基于證據(jù)推理的中小高新技術企業(yè)信用評級：方法、應用與優(yōu)化一、引言1.1研究背景與意義1.1.1研究背景在當今全球經(jīng)濟快速發(fā)展的大環(huán)境下，中小高新技術企業(yè)已成為推動經(jīng)濟增長、促進科技創(chuàng)新以及創(chuàng)造就業(yè)機會的關鍵力量。它們憑借其創(chuàng)新性和靈活性，在新興技術領域不斷探索，為經(jīng)濟的多元化發(fā)展注入了新的活力。根據(jù)相關統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，近年來我國中小高新技術企業(yè)的數(shù)量呈現(xiàn)出迅猛增長的態(tài)勢，其在GDP中的占比也逐年提高，在推動產(chǎn)業(yè)升級和經(jīng)濟結構調整方面發(fā)揮著不可替代的作用。然而，盡管中小高新技術企業(yè)具有巨大的發(fā)展?jié)摿椭匾慕?jīng)濟價值，但它們在發(fā)展過程中卻面臨著諸多困境，其中融資難題尤為突出。與大型企業(yè)相比，中小高新技術企業(yè)規(guī)模較小，資產(chǎn)總量有限，缺乏足夠的抵押物，這使得它們在傳統(tǒng)的融資渠道中處于劣勢地位。同時，這些企業(yè)大多處于成長初期，經(jīng)營風險較高，未來的盈利和發(fā)展存在較大的不確定性，這進一步增加了金融機構對它們提供融資支持的顧慮。據(jù)調查，許多中小高新技術企業(yè)在研發(fā)投入、市場拓展和設備更新等關鍵環(huán)節(jié)上，由于資金短缺而受到嚴重制約，甚至不得不放棄一些具有良好發(fā)展前景的項目，這極大地限制了企業(yè)的發(fā)展速度和規(guī)模擴張。信用評級作為金融市場中評估企業(yè)信用風險的重要工具，對于解決中小高新技術企業(yè)融資問題具有至關重要的作用。準確、合理的信用評級可以為金融機構提供關于企業(yè)信用狀況的客觀信息，幫助它們更全面、深入地了解企業(yè)的償債能力、盈利能力、運營能力以及發(fā)展前景等，從而降低信息不對稱帶來的風險，提高融資決策的準確性和效率。然而，傳統(tǒng)的信用評級方法在應用于中小高新技術企業(yè)時存在明顯的局限性。傳統(tǒng)評級方法往往側重于企業(yè)的財務指標分析，如資產(chǎn)負債率、流動比率、利潤率等，而對中小高新技術企業(yè)的非財務因素，如科技創(chuàng)新能力、核心技術競爭力、研發(fā)團隊素質、市場前景等關注不足。這些非財務因素對于中小高新技術企業(yè)的發(fā)展至關重要，卻在傳統(tǒng)評級體系中未能得到充分體現(xiàn)，導致評級結果無法真實、全面地反映企業(yè)的信用風險，難以滿足金融機構對中小高新技術企業(yè)融資風險評估的需求。隨著信息技術的飛速發(fā)展和數(shù)據(jù)挖掘技術的不斷進步，證據(jù)推理理論在信用評級領域的應用逐漸受到關注。證據(jù)推理方法能夠有效地處理多源信息的不確定性和沖突性，將定性和定量信息進行有機融合，為解決中小高新技術企業(yè)信用評級中的復雜問題提供了新的思路和方法。通過運用證據(jù)推理理論，可以綜合考慮企業(yè)的財務指標和非財務指標，充分挖掘各種信息之間的內(nèi)在聯(lián)系，從而提高信用評級的準確性和可靠性，為中小高新技術企業(yè)融資提供更加科學、合理的依據(jù)。因此，開展基于證據(jù)推理的中小高新技術企業(yè)信用評級研究具有重要的現(xiàn)實意義和緊迫性，它有助于打破中小高新技術企業(yè)融資困境，促進其健康、快速發(fā)展，進而推動我國經(jīng)濟的持續(xù)創(chuàng)新和轉型升級。1.1.2研究意義從理論層面來看，本研究將證據(jù)推理理論引入中小高新技術企業(yè)信用評級領域，豐富和拓展了信用評級的理論體系。傳統(tǒng)的信用評級理論主要基于財務分析和統(tǒng)計模型，在面對中小高新技術企業(yè)這類具有高成長性、高風險性和信息不對稱性特點的企業(yè)時，存在一定的局限性。證據(jù)推理理論的應用，為信用評級提供了一種新的視角和方法，它能夠更好地處理多源信息的不確定性和沖突性，將定性信息與定量信息進行有效融合，彌補了傳統(tǒng)評級方法在處理復雜信息時的不足。通過深入研究基于證據(jù)推理的信用評級模型和方法，可以進一步完善信用評級的理論框架，推動信用評級理論的創(chuàng)新和發(fā)展，為后續(xù)相關研究提供有益的參考和借鑒。在實踐層面，本研究成果對于解決中小高新技術企業(yè)融資難題具有重要的指導意義。準確的信用評級可以降低金融機構與中小高新技術企業(yè)之間的信息不對稱，增強金融機構對企業(yè)的信任，從而提高企業(yè)獲得融資的機會和額度。基于證據(jù)推理的信用評級方法能夠更全面、客觀地評估企業(yè)的信用風險，為金融機構提供更可靠的決策依據(jù)，有助于金融機構制定更加合理的融資政策和風險控制策略，降低融資風險，提高金融資源的配置效率。這不僅有利于中小高新技術企業(yè)獲得更多的資金支持，緩解融資困境，促進企業(yè)的發(fā)展壯大，也有助于金融機構拓展業(yè)務領域，優(yōu)化資產(chǎn)結構，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。此外，對于政府部門來說，準確的信用評級結果可以為其制定相關產(chǎn)業(yè)政策和扶持措施提供參考，引導資源向優(yōu)質的中小高新技術企業(yè)傾斜，促進產(chǎn)業(yè)結構的優(yōu)化升級，推動經(jīng)濟的高質量發(fā)展。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀在國外，信用評級的研究起步較早，發(fā)展相對成熟。早期的研究主要聚焦于信用評級的基礎理論和傳統(tǒng)方法，如Altman（1968）提出的Z計分模型，通過選取多個財務指標構建線性判別函數(shù)，對企業(yè)的信用風險進行評估。該模型在信用評級領域具有開創(chuàng)性意義，為后續(xù)研究奠定了基礎，被廣泛應用于企業(yè)信用風險的初步評估。隨著金融市場的發(fā)展和信息技術的進步，研究逐漸向多元化和精細化方向發(fā)展。在中小高新技術企業(yè)信用評級方面，國外學者開始關注這類企業(yè)的獨特特征對信用評級的影響。Cumming和MacIntosh（2006）研究發(fā)現(xiàn)，中小高新技術企業(yè)的技術創(chuàng)新能力、市場潛力等非財務因素與企業(yè)的信用風險密切相關，傳統(tǒng)的以財務指標為主的信用評級方法難以準確評估這類企業(yè)的信用狀況。因此，他們強調在信用評級中應納入更多非財務信息，以提高評級的準確性。在國內(nèi)，信用評級研究隨著市場經(jīng)濟的發(fā)展而不斷深入。早期主要是對國外信用評級理論和方法的引進與消化吸收，國內(nèi)學者在借鑒國外經(jīng)驗的基礎上，結合我國國情和企業(yè)特點，開展了一系列研究。在中小高新技術企業(yè)信用評級方面，國內(nèi)學者也進行了大量探索。郭斌和劉曼路（2002）通過對我國中小企業(yè)融資狀況的調查分析，指出中小企業(yè)由于規(guī)模小、財務信息不透明、缺乏抵押物等問題，在融資過程中面臨較大困難，信用評級體系的不完善是導致這一問題的重要原因之一。此后，眾多學者致力于構建適合我國中小高新技術企業(yè)的信用評級指標體系和方法。如李萌和施圣煒（2007）從企業(yè)素質、財務狀況、創(chuàng)新能力、市場競爭力等多個維度構建了中小高新技術企業(yè)信用評級指標體系，并運用層次分析法確定指標權重，對企業(yè)信用進行綜合評價。近年來，證據(jù)推理在信用評級中的應用逐漸受到關注。國外學者在證據(jù)推理理論的完善和拓展方面取得了一定成果，并嘗試將其應用于信用評級領域。如Yang和Singh（1994）提出了基于證據(jù)推理的多屬性決策方法，為處理不確定性信息提供了有效的工具。國內(nèi)學者也在積極探索證據(jù)推理在中小高新技術企業(yè)信用評級中的應用。徐曉燕和王芳（2015）將證據(jù)推理方法引入中小科技企業(yè)信用評級，通過融合財務指標和非財務指標信息，提高了信用評級的準確性和可靠性。然而，現(xiàn)有研究仍存在一些不足之處。一方面，在信用評級指標體系構建方面，雖然已經(jīng)認識到中小高新技術企業(yè)非財務因素的重要性，但對于如何科學、合理地選取和量化這些非財務指標，尚未形成統(tǒng)一的標準和方法，導致不同研究構建的指標體系存在差異，影響了評級結果的可比性和通用性。另一方面，在證據(jù)推理的應用中，如何確定證據(jù)的可信度和權重，以及如何有效處理多源證據(jù)之間的沖突，仍然是需要進一步研究和解決的問題。此外，現(xiàn)有研究大多側重于理論探討和模型構建，缺乏對實際應用案例的深入分析和驗證，導致研究成果在實際應用中的可操作性和有效性有待進一步提高。本文將針對這些不足，深入研究基于證據(jù)推理的中小高新技術企業(yè)信用評級方法，旨在構建更加科學、合理、實用的信用評級體系。1.3研究方法與創(chuàng)新點1.3.1研究方法本文在研究過程中綜合運用了多種研究方法，以確保研究的科學性、全面性和深入性。文獻研究法是本文研究的基礎。通過廣泛收集國內(nèi)外關于信用評級、中小高新技術企業(yè)發(fā)展以及證據(jù)推理理論等方面的文獻資料，對相關領域的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢進行了系統(tǒng)梳理。