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问题

如何自己建立一个行业的信用评级模型？

回答
好的，咱们来聊聊怎么自己动手，一点一点地搭建起一个行业的信用评级模型。这事儿说起来是有点儿技术含量，但如果把步骤拆开了讲，你会发现它并不像想象中那么遥不可及。咱们就用一个大家都容易理解的流程来掰扯清楚。

第一步：明确你的“评判标准”——确定评级目标

首先得想明白，你到底要评什么？是想知道一家公司能不能按时还钱？还是它在行业内的影响力有多大？或者它的经营稳定性如何？

信用评级：一般是指评估一个经济实体（比如公司、政府）偿还债务的能力和意愿。这背后是投资者、银行等债权人最关心的。
行业地位/竞争力评级：这更侧重于公司在市场中的影响力、技术实力、市场份额等。这可能是同行、合作伙伴或者战略投资者更关注的。
风险评级：更广泛，可能包含经营风险、财务风险、法律风险等等。

咱们今天就以大家最常听到的信用评级为例，特别是针对公司。因为这关系到钱，所以数据会比较实在。

第二步：找“证据”——数据收集和清洗

就像侦探需要收集线索一样，我们要为评级收集“证据”，也就是数据。这步特别关键，数据质量直接决定了模型的“好坏”。

1. 数据来源：

公开财报：这是最重要的，上市公司年报、季报里包含了大量的财务数据。比如资产负债表、利润表、现金流量表。
行业报告：咨询公司、研究机构发布的行业分析报告，可以提供宏观的行业趋势、政策影响、竞争格局等信息。
企业公开信息：公司的官网、新闻稿、官方公告，有时候能找到一些非财务层面的信息，比如公司的高管变动、重大合作等。
征信机构数据：虽然我们是自己建立模型，但可以参考一些外部征信机构（比如一些商业征信公司）发布的数据和评级方法，学习他们的维度。
市场数据：股票价格、债券收益率、信用违约互换（CDS）价格等，这些市场对公司风险的看法会直接体现在价格上。
非结构化数据：新闻报道、社交媒体评论、分析师研报等等。这些数据更“软”，处理起来也更复杂，但有时能捕捉到一些财务数据无法体现的信号。

2. 数据维度（你需要关注哪些方面？）：

我们可以把数据分成几大类：

财务指标：这是重头戏。
盈利能力：比如净利润率、资产回报率（ROA）、股东权益回报率（ROE）、营业收入增长率。这反映了公司赚钱的能力。
偿债能力：比如资产负债率、流动比率、速动比率、利息保障倍数。这反映了公司还钱的能力，特别是短期和长期的债务。
营运能力：比如存货周转率、应收账款周转率、总资产周转率。这反映了公司资产的使用效率。
现金流能力：比如经营活动产生的现金流量净额、自由现金流、现金比率。现金流比利润更实在，是公司生存的根本。
非财务指标：
公司治理：高管稳定性、董事会构成、股权结构、是否有违规记录。好的公司治理能降低经营风险。
行业特征：公司所处行业的生命周期、竞争激烈程度、受政策影响大小。有些行业本身风险就比较高。
经营稳定性：收入的波动性、客户集中度、供应商集中度。
市场表现：股价波动、债券评级变动、市场份额等。
宏观经济因素：GDP增长率、通货膨胀率、利率水平等。这些会影响所有公司的经营。

3. 数据清洗和预处理：

缺失值处理：财报可能存在数据缺失，需要填充（均值、中位数、前值后值）或者剔除。
异常值处理：比如极端的财务数据，可能是数据录入错误，需要识别和处理。
数据标准化/归一化：不同指标的量纲可能差异很大（比如利润是亿，周转率是次数），需要进行标准化，比如Zscore标准化或MinMax归一化，让它们处于可比的范围。
数据转换：有些数据可能需要进行对数转换、差分等处理，以满足模型的统计要求（比如使数据平稳）。
信息补充：有时候公开数据不够，需要通过其他渠道补充，或者对某些无法量化但很重要的信息（比如管理层锐意进取）进行主观打分或分类。

第三步：搭建“骨架”——模型设计和构建

数据准备好了，就要开始“盖房子”了。这部分是模型的核心。

1. 确定评级体系：

评级等级：最常见的是字母等级，比如 AAA, AA, A, BBB, BB, B, CCC, CC, C, D（代表违约）。不同的等级代表不同的风险水平。
评级维度权重：给各个数据维度分配不同的权重。哪些因素对信用风险影响最大？比如，偿债能力和现金流通常比盈利能力更直接影响还款能力。

