二、综合分析方法的比较 综合分析评级方法就是依据受评客体的实际统计数据计算综合评级得分(或称指数)的数学模型。目前企业信用综合评级方法很多，但实际计算中普遍采用的方法则主要有四种。为让读者更清晰的理解“多变量信用风险二维判断分析法”，有必要简要地考察这几种评级方法的优劣。
1、加权评分法
这是目前信用评级中应用最多的一种方法。一般做法是根据各具体指标在评级总目标中的不同地位，给出或设定其标准权数；同时确定各具体指标的标准值(通常为该指标的行业平均值)。然后比较指标的实际数值与标准值得到级别指标分值，最后汇总指标分值求得加权评估总分。
加权评分法的最大优点是简便易算，但也存在三个明显的缺点。第一，未能区分指标的不同性质，会导致计算出的综合指数不尽科学。信用评级中往往会有一些指标属于状态指标，如资产负债率并不是越大越好，也不是越小越好，而是越接近标准水平越好。对于状态指标加权评分法很容易得出错误的结果。第二，不能动态地反映企业发展的变动状况。企业信用是连续不断的。加权评分法只考察一年，反映企业的时点状态，很难判断信用风险状况和趋势。第三，忽视了权数作用的区间规定性。严格意义上讲，权数作用的完整区间，应该是指标最高值与最低值之间，而不是平均值，也不是最高值。加权评分法计算综合指数时，是指指标数值实际值与标准值进行对比后，再乘上权数，这就忽视了权数的作用区间，会造成评估结果的误差。如此，加权评分法难以满足信用评级的基本要求。
2、隶属函数评估法
这种方法是根据模糊数学的原理，利用隶属函数进行综合评估。一般步骤为：首先利用隶属函数给定各项指标在闭区间［0，1］内相应的数值，称为“单因素隶属度”，对各指标作出单项评估。然后对各单因素隶属度进行加权算术平均，计算综合隶属度，得出综合评估的向指标值。其结果越接近O越差，越接近1越好。
隶属函数评级方法较之加权评分法具有更大的合理性，但该方法对状态指标缺乏有效的处理办法，会直接影响评级结果的准确性。同时，该方法未能充分考虑企业近几年各项指标的动态变化，评级结果很难全面反映企业生产经营发展的真实情况。因此，隶属函数评估方法仍不适用于科学的信用评级。
3、功效系数法
功效系数法是根据多目标规划原理，对每一个评估指标分别确定满意值和不允许值。然后以不允许值为下限，计算其指标实现满意值的程度，并转化为相应的评估分数，最后加权计算综合指数。
由于各项指标的满意值与不允许值一般均取自行业的最优值与最差值，因此，功效系数法的优点是能反映企业在同行业中的地位。但是，功效系数法同样既没能区别对待不同性质的指标，也没有充分反映企业自身的经济发展动态，使得评级结论既不尽合理，不能完全实现信用评级所要实现的评级目的。
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