詳細分析了傳統(tǒng)信用評級方法在中小高新技術企業(yè)應用中的局限性，以及證據(jù)推理理論在信用評級領域的應用潛力。在梳理信用評級理論發(fā)展脈絡時，深入研究了從傳統(tǒng)財務指標分析到多因素綜合評估的演變過程，了解不同時期信用評級方法的特點和不足。通過對大量文獻的研讀，明確了當前研究的熱點和難點問題，為后續(xù)研究提供了堅實的理論基礎和研究思路。案例分析法也是本文研究的重要方法之一。選取了多個具有代表性的中小高新技術企業(yè)作為案例研究對象，深入分析其在信用評級過程中面臨的實際問題，以及應用證據(jù)推理方法進行信用評級的具體實踐和效果。通過對案例企業(yè)的詳細調研，獲取了企業(yè)的財務數(shù)據(jù)、非財務信息以及信用評級結果等一手資料。在分析某中小高新技術企業(yè)時，深入了解了其因研發(fā)投入大導致短期內(nèi)財務指標不佳，但憑借強大的科技創(chuàng)新能力和良好的市場前景，在采用證據(jù)推理方法進行信用評級后，獲得了更符合企業(yè)實際情況的評級結果，從而成功獲得融資支持。通過對這些案例的深入剖析，總結出基于證據(jù)推理的中小高新技術企業(yè)信用評級方法在實際應用中的優(yōu)勢和需要注意的問題，為研究提供了實踐依據(jù)。定量與定性結合法貫穿于本文研究的始終。在構建信用評級指標體系時，既選取了資產(chǎn)負債率、流動比率、營業(yè)收入增長率等可量化的財務指標，又納入了科技創(chuàng)新能力、研發(fā)團隊素質、市場競爭力等難以直接量化的非財務指標。對于財務指標，運用統(tǒng)計分析方法進行數(shù)據(jù)處理和分析，以準確反映企業(yè)的財務狀況和經(jīng)營成果。對于非財務指標，采用專家打分、問卷調查等方式進行定性評價，并運用層次分析法、模糊綜合評價法等方法將定性信息轉化為定量數(shù)據(jù)，以便進行綜合評估。在確定非財務指標權重時，邀請了行業(yè)專家、金融機構從業(yè)者等進行打分，通過層次分析法計算出各指標的權重，實現(xiàn)了定性與定量信息的有機融合，提高了信用評級的準確性和可靠性。1.3.2創(chuàng)新點本研究在多個方面具有創(chuàng)新性，為中小高新技術企業(yè)信用評級領域提供了新的思路和方法。在信用評級指標體系構建方面，打破了傳統(tǒng)以財務指標為主的局限，充分考慮了中小高新技術企業(yè)的特點，構建了一套全面、科學的信用評級指標體系。該體系不僅涵蓋了企業(yè)的財務狀況、經(jīng)營能力等傳統(tǒng)指標，還將科技創(chuàng)新能力、核心技術競爭力、研發(fā)團隊素質、市場前景等非財務因素納入其中。在科技創(chuàng)新能力方面，設置了研發(fā)投入占比、專利數(shù)量、技術創(chuàng)新成果轉化率等具體指標，以全面衡量企業(yè)的創(chuàng)新實力；在市場前景方面，考慮了市場需求增長趨勢、市場份額預期、行業(yè)競爭態(tài)勢等因素，使評級指標體系能夠更準確地反映中小高新技術企業(yè)的信用風險和發(fā)展?jié)摿?，提高了評級結果的全面性和針對性。在信用評級模型優(yōu)化方面，引入證據(jù)推理理論對傳統(tǒng)信用評級模型進行改進。證據(jù)推理方法能夠有效處理多源信息的不確定性和沖突性，將定性和定量信息進行有機融合，從而提高信用評級的準確性。通過證據(jù)推理方法，可以將不同來源、不同類型的信息進行綜合分析，避免了單一信息源或傳統(tǒng)方法在處理復雜信息時的片面性。在面對企業(yè)財務指標表現(xiàn)一般，但非財務指標如技術創(chuàng)新性突出的情況時，證據(jù)推理模型能夠充分考慮各方面因素，給出更合理的信用評級，為金融機構提供更可靠的決策依據(jù)，提升了信用評級模型的科學性和有效性。在研究視角上，從多維度對中小高新技術企業(yè)信用評級進行研究。不僅關注企業(yè)自身的內(nèi)部因素，還考慮了宏觀經(jīng)濟環(huán)境、行業(yè)發(fā)展趨勢、政策法規(guī)等外部因素對企業(yè)信用評級的影響。在分析宏觀經(jīng)濟環(huán)境時，研究了經(jīng)濟周期波動、利率匯率變化等因素對中小高新技術企業(yè)融資成本和經(jīng)營風險的影響；在探討行業(yè)發(fā)展趨勢時，分析了行業(yè)技術創(chuàng)新速度、市場競爭格局演變等對企業(yè)市場前景和信用狀況的作用；在研究政策法規(guī)因素時，考慮了政府對高新技術企業(yè)的扶持政策、稅收優(yōu)惠政策以及監(jiān)管政策等對企業(yè)信用評級的影響，為中小高新技術企業(yè)信用評級提供了更全面、更深入的研究視角。二、中小高新技術企業(yè)信用評級概述2.1中小高新技術企業(yè)的界定與特點中小高新技術企業(yè)是指在國家重點支持的高新技術領域內(nèi)，持續(xù)進行研究開發(fā)與技術成果轉化，形成企業(yè)核心自主知識產(chǎn)權，并以此為基礎開展經(jīng)營活動的中小企業(yè)。根據(jù)相關規(guī)定，這類企業(yè)需滿足多項條件，在規(guī)模上，職工總數(shù)通常不超過500人、年銷售收入不超過2億元、資產(chǎn)總額不超過2億元。在創(chuàng)新能力方面，企業(yè)需擁有對其主要產(chǎn)品（服務）在技術上發(fā)揮核心支持作用的知識產(chǎn)權的所有權，且從事研發(fā)和相關技術創(chuàng)新活動的科技人員占企業(yè)當年職工總數(shù)的比例不低于一定標準。在研發(fā)投入上，近三個會計年度的研究開發(fā)費用總額占同期銷售收入總額的比例也需符合相應要求，如最近一年銷售收入小于5000萬元（含）的企業(yè)，比例不低于5%。中小高新技術企業(yè)具有諸多顯著特點。創(chuàng)新能力強是其核心特質，這類企業(yè)往往擁有專業(yè)的研發(fā)團隊，持續(xù)投入大量資源進行新技術、新產(chǎn)品的研發(fā)。以某從事人工智能領域的中小高新技術企業(yè)為例，其研發(fā)人員占比達到40%，每年將營業(yè)收入的15%投入到研發(fā)中，不斷推出具有創(chuàng)新性的人工智能算法和應用產(chǎn)品，在圖像識別、自然語言處理等領域取得了多項專利和軟件著作權，推動了行業(yè)技術的進步。高風險高收益也是其重要特征，由于研發(fā)活動存在不確定性，新技術、新產(chǎn)品可能無法達到預期效果，導致投資失敗，但一旦成功，往往能帶來高額回報。如某生物醫(yī)藥企業(yè)在研發(fā)一種新型抗癌藥物時，歷經(jīng)多年投入大量資金，臨床試驗多次失敗，但最終成功研發(fā)上市后，迅速占領市場，獲得了巨額利潤。成長速度快也是中小高新技術企業(yè)的一大亮點，憑借創(chuàng)新技術和靈活的市場策略，能夠快速開拓市場，實現(xiàn)規(guī)模擴張。一些互聯(lián)網(wǎng)科技類中小高新技術企業(yè)，在短短幾年內(nèi)用戶數(shù)量呈爆發(fā)式增長，營業(yè)收入大幅提升，企業(yè)規(guī)模迅速擴大。資金需求大則是貫穿企業(yè)發(fā)展始終，從研發(fā)投入、設備購置到市場拓展，都需要大量資金支持。研發(fā)新型半導體材料的企業(yè)，需要購置先進的實驗設備，招聘高端科研人才，進行長時間的研發(fā)測試，資金投入巨大，且在產(chǎn)品商業(yè)化之前，資金回籠緩慢，對企業(yè)的資金鏈構成較大壓力。2.2信用評級的概念與作用信用評級是指由專業(yè)的信用評級機構，依據(jù)科學的指標體系、嚴謹?shù)脑u估方法和嚴格的評估程序，對各類經(jīng)濟主體（如企業(yè)、金融機構等）或金融工具（如債券、貸款等）履行相應經(jīng)濟承諾的能力及其可信任程度進行的綜合評價。它是一種對信用風險的量化評估方式，旨在為市場參與者提供關于被評估對象信用狀況的客觀信息，幫助他們做出合理的決策。信用評級在金融市場和經(jīng)濟活動中發(fā)揮著多方面的重要作用，具體如下：對企業(yè)融資的影響：信用評級是企業(yè)融資過程中的關鍵因素，直接關系到企業(yè)的融資成本、融資渠道和融資規(guī)模。信用評級較高的企業(yè)，表明其具有較強的償債能力和良好的信用記錄，違約風險較低。這使得投資者和金融機構對其信任度較高，愿意以較低的利率為其提供資金，從而降低了企業(yè)的融資成本。在債券市場上，AAA級企業(yè)發(fā)行債券的利率往往低于BB級企業(yè)，融資成本的降低有助于企業(yè)提高盈利能力和資金使用效率。高信用評級的企業(yè)在融資渠道上具有更多選擇，更容易獲得銀行貸款、發(fā)行債券、吸引股權融資等。銀行更傾向于向信用評級高的企業(yè)發(fā)放大額貸款，貸款條件也更為寬松，如更長的貸款期限、更低的抵押要求等。而信用評級較低的企業(yè)，由于違約風險較高，可能面臨銀行貸款受限、債券發(fā)行困難等問題，融資渠道相對狹窄，只能尋求成本更高、條件更苛刻的融資方式，如民間借貸等。信用評級高的企業(yè)，投資者對其信心較強，愿意投入更多的資金，企業(yè)能夠獲得較大規(guī)模的融資，滿足其業(yè)務擴張、研發(fā)投入、設備更新等方面的資金需求。相反，信用評級低的企業(yè)，投資者會對其風險有所顧慮，投入的資金相對較少，限制了企業(yè)的融資規(guī)模和發(fā)展速度。對投資者決策的影響：信用評級為投資者提供了重要的決策依據(jù)，幫助他們評估投資風險和預期收益，從而做出合理的投資決策。