杭州专业企业信用AAA评级 需要那些材料

企业信用评级（Enterprise Credit Rating）,信用评级作为一个完整的体系，包括信用评级的要素和指标、信用评级的等级和标准、信用评级的方法和模型等方面的内容。其中信用评级指标和信用评级方法是信用评级体系中较核心的两个内容，同时又是信用评价体系中联系较紧密、影响较深刻的两个内容。

企业信用评级－－指信用评估机构对征集到的企业信用信息，依据一定指标进行信用等级评定的活动。

企业信用评级是指信用评级机构对工商企业、制造业企业和流通企业、建筑安装房地产开发与旅游企业、金融企业等进行信用评级。企业主体信用分析的主要内容包括：产业、企业素质、经营管理、财务状况和偿债能力等方面。在企业信用评级中，比较重视企业素质，特别是企业素质中的企业综合情况评级，包括对企业**群体的素质的评级，企业经营管理能力的评级，以及企业竞争能力的评级。

　　目前，由于投资者与经营者之间存在着信息不对称，因此会形成两个问题：**是逆向选择；*二是道德风险。解决这两个问题的一个有效办法就是信用评级。信用评级不但为资金供需双方的信息缺口开辟通道，使资本市场不至于收敛于因信息不对称而无法发挥资金中介的功能，使资金需求者能取得所需资金从事其各项牛产经营活动，使资金供给者的投资拥有适合其风险偏好的标的，也使金融机构的管理效率得到提高，从而增强了资本市场的整体效率。然而，信用评级是否合理，评级结果是否准确， 很大程度上取决于评级方法的科学性。

人工神经网络法

　　所谓的人工神经网络，就是基于模仿生物大脑的结构和功能而构成的一种信息处理系统或计算机，简称神经网络，简写为ANN(Artificial Neural Network)。人工神经网络的基本构架是模仿生物的神经细胞，分为输入层、隐藏层和输出层二层。每一层色括若干代表处理单元的点。输入层的节点负责接收外在信息(如图1) 不同于人脑的输入，人工神经网络所接收的输入信息是各种变量的数量化信息，一个输人变量对应一个输入节点。隐藏层的节点负责处理输入层传来的信息，并转化为中间结果传递给输出层。而输出层的节点就以隐藏层传来的信息与门槛值比较后，得到系统的最后结果，并将结果输出。

　　与传统的统计方法相比，人工神经网络具有以下特点：(1)具有自我组织与学习的能 ；(2)可以描述输人资料中变量间的非线性关系；(3)可以依据样本和环境的变化进行动态的调整 由于企业铒项财务指标与信用风险之 往往存在着非线性关系。因此人工神经网络比较适用于企业的信用评价。

模糊分析法

　　传统的数学或统计方法都足建立在精确的观点假设基础之上，但是在自然科学、社会科学和工程技术等领域，存在着很多模糊或不确定性；人类的认知模式、思考方式、甚至推理逻辑也涉及许多非确定性。因此利用传统的方法无法解决这样的不确定性问题，而模糊数学是将数学的应用范围，从精确扩大到模糊现象的领域，提出了隶属函数理论，确定了某一事物在多人程度上属于所讲的概念，或者不属于所讲的慨念，这样描述模糊性问题比精确数学更为合理。

　　同样，企业信用评级也属于模糊性问题，其信用状态如何，用精确数学“是”或“非”的概念很难做出判断，因此，应用模糊分析法对信用状况做出综合评价比较科学。

　　但是，学术界对于模糊数学的正当性仍然存在怀疑，因为：首先，模糊逻辑缺乏学习能力，应用上受到一定的限制。其次，模糊系统的稳定性很难获得理论上的保证。*二，模糊逻辑不是建立在传统数学的基础上，很难对此逻辑系统的正确性加以验证。