信用等级分类

2024-10-01

信用等级分类（共10篇）

1.信用等级分类篇一

分级护理分别为：1、特级护理

2、一级护理

3、二级护理

4、三级护理

护理内容即要求为：

特级护理：1、住抢救室，设专人昼夜护理，严密观察病情变化，随时准备抢救。

2、制定周密的护理计划，写好危重病员护理记录，详细观察病员的体温、脉搏、呼吸、血压，记出入量及各项护理内容，根据病员的各种特征、先兆症状，不断提出和实施各项护理措施。

3、床头卡为绿色三角标记

一级护理：1、严格卧床休息，一般生活需要均由护理人员协助完成。

2、每30分钟巡视病员一次，严密观察病情变化及各引流管通常情况。

3、观察特殊用药的疗效及反应，注意调节输液速度。

4、注意病员的心理情况，了解病员的心理状态，心理护理。

5、认真做好基础护理，保证病室清洁整齐，空气新鲜，无菌操作规程，防止交叉感染，6、注意饮食治疗

7、必要时制定计划护理及填写重症护理记录单。

8、床头卡为红色三角标记

二级护理：1、卧床休息，根据病情可在床上坐起或床边活动。

2、每1—2小时巡视一次，注意观察病情、用药后反应及效果。

3、做好基础护理，协助翻身、功能锻炼，加强空腔护理及皮肤护理，防止并发症。

4、床头卡为兰色三角

三级护理：1、每日巡视病房2—3次

2、病员可以下床活动生活可自理

3、每日测体温、脉搏两次，了解病员心理、身体康复等情况

4、督促遵守院规，勿过劳。注意饮食，按时治疗，进行卫生处理。

等级护理共分为4级，即特别护理（特别专护）、一级护理、二级护理和三级护理（普通护理）。病人入院后，由医生根据病情决定护理等级，下达医嘱，并分别在住院病人一览表和病人床头卡上设不同标记，提示护士根据医嘱和标记具体落实，护士长进行督促检查。下面分别讲一讲不同护理级别的不同要求。

1、特别护理（特护）用大红色标记，凡病情危重或重大手术后的病人，随时可能发生意外，需要严密观察和加强照顾。特护的都是重危病人，但重危病人不一定都要特护。特护派专门护士昼夜守护，有时需把病人搬入抢救室或监护室。按照特护计划，定时测量体温、脉搏、呼吸、血压，密切观察病情，记录饮食和排出物的量，进行基础护理和生活护理，翻身按摩等。特护的收费比较高，上级有收费标准，自费病人应考虑自己的负担能力。

2、一级护理用粉红色标记，表示重点护理，但不派专人守护。对绝大多数重危病人来说，这就算是高等级的护理。按规定，对一级护理的病人，护士每隔1小时巡视1次，既了解病情和治疗情况，又帮助饮食起居。根据病情需要帮助病人更换体位、擦澡、洗头、剪指（趾）甲等。

3、二级护理用蓝色标记，表示病情无危险性，适于病情稳定的重症恢复期病人，或年老体弱、生活不能完全自理、不宜多活动的病人。对二级护理病人，规定每2小时巡视1次。在这之间，如病情有变化或有特殊需要，病人可用呼唤电铃呼叫医生护士。

4、三级护理是普通护理，不作标记。对这个护理级别的轻病人，护士每3小时巡视1次。

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END

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2.信用等级分类篇二

基于IT技术的电子商务正在改变着社会经济中各个行业的传统经营模式。在激烈的行业竞争中, 要求企业的核心经营理念从“以产品为中心”转向“以客户为中心”。客户关系管理 (CRM) 为这个问题提供了解决方案。客户关系管理的最终目的即是最大化客户价值, 并对客户进行分类。伴随着银行业的发展, 个人信贷逐渐成为银行中的一个重要的盈利点。信用卡, 房贷, 车贷等各种个人商业贷款得到普及, 银行个人客户也逐渐呈现出多元化, 细分化的特点。银行要提高利润率, 控制风险, 必须主动进行客户信用评价和贷款申请分类, 从而采取差异化的市场营销和客户服务策略。

1 基本概念

对于数据挖掘 (DM, data mining) , 一种比较公认的定义是W.J.Frawley, G.Piatetsky-Shapiro等人提出的:数据挖掘就是从大型数据库中的数据中提取人们感兴趣的知识。这些知识是隐含的, 事业位置的潜在有用信息, 提取的知识表现为概念 (concepts) , 规则 (rules) , 规律 (regularities) , 模式 (patterns) 等形式。而更广义的说法是:数据挖掘意味着在一些事实或观察数据的集合中找模式的决策支持过程。它是一个利用各种工具在海量数据中发现模型和数据间关系的过程。数据挖掘技术把人们对数据的应用, 从低层次的末端查询提高到为决策层提供支持。