在投資過程中，投資者面臨著眾多的投資選擇，而信用評級可以幫助他們快速篩選出信用風險較低、投資價值較高的投資對象。對于風險偏好較低的投資者，如養(yǎng)老基金、保險公司等，他們更傾向于投資信用評級較高的企業(yè)債券或金融產(chǎn)品，以確保資金的安全性和穩(wěn)定性。信用評級還可以幫助投資者評估投資組合的風險水平，通過合理配置不同信用等級的資產(chǎn)，實現(xiàn)投資組合的風險分散和優(yōu)化。如果一個投資組合中包含過多信用評級較低的資產(chǎn)，可能會增加整個投資組合的風險；而適當配置高信用評級的資產(chǎn)，可以降低投資組合的波動性，提高整體收益的穩(wěn)定性。對金融市場穩(wěn)定的影響：信用評級在維護金融市場穩(wěn)定方面發(fā)揮著重要作用。準確的信用評級可以降低市場信息不對稱，提高市場透明度，增強市場參與者的信心，促進金融市場的健康運行。當信用評級機構能夠客觀、準確地評估企業(yè)和金融工具的信用風險時，市場參與者可以根據(jù)評級結果做出合理的決策，避免因信息不足而導致的盲目投資和過度投機行為，從而減少市場波動和風險。在債券市場中，如果信用評級準確反映了債券發(fā)行人的信用狀況，投資者可以根據(jù)評級選擇合適的債券進行投資，債券市場的價格波動將更加合理，市場秩序將更加穩(wěn)定。信用評級還可以為金融監(jiān)管部門提供參考，幫助他們加強對金融市場的監(jiān)管，防范金融風險。監(jiān)管部門可以根據(jù)信用評級結果，對不同信用等級的企業(yè)和金融機構實施差異化監(jiān)管，對信用風險較高的對象加強監(jiān)管力度，及時發(fā)現(xiàn)和化解潛在的金融風險，維護金融市場的穩(wěn)定。2.3傳統(tǒng)中小高新技術企業(yè)信用評級方法及局限性2.3.1傳統(tǒng)評級方法介紹層次分析法（AnalyticHierarchyProcess，AHP）是一種定性與定量相結合的多準則決策分析方法，由美國運籌學家薩蒂（T.L.Saaty）于20世紀70年代提出。該方法的基本原理是將復雜的決策問題分解為多個層次，最上層為目標層，中間層為準則層，最下層為方案層。通過構建判斷矩陣，利用兩兩比較的方式確定各層次元素之間的相對重要性，進而計算出各指標的權重。在中小高新技術企業(yè)信用評級中，運用層次分析法可以將信用評級這一復雜目標分解為財務狀況、經(jīng)營能力、創(chuàng)新能力等準則層指標，再將每個準則層指標進一步細化為具體的可量化或定性的方案層指標，如財務狀況下的資產(chǎn)負債率、流動比率等財務指標，以及創(chuàng)新能力下的研發(fā)投入占比、專利數(shù)量等指標。通過專家打分等方式構建判斷矩陣，計算出各指標權重，從而對企業(yè)信用狀況進行綜合評價。模糊綜合評價法是一種基于模糊數(shù)學的綜合評價方法，它能夠將定性評價轉化為定量評價，有效處理評價過程中的模糊性和不確定性問題。該方法的基本步驟包括確定評價因素集、評價等級集，構建模糊關系矩陣，確定各因素的權重，最后進行模糊合成運算得到綜合評價結果。在中小高新技術企業(yè)信用評級中，首先確定影響企業(yè)信用的各類因素，如財務指標、非財務指標等，組成評價因素集；然后根據(jù)信用風險的高低劃分評價等級，如優(yōu)、良、中、差等，形成評價等級集。通過專家經(jīng)驗或統(tǒng)計分析等方法確定每個因素對不同評價等級的隸屬度，構建模糊關系矩陣。結合層次分析法等方法確定各因素的權重，進行模糊合成運算，得出企業(yè)信用狀況的綜合評價結果，以一個具體的數(shù)值或評價等級來表示企業(yè)的信用水平。除了層次分析法和模糊綜合評價法，傳統(tǒng)的信用評級方法還包括Z計分模型、Logistic回歸模型等。Z計分模型通過選取多個財務指標構建線性判別函數(shù)，根據(jù)函數(shù)值來判斷企業(yè)的信用風險狀況。Logistic回歸模型則是利用Logistic函數(shù)將企業(yè)的財務指標和其他相關因素與違約概率建立聯(lián)系，通過估計模型參數(shù)來預測企業(yè)的信用風險。這些方法在中小高新技術企業(yè)信用評級中都有一定的應用，為評估企業(yè)信用狀況提供了不同的視角和工具。2.3.2局限性分析傳統(tǒng)評級方法在指標選取針對性方面存在不足。傳統(tǒng)方法往往側重于企業(yè)的財務指標，如資產(chǎn)負債率、流動比率、利潤率等，這些指標雖然能夠在一定程度上反映企業(yè)的財務狀況和償債能力，但對于中小高新技術企業(yè)來說，科技創(chuàng)新能力、核心技術競爭力、研發(fā)團隊素質等非財務因素對企業(yè)的發(fā)展和信用風險具有更為關鍵的影響。然而，在傳統(tǒng)評級體系中，這些非財務因素的納入不夠充分，導致評級結果無法全面、準確地反映企業(yè)的真實信用狀況。某從事生物醫(yī)藥研發(fā)的中小高新技術企業(yè)，雖然其當前財務指標因大量研發(fā)投入而表現(xiàn)一般，但擁有一支頂尖的研發(fā)團隊和多項具有巨大市場潛力的在研項目，未來發(fā)展前景廣闊。然而，傳統(tǒng)評級方法可能會因過于關注財務指標而低估該企業(yè)的信用水平，無法為金融機構提供準確的決策依據(jù)。傳統(tǒng)方法在處理信息不確定性方面存在較大困難。中小高新技術企業(yè)通常處于快速發(fā)展和創(chuàng)新的階段，其未來的市場前景、技術發(fā)展趨勢等存在較大的不確定性。傳統(tǒng)評級方法大多基于歷史數(shù)據(jù)和確定性假設進行分析，難以有效處理這些不確定性信息。對于新興的人工智能領域的中小高新技術企業(yè)，其技術更新?lián)Q代迅速，市場競爭格局變化頻繁，未來的盈利和發(fā)展受到多種不確定因素的影響。傳統(tǒng)評級方法在面對這些不確定性時，往往無法準確評估企業(yè)的信用風險，導致評級結果與企業(yè)實際情況存在偏差。傳統(tǒng)評級方法還忽視了企業(yè)的動態(tài)發(fā)展。中小高新技術企業(yè)的發(fā)展具有較強的動態(tài)性，其經(jīng)營狀況、創(chuàng)新能力、市場競爭力等會隨著時間的推移而發(fā)生顯著變化。傳統(tǒng)評級方法一般采用定期評估的方式，無法實時跟蹤企業(yè)的動態(tài)變化，導致評級結果具有滯后性。某互聯(lián)網(wǎng)科技類中小高新技術企業(yè)在短時間內(nèi)獲得了大量用戶和市場份額，業(yè)務快速擴張，其信用狀況也隨之發(fā)生了積極變化。但傳統(tǒng)評級方法可能由于評估周期較長，未能及時反映企業(yè)的這一動態(tài)發(fā)展，使得評級結果不能真實體現(xiàn)企業(yè)當前的信用水平，影響了金融機構對企業(yè)的融資決策。三、證據(jù)推理理論基礎3.1證據(jù)推理的基本原理3.1.1D-S理論核心概念D-S理論，全稱為Dempster-Shafer理論，是一種處理不確定性問題的重要理論，在證據(jù)推理中占據(jù)核心地位。該理論由Dempster于1967年首次提出，后經(jīng)Shafer進一步完善，因此也被稱為證據(jù)理論。它從置信分布的角度拓展了傳統(tǒng)的概率分布，能夠有效處理多源信息的不確定性和沖突性，在模式識別、信息融合、人工智能等眾多領域得到了廣泛應用。在D-S理論中，識別框架是一個基礎概念。它由互不相容的基本命題組成的完備集合，用\Theta表示，代表對某一問題的所有可能答案，且其中只有一個答案是正確的。在中小高新技術企業(yè)信用評級中，識別框架可以設定為{高信用等級，中信用等級，低信用等級}，涵蓋了企業(yè)信用狀況的所有可能分類。識別框架的子集稱為命題，這些命題用于描述具體的情況或假設?；靖怕寿x值函數(shù)（BPA，也稱m函數(shù)）是D-S理論的關鍵概念之一。它是一個從識別框架\Theta的冪集2^{\Theta}到[0,1]的映射，記為m:2^{\Theta}\to[0,1]。該函數(shù)滿足兩個條件：一是m(\varnothing)=0，即空集的基本概率賦值為0，這是因為空集不包含任何有意義的信息，所以對其分配信任度為0；二是\sum_{A\subseteq\Theta}m(A)=1，表示對識別框架中所有子集的基本概率賦值之和為1，確保了所有信任度都被合理分配。m(A)的值反映了對命題A的信任程度，稱為基本可信數(shù)。在中小高新技術企業(yè)信用評級中，假設有專家根據(jù)企業(yè)的財務報表、研發(fā)投入等多方面信息進行評估，給出基本概率賦值：m({高信用等級})=0.3，表示專家對該企業(yè)屬于高信用等級的信任程度為0.3；m({中信用等級})=0.4，即對企業(yè)屬于中信用等級的信任度為0.4；m({低信用等級})=0.1，對企業(yè)屬于低信用等級的信任度為0.1；m(\Theta)=0.2，這里m(\Theta)表示對企業(yè)信用等級的不確定性，即有20%的信任度無法明確分配到具體的信用等級上，這可能是由于信息不足或存在不確定性因素導致的。信任函數(shù)（Belieffunction）用于表示對命題A的信任程度，記為Bel(A)。其定義為Bel(A)=\sum_{B\subseteqA}m(B)，即Bel(A)是命題A所有子集的基本概率賦值之和。信任函數(shù)體現(xiàn)了對命題A為真的最低支持程度。仍以上述中小高新技術企業(yè)信用評級為例，計算Bel({高信用等級，中信用等級})，根據(jù)信任函數(shù)的定義，Bel({高信用等級，中信用等級})=m({高信用等級})+m({中信用等級})+m({高信用等級，中信用等級})（假設m({高信用等級，中信用等級})=0）=0.3+0.4+0=0.7，表示對企業(yè)信用等級為高或中的信任程度為0.7。