2. 模型方法选择：

有几种主流的模型构建思路：

专家评分法/经验判断法：
怎么做：这是最早期、最直观的方法。找一群在行业内经验丰富的专家（比如银行信贷员、财务分析师），让他们根据自己对各项指标的理解，为每个公司打分，并进行汇总。
优点：简单易懂，能充分利用专家的经验和对非量化因素的判断。
缺点：主观性太强，不同专家的标准可能不一致，难以保证评级的客观性和一致性。
应用：可以作为初步筛选或作为其他模型的补充。

多因素线性模型（如Zscore模型）：
怎么做：这是经典方法。通过统计分析，找出与信用事件（如违约）高度相关的几个财务指标，然后用线性组合的方式来计算一个“信用分数”。最著名的是Altman Zscore模型。
Z = aX1 + bX2 + cX3 + dX4 + eX5
其中 X1, X2... 是财务比率，a, b, c... 是根据历史数据回归得到的权重。
优点：数学模型清晰，易于理解和计算，对财务数据敏感。
缺点：假设各项因素之间是线性关系，且相互独立，这在现实中不一定成立。对非财务因素的纳入比较困难。
应用：在早期信用评级和破产预测中非常流行。

逻辑回归模型 (Logistic Regression)：
怎么做：这是一种统计学中常用的分类模型，特别适合二分类问题（比如“会违约”或“不会违约”）。它预测一个事件发生的概率。
优点：输出的是概率，可以设定不同的阈值来区分评级。相对容易实现。
缺点：同样是线性模型，处理非线性关系和交互作用的能力有限。

机器学习模型（支持向量机SVM、决策树、随机森林、梯度提升树、神经网络等）：
怎么做：这些模型可以捕捉数据之间更复杂的非线性关系和交互作用。
决策树/随机森林：能自动找出哪些指标组合能有效区分好坏公司，并且相对易于解释。
梯度提升树（如XGBoost, LightGBM）：在预测准确性上通常表现非常出色，是目前很多金融风控模型的主流选择。
神经网络：尤其适合处理大量非结构化数据（如文本）或捕捉极其复杂的模式。
优点：预测能力强，能处理高维度、非线性数据。
缺点：模型“黑箱”问题较严重，不易解释；需要大量高质量数据进行训练。

3. 权重分配和模型训练：

确定权重：
主观赋予：基于专家经验，先给每个维度定个大致权重。
统计回归：利用历史数据，通过回归分析自动求解出各指标的系数（权重）。
机器学习自动学习：模型在训练过程中会自己学习出最优的特征组合和权重。
模型训练：
划分数据集：将收集到的数据分成训练集（用于模型学习）和测试集（用于评估模型性能）。
选择评估指标：
准确率 (Accuracy)：预测正确的比例，但当违约样本很少时（非常常见），这个指标会误导人。
精确率 (Precision)：被预测为违约的样本中，真正违约的比例。
召回率 (Recall)：实际违约的样本中，被模型预测出来的比例。
F1score：精确率和召回率的调和平均数。
AUC (Area Under the ROC Curve)：衡量模型区分好坏样本的能力，越接近1可以认为模型区分度越好。
迭代优化：根据测试集上的评估结果，不断调整模型参数、特征选择、权重分配，直到模型性能满意为止。

第四步：“试运行”和“调校”——模型验证和评级生成

模型建好了，总得试试它到底行不行。

1. 模型验证：

回测 (Backtesting)：用历史数据来模拟模型在过去一段时间的表现。看它在历史上的预测准确性、稳定性和风险控制能力如何。
样本外测试 (OutofSample Testing)：使用模型从未见过的数据（比如最近一年或半年的数据）来测试模型的预测能力。这是检验模型泛化能力的关键。
敏感性分析 (Sensitivity Analysis)：看看当某个关键输入数据（比如某个财务指标）发生轻微变化时，模型的输出（信用评级）会有多大变化。如果一点点变化就导致评级大起大落，那模型可能不够稳定。

2. 评级生成：

量化分数到等级的转换：通常模型会输出一个信用分数。你需要设定一个规则，将这个分数映射到预设的评级等级上。例如，分数大于90分评为AAA，8090分评为AA，以此类推。这个转换规则也需要通过数据和经验来确定。
人工复核：即使是自动化模型，对于特别重要的评级（比如核心客户、大型项目），也建议有经验的分析师进行人工复核和最终确认。尤其是对于一些模型难以量化的软信息，人工判断依然很重要。

3. 评级发布和维护：

定期更新：公司的经营状况和财务数据是动态变化的，行业环境也在变化。模型需要定期（比如季度或年度）进行更新和重新评估，以反映最新的情况。
跟踪监测：一旦为公司生成了评级，就需要持续跟踪其经营表现、财务数据、新闻公告等，以便在必要时及时调整评级。
模型迭代：随着新数据的积累和对模型理解的加深，可以不断改进模型，引入新的数据维度，尝试更先进的模型算法。

