1. 研究目的与意义
通过深圳信数据服务平台可知，目前深交所创业板上市公司已达760家。
创业板上市公司以中小企业居多，尤其是具备高成长性和高创新性的企业。
一方面，这些公司具有资产规模偏小、抗风险能力弱和经营不确定性较大的特点；另一方面，创业板上市公司富有经济活力，是国内投资关注的焦点。
2. 研究内容和预期目标
（一）研究内容、拟解决的关键问题评价企业信用水平需要根据情境选取指标，赋予指标不同的权重来构建信用评价模型，从而得出各个企业的信用评分，使投资者对企业的信用风险水平有更直观的认知和感受。
针对信用评级，不应将一行业的标准应用于其他行业（卿固，辛超群，2015）。
考虑到我国创业板上市公司多以生物、信息科技等具有高成长性和高创新性的企业为主，因此在本文的探讨研究中，针对同一财务比率多采用同一行业标准进行评分和比较，即将创业板上市公司视为一个大的整体，不在内部刻意进行行业区分。
3. 国内外研究现状
在企业的信用评价领域，国内外许多专家学者都从不同角度，运用不同的研究方法，选取各种财务、非财务指标进行了深入研究。
从信用评级模型的分类来看，一般可划分为定性分析评估法、统计分析评估法、人工神经网络评估法以及基于市场价值KMV 评估法（朱顺泉，2012）。
卿固、辛超群（2012）将信用评级模型分为：①定性分析（5C与LAPP法，沃尔分析与杜邦分析等）、②统计分析（消费信贷评分模型；Z-计分模型；Zeta 分析模型；Bathory模型；层次分析法；模糊综合评价法；单变量分析模型；多变量分析模型（多元判别分析法MDA）；因子分析法；Logistic 模型；Probit 模型）、③神经网络与支持向量机、④其他（KMV模型等）从进行信用评级时考虑的角度或者说选取指标数据的不同来看，可分为传统型与现代型两大类，前者主要是以财务数据为基础评价信用风险, 后者主要是以市场数据为基础评价信用风险（刘淑莲，2008）。
4. 计划与进度安排
2022年11月23日-2022年11月30日，完成论文选题和开题报告2022年12月-2022年1月，完成论文搜集数据和资料整理工作2022年1月-2022年3月，完成论文初稿撰写工作2022年3月-2022年5月，完成论文修改、定稿、外文文献翻译工作2022年5月，论文答辩
5. 参考文献
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