涂著刚 李正军 杨 敏

（贵阳高新数通信息有限公司 贵阳 550014）

1 引言

我国现有商业银行尚未建立较为完善的信用风险评估系统，其风险管理工作主要由信贷员完成［1］，帮助商业银行规避中小企业信贷风险，构建一套科学严谨的中小企业信用评估模型，对我国经济发展的转型具有重要意义，也是我国商业银行信用风险管理的迫切需要。

商业银行对中小企业的信用评级主要可以分为两部分，第一部分为构建中小企业信用评级指标体系，第二部分为评级模型及其方法。本文首先量化处理中小企业信用信息，建立信用评级指标体系，然后将AdaBoost学习方法［2～3］与中小企业信用评级结合，采用贝叶斯优化算法［4］来构建集成信用评估模型。该模型为商业银行在中小企业的的信用风险管理工作提供了参考，提高了银行信贷人员的工作效率，降低了银行对中小企业信贷的风险。

2 中小企业信用评估指标模型

针对我国商业银行在面向中小企业的信贷风险评估管理方面尚未建立科学严谨的信用评级制度，本文对中小企业信用评估进行研究，其影响因子主要包括财务因素和非财务因素。财务因素主要来源于企业财务报表中的财务指标［5］，而非财务因素涉及较广［6］，对于借贷公司法人和股东的背景、社会关系难以进行定量分析，在一定程度上增加了难度。

根据国内外著名的评级机构［7～8］以及我国的商业银行的评级体系，再结合我国中小型企业的特征和发展现状，本文建立以下更适应我国国情的中小型企业信用评级指标体系。……