니다.
3. 인공신경망 방식:
소위 인공신경망은 생물학적 뇌의 구조와 기능을 모방한 정보처리 시스템 또는 컴퓨터로, 신경망 . 인공 신경망의 기본 구조는 생물학적 신경 세포를 모방하는 것으로, 입력층, 은닉층, 출력층의 두 가지 층으로 나누어집니다.
각 색상 레이어에는 처리 단위를 나타내는 여러 지점이 포함되어 있습니다. 입력 레이어의 노드들은 인간 두뇌의 입력과 다른 외부 정보를 수신하는 역할을 담당한다. 인공신경망이 수신하는 입력 정보는 다양한 변수의 정량적 정보이며, 하나의 입력 변수가 하나의 입력 노드에 대응된다.
히든 레이어의 노드는 입력 레이어의 정보를 처리하고 이를 중간 결과로 변환하여 출력 레이어로 전달하는 역할을 합니다. 출력층의 노드들은 은닉층의 정보와 임계값을 비교하여 시스템의 최종 결과를 구하고 그 결과를 출력한다.
2. 신용등급 분류:
현재 가장 널리 사용되는 기업 신용등급 분류는 대부분의 은행 및 평가기관에서 인정하는 3단계 및 10단계 신용등급 기준입니다. . 서구 국가에서는 기업 신용 등급을 AAA, AA, A의 세 가지 범주로 표시하는 반면, 다른 국가에서는 3A, 3B, 3C의 3개 범주를 사용하여 투자자의 행동을 안내합니다.
중국 기업의 신용 평가 및 등급은 1980년대부터 시작되었습니다. 일반적으로 기업은 AAA, AA, A라는 세 가지 범주로만 구분됩니다. 일부는 중국어 표현을 사용하는 수준의 기업을 1급, 2급, 3급 기업이라고 합니다. 신용등급에 따라 기업이 시장에서 자금을 조달하고 은행 대출을 받는 어려움과 조건에 큰 차이가 있습니다.
추가 정보:
기업 신용 등급 평가 프로세스:
1. 평가팀은 내부 신용 검토 위원회에 3단계 검토를 제출합니다. 신용평가기관 신용평가보고서 및 조사보고서
2. 내부 신용심사위원회는 심사회의를 개최해야 합니다. 검토 회의에서는 평가자의 브리핑을 듣고 신용 등급 보고서 및 작업 보고서에 대해 논의, 질문 및 검토하고 신용 등급 보고서에 대한 수정을 제안합니다. 신용 검토 위원회는 다음을 기준으로 등급 대상의 신용 등급을 결정합니다. 신용등급 평가 방법 및 등급 제한
3. 신용평가팀은 신용심사위원회에서 결정한 신용등급 및 등급의견을 바탕으로 신용등급 보고서를 수정합니다.
4 . 평가 결과는 참석자 2/3 이상의 검토를 거쳐야 하며, 회원이 동의하는 경우에만 유효합니다.
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