财智測——全财務指标，公開數據自動抓取，透視企業信用風險

以(yǐ)企業财務數據爲(wéi / wèi)基礎，通過廣義可加模型的(de)量化分析方法，從财務端透視企業信用風險。該模型集公開主體全覆蓋、公開數據自動抓取、可調變量自主化功能于(yú)一(yī / yì ／yí)體，量化展示企業信用風險變化。

模型适用：全面覆蓋，廣泛适用，持續更新

評價結果：級别合理，準确度高

違約企業提前預警

70.83%發生違約/嚴重風險事件企業，在(zài)發生違約/嚴重風險事件前一(yī / yì ／yí)期模型結果在(zài)12（BBB）檔及以(yǐ)下

變動趨勢輕松把握

45.16%發生違約/嚴重風險事件企業，在(zài)企業發生違約/嚴重風險事件前兩期模型結果出(chū)現惡化

綜智測——綜合智能化解析主體信用風險，直觀展示企業信用風險水平

以(yǐ)中債資信行業數據庫及專業評級技術設計爲(wéi / wèi)基礎，運用VI值、聚類分析、行業理性分布曲線切分、回歸分析等方法，綜合智能化解析主體信用風險。此模型通過分析發債主體資源配置和(hé / huò)債務政策方面信息，直觀展示企業信用風險水平。

模型預警效果強

85%發生違約/嚴重風險事件企業，在(zài)發生違約/嚴重風險事件前連續多期結果處于(yú)低等級區間

近壓測——測算企業獲取現金能力和(hé / huò)短期風險承受能力，揭示流動性短闆

以(yǐ)中債資信流動性評價方法爲(wéi / wèi)基礎，通過權重賦值方法，測算企業獲取現金能力和(hé / huò)短期風險承受能力的(de)模型。該模型通過抓取評級企業的(de)财務數據輸出(chū)測算結果，結果清晰顯示非金融企業近期流動性壓力程度。

模型結果：分檔合理，提示明确

實證檢驗：結果可靠，提前預警

樣本違約企業在(zài)違約前兩期流動性連續≥7分

樣本違約企業在(zài)違約前兩期流動性連續≥7分

樣本違約企業在(zài)違約前六期流動性連續≥7分

由于(yú)流動性因素導緻違約的(de)樣本企業，在(zài)流動性評分≥ 7分後均發生違約（9分最差，1分最好） 。

險智測——聚焦分析主體風險層級，對高風險企業進行智能化分層識别

以(yǐ)中債資信積累的(de)違約主體共性要(yào / yāo)素爲(wéi / wèi)基礎，采用風險點疊加方法，聚焦分析主體風險層級的(de)模型。本模型通過前瞻性判斷、負面信息及短闆效應識别等多要(yào / yāo)素考慮，對高風險企業進行智能化分層識别。

高辨識率：

信用風險事件爆發前，80%違約企業分值處在(zài)7及以(yǐ)上(shàng)的(de)極危風險區

信用風險事件爆發前，90%違約企業分值處在(zài)5及以(yǐ)上(shàng)的(de)高風險區

強預警性：

違約企業平均提前預警時(shí)間爲(wéi / wèi)2-3年

心動不(bù)如行動

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