第二，七大企业客户的信用评估方法。
机构客户的信用评估发展到今天经历了两个重要的阶段：古典信用风险评估和现代信用风险评估。
就古典信用风险度量方法而言，包括要素分析法、财务比率综合分析法和多变量信用风险判别模型法。
要素分析法。要素分析法是金融机构对客户作信用风险分析时所采用的 专家分析法之一。这类方法的主要代表有“5C”要素分析法、“5W”要素分析法和骆驼评估体系。“5C”要素分析法主要集中在借款人的道德品质 (Character)、还款能力 (Capacity)、资本实力 (Capital)、担保 (Collateral) 和经营环境条件 (Condition) 五个方面进行全面的定性分析以判别借款人的还款意愿和还款能力。“5W”要素分析法，即借款人 (Who)、借款用途 (Why)、还款期限 (When)、担保物 (What) 及如何还款 (How)。
财务比率综合分析法。这类方法的主要代表有杜邦财务分析体系和沃尔比重评分法。杜邦财务分析体系通过将企业绩效评价核心指标净资产收益率，不断地向下层层分解，直至一些最基本的财务比率上，形成树状财务指标体系，通过揭示分析各种财务比率之间的层次关系，达到综合评价企业绩效和财务状况的目的。而沃尔比重法则是将选定的 7 项财务比率，通过指标实际值与标准比率的比较，确定各项指标的得分及总体指标的累积分数，从而得出企业财务状况的综合评价，继而确定其信用等级。
多变量信用风险判别模型法。多变量信用风险判别模型是以特征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信用评分模型。概括起来有线性概率模型、 Logit、 Probit 模型和判别分析模型。
就现代信用风险度量方法而言，包括期权推理分析法、受险价值分析法、宏观模拟模型和保险模型。
期权推理分析法——KMV 模型。利用期权定价理论对上市公司和上市银行的信用风险进行预测。近年来，我国也有一些学者应用 KMV 模型对公司信用风险进行评估。
受险价值分析法——J. P. Morgan 的 CreditMetrics 模型。该方法是基于借款人的信用评级、次年评级发生变化的概率(评级转移矩阵)、违约贷款的回收率、债券市场上的信用风险价差计算出贷款的市场价值及其波动性，进而得出个别贷款和贷款组合的 VaR 值。
宏观模拟模型——美国麦肯锡公司开发的信用组合观点 (Mckinsey's CreditPortfolioView)。模型提出了将宏观经济因素与违约概率以及信用等级转移概率相联系的方法，应用经济计量学和蒙特卡罗模拟来实现模拟违约的联合条件概率分布，以及每个国家不同行业中各种信用等级群体的信用等级转移概率，直接将转移概率与宏观经济因素之间的关系模型化。
保险模型——瑞士信贷银行开发了死亡率模型 (Mortality Model)和 Credit Risk+ 模型。死亡率模型是以贷款或债券的组合以及它们在历史上的违约经历为基础，将死亡率与违约损失率 (LGD) 结合起来就可以得到信用资产的预期损失的估值。Credit Risk+模型在任何时期只考虑违约和不违约这两种事件状态，计量预期到和未预期到的损失。