在国内, 从1993年开始, 一些基金和企业开始自主数据挖掘和知识发现的研究。当前数据挖掘和知识发现研究方兴未艾。数据挖掘算法和技术可概括地分为下面六种使用类型。

关联发现-典型例子是市场菜篮子分析, 此分析与一组产品相关联。通过挖掘事务数据可派生关联规则, 利用此规则可以了解客户的行为。

聚类分析, 分类, 神经网路, 规则发现和决策, 顺序模式和顺序序列。

2 利用数据挖掘技术进行分类步骤和方法选用

传统上客户细分的依据是客户的统计学特征 (社会个人信息, 交易记录等) , 分类是数据挖掘领域中的一类重要问题。许多挖掘问题本质上可以等价地转化为分类问题。分类可以描述如下:

大量的样本构成输入数据集, 即训练集。每个样本又多个属性, 其中属性及可以是连续属性, 也可以是离散属性。其中有一个属性被称为类别属性, 用来标明该样本所属的类别。本次研究中关心的是, 到底有哪些属性, 它们是怎样决定了一个个人贷款申请是高风险的还是低风险的。一旦此模型建立就可以划分一个新的风险类别。

数据分类是一个两步过程:

第一步, 建立一个模型, 描述预定的数据类集或概念集。通过分析由属性描述的数据库元组来构造模型。假定每个元组属于一个预定义的类, 由一个称为类标号属性的属性确定。

第二步, 使用模型进行分类。首先评估模型的预测准确率。这些样本随机选取, 并独立于训练样本。

客户细分是一种科学的分析方法, 它把客户分成一些客户群, 在客户群中, 客户的消费特征 (资产等特征) 一些决策性属性值非常类似。而在群与群之间, 群与群相互独立, 特征差异较大。银行可以对不同的客户信用值进行测评, 分类, 从而控制信贷风险。基于数据挖掘的客户分类是数据挖掘技术是数据挖掘技术和银行业丰富客户数据资源的完美结合, 其特点是充分利用银行内部数据, 细分维度多, 因此可以帮助银行多层面、多角度地了解客户的差异和资产状况, 从而对客户的信用等级进行分类。

3 实例分析

现在某一商业银行正在准备对信息系统进行改革, 并且准备对个人贷款用户采取发放贷款证的方法, 即只有通过信用审核的个人 (家庭) 才能获得贷款证, 有资质申请贷款。以此为例, 本文通过调研, 通过选择简化分类属性, 采用粗糙集等数据挖掘方法在为客户分类提供决策支持。

3.1 指标评价统计数据表

根据银行内已有的专家知识库中的专家评价规则, 为了简化起见, 本文将影响客户价值评价的因素的状况只分为两档, 具体见表1。接下来就以这11组数据来说明这些指标评价规则的获取。

表1指标举例说明:B:信用等级差, 不能获得贷款证;A:信用等级合格, 能获得贷款证;固定资产:大于20万元人民币 (包括20万) 为高;其他易变现资产:大于10万元人民币 (包括10万) 为高;工作稳定情况:已工作年数超过5年 (包括5年) 为稳定;信用度:参考以前的贷款记录;年龄:大于55岁为高;婚姻状况:不稳定包括未婚, 离异, 丧偶状态。

3.2 属性约简

上表中, 论域U={1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10}, 条件属性C={个人年收入, 家庭人均年收入, 家庭负债率, 固定资产, 其他易变现资产, 工作稳定情况, 社会关系, 信用度, 年龄, 婚姻状况}, 决策属性D={分类结果}。为了方便起见, 在条件属性中用1代表好 (或高或稳定) , 用0代表差 (或低或不稳定) , 在决策属性中, 用1代表分类A, 0代表分类B。将各条件属性分别用1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10来代替, 决策属性用X来代替, 就得到数字化的表, 如表2所示。

这样, 条件属性C={1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10}, 决策属性D={X}。

接下来, 再对表2进行属性约简。

U/ind (D) ={ (1, 2, 6, 7, 11) , (3, 4, 5, 8, 9, 10) };

U/ind (C) ={ (1) , (2) , (3) , (4) , (5) , (6) , (7) , (8) , (9) , (10) , (11) };

Posc (D) ={1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11};

