文档介绍：公司的信用评价
信用评价概述
在美国和欧洲，公司信用评价引起了学术界和实务界极大的关注，鉴别措施和模型层出不穷，但迄今为止还没有公认的、有效的和统一的措施。公司信用评价之因此引起极大的关注，之因此有大量的措施和模型得到开发和运用，因       
                资产报酬率     
               资产负债率      
               固定资产/股东权益      
               营运资本/净销售收入
        变量y是一种独立变量的线性组合，采用如下公式拟定不一致的概率P:   
                                      e= 
     y值可以看作客户不一致倾向的指数，y越大不一致的概率越高，她拟定的分类原则是： 
        （1）如果p≥，归于不一致组；
        （2）如果p<，归于一致组。 
         2）ZETA分析模型     
    zeta分析模型是Altman,Haldeman和Narayanan在研究公司破产时提出的一种模型，采用7个指标作为揭示公司失败或成功的变量，这7个指标是资产报酬率、收入的稳定性（用资产报酬率的原则差的倒数来度量）、利息保障倍数、获利积累（用留存收益/总资产来度量）、流动比率、资本化率（用五年的股票平均市场值/总长期资本来度量）和规模（用公司总资产来度量），这
7个指标分别表达公司目前的获利性、收益的保障、长期获利性、流动性和规模等特性，Altman在1968年通过对若干组公司的研究和分析，采用5个指标进行回归，得到如下回归方程： 
          Z=* +*+* +* +*      
         其中 X1=营运资本/总资产        
          X2=留存收益/总资产        
          X3=资产报酬率        
          X4=权益市场值/总债务的帐面值            
     如果Z≤，归于破产组；    
     如果Z>，归于非破产组。     
     ，因此，她觉得这一区间是忽视区域。
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Logit分析模型
 
    logit分析与鉴别分析的本质差别在于不规定满足正态分布或等方差，其模型采用logistic函数：
    其中 表达第i个指标，是第i个指标的系数，Y是因变量。 由于 ，因此Y又常被理解为属于某一类的概率，如公司财务状况好坏的概率。
     由于一般鉴别分析措施的局限，Logit分析在预测中得到了相称广泛的应用，1981年后来的研究绝大多数都用Logit分析。在某些国家建立了许多相应的模型。这些研究涉及：Zavgren(1985)、Lau(1987)、Gloubos和Grammatikos(1988)、Gilbert等人(1990)、 Kasey 和McGuiness (1990)、Kasey(1990)、Luoma和