信用評(píng)價(jià)是一個(gè)不斷發(fā)展的過(guò)程。隨著分析工具的豐富以及數(shù)據(jù)處理能力的提高，信用評(píng)價(jià)方法也逐漸向復(fù)雜化發(fā)展。

　　企業(yè)信用評(píng)級(jí)方法的發(fā)展主要經(jīng)歷了四個(gè)階段：一是從銀行信貸決策中產(chǎn)生的、基于信用形成要素的專(zhuān)家判斷；二是利用財(cái)務(wù)比率的綜合分析法；三是利用財(cái)務(wù)報(bào)表信息挖掘企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的多元判別模型；四是現(xiàn)代社會(huì)多樣化的基于數(shù)理模型的信用度量。

　　對(duì)信用評(píng)價(jià)方法的思考：

　　一是模型無(wú)法識(shí)別信息質(zhì)量。隨著信用評(píng)價(jià)方法的發(fā)展，越來(lái)越多的信息被納入評(píng)價(jià)體系，信息的充分度得到了提高，但該評(píng)價(jià)體系卻無(wú)法改善甚至無(wú)法識(shí)別信息的質(zhì)量。

　　二是對(duì)于過(guò)往信息的依賴。信用評(píng)價(jià)模型更多是聚焦借款人的過(guò)往信息。實(shí)際信用審查的過(guò)程中，要將過(guò)去信息、經(jīng)驗(yàn)與未來(lái)前瞻性相結(jié)合。

　　三是信用評(píng)價(jià)模型的發(fā)展方向。隨著技術(shù)的發(fā)展，未來(lái)或?qū)⒊霈F(xiàn)更為高效的模型，不僅可以納入更豐富的信息體系，還能夠能挖掘樣本的深層信息，及時(shí)識(shí)別信息的質(zhì)量，進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。

　　信用評(píng)價(jià)方法的出現(xiàn)以及發(fā)展旨在將借款人的信用資質(zhì)高低進(jìn)行區(qū)分，進(jìn)而降低債權(quán)人的風(fēng)險(xiǎn)，提高金融機(jī)構(gòu)的資金使用效率。信用風(fēng)險(xiǎn)管理從銀行信貸業(yè)務(wù)開(kāi)始發(fā)展，逐漸衍化為各行業(yè)債權(quán)人對(duì)債務(wù)管理的重要管理內(nèi)容之一，而如何科學(xué)有效地進(jìn)行信用評(píng)價(jià)也一直是從業(yè)者不斷探索的問(wèn)題。

　　模型無(wú)法識(shí)別信息質(zhì)量

　　隨著信用評(píng)價(jià)方法的發(fā)展，越來(lái)越多的信息被納入評(píng)價(jià)體系，信息的充分度得到了提高，但該評(píng)價(jià)體系卻無(wú)法改善甚至無(wú)法識(shí)別信息的質(zhì)量。例如，部分企業(yè)存在財(cái)務(wù)粉飾的情況，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)表現(xiàn)良好導(dǎo)致模型出現(xiàn)誤判。因此信用評(píng)價(jià)過(guò)程，還應(yīng)包括對(duì)信息質(zhì)量的判斷審查。

　　自亞歷山大·沃爾提出財(cái)務(wù)比例綜合分析法以來(lái)，研究人員嘗試通過(guò)定量信息探討一套簡(jiǎn)易可行的評(píng)價(jià)體系;但必須認(rèn)識(shí)到，對(duì)信息來(lái)源的核對(duì)以及信息質(zhì)量的審查是我們信用評(píng)價(jià)的起點(diǎn)。雖然多元判斷體系下對(duì)定量分析方法做進(jìn)一步的完善，甚至后期出現(xiàn)的KMV模型與Credit metrics模型納入了更為豐富的信息，但整體上模型對(duì)信息質(zhì)量的識(shí)別仍處于較為乏力的狀態(tài)。

　　對(duì)于過(guò)往信息的依賴

　　隨著信用評(píng)價(jià)理念以及工具的發(fā)展，信用評(píng)價(jià)的方法也逐步多樣化。信用評(píng)價(jià)模型更多是聚焦借款人(發(fā)行人)自身的業(yè)務(wù)特點(diǎn)及財(cái)務(wù)信息，這些主要為過(guò)往信息，基于歷史數(shù)據(jù)的信息對(duì)未來(lái)做出判別。但實(shí)際上，信用風(fēng)險(xiǎn)形成的內(nèi)外部因素處于不斷變化的狀態(tài)。尤其是信用評(píng)價(jià)模型對(duì)于宏觀經(jīng)濟(jì)變化帶來(lái)的影響，或者其他非財(cái)務(wù)因素的變化，其預(yù)測(cè)性較弱。

　　KMV模型通過(guò)引入股票市場(chǎng)價(jià)格實(shí)時(shí)行情來(lái)判斷投資者對(duì)該企業(yè)未來(lái)發(fā)展的綜合預(yù)期，但大部分發(fā)債企業(yè)并非上市公司，同時(shí)在新興市場(chǎng)，股票價(jià)格的波動(dòng)劇烈，并不完全反映企業(yè)的真實(shí)情況。信用審查的過(guò)程中，要將過(guò)去信息、經(jīng)驗(yàn)與未來(lái)前瞻性相結(jié)合。

　　信用評(píng)價(jià)模型的發(fā)展方向

　　信用評(píng)價(jià)方法是一個(gè)不斷發(fā)展的過(guò)程。針對(duì)提高信用風(fēng)險(xiǎn)度量的準(zhǔn)確性，信用度量越來(lái)越多地應(yīng)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、計(jì)算機(jī)等學(xué)科的技術(shù)，出現(xiàn)了應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)、層次分析法、主成分分析法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等新技術(shù)方法來(lái)開(kāi)展信用評(píng)級(jí)的方法。信用評(píng)價(jià)方法從定性的經(jīng)驗(yàn)判斷向定量的指標(biāo)衡量發(fā)展，從單一的歷史財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析到考慮多種信用影響因素。隨著技術(shù)的發(fā)展，未來(lái)或?qū)⒊霈F(xiàn)更為高效的模型，不僅可以納入更豐富的信息體系，還能夠挖掘樣本的深層信息，及時(shí)識(shí)別信息的質(zhì)量，進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。