第五步：写“说明书”——模型文档化和解释

最后一步，也是很容易被忽视但极其重要的一步：记录一切。

模型设计文档：详细说明模型的目标、数据来源、数据清洗方法、选用的模型算法、关键参数、权重分配逻辑、验证方法和结果。
使用手册：指导使用者如何输入数据、如何运行模型、如何解读评级结果。
评级方法论：清晰地阐述评级体系、评级等级的含义、不同评级之间的差异。

总结一下，自己建立行业信用评级模型，大致流程就是：

1. 定目标：明确你要评的是什么。
2. 采数据：收集足够多、足够好的数据，并进行清洗。
3. 搭模型：选择合适的模型方法，构建数学或统计模型，确定各因素的权重。
4. 验成果：用历史和新数据测试模型，确保它靠谱。
5. 出结果：将分数转化为评级等级，并建立更新和跟踪机制。
6. 留证据：详细记录整个过程，方便查阅和优化。

这个过程不是一次性的，而是一个持续迭代优化的过程。从一个简单的模型开始，慢慢地根据实际效果和数据积累，去丰富和改进它。最重要的是，始终保持对数据的敬畏和对业务的理解，这样才能建立起一个真正有价值的信用评级模型。

网友意见

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为大家推荐一个私藏的资源！不用谢本红领巾！

金融领域从业者，尤其是债券领域的从业者，应该都很熟悉中债资信这家公司，他们的评级结果是基本是国内最靠谱的，大家最经常参考使用的...

而这家公司超级慷慨地把自己的评级思路、体系、方法都公布在了官网上。放个截图，大家感受一下，在“评级方法”这一栏，介绍了40多个行业的评级方法。每一个行业点进去，都是一个30页以上的PDF！

随便给大家截个目录，大家感受一下！

真的是特别好的资源！认认真真学一遍下来，能从小白进化成一个有点货的信评~

如果你时间比较紧张的话，建议先从“基础规范”那一栏的材料开始看起，这一栏的材料是统领性的概述，每一个行业内部的评级都遵循这些基础规范！

以“评级原理”为例，在我是一个小白的时候，我根本不知道信用评级到底看哪些方面，材料里的图1一下就很好的解决了我的疑惑，比B度不知道强到哪里去了！

顺带附赠，我当时看这个图时做的笔记~

  • 偿债能力，主要包括两个核心评价要素：
    • 偿债资源，i.e. 债务人创造偿债来源资金能力，微观经济学的基本出发点为资源的最优配置，因此中债资信评级原理中将信用主体的资源配置能力作为反映其偿债资源的核心因素。
    • 债务政策，i.e. 债务人自身需要偿还的全部债务契约状况。主体所承担债务的规模和结构受其决策行为影响， 反映其对待债务的意愿和态度，即主体的债务政策。
    • 资源配置能力和债务政策在很大程度上受主体所属行业风险的影响。
  • 偿债意愿，主要取决于：
    • 偿债意识：受到传统文化和价值观等非理性层面因素的影响
    • 理性决策：受到违约成本收益决策等理性层面影响
  • 除个体自身层面外，对于主体偿债能力与意愿的考察还需要注重对个体外部关联主体和环境的分析和把握，主要指——外部支持和国家风险
    • 外部支持：主要分为政府支持和股东支持
    • 国家风险：大体可以分为经济金融风险、政治法治风险、突发事件三大类

在分行业的评级材料，会落实到具体看什么什么指标！

总之，这个材料真的是太赞了，内心都有点不想跟人分享呢(误)，哈哈哈。祝大家学的愉快！

PS. 欢迎关注我哟，以后有什么优质资源，都会及时分享给大家!
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首先我们来看一下国际评级机构的评级模型。

穆迪为例，对非金融企业考虑的因素主要有：经营环境、竞争力、盈利、债务负担及偿债能力。穆迪的评分模型采用加权（权重、评分标准）的方式给出一个分数，再从分数对应到级别。以零售行业为例，分别有规模（10%），经营（30%）、债务负担和偿债能力（45%）和财务政策（15%），里面涉及的指标不是很多，对于不同行业权重和评分标准也有所差异。这里就不详细介绍了，想了解更多可以去穆迪网站上看：Rating Methodologies，各行业都有。当然，各项指标评价时都需要调整（后文会略介绍）。

然后再来看下标普的。标普采用了矩阵式，通过主权（国家或地区）风险和行业风险矩阵确定受评对象的经营环境评分；通过行业地位和盈利能力确定受评对象的竞争力水平评分；然后用矩阵（经营环境和竞争力水平）得到运营风险评分；最后通过“财务风险-运营风险”矩阵得到初始评级，再用定性因素进行调整。每个一级指标里面都有一些财务等各类型指标，通过1234567分的方式来打分，最后加权得到一级指标的结果。

