本文是一篇金融管理论文，本文建立中小企业信用风险测度评估框架，融合了多个信用风险影响因素、不同时间跨度以及分类器模型，旨在为中小企业信用风险提供深入的洞察。此外，选取多种传统机器学习模型进行了对比，并进一步优化模型。
第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
近年来，国家层面陆续出台了多项针对中小企业信用风险管理的政策文件，强调建立健全中小企业信用体系和融资增信机制。2021年工信部发布了《“十四五”促进中小企业发展规划》，明确提出要增强中小企业的创新能力与专业化水平。2023年召开的“全国中小企业高质量发展大会”上，与会专家指出，应当加快推动中小企业信用评级市场化改革，探索利用区块链、大数据、人工智能等技术提升信用信息的采集效率与评估准确性，为中小企业构建“信用资产”注入制度动能。2024年3月，国务院办公厅发布了《统筹融资信用服务平台建设提升中小微企业融资便利水平实施方案》，明确要求强化全国信用信息共享平台的“总枢纽”职能，推动信用数据的集中归集和统一管理。这一举措不仅提升了信息透明度，也为金融机构提供了更精准的企业信用评估支持，从而降低金融市场的信息不对称问题，使信用良好的中小企业能够更顺利获得融资。党的二十届三中全会明确指出，要构建中小企业发展壮大机制，促进中小企业高质量发展。2024年10月25日，由中国人民银行牵头成立的全国中小企业信用信息共享平台开始线上试运行，逐步整合工商、法院、税务、环保等多部门数据资源，成为支撑金融机构对中小企业开展“无抵押、纯信用”贷款的重要基础。2025年3月，国务院办公厅正式发布公告，自6月1日起，《保障中小企业款项支付条例》正式实施，该条例明确要求政府部门、大型企业及企事业单位按时支付中小企业款项，禁止拖欠和延迟支付，确保中小企业资金及时到位。此外，条例还设立了支付保障机制，并加强对违约行为的处罚，以促进中小企业的健康发展，维护合法权益。因此，促进中小企业高质量发展已成为共识，在多项政策的指引下，多项成果相继落地，以信用信息共享、金融服务优化为核心，构建更加完善的信用体系，从而增强中小企业的融资能力，提升整体经济稳定性。
1.2 研究内容与方法
1.2.1 研究内容
本文梳理中小企业相关概述与机器学习在信用风险方面的应用，并分析了当前中小企业信用风险预测的相关方法与研究前沿，进而提出了本文的信用风险模型研究框架。通过相关性分析与独立样本t检验，建立中小企业信用风险指标体系；为克服不平衡样本的数据特征带来的局限性，采用SMOTE方法对不平衡样本数据进行处理；在实证研究中，采用python抓取近五年创业板的中小企业数据，采用多种机器学习模型进行信用风险预测。并且，分析比较不同模型性能，进一步提出RF-SVM集成模型，以期在信用风险预测中能达到很好的预测效果。同时，为进一步探究不同因素对信用风险的作用效果，本文进一步采用随机森林方法以及Lasso回归的方法，探究不同因素对信用风险的作用程度，有助于深入解释不同因素对信用风险的作用机理。
本研究的框架主要由六个章节构成，具体的研究框架如下：
第一章：绪论。本章主要介绍研究的背景与意义，明确研究的目的、方法与创新点，勾画了整个研究的框架和路径。在研究背景部分，分析了中小企业在现代金融环境中的重要地位及其面临的信用风险管理挑战，并指出传统信用风险评估模型的不足。本章还阐述本文的研究目的和方法，明确研究的主要内容，并概述了每一章节的研究任务。
第二章：概念界定与文献综述。首先，对中小企业的相关概念进行界定，明确其在研究中的适用范围与发展现状，尤其关注中小企业面临的信用风险问题。随后，本章对中小企业信用风险的相关研究进行了综述，重点分析了当前信用风险评估领域的研究成果及其不足之处。文献综述为后续模型的构建提供理论基础，并为信用风险评估中需要考虑的各种因素提供了参考。
第2章 概念界定与文献综述
2.1 中小企业概述
2.1.1 中小企业界定
2017年底，国家统计局修订2011年相关文件，并正式发布了《统计上大中小微型企业划分办法（2017）》，主要依据三种指标，包括营业收入、从业人员的数量以及企业的资产总额，部分行业依据上述其中一种或两种指标，将企业分为大、中、小、微四种企业类型以及15种行业门类，表2.1显示了部分中小企业行业分类划分的标准。
2.1.2 中小企业信用风险成因
中小企业的信用风险是指中小企业在借贷、贸易或其他经济活动中，因资金链断裂、经营不善等原因，无法按时履约还款或支付义务，导致债权人或金融机构面临损失的风险。造成这种信用风险并非单一因素所导致，而是受到多方的影响。其成因可以从融资环境、内部治理、外部市场压力及宏观经济波动这四个方面进行深入分析。