U/ind (C-1) ={ (1, 10) , (2) , (3) , (4) , (5) , (6) , (7) , (8) , (9) , (11) };

Posc-1 (D) ={2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11};

U/ind (C-2) ={ (1) , (2) , (3) , (4) , (5) , (6) , (7) , (8) , (9) , (10) , (11) };

Posc-2 (D) ={1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11};

U/ind (C-3) ={ (1) , (2) , (3) , (4) , (5, 6) , (7) , (8) , (9) , (10) , (11) };

Posc-3 (D) ={1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11};

U/ind (C-4) ={ (1) , (2) , (3, ) , (4) , (5, 9) (6) , (7) , (8) , (10) , (11) };

Posc-4 (D) ={1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11};

U/ind (C-5) ={ (1) , (2) , (3) , (4) , (5) , (6) , (7) , (8, 11) , (9) , (10) , };

Posc-5 (D) ={1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9, 10};

U/ind (C-6) ={ (1) , (2) , (3, 9) , (4) , (5) , (6) , (7) , (8) , (10) , (11) };

Posc-6 (D) ={1, 2, 4, 5, 6, 7, 8, 10, 11};

U/ind (C-7) ={ (1) , (2) , (3) , (4) , (5) , (6) , (7) , (8) , (9) , (10) , (11) };

Posc-7 (D) ={1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11};

U/ind (C-8) ={ (1) , (2) , (3) , (4) , (5) , (6) , (7) , (8) , (9) , (10) , (11) };

Posc-8 (D) ={1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11};

U/ind (C-9) ={ (1, 6) , (2) , (3) , (4) , (5) , (7) , (8) , (9) , (10) , (11) };

Posc-9 (D) ={1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11};

U/ind (C-10) ={ (1) , (2) , (3) , (4) , (5) , (6) , (7) , (8) , (9) , (10) , (11) };

Posc-10 (D) ={1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11};

从约简结果得到, 属性2, 3, 4, 7, 8, 9, 10去掉后, 都并没有改变系统的分类能力, 所以是冗余属性。而属性1, 5, 6去掉后, 系统地分类能力发生了改变, 所以是核属性。将冗余属性去掉, 约简得到表3。

首先采用CAAI算法, 对决策数属性进行度量。

针对表3, 论域U={1, 2, 3, 4, 5}, 条件属性C={1, 5, 6}, 决策属性D={X}。没有不相容的规则, 采用CAAI算法继续处理。

首先计算各条件属性的重要性。

Posc (D) ={1, 2, 3, 4, 5}

针对条件属性1:

U/ind (C-1) ={ (1, 5) , (2) , (3) , (4) };

Posc-1 (D) ={2, 3, 4};

Γc-1 (D) =card (Posc-1 (D) ) /card (U) =3/5

SGF (1, C, D) =Γc (D) -Γc-1 (D) =1-3/5=2/5

同理, 针对条件属性5, 6, 可分别得出:

Γc-5 (D) =3/5

SGF (5, C, D) =2/5

Γc-6 (D) =3/5

SGF (6, C, D) =2/5

由此看出, 条件属性中属性1, 5, 6同等重要。因为各个属性的重要性相同, 可以根据信息增益的大小作为属性选择度量, 从而对属性进行分类。根据表3中类别属性的取值, 分为两类, C1, C2, m=3。样本数据集S中, C1类所对应的子集R1中原组个数为r1=1, C2类子集R2元组个数为r2=4。

集合S关于分类的期望信息量为:

undefined

同理计算每个属性的熵值, 得出:

undefined

Gain (1) =I (r1, r2) -E (1) ≈0.171

同样得出:undefined

Gain (5) =Gain (6) =Gain (1)

这时候由于属性值分类出现特殊性, 无法通过常规的属性选择度量方法确定决策树。

通过对现有客户信息进一步调查, 抽取500个有效完整数据, 形成训练集。对属性1、5、6和客户的还款记录进行训练分析, 采用贝叶斯分类方法计算, 得出:

P (属性1=1|还款记录良好) ≈92.73%

P (属性5=1|还款记录良好) ≈88.4%

P (属性6=1|还款记录良好) ≈85.3%

故在此例中选择属性1作为根节点, 当属性1为0时, 它的分类集合中的决策属性为一类, 就停止选择属性。对于另一类, 继续选择属性分类。以此类推, 得到整个决策树, 如下图所示。