矩阵其实也是一种加权，例如AB矩阵，在A表现很好或者表现很差时给予更高的权重，AB同时表现一般时，给予AB相同权重。举个例子，一个万亿规模的企业，可能财务指标不怎么完美，如果采用加权打分方式，可能会给他级别评的一般；但事实上，规模对于国内外信评机构来说都是决定因素。比如全球AAA的企业规模肯定比AA+的平均规模要高，这个在国内更明显，主权评级（国家评级）也是如此，GDP总量、人均GDP和人类发展指数（HDI）这些是硬性指标，惠誉的主权评级里人均GDP和HDI等国家发达程度指标权重甚至接近40%。

另外补充一下对指标的调整。从惠誉的企业评级方法里找到一些例子。比如对现金类资产的认定，不单单是现金等价物余额、应收票据这些资产负债表科目，还包括了对可供出售金融资产、长期股权投资这些科目里面细分科目的调整。对于持有的政府债券，全额计算；投资级债券70%的discount；投机级债券，会给予0~40%的discount（下图）。对于债务，也需要调整，比如长期债务里可能包括了短期可能会到期的债务，也会调整进短期债务里去，这些就不多讲了，继续回到模型问题上。


回顾完国外的，现在来简单介绍下国内怎么建信评模型。

首先是被解释变量。关于违约问题，中国债券市场违约率积累不足是个大问题，但是不完全没有，到2018年4月已经有180多只债券违约，大多都发生在2014年以后（超日债是开端，14年之前的代偿也可认定为主体违约，比如恒天海龙，新中基，11常州SMECNⅡ001里面的那些违约企业）。14~17年每年违约的数量大概几十家，总体上建模是可行的。另外，信用利差、断崖式降级（级别下调2个子级以上并且到AA-以下）、净资产为负、列入失信被执行人都可以加入到被解释变量里。用资产负债率当Y肯定不行，他是很重要的一个解释变量。

解释变量，这里就不多说，无非就是各个方面的财务指标，这里就不普及财务知识了。需要多说的是，实际操作来看，很多指标不好使，需要自己构建一些指标，至于怎么构建，就要看违约企业特征了。举个例子，保定天威英利，用普通的财务指标看不出来问题，规模不小，持续盈利，但这个企业关联往来款太多，资产里几乎全是应收款项，流动速冻比率都不管用的；还有就是现金收入比，神雾集团的大规模关联交易和持续的大规模现金净流出、中城建非常差的现金收入比，都是典型的违约特征，需要在选指标时候考虑进去。最后就是要考虑不同行业的财务特征，轻资产和重资产不一样，电力和零售的流动比率也差异很大，各行业不可一视同仁。

好了，到这里就可以通过各种统计计量方法来看哪些指标比较显著。当然，结果只是参考，需要不断的回归比对，通过稳健性检验、解决共线性问题才可以。

再回到LZ的问题，权重和指标区间怎么定？我们要回归到信评的本质：信用评级是对信用风险的相对排序，相对排序，所以说，归根到底，就是一个排序，有区分的排序。权重确定可以用的计量方法很多，比如主观一些的层次分析法，根据指标方差表现定权重的主成分分析法等，这里的逻辑就是，方差大的指标数据，区分度才好，才能排出来序，对吧？这些方法运用时也要参考你的回归结果，重要的指标也不能漏掉。说到底，权重确定是非常主观的，业内称为专家打分法，100人做信评模型，会有1000个结果，一点也不意外，还是要看个人的经验。指标区间，最简单的设定方法就是分行业根据指标的分位数来设，也参考下经验人士对行业的理解，理论值，推荐《企业绩效评价标准值》一书做参考。

补充一点，模型需要搭建一个框架，需要考虑哪些因素（盈利、偿债、规模等）？哪些指标合并或归为一类？需不需要学标普搞矩阵式的，这些都需要对行业的财务足够熟悉才可以做到。有时候加权达不到的目标，矩阵可以做到，矩阵也是比较主观的分析方法，你想怎么设就怎么设，穆迪也用过，惠誉也用过，都是比较主观的。

最后，怎么检验模型好不好呢？通常情况下，信用评级好坏，通过3种方法检验：评级迁移、信用利差和违约率，分别检验评级稳定性、评级区分度和评级准确性。用财务指标做模型，稳定性肯定一般，只有用利差和违约率检验了，只要违约率分布的“合理”（至少是级别越低违约率越高），各级别用一二级市场定价来检验利差是否有区分，极差是否逐渐扩大。通过这些检验，不管你建模用的什么方法，都是个好模型，因为没有证据说他不好，对吧？

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