融资渠道受限是影响中小企业信用风险直接影响因素。与大企业相比，中小企业在银行信贷和资本市场中的融资能力较弱，贷款难、融资贵的情况依然严重。由于中小企业部分信息不透明，增加了银行评估中小企业信用风险水平的难度，会进一步导致中小企业融资困难（黄益平等，2021）[4]。中小企业获得银行贷款的比例显著低于大企业，而中小企业获得这些贷款的利率通常偏高，使得中小企业的资金成本高，企业的现金流紧张，一旦遭遇突发事件等外部冲突，容易陷入偿债困境（Zhao等，2022）[5]。因此，对于缺乏足够资金支持的中小企业来说，财务风险将转化为信用风险，尤其是在市场环境不稳定时，融资困难更可能导致信用违约的发生。
2.2 文献综述
2.2.1 信用风险的界定
信用风险通常被定义为债务人或交易对手未能履行合同所规定的义务，或信用质量发生变化影响金融工具价值，从而给债权人或金融工具持有人带来损失的可能性（Heitz和Naray，2021）[12]。狭义上，信用风险主要指违约风险，即债务人无法或不愿意按照合约规定履行债务的风险（赵梦，2022）[13]；广义上，它还包括因银行信用调整而引起的经济损失，如信用评级下降导致的中小企业的机会成本增加等情况（宋凌峰和何荣，2025）[14]。
信用风险的界定随着金融市场的复杂化而不断拓展。近年来，我国商业银行的资产结构发生较大变化，非信贷资产占比上升，传统以贷款为主要规范对象的风险分类标准难以揭示实际承担的信用风险（周顺兴，2018）[15]。信用风险不仅存在于传统的贷款业务，还广泛存在于担保、承兑、证券投资等表内、表外业务中（Barth等，2012）[16]。在经济发展期，信用风险通常较低，因为较强的盈利能力使总体违约率下降；而在经济紧缩期，信用风险则会增加，因为盈利情况恶化，借款人违约的可能性上升（顾乃康和邱奇唯，2025）[17]。
信用风险的界定还涉及多个相关概念。例如，违约风险是指借款人未能履约的风险，而信用恶化则与交易对手信用质量的变化相关（王晓东，2013）[18]。此外，信用风险还与市场风险、操作风险等其他金融风险类型相互交织，形成复杂的风险网络（赵全厚和黄蓉，2019）[19]。信用风险的特征包括不对称性、累积性和非系统性。不对称性是指信息不对称造成的信用风险，累积性是指信用风险具有不断累积、恶性循环、连锁反应的特点，而非系统性则表明信用风险主要取决于与借款人直接关联的非系统性因素（李莉莉等，2022；许文立和孙磊，2023）[20][21]。
第3章 中小企业信用风险评估指标体系构建 ...................... 17
3.1 指标选取原则 ............................. 17
3.2 中小企业信用风险评估指标选取 ......................... 18
第4章 中小企业信用风险评估模型构建与实证研究 ........................ 29
4.1 中小企业信用风险评估模型构建框架 ................ 29
4.2 中小企业信用风险评价模型构建 ..................... 30
第5章 中小企业信用风险进一步分析 ................ 43
5.1 各信用风险指标贡献度.......................... 43
5.1.1 基础原理 .................................. 43
5.1.2 分析结果 .............................. 44
第5章 中小企业信用风险进一步分析
5.1 各信用风险指标贡献度
5.1.1 分析结果
根据第三章构建的中小企业信用评估风险指标体系表3.8所示，采用RF模型进一步揭示财务指标特征重要性评分结果。图5.1展示了随机森林模型输出的财务特征重要性排序结果。
结果显示，首先，资产负债率（S2）特征重要性评分最高，反映出偿债能力在信用风险评估中的核心地位，说明高杠杆水平往往预示企业存在信用违约的风险。其次，现金流量增长率（S13）与息税前利润（S3）两者共同表明，现金保障能力与主营利润表现对企业的信用稳定性构成重要支撑。此外，现金回收率（S14）和流动比率（S1）虽位于中等位置，但体现了企业短期流动性和应收账款回笼能力对其信用水平的间接影响。与之类似，包括营业收入（S9）与总资产周转率（S7）指标。最后，营业成本率（S5）和息税折旧摊销前收入（S4）以及股东权益周转率（S8）等指标对信用风险的贡献程度相对较弱。
因此，从整体结果来看，对于偿债能力指标、成长能力指标、盈利能力指标的关注显著高于对股东回报类等经营能力指标的关注。这一结果不仅揭示了财务健康结构对信用风险的决定性意义，也表明偿债能力指标、成长能力指标和盈利能力指标对中小企业信用风险的影响具有显著权重。
第6章 总结与建议
6.1 研究总结
6.1.1 研究结论
中小
