财智测——全财务指标，公开数据自动抓取，透视企业信用风险

以企业财务数据为基础，通过广义可加模型的量化分析方法，从财务端透视企业信用风险。该模型集公开主体全覆盖、公开数据自动抓取、可调变量自主化功能于一体，量化展示企业信用风险变化。

模型适用：全面覆盖，广泛适用，持续更新

评价结果：级别合理，准确度高

违约企业提前预警

70.83%发生违约/严重风险事件企业，在发生违约/严重风险事件前一期模型结果在12（BBB）档及以下

变动趋势轻松把握

45.16%发生违约/严重风险事件企业，在企业发生违约/严重风险事件前两期模型结果出现恶化

综智测——综合智能化解析主体信用风险，直观展示企业信用风险水平

以中债资信行业数据库及专业评级技术设计为基础，运用VI值、聚类分析、行业理性分布曲线切分、回归分析等方法，综合智能化解析主体信用风险。此模型通过分析发债主体资源配置和债务政策方面信息，直观展示企业信用风险水平。

模型预警效果强

85%发生违约/严重风险事件企业，在发生违约/严重风险事件前连续多期结果处于低等级区间

近压测——测算企业获取现金能力和短期风险承受能力，揭示流动性短板

以中债资信流动性评价方法为基础，通过权重赋值方法，测算企业获取现金能力和短期风险承受能力的模型。该模型通过抓取评级企业的财务数据输出测算结果，结果清晰显示非金融企业近期流动性压力程度。

模型结果：分档合理，提示明确

实证检验：结果可靠，提前预警

样本违约企业在违约前两期流动性连续≥7分

样本违约企业在违约前两期流动性连续≥7分

样本违约企业在违约前六期流动性连续≥7分

由于流动性因素导致违约的样本企业，在流动性评分≥ 7分后均发生违约（9分最差，1分最好） 。

险智测——聚焦分析主体风险层级，对高风险企业进行智能化分层识别

以中债资信积累的违约主体共性要素为基础，采用风险点叠加方法，聚焦分析主体风险层级的模型。本模型通过前瞻性判断、负面信息及短板效应识别等多要素考虑，对高风险企业进行智能化分层识别。

高辨识率：

信用风险事件爆发前，80%违约企业分值处在7及以上的极危风险区

信用风险事件爆发前，90%违约企业分值处在5及以上的高风险区

强预警性：

违约企业平均提前预警时间为2-3年

心动不如行动

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