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企业信用评级中心临界值为2.675，如果z小于临界值，借款人被划入违约组，信用级别较低;反之被划入正常组，信用级别较高。当分值在1.81和2.99之间时，altman发现判断失误较大，该重复区域为灰色区域。以z模型为代表的线性判别分析模型虽然很适用于信用评级，但这种方法存在1定问题：限制条件过于严格，如要求样本数据服从多元正态分布，协方差矩阵相同等;模型主要考虑的是财务因素，没有考虑行业特征、企业规模、管理水平等非财务因素的影响判别企业信用评级分析法是根据已知的违约和非违约的企业进行分类构成符于个总体，由这若干个总体的特征找出一个判别函数，用于判别任意已观察的向量应判属于哪一个总体，以及检验两个或多个母体，在所测量的指标变量上，是否有显著差异，如有则指出为哪些指标。1968年奥特曼(altman)率先将判别分析法应用于财务分析、公司破产及信用风险的分析，建立了如下著名的线性判别分析模 ：x1为流动资金/总资产，x2为留存收益/总资产，x3为息税的收益/总资产，x4为股权市值/总负债账面值，x5为销售收入/总资产。
aaa级信用等级
模糊分析法传统企业信用评级的数学或统计方法都足建立在j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j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j确数学更为合理。目的是为投资人或债权人提供信息，要以z券有效期为准。而企业信用评级不同，在资信等级评出以后，一般有效期为三年，三年以后要重新评级，它具有1定的时效性。复杂性由于企业的性质不同，有工业企业、商业企业、外贸企业、建筑安装企业等等;不同的企业有着不同的行业特点和资金结构，信用评级的重点和要求都不相同，因而企业信用评级要比z券信用评级复杂得多。信息性企业信用评级将为国家宏观调控提供比较完整的有关企业资信状况的信息
信用评级报告
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