似然函數(shù)（Plausibilityfunction）表示對命題A非假的信任程度，即對A似乎可能成立的不確定性度量，記為Pl(A)。其計算公式為Pl(A)=1-Bel(\overline{A})，其中\(zhòng)overline{A}是A的補集。似然函數(shù)反映了對命題A為真的最高支持程度，它與信任函數(shù)一起構成了對命題A信任程度的區(qū)間估計。繼續(xù)以上述例子計算Pl({高信用等級})，先求Bel(\overline{\{é???????¨?-??o§\}})=Bel({中信用等級，低信用等級})=m({中信用等級})+m({低信用等級})+m({中信用等級，低信用等級})（假設m({中信用等級，低信用等級})=0）=0.4+0.1+0=0.5，那么Pl({高信用等級})=1-0.5=0.5，表示企業(yè)信用等級為高的似然程度為0.5。實際上，[Bel(A),Pl(A)]表示A的不確定區(qū)間，[0,Bel(A)]表示命題A支持證據(jù)區(qū)間，[0,Pl(A)]表示命題A的擬信區(qū)間，[Pl(A),1]表示命題A的拒絕證據(jù)區(qū)間。通過信任函數(shù)和似然函數(shù)，可以更全面、準確地描述對命題A的不確定性認識。3.1.2證據(jù)合成規(guī)則證據(jù)合成規(guī)則是D-S理論的重要組成部分，它用于綜合多個證據(jù)源提供的信息，以得到更準確、可靠的結論。最常用的證據(jù)合成規(guī)則是Dempster組合規(guī)則，也稱為正交求和規(guī)則。假設有兩個獨立的證據(jù)源，分別導出基本概率分配函數(shù)m_1和m_2，焦元集合分別為A_1,A_2,\cdots,A_i和B_1,B_2,\cdots,B_j。Dempster組合規(guī)則計算這兩個證據(jù)共同作用產(chǎn)生的新的基本概率分配函數(shù)m的公式如下：m(C)=\frac{\sum_{A_i\capB_j=C}m_1(A_i)\cdotm_2(B_j)}{1-k}其中，k=\sum_{A_i\capB_j=\varnothing}m_1(A_i)\cdotm_2(B_j)稱為沖突因子，反映了不同證據(jù)之間的沖突程度。k值越高，則證據(jù)之間的沖突程度越高；當k=1時，表示兩個證據(jù)完全沖突，無法進行合成。通過1-k對證據(jù)進行歸一化處理，避免將非零概率賦給空集，以滿足概率分配的基本要求。假設有兩個專家對某中小高新技術企業(yè)的信用等級進行評估，專家1給出的基本概率賦值為：m_1({高信用等級})=0.4，m_1({中信用等級})=0.3，m_1({低信用等級})=0.1，m_1(\Theta)=0.2；專家2給出的基本概率賦值為：m_2({高信用等級})=0.3，m_2({中信用等級})=0.4，m_2({低信用等級})=0.2，m_2(\Theta)=0.1。首先計算沖突因子k：\begin{align*}k&=m_1(\{é???????¨?-??o§\})\cdotm_2(\{??-?????¨?-??o§\})+m_1(\{é???????¨?-??o§\})\cdotm_2(\{????????¨?-??o§\})+m_1(\{??-?????¨?-??o§\})\cdotm_2(\{é???????¨?-??o§\})+m_1(\{??-?????¨?-??o§\})\cdotm_2(\{????????¨?-??o§\})+m_1(\{????????¨?-??o§\})\cdotm_2(\{é???????¨?-??o§\})+m_1(\{????????¨?-??o§\})\cdotm_2(\{??-?????¨?-??o§\})\\&=0.4\times0.4+0.4\times0.2+0.3\times0.3+0.3\times0.2+0.1\times0.3+0.1\times0.4\\&=0.16+0.08+0.09+0.06+0.03+0.04\\&=0.46\end{align*}然后計算合成后的基本概率賦值m({高信用等級})：\begin{align*}m(\{é???????¨?-??o§\})&=\frac{m_1(\{é???????¨?-??o§\})\cdotm_2(\{é???????¨?-??o§\})+m_1(\{é???????¨?-??o§\})\cdotm_2(\Theta)+m_1(\Theta)\cdotm_2(\{é???????¨?-??o§\})}{1-k}\\&=\frac{0.4\times0.3+0.4\times0.1+0.2\times0.3}{1-0.46}\\&=\frac{0.12+0.04+0.06}{0.54}\\&=\frac{0.22}{0.54}\\&\approx0.41\end{align*}同理，可以計算出m({中信用等級})、m({低信用等級})和m(\Theta)的值，從而得到綜合兩個專家意見后的企業(yè)信用等級的基本概率賦值。對于多個證據(jù)的合成，可以依次對證據(jù)進行兩兩綜合，最終得出組合結果。例如，有三個證據(jù)源m_1、m_2和m_3，先將m_1和m_2按照Dempster組合規(guī)則進行合成，得到m_{12}，然后再將m_{12}與m_3進行合成，得到最終的基本概率分配函數(shù)m。計算過程順序對結果沒有任何影響，這體現(xiàn)了Dempster組合規(guī)則的交換律和結合律。Dempster組合規(guī)則在證據(jù)沖突較小的情形下表現(xiàn)出較好的性能，能夠有效地融合多源證據(jù)，提高結論的可靠性。然而，當證據(jù)間存在高沖突時，使用該規(guī)則會表現(xiàn)出一些缺陷。它可能將100%的信任分配給小可能的命題，產(chǎn)生與直覺相悖的結果。在某些情況下，由于證據(jù)之間的沖突較大，按照Dempster組合規(guī)則合成后，可能會將較高的信任度分配給一個在直覺上不太可能的命題，這使得結果難以解釋和接受。它缺乏魯棒性，證據(jù)對命題具有一票否決權。如果某個證據(jù)對某個命題的基本信任分配為0，那么在合成過程中，該命題的最終信任度也將為0，即使其他證據(jù)對該命題有一定的支持，也無法改變這一結果。該規(guī)則對基本信度分配很敏感?；拘哦确峙涞奈⑿∽兓赡軐е潞铣山Y果的較大變化，這在實際應用中可能會帶來不穩(wěn)定性。為解決這些問題，研究人員提出了多種改進方法，如使用其他組合規(guī)則（如Yager規(guī)則、D&P規(guī)則、Murphy平均規(guī)則等），或者對原證據(jù)進行預處理（如進行折扣）。這些改進方法在不同程度上緩解了證據(jù)沖突帶來的問題，提高了證據(jù)合成的準確性和可靠性。3.2證據(jù)推理在信用評級中的適用性分析中小高新技術企業(yè)信用評級面臨著諸多挑戰(zhàn)，其中信息不確定性是一個突出問題。這類企業(yè)由于自身發(fā)展特點，在技術研發(fā)、市場拓展等方面存在較大的不確定性。技術研發(fā)的不確定性體現(xiàn)在研發(fā)周期、研發(fā)成果以及技術更新?lián)Q代速度等方面。某從事半導體材料研發(fā)的中小高新技術企業(yè)，其研發(fā)一種新型半導體材料的項目，原計劃研發(fā)周期為3年，但由于技術難題的出現(xiàn)，實際研發(fā)周期延長至5年，且研發(fā)成果是否能達到預期的性能指標仍存在不確定性。即使研發(fā)成功，隨著行業(yè)技術的快速發(fā)展，該材料的市場競爭力能持續(xù)多久也難以預測。市場拓展的不確定性則表現(xiàn)為市場需求的變化、競爭對手的反應以及市場份額的爭奪。在市場需求方面，以某互聯(lián)網(wǎng)教育類中小高新技術企業(yè)為例，其推出的在線教育產(chǎn)品，原本預計市場需求會隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和人們對教育重視程度的提高而持續(xù)增長，但由于市場上同類產(chǎn)品的大量涌現(xiàn)，以及消費者需求的多樣化和個性化，該企業(yè)的市場份額并未達到預期，市場需求也出現(xiàn)了波動。中小高新技術企業(yè)的財務數(shù)據(jù)往往也存在一定的不確定性。由于企業(yè)處于成長階段，經(jīng)營活動可能不夠穩(wěn)定，財務數(shù)據(jù)的波動性較大。一些中小高新技術企業(yè)在發(fā)展初期，為了擴大市場份額，可能會采取低價競爭策略，導致短期內(nèi)利潤較低甚至虧損，這使得其財務指標不能真實反映企業(yè)的實際價值和發(fā)展?jié)摿?。某從事新能源汽車零部件制造的中小高新技術企業(yè)，在成立初期，為了打開市場，以低于成本的價格銷售產(chǎn)品，雖然市場份額迅速擴大，但財務報表上顯示連續(xù)兩年虧損。然而，從長期來看，隨著企業(yè)技術的成熟和市場份額的穩(wěn)定，其盈利能力逐漸增強，財務數(shù)據(jù)也發(fā)生了顯著變化。多源數(shù)據(jù)融合需求也是中小高新技術企業(yè)信用評級的重要特點。在信用評級過程中，需要綜合考慮企業(yè)的財務數(shù)據(jù)、非財務數(shù)據(jù)等多源信息。財務數(shù)據(jù)如資產(chǎn)負債表、利潤表、現(xiàn)金流量表等，能夠反映企業(yè)的財務狀況、經(jīng)營成果和現(xiàn)金流量情況。資產(chǎn)負債率可以反映企業(yè)的償債能力，流動比率可以衡量企業(yè)的短期償債能力，利潤率則體現(xiàn)了企業(yè)的盈利能力。