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0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。
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，使得评级结论不尽合理，不能完全实现信用评级所要实现的评级目的。
多变量信用风险二维判断分析评级法
对信用状况的分析、关注、集成和判断是一个不可分割的有机整体，这也是多变量信用风险二维判断分析法的评级过程。
多变量特征是以财务比率为解释变量，运用数量统计方法推导而建立起的标准模型。运用此模型预测某种性质事件发生的可能性，使评级人员能及早发现信用危机信号。经安博尔-中诚信的长期实践，这类模型的应用是最有效的。多变量分析就是要从若干表明观测对象特征的变量值（财务比率）中筛选出能提供较多信息的变量并建立判别函数，使推导出的判别函数对观测样本分类时的错判率最小。根据判别分值，确定的临界值对研究对象进行信用风险的定位。
二维判断就是从两方面同时考察信用风险的变动状况：一是空间，即正确反映受评客体在本行业(或全产业)时点状态所处的地位；二是时间，尽可能考察一段时期内受评客体发生信用风险的可能性。
中诚信开发的多变量信用风险二维判断分析法智能评级系统，以信用中国（www.ccn86.com）为平台，基于Web界面的使用方式。
该系统具有以下几方面特点：科学的评级方法、广泛的行业覆盖、统一的信用代码及信用等级、稳定的知识存储、高效的信息管理、完善的办公管理、便捷的操作方式 作者：中诚信张真 来源：中国计算机报 编辑：余竹娟
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