非財務數(shù)據(jù)同樣至關重要，包括企業(yè)的科技創(chuàng)新能力、研發(fā)團隊素質、市場競爭力、行業(yè)發(fā)展趨勢等?？萍紕?chuàng)新能力方面，研發(fā)投入占比、專利數(shù)量、技術創(chuàng)新成果轉化率等指標可以反映企業(yè)的創(chuàng)新實力。研發(fā)投入占比高，說明企業(yè)對技術創(chuàng)新的重視程度高，有更大的潛力開發(fā)出具有競爭力的產(chǎn)品和技術；專利數(shù)量多，則表明企業(yè)在技術創(chuàng)新方面取得了一定的成果，擁有自主知識產(chǎn)權，能夠在市場競爭中占據(jù)優(yōu)勢。不同類型的數(shù)據(jù)來源和特點各異，財務數(shù)據(jù)通常具有較強的量化性和規(guī)范性，按照會計準則進行記錄和報告，具有較高的準確性和可靠性。非財務數(shù)據(jù)則具有較強的主觀性和模糊性，難以用具體的數(shù)值進行精確衡量。對于研發(fā)團隊素質的評估，雖然可以通過團隊成員的學歷、專業(yè)背景、工作經(jīng)驗等指標進行一定程度的量化，但對于團隊的創(chuàng)新能力、協(xié)作能力等方面的評價，更多地依賴于主觀判斷。在市場競爭力方面，對企業(yè)品牌影響力、客戶滿意度等指標的評價也存在一定的主觀性和模糊性。因此，如何將這些多源數(shù)據(jù)進行有效融合，成為中小高新技術企業(yè)信用評級的關鍵問題。證據(jù)推理能夠有效處理這些問題，適用于中小高新技術企業(yè)信用評級。證據(jù)推理可以通過基本概率賦值函數(shù)對不同來源的證據(jù)進行不確定性表示。對于中小高新技術企業(yè)信用評級中的多源信息，如財務指標、非財務指標等，可以將每個指標看作一個證據(jù)源，通過基本概率賦值函數(shù)為每個證據(jù)源分配基本概率，以表示對不同信用等級的支持程度。對于企業(yè)的研發(fā)投入占比這一指標，如果研發(fā)投入占比高，說明企業(yè)在技術創(chuàng)新方面投入較大，有更大的潛力提升自身競爭力，從而對高信用等級的支持程度較高，可以通過基本概率賦值函數(shù)為其分配較高的基本概率。相反，如果研發(fā)投入占比低，則對低信用等級的支持程度相對較高。通過證據(jù)合成規(guī)則，證據(jù)推理可以將多個證據(jù)源的信息進行融合，得出綜合的評價結果。在中小高新技術企業(yè)信用評級中，當綜合考慮財務指標和非財務指標時，利用證據(jù)合成規(guī)則，可以將來自不同指標的證據(jù)進行融合，減少信息的不確定性，提高信用評級的準確性。某中小高新技術企業(yè)的財務指標顯示其償債能力和盈利能力一般，但非財務指標如科技創(chuàng)新能力突出，擁有多項核心專利和高素質的研發(fā)團隊。通過證據(jù)合成規(guī)則，將財務指標和非財務指標的證據(jù)進行融合，可以更全面地評估企業(yè)的信用狀況，避免因單一指標的局限性而導致的評級偏差，得出更符合企業(yè)實際情況的信用評級結果。四、基于證據(jù)推理的中小高新技術企業(yè)信用評級指標體系構建4.1指標選取原則全面性原則要求指標體系能夠涵蓋影響中小高新技術企業(yè)信用狀況的各個方面。中小高新技術企業(yè)的信用風險受到多種因素的綜合影響，不僅包括企業(yè)的財務狀況，如資產(chǎn)規(guī)模、盈利能力、償債能力等，還涉及企業(yè)的非財務因素，如科技創(chuàng)新能力、研發(fā)團隊素質、市場競爭力以及宏觀經(jīng)濟環(huán)境、行業(yè)發(fā)展趨勢等。在財務狀況方面，除了關注資產(chǎn)負債率、流動比率等傳統(tǒng)償債能力指標，還需考慮應收賬款周轉率、存貨周轉率等運營能力指標，以及營業(yè)收入增長率、凈利潤增長率等發(fā)展能力指標，以全面反映企業(yè)的財務健康狀況。在非財務因素方面，科技創(chuàng)新能力是中小高新技術企業(yè)的核心競爭力所在，需要納入研發(fā)投入占比、專利數(shù)量、技術創(chuàng)新成果轉化率等指標來衡量。研發(fā)投入占比高，說明企業(yè)重視技術創(chuàng)新，有更大的潛力提升自身競爭力；專利數(shù)量多，則體現(xiàn)了企業(yè)在技術創(chuàng)新方面的成果和實力；技術創(chuàng)新成果轉化率高，表明企業(yè)能夠有效地將研發(fā)成果轉化為實際生產(chǎn)力，為企業(yè)帶來經(jīng)濟效益?？茖W性原則強調指標選取要基于科學的理論和方法，確保指標能夠準確、客觀地反映企業(yè)的信用狀況。每個指標都應具有明確的定義和計算方法，避免主觀隨意性。對于財務指標，應嚴格按照會計準則和財務分析方法進行選取和計算。資產(chǎn)負債率的計算方法是負債總額除以資產(chǎn)總額，該指標能夠準確反映企業(yè)的長期償債能力，其計算過程和結果具有明確的標準和依據(jù)。對于非財務指標，雖然部分指標難以直接量化，但應通過合理的方式進行轉化和評價，使其具有科學性和可靠性。在評估研發(fā)團隊素質時，可以從團隊成員的學歷、專業(yè)背景、工作經(jīng)驗、團隊合作能力等多個維度進行綜合評價，并通過一定的量化方法將這些因素轉化為具體的數(shù)值，以提高評價的準確性和科學性。針對性原則要求指標體系要充分考慮中小高新技術企業(yè)的特點，突出對其信用風險具有關鍵影響的因素。與傳統(tǒng)企業(yè)相比，中小高新技術企業(yè)具有創(chuàng)新能力強、高風險高收益、成長速度快、資金需求大等特點。因此，在指標選取時，應重點關注與這些特點相關的因素。由于中小高新技術企業(yè)的創(chuàng)新能力對其發(fā)展至關重要，在指標體系中應加大對科技創(chuàng)新能力相關指標的權重。研發(fā)投入占比、專利數(shù)量等指標能夠直接反映企業(yè)的創(chuàng)新投入和成果，應給予較高的關注和權重?？紤]到這類企業(yè)的高風險性，應選取能夠反映風險狀況的指標，如技術研發(fā)風險、市場風險等，以準確評估企業(yè)的信用風險。可操作性原則確保選取的指標能夠在實際評級過程中獲取和應用。指標的數(shù)據(jù)來源應可靠，獲取成本應合理，計算方法應簡便易行。對于財務指標，企業(yè)的財務報表是主要的數(shù)據(jù)來源，這些數(shù)據(jù)通常按照會計準則進行編制，具有較高的可靠性和規(guī)范性，易于獲取和計算。資產(chǎn)負債率、營業(yè)收入等指標可以直接從財務報表中獲取相關數(shù)據(jù)進行計算。對于非財務指標，應盡量選擇能夠通過公開渠道獲取信息或通過簡單調查即可獲得數(shù)據(jù)的指標。在評估市場競爭力時，可以通過市場調研獲取企業(yè)的市場份額、品牌知名度等信息，這些信息的獲取相對較為容易，且具有一定的可靠性。避免選取那些數(shù)據(jù)難以獲取、計算復雜或需要大量主觀判斷的指標，以提高評級工作的效率和準確性。4.2具體指標確定4.2.1財務指標在財務指標的選取上，償債能力指標至關重要。資產(chǎn)負債率是衡量企業(yè)長期償債能力的關鍵指標，它通過負債總額與資產(chǎn)總額的比值來計算，反映了企業(yè)總資產(chǎn)中通過負債籌集的比例。一般來說，資產(chǎn)負債率越低，表明企業(yè)的長期償債能力越強，財務風險相對較低。某中小高新技術企業(yè)的資產(chǎn)負債率為40%，這意味著其負債占資產(chǎn)的比例相對較低，在面臨債務償還時，具有較強的資產(chǎn)保障能力，債權人的權益相對更有保障。流動比率則用于衡量企業(yè)的短期償債能力，它是流動資產(chǎn)與流動負債的比值。流動比率越高，說明企業(yè)的流動資產(chǎn)足以覆蓋流動負債，短期償債能力越強。若一家企業(yè)的流動比率為2，即流動資產(chǎn)是流動負債的兩倍，表明該企業(yè)在短期內(nèi)具有較強的資金流動性，能夠及時償還到期的短期債務。速動比率是對流動比率的進一步細化，它在計算時扣除了流動資產(chǎn)中的存貨等變現(xiàn)能力相對較弱的資產(chǎn)，更能準確地反映企業(yè)的即時償債能力。對于一些存貨積壓較多的中小高新技術企業(yè)，速動比率比流動比率更能體現(xiàn)其真實的短期償債能力。盈利能力指標直接關系到企業(yè)的生存和發(fā)展。凈利潤率是凈利潤與營業(yè)收入的比值，反映了企業(yè)在扣除所有成本、費用和稅費后的實際盈利水平。較高的凈利潤率表明企業(yè)具有較強的盈利能力，能夠有效地將營業(yè)收入轉化為利潤。一家中小高新技術企業(yè)的凈利潤率達到15%，說明該企業(yè)在經(jīng)營過程中能夠合理控制成本，具有較高的盈利效率。凈資產(chǎn)收益率（ROE）是凈利潤與凈資產(chǎn)的比率，它衡量了企業(yè)運用自有資本獲取收益的能力，體現(xiàn)了股東權益的收益水平。ROE越高，說明企業(yè)對股東權益的回報越高，資產(chǎn)運營效率越好。如果一家企業(yè)的ROE為20%，意味著股東每投入1元的凈資產(chǎn)，企業(yè)就能創(chuàng)造0.2元的凈利潤，表明企業(yè)在利用股東資金進行經(jīng)營活動方面表現(xiàn)出色。總資產(chǎn)收益率（ROA）則是凈利潤與總資產(chǎn)的比值，反映了企業(yè)運用全部資產(chǎn)獲取利潤的能力，展示了企業(yè)資產(chǎn)的綜合利用效率。ROA越高，說明企業(yè)資產(chǎn)的盈利能力越強。某企業(yè)的ROA為10%，表示該企業(yè)每擁有1元的資產(chǎn)，就能創(chuàng)造0.1元的凈利潤，反映了企業(yè)資產(chǎn)的良好運營狀態(tài)。營運能力指標反映了企業(yè)資產(chǎn)運營的效率。應收賬款周轉率是營業(yè)收入與平均應收賬款余額的比值，它衡量了企業(yè)收回應收賬款的速度。應收賬款周轉率越高，說明企業(yè)收賬速度快，平均收賬期短，壞賬損失少，資產(chǎn)流動快，償債能力強。一家中小高新技術企業(yè)的應收賬款周轉率為8次，意味著該企業(yè)在一年內(nèi)平均能夠將應收賬款收回8次，表明其應收賬款管理效率較高，資金回籠速度快。存貨周轉率是營業(yè)成本與平均存貨余額的比值，用于衡量企業(yè)存貨運營效率。存貨周轉率越高，說明企業(yè)存貨周轉速度快，存貨占用資金少，存貨管理水平高。如果一家生產(chǎn)型中小高新技術企業(yè)的存貨周轉率為6次，表明該企業(yè)的存貨在一年內(nèi)能夠周轉6次，存貨變現(xiàn)能力較強，庫存積壓風險較低?？傎Y產(chǎn)周轉率是營業(yè)收入與平均總資產(chǎn)的比值，它反映了企業(yè)全部資產(chǎn)的經(jīng)營質量和利用效率。總資產(chǎn)周轉率越高，說明企業(yè)資產(chǎn)運營效率越高，能夠更有效地利用資產(chǎn)創(chuàng)造營業(yè)收入。某企業(yè)的總資產(chǎn)周轉率為1.5次，意味著該企業(yè)每擁有1元的總資產(chǎn)，在一年內(nèi)能夠創(chuàng)造1.5元的營業(yè)收入，體現(xiàn)了企業(yè)較高的資產(chǎn)運營效率。成長能力指標預示著企業(yè)未來的發(fā)展?jié)摿?。營業(yè)收入增長率是本期營業(yè)收入增加額與上期營業(yè)收入的比值，它反映了企業(yè)營業(yè)收入的增長速度。較高的營業(yè)收入增長率表明企業(yè)的市場份額在不斷擴大，業(yè)務發(fā)展迅速，具有較強的市場競爭力。一家從事軟件研發(fā)的中小高新技術企業(yè)，其營業(yè)收入增長率連續(xù)三年達到30%以上，說明該企業(yè)的軟件產(chǎn)品受到市場的廣泛認可，市場需求不斷增長，企業(yè)正處于快速發(fā)展階段。凈利潤增長率是本期凈利潤增加額與上期凈利潤的比值，體現(xiàn)了企業(yè)凈利潤的增長情況。凈利潤增長率越高，說明企業(yè)的盈利能力在不斷增強，發(fā)展前景良好。如果一家企業(yè)的凈利潤增長率為50%，意味著該企業(yè)在本年度的凈利潤相比上一年度有大幅增長，企業(yè)的盈利能力和經(jīng)營效益得到顯著提升?？傎Y產(chǎn)增長率是本期總資產(chǎn)增加額與上期總資產(chǎn)的比值，它反映了企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模的增長速度。總資產(chǎn)增長率較高，說明企業(yè)在不斷擴大投資規(guī)模，進行資產(chǎn)擴張，具有較強的發(fā)展意愿和潛力。某中小高新技術企業(yè)的總資產(chǎn)增長率為25%，表明該企業(yè)在本年度通過購置設備、擴大生產(chǎn)場地等方式，實現(xiàn)了資產(chǎn)規(guī)模的快速增長，為未來的發(fā)展奠定了堅實的基礎。4.2.2非財務指標在非財務指標方面，企業(yè)創(chuàng)新能力是中小高新技術企業(yè)的核心競爭力所在。研發(fā)投入占比是研發(fā)費用與營業(yè)收入的比值，它直接反映了企業(yè)對技術創(chuàng)新的重視程度和投入力度。較高的研發(fā)投入占比意味著企業(yè)致力于技術研發(fā)和產(chǎn)品創(chuàng)新，有更大的潛力開發(fā)出具有競爭力的新產(chǎn)品和新技術，從而提升企業(yè)的市場地位和盈利能力。一家專注于生物醫(yī)藥研發(fā)的中小高新技術企業(yè)，其研發(fā)投入占比常年保持在20%以上，持續(xù)投入大量資金用于新藥研發(fā)，不斷推出具有創(chuàng)新性的藥物產(chǎn)品，在市場競爭中占據(jù)了有利地位。專利數(shù)量是衡量企業(yè)技術創(chuàng)新成果的重要指標之一，它代表了企業(yè)在技術領域的創(chuàng)新能力和知識產(chǎn)權保護水平。擁有較多專利的企業(yè)，在技術上具有一定的領先優(yōu)勢，能夠有效抵御競爭對手的挑戰(zhàn)，為企業(yè)的發(fā)展提供有力的技術支持。某從事人工智能領域的中小高新技術企業(yè)，擁有50多項專利，這些專利涵蓋了人工智能算法、應用場景等多個方面，使其在市場競爭中脫穎而出。技術創(chuàng)新成果轉化率則是成功轉化為實際生產(chǎn)力的技術創(chuàng)新成果數(shù)量與技術創(chuàng)新成果總數(shù)的比值，它體現(xiàn)了企業(yè)將技術創(chuàng)新轉化為經(jīng)濟效益的能力。技術創(chuàng)新成果轉化率越高，說明企業(yè)的創(chuàng)新成果能夠更好地實現(xiàn)商業(yè)化，為企業(yè)帶來實際的收益。一家從事新材料研發(fā)的中小高新技術企業(yè)，其技術創(chuàng)新成果轉化率達到70%，表明該企業(yè)能夠有效地將研發(fā)成果應用于生產(chǎn)實踐，實現(xiàn)了技術與經(jīng)濟的緊密結合。管理水平對企業(yè)的運營效率和發(fā)展方向起著關鍵作用。管理層素質包括管理層的教育背景、行業(yè)經(jīng)驗、領導能力和戰(zhàn)略眼光等方面。高素質的管理層能夠制定科學合理的發(fā)展戰(zhàn)略，有效地組織和管理企業(yè)的各項活動，帶領企業(yè)應對各種挑戰(zhàn)，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。某中小高新技術企業(yè)的管理層由具有豐富行業(yè)經(jīng)驗和卓越領導能力的專業(yè)人士組成，他們能夠準確把握市場趨勢，制定出符合企業(yè)實際情況的發(fā)展戰(zhàn)略，推動企業(yè)不斷發(fā)展壯大。管理制度的完善程度直接影響企業(yè)的運營效率和內(nèi)部協(xié)調。完善的管理制度能夠規(guī)范企業(yè)的各項業(yè)務流程，明確各部門和員工的職責權限，提高工作效率，降低運營成本。一家建立了完善的質量管理體系、財務管理體系和人力資源管理體系的中小高新技術企業(yè)，在日常運營中能夠做到有條不紊，各部門之間協(xié)作順暢，企業(yè)運營效率顯著提高。內(nèi)部控制有效性是指企業(yè)內(nèi)部控制制度在防范風險、保證財務信息真實性和資產(chǎn)安全等方面的實際效果。有效的內(nèi)部控制能夠及時發(fā)現(xiàn)和糾正企業(yè)運營中的問題，防范各類風險，保障企業(yè)的穩(wěn)定發(fā)展。通過定期的內(nèi)部審計和風險評估，企業(yè)能夠及時發(fā)現(xiàn)內(nèi)部控制中的薄弱環(huán)節(jié)，并采取相應的措施加以改進，確保內(nèi)部控制的有效性。市場競爭力決定了企業(yè)在市場中的地位和生存能力。市場份額是企業(yè)的銷售額在行業(yè)總銷售額中所占的比例，它直接反映了企業(yè)在市場中的競爭地位。市場份額越高，說明企業(yè)的產(chǎn)品或服務受到消費者的認可程度越高，在市場競爭中具有更強的優(yōu)勢。某從事智能手機制造的中小高新技術企業(yè)，通過不斷提升產(chǎn)品質量和性能，積極拓展市場渠道，其市場份額在短短幾年內(nèi)從5%提升到15%，在激烈的市場競爭中嶄露頭角。品牌知名度是指消費者對企業(yè)品牌的認知程度和熟悉程度。較高的品牌知名度能夠吸引更多的消費者，提高消費者的忠誠度，增強企業(yè)的市場競爭力。通過廣告宣傳、參加行業(yè)展會、開展公益活動等多種方式，企業(yè)能夠提升品牌知名度，樹立良好的品牌形象。某從事智能家居產(chǎn)品研發(fā)的中小高新技術企業(yè)，通過持續(xù)的品牌推廣活動，其品牌知名度在目標市場中大幅提升，成為消費者購買智能家居產(chǎn)品時的首選品牌之一?？蛻魸M意度是指客戶對企業(yè)產(chǎn)品或服務的滿意程度，它反映了企業(yè)滿足客戶需求的能力。客戶滿意度越高，客戶的忠誠度就越高，企業(yè)能夠獲得更多的重復購買和口碑傳播，從而促進企業(yè)的發(fā)展。通過建立完善的客戶服務體系，及時響應客戶的需求和反饋，不斷改進產(chǎn)品和服務質量，企業(yè)能夠提高客戶滿意度。某從事在線教育的中小高新技術企業(yè)，通過提供優(yōu)質的課程內(nèi)容、個性化的教學服務和及時的技術支持，客戶滿意度達到90%以上，吸引了大量的學生和家長，企業(yè)業(yè)務規(guī)模不斷擴大。行業(yè)環(huán)境對企業(yè)的發(fā)展有著重要的影響。行業(yè)發(fā)展趨勢包括行業(yè)的技術發(fā)展方向、市場需求變化趨勢、政策法規(guī)調整等方面。企業(yè)能夠準確把握行業(yè)發(fā)展趨勢，及時調整戰(zhàn)略方向，就能在市場競爭中占據(jù)先機。隨著人工智能技術的快速發(fā)展，某從事傳統(tǒng)制造業(yè)的中小高新技術企業(yè)敏銳地察覺到行業(yè)發(fā)展趨勢，積極投入研發(fā)資源，將人工智能技術應用于生產(chǎn)制造過程，實現(xiàn)了生產(chǎn)效率的大幅提升和產(chǎn)品質量的優(yōu)化，成功實現(xiàn)了轉型升級。行業(yè)競爭態(tài)勢反映了行業(yè)內(nèi)企業(yè)之間的競爭激烈程度。在競爭激烈的行業(yè)中，企業(yè)需要不斷提升自身的競爭力，才能在市場中立足。通過分析競爭對手的優(yōu)勢和劣勢，企業(yè)能夠制定出差異化的競爭策略，提高自身的市場競爭力。某從事新能源汽車零部件制造的中小高新技術企業(yè)，在面對激烈的市場競爭時，通過加強技術創(chuàng)新，提高產(chǎn)品質量，降低生產(chǎn)成本，打造出具有差異化競爭優(yōu)勢的產(chǎn)品，在市場中贏得了一席之地。政策法規(guī)支持力度對企業(yè)的發(fā)展具有重要的推動作用。政府出臺的一系列扶持政策，如稅收優(yōu)惠、財政補貼、產(chǎn)業(yè)政策等，能夠降低企業(yè)的運營成本，提高企業(yè)的盈利能力，促進企業(yè)的發(fā)展。某從事節(jié)能環(huán)保領域的中小高新技術企業(yè)，受益于政府的稅收優(yōu)惠政策和財政補貼，企業(yè)的研發(fā)投入得到了有力支持，技術創(chuàng)新能力不斷提升，市場份額逐步擴大。4.3指標權重確定4.3.1主觀賦權法主觀賦權法是一種基于專家主觀判斷來確定指標權重的方法，其中層次分析法（AHP）是較為常用的一種。層次分析法由美國運籌學家薩蒂（T.L.Saaty）于20世紀70年代提出，它將復雜的決策問題分解為多個層次，通過構建判斷矩陣，利用兩兩比較的方式確定各層次元素之間的相對重要性，進而計算出各指標的權重。以中小高新技術企業(yè)信用評級為例，運用層次分析法確定指標權重的步驟如下：首先，明確信用評級的目標，即對中小高新技術企業(yè)的信用狀況進行準確評估。構建層次結構模型，將信用評級目標作為目標層，將影響企業(yè)信用的因素，如財務狀況、企業(yè)創(chuàng)新能力、管理水平、市場競爭力、行業(yè)環(huán)境等作為準則層，再將每個準則層因素進一步細化為具體的指標，如財務狀況下的資產(chǎn)負債率、流動比率等財務指標，企業(yè)創(chuàng)新能力下的研發(fā)投入占比、專利數(shù)量等指標，作為方案層。接下來，構造判斷矩陣。通過專家打分的方式，對同一層次的元素進行兩兩比較，判斷它們對于上一層次某元素的相對重要性。采用1-9標度法，1表示兩個元素相比，具有同樣重要性；3表示前者比后者稍重要；5表示前者比后者明顯重要；7表示前者比后者強烈重要；9表示前者比后者極端重要；2、4、6、8表示上述相鄰判斷的中間值。對于財務狀況和企業(yè)創(chuàng)新能力這兩個準則層元素，若專家認為企業(yè)創(chuàng)新能力對于中小高新技術企業(yè)信用評級的重要性稍高于財務狀況，則在判斷矩陣中對應的元素取值為3。計算判斷矩陣的特征向量和最大特征根。通過計算得到各指標相對于上一層次某元素的相對權重向量?？刹捎梅礁ɑ蚝头e法等方法進行計算。以方根法為例，先計算判斷矩陣每一行元素的乘積M_i，再計算M_i的n次方根\overline{W}_i，最后將\overline{W}_i歸一化，得到權重向量W_i。計算最大特征根\lambda_{max}，公式為\lambda_{max}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}\frac{(AW)_i}{W_i}，其中A為判斷矩陣，(AW)_i表示向量AW的第i個元素。進行一致性檢驗，以確保判斷矩陣的合理性。計算一致性指標CI，公式為CI=\frac{\lambda_{max}-n}{n-1}。查找相應的平均隨機一致性指標RI，根據(jù)矩陣階數(shù)n在RI表中查找對應值。計算一致性比例CR，公式為CR=\frac{CI}{RI}。當CR\lt0.1時，認為判斷矩陣具有滿意的一致性，否則需要對判斷矩陣進行調整。若計算得到的CR值大于0.1，則重新邀請專家對判斷矩陣進行調整，直到滿足一致性要求。通過層次分析法，能夠將專家的主觀判斷轉化為定量的權重，綜合考慮多個因素對中小高新技術企業(yè)信用評級的影響。但該方法也存在一定的局限性，其結果依賴于專家的經(jīng)驗和知識水平，主觀性較強。不同專家的判斷可能存在差異，導致權重結果不夠穩(wěn)定。在實際應用中，可結合其他方法，如客觀賦權法，以提高權重確定的準確性和可靠性。4.3.2客觀賦權法客觀賦權法是依據(jù)數(shù)據(jù)本身的特征和變異程度來確定指標權重的方法，熵權法是其中一種較為常用的方法。熵權法的基本原理是根據(jù)指標變異性的大小來確定客觀權重，若某個指標的信息熵越小，表明指標值的變異程度越大，提供的信息量越多，在綜合評價中所能起到的作用也越大，其權重也就越大；反之，某個指標的信息熵越大，表明指標值的變異程度越小，提供的信息量也越少，在綜合評價中所起到的作用也越小，其權重也就越小。熵權法確定指標權重的計算方法如下：假設有m個評價對象，n個評價指標，構建原始數(shù)據(jù)矩陣X=(x_{ij})_{m\timesn}，其中x_{ij}表示第i個評價對象的第j個指標值。對原始數(shù)據(jù)進行標準化處理，消除量綱和數(shù)量級的影響。對于正向指標（指標值越大越好），標準化公式為y_{ij}=\frac{x_{ij}-\min(x_j)}{\max(x_j)-\min(x_j)}；對于逆向指標（指標值越小越好），標準化公式為y_{ij}=\frac{\max(x_j)-x_{ij}}{\max(x_j)-\min(x_j)}，其中\(zhòng)max(x_j)和\min(x_j)分別表示第j個指標的最大值和最小值。計算第j個指標下第i個評價對象的指標值比重p_{ij}，公式為p_{ij}=\frac{y_{ij}}{\sum_{i=1}^{m}y_{ij}}。計算第j個指標的信息熵E_j，公式為E_j=-k\sum_{i=1}^{m}p_{ij}\ln(p_{ij})，其中k=\frac{1}{\ln(m)}，當p_{ij}=0時，規(guī)定p_{ij}\ln(p_{ij})=0。確定各指標的權重w_j，公式為w_j=\frac{1-E_j}{\sum_{j=1}^{n}(1-E_j)}。通過熵權法計算得到的權重，能夠客觀地反映各指標在評價中的相對重要性，避免了主觀因素的干擾。在中小高新技術企業(yè)信用評級中，若某企業(yè)的研發(fā)投入占比這一指標在不同企業(yè)間的變異程度較大，即信息熵較小，那么該指標的權重就會較大，說明研發(fā)投入占比在信用評級中具有重要作用。為了使權重更加合理，通常將主客觀賦權法結合使用。主觀賦權法能夠充分考慮專家的經(jīng)驗和知識，反映決策者的主觀偏好；客觀賦權法依據(jù)數(shù)據(jù)本身的特征確定權重，具有客觀性和科學性。將兩者結合，可以取長補短，提高權重確定的準確性和可靠性。可采用乘法合成法或加法合成法等方法將主客觀權重進行融合。乘法合成法是將主觀權重和客觀權重相乘，再進行歸一化處理；加法合成法是將主觀權重和客觀權重按照一定的比例相加。在實際應用中，可根據(jù)具體情況選擇合適的合成方法。對于中小高新技術企業(yè)信用評級，若對企業(yè)的創(chuàng)新能力等非財務因素較為關注，可適當提高主觀賦權法中相關指標權重的比例；若更注重數(shù)據(jù)的客觀性和準確性，則可加大客觀賦權法權重的比重。通過合理結合主客觀賦權法，能夠得到更符合實際情況的指標權重，為中小高新技術企業(yè)信用評級提供更科學的依據(jù)。五、基于證據(jù)推理的信用評級模型構建與應用5.1模型構建步驟5.1.1證據(jù)獲取與預處理證據(jù)獲取是基于證據(jù)推理的信用評級模型構建的首要環(huán)節(jié)，其準確性和全面性直接影響著后續(xù)評級的質量。對于中小高新技術企業(yè)，財務數(shù)據(jù)是重要的證據(jù)來源之一，主要從企業(yè)定期編制的財務報表中獲取，包括資產(chǎn)負債表、利潤表和現(xiàn)金流量表。資產(chǎn)負債表提供了企業(yè)在特定日期的資產(chǎn)、負債和所有者權益狀況，通過分析其中的資產(chǎn)負債率、流動比率、速動比率等指標，可以評估企業(yè)的償債能力。某中小高新技術企業(yè)的資產(chǎn)負債率為45%，表明其負債占資產(chǎn)的比例處于相對合理的范圍，償債能力較為穩(wěn)定。利潤表展示了企業(yè)在一定期間內(nèi)的經(jīng)營成果，通過營業(yè)收入、凈利潤、毛利率等指標，能夠判斷企業(yè)的盈利能力。該企業(yè)的凈利潤率達到12%，說明其在扣除各項成本和費用后，具有較好的盈利水平?，F(xiàn)金流量表則反映了企業(yè)在一定時期內(nèi)現(xiàn)金的流入和流出情況，經(jīng)營活動現(xiàn)金流量、投資活動現(xiàn)金流量和籌資活動現(xiàn)金流量等指標，有助于分析企業(yè)的資金流動性和財務健康狀況。若企業(yè)經(jīng)營活動現(xiàn)金流量持續(xù)為正，且大于凈利潤，說明其經(jīng)營活動產(chǎn)生現(xiàn)金的能力較強，財務狀況良好。非財務數(shù)據(jù)同樣不可或缺，它從多個維度反映了企業(yè)的綜合實力和發(fā)展?jié)摿?。企業(yè)的研發(fā)投入數(shù)據(jù)可通過企業(yè)內(nèi)部的財務核算和研發(fā)項目管理記錄獲取，研發(fā)投入占比是衡量企業(yè)對技術創(chuàng)新重視程度的關鍵指標。一家專注于生物醫(yī)藥研發(fā)的中小高新技術企業(yè)，其研發(fā)投入占營業(yè)收入的比例高達25%，顯示出該企業(yè)對技術創(chuàng)新的高度重視和持續(xù)投入。專利數(shù)量和質量信息可通過國家知識產(chǎn)權局等官方數(shù)據(jù)庫查詢，專利是企業(yè)技術創(chuàng)新成果的重要體現(xiàn)，擁有較多高質量專利的企業(yè)在技術上具有一定的領先優(yōu)勢。該生物醫(yī)藥企業(yè)擁有30多項專利，涵蓋了藥物研發(fā)的關鍵技術領域，為其在市場競爭中提供了有力的技術支持。在獲取證據(jù)后，預處理工作至關重要，旨在提高數(shù)據(jù)的質量和可用性。對于財務數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)清洗主要是檢查數(shù)據(jù)的完整性和準確性，去除異常值和重復數(shù)據(jù)。在審核某企業(yè)的財務報表時，發(fā)現(xiàn)其中一筆應收賬款的記錄存在明顯錯誤，經(jīng)核實后進行了修正，確保了財務數(shù)據(jù)的準確性。對于非財務數(shù)據(jù)，如文本形式的市場調研報告、行業(yè)分析資料等，需要進行信息提取和分類整理，將非結構化數(shù)據(jù)轉化為結構化數(shù)據(jù)，以便后續(xù)分析。從市場調研報告中提取關于企業(yè)市場份額、競爭對手情況等關鍵信息，并進行分類整理，為信用評級提供有價值的參考。數(shù)據(jù)標準化是預處理的重要步驟，它消除了不同指標之間量綱和數(shù)量級的差異，使數(shù)據(jù)具有可比性。對于財務指標，如資產(chǎn)負債率、流動比率等，可采用線性變換的方法進行標準化。對于非財務指標，如研發(fā)團隊素質、市場競爭力等，可通過專家打分或問卷調查的方式進行量化，再進行標準化處理。通過數(shù)據(jù)標準化，使得不同類型的證據(jù)能夠在同一尺度上進行分析和融合，為后續(xù)的基本概率賦值和證據(jù)合成奠定了良好的基礎。5.1.2基本概率賦值確定基本概率賦值的確定是基于證據(jù)推理的信用評級模型中的關鍵步驟，它直接影響到證據(jù)合成的結果和信用評級的準確性。確定基本概率賦值需要綜合考慮多方面因素，包括指標數(shù)據(jù)的特征和專家經(jīng)驗。對于定量的財務指標，可根據(jù)其數(shù)值與信用等級的關聯(lián)程度來確定基本概率賦值。以資產(chǎn)負債率為例，資產(chǎn)負債率是衡量企業(yè)償債能力的重要指標，通常認為資產(chǎn)負債率越低，企業(yè)的償債能力越強，信用風險越低。根據(jù)行業(yè)標準和經(jīng)驗數(shù)據(jù)，當資產(chǎn)負債率低于40%時，可認為企業(yè)的償債能力較強，對高信用等級的支持程度較高。假設將信用等級劃分為高、中、低三個等級，對于資產(chǎn)負債率低于40%的企業(yè)，可賦予其對高信用等級的基本概率賦值為0.6，表示有60%的可能性屬于高信用等級；對中信用等級的基本概率賦值為0.3，表示有30%的可能性屬于中信用等級；對低信用等級的基本概率賦值為0.1，表示有10%的可能性屬于低信用等級。當資產(chǎn)負債率在40%-60%之間時，企業(yè)的償債能力處于中等水平，可賦予其對高信用等級的基本概率賦值為0.3，對中信用等級的基本概率賦值為0.5，對低信用等級的基本概率賦值為0.2。當資產(chǎn)負債率高于60%時，企業(yè)的償債能力較弱，信用風險較高，可賦予其對高信用等級的基本概率賦值為0.1，對中信用等級的基本概率賦值為0.3，對低信用等級的基本概率賦值為0.6。對于非財務指標，由于其難以直接量化，專家經(jīng)驗在基本概率賦值中起著重要作用。在評估企業(yè)的科技創(chuàng)新能力時，可邀請行業(yè)專家、技術領域的資深人士等組成專家團隊，根據(jù)企業(yè)的研發(fā)投入占比、專利數(shù)量、技術創(chuàng)新成果轉化率等多個方面的情況進行綜合評估。若某企業(yè)的研發(fā)投入占比高，專利數(shù)量多，且技術創(chuàng)新成果轉化率較高，專家團隊根據(jù)其經(jīng)驗判斷，認為該企業(yè)的科技創(chuàng)新能力較強，對高信用等級的支持程度較大，可賦予其對高信用等級的基本概率賦值為0.5，對中信用等級的基本概率賦值為0.3，對低信用等級的基本概率賦值為0.2。為了提高基本概率賦值的準確性和可靠性，可采用多專家評估的方式，并對專家意見進行綜合分析。不同專家可能由于知識背景、經(jīng)驗和判斷標準的差異，對同一企業(yè)的評估結果存在一定的偏差。通過收集多位專家的評估意見，運用統(tǒng)計方法對這些意見進行匯總和分析，如計算平均值、中位數(shù)等，以減少個別專家意見的偏差對結果的影響。可以對專家的評估意見進行一致性檢驗，確保專家意見的合理性和可靠性。若發(fā)現(xiàn)某些專家的意見與其他專家存在較大差異，可進一步與這些專家溝通，了解其判斷依據(jù)，必要時進行重新評估，以提高基本概率賦值的質量。5.1.3證據(jù)合成與信用等級判斷證據(jù)合成是基于證據(jù)推理的信用評級模型的核心環(huán)節(jié)，它通過運用證據(jù)合成規(guī)則，將多個證據(jù)源的信息進行融合，從而得出綜合的評價結果，為信用等級判斷提供依據(jù)。在中小高新技術企業(yè)信用評級中，常用的證據(jù)合成規(guī)則是Dempster組合規(guī)則。假設存在多個證據(jù)源，如財務指標證據(jù)E_1、非財務指標證據(jù)E_2等，每個證據(jù)源都有對應的基本概率賦值函數(shù)m_1、m_2等。以兩個證據(jù)源為例，根據(jù)Dempster組合規(guī)則，計算合成后的基本概率賦值函數(shù)m。假設有證據(jù)E_1對高信用等級的基本概率賦值m_1({高信用等級})=0.4，對中信用等級的基本概率賦值m_1({中信用等級})=0.3，對低信用等級的基本概率賦值m_1({低信用等級})=0.1，對不確定情況的基本概率賦值m_1(\Theta)=0.2；證據(jù)E_2對高信用等級的基本概率賦值m_2({高信用等級})=0.3，對中信用等級的基本概率賦值m_2({中信用等級})=0.4，對低信用等級的基本概率賦值m_2({低信用等級})=0.2，對不確定情況的基本概率賦值m_2(\Theta)=0.1。首先計算沖突因子k：\begin{align*}k&=m_1(\{é???????¨?-??o§\})\cdotm_2(\{??-?????¨?-??o§\})+m_1(\{é???????¨?-??o§\})\cdotm_2(\{????????¨?-??o§\})+m_1(\{??-?????¨?-??o§\})\cdotm_2(\{é???????¨?-??o§\})+m_1(\{??-?????¨?-??o§\})\cdotm_2(\{????????¨?-??o§\})+m_1(\{????????¨?-??o§\})\cdotm_2(\{é???????¨?-??o§\})+m_1(\{????????¨?-??o§\})\cdotm_2(\{??-?????¨?-??o§\})\\&=0.4\times0.4+0.4\times0.2+0.3\times0.3+0.3\times0.2+0.1\times0.3+0.1\times0.4\\&=0.16+0.08+0.09+0.06+0.03+0.04\\&=0.46\end{align*}然后計算合成后的基本概率賦值m({高信用等級})：\begin{align*}m(\{é???????¨?-??o§\})&=\frac{m_1(\{é???????¨?-??o§\})\cdotm_2(\{é???????¨?-??o§\})+m_1(\{é???????¨?-??o§\})\cdotm_2(\Theta)+m_1(\Theta)\cdotm_2(\{é???????¨?-??o§\})}{1-k}\\&=\frac{0.4\times0.3+0.4\times0.1+0.2\times0.3}{1-0.46}\\&=\frac{0.12+0.04+0.06}{0.54}\\&=\frac{0.22}{0.54}\\&\approx0.41\end{align*}同理，可以計算出m({中信用等級})、m({低信用等級})和m(\Theta)的值。通過這樣的方式，將多個證據(jù)源的信息進行融合，得到綜合的基本概率賦值。根據(jù)合成后的基本概率賦值結果進行信用等級判斷。若合成后對高信用等級的基本概率賦值最高，且超過一定的閾值（如0.5），則判斷該企業(yè)的信用等級為高。若對中信用等級的基本概率賦值最高，則判斷信用等級為中；若對低信用等級的基本概率賦值最高，則判斷信用等級為低。在實際應用中，還可結合其他因素進行綜合判斷，如考慮企業(yè)的發(fā)展趨勢、行業(yè)前景等。對于處于新興且發(fā)展前景良好行業(yè)的中小高新技術企業(yè)，即使合成后的基本概率賦值對高信用等級的支持程度略低于閾值，但如果其發(fā)展?jié)摿薮?，也可適當提高其信用等級的判斷。通過合理的證據(jù)合成和信用等級判斷，能夠更準確地評估中小高新技術企業(yè)的信用狀況，為金融機構的決策提供有力支持。5.2案例分析5.2.1案例企業(yè)選取本研究選取了一家具有代表性的中小高新技術企業(yè)——A公司作為案例研究對象。A公司成立于2015年，位于某國家級高新技術產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)，專注于人工智能領域的研發(fā)與應用，主要產(chǎn)品包括智能安防系統(tǒng)、智能客服機器人等。公司自成立以來，一直致力于技術創(chuàng)新，擁有一支高素質的