提取规则, 得到规则集, 如下表所示。

这样, 通过基于粗糙集的数据挖掘技术和针对特殊问题采取的数理统计理论, 挖掘出了对我们有用的客户分类评价规则, 以后再进行客户信用分类评价选择以及专家库改进完善时, 可以直接将申请贷款客户的各个方面的情况与规则相匹配, 并将之作为决策的参考依据。可初步判定客户是否有资质获得贷款, 保证风险控制。对于在规则提取应用之前已获得贷款的客户, 银行也可导入相关数据, 重新评估。对于信用等级为B类的客户, 可以重点跟踪, 及时催缴利息贷款, 降低信用风险。

4 结论

本文利用数据挖掘方法, 对某商业银行历史客户信息汇总整理并进行了分析, 找出了这些银行在对客户进行信用评级时的一些共有的评价规则, 这些规则的得出可以在银行对未来新系统的设计实施中提供有效的决策支持。

摘要：从银行客户信用等级分类入手, 分析了客户价值和分类的重要性, 并对某商业银行客户信用等级分类指标体系研究, 采用粗糙集数据挖掘理论知识, 为银行客户信用等级分类提供决策支持。

关键词：客户分类,数据挖掘,粗糙集

参考文献

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3.信用等级分类篇三

长期以来，我国高校的等级办学制度一直为世人所诟病，不仅有重点大学和普通高校之分，连重点大学中也有国家级重点大学和省级重点大学之别，而这种划分不仅给大学生群体带来了一定的困扰，也助长了一些高校浮躁、弄虚造假的风气。

最近，山东省计划在高校的等级办学方面进行实质性的改变，即高校管理上“等级办学”让位于“分类办学”。根据社会人力资源市场的多元化需求，山东将所有省属高校分为应用基础型、应用性、技能型三类进行建设，实行分类管理，引导高校合理定位，从而克服同质化倾向，形成各自的办学理念和风格。

这种改革给我国沉闷的高校似乎带来了一丝新鲜的空气。因此，受到了很多人的瞩目。

在世界其他很多发达国家，大学并没有严格的等级之分，一个大学办得怎么样，有没有名气，并不需要来自官方的等级敕封，而是在于它自身的教育水平和学术水准怎么样，无论是哈佛、麻省理工、耶鲁，还是剑桥、牛津等世界一流大学，都无一例外。但是在国内，多年来“等级办学”的盛行让我国的高校几乎成了世界高等教育中的异类。

笔者以为，现在山东省的这种高校改革思路顺应了世界范围内一般高校的办学规律，在我国高等教育改革的道路上也是一种巨大的突破，值得赞许和鼓励。这对改变我国高校的一些弊端也会起到积极的促进作用。

我国高校一直实行“等级办学”模式，所有高校按照“同一把尺子”分为“重点大学”“普通大学”等等级，这就导致高校盲目追求“高大全”，办学特色不鲜明，不能适应社会的多元化需求。很多高校，由于对自身的定位不是很明晰，常常根据社会特点盲目扩张专业，什么火开什么专业，结果导致一些专业需求过剩，给学生造成了很大的就业困难，也造成了教育资源的极大浪费。

另外，很多高校为了跻身地方重点大学或者国家重点大学，也都想方设法地跑关系、拉项目，导致走后门、行贿受贿在高校中也颇为盛行。而在实行“分类办学”后，高校可以按照社会人力资源结构分成不同类别，不同类别的学校有不同的分工和办学目标，每一所学校都可以在本类别中争创一流。这样不仅可以避免高校浮躁、弄虚作假的风气盛行，也可以让一些高校能够沉下心来，踏踏实实地发展自己的学科和专业，从而不断提高自身的教育水平和学术水准。

目前，我国高校的整体教育水平和学会水平相对落后于西方发达国家，“等级办学”虽然不是“罪魁祸首”，但是在里面也起到了很大的制约作用。如果我国高校的这种状况能够得以改变，就有利于我国高校走向世界先进行列甚至是前沿位置。

但是我们也应该意识到，山东省的“分类办学”就目前来看依旧还是很不彻底的尝试。目前在山东省，山东大学、中国海洋大学、中国石油大学是直属于教育部的国家级重点高校，其学校的改革山东省根本就无权过问，因此他们的改革并不能动摇这几所重点大学的级别。

这样，他们的改革成果就要打上很大的折扣。

在笔者看来，山东省高校“分类”办学的尝试算是开了一个好头，而我国的国家教育主管部门支持这项改革才是其改革得以成功的关键，也只有国家教育主管部门出面，破除国家级重点高校的特权级别，“分类办学”才能够在全国范围的高校改革中成为一种潮流。

4.银行信用等级评定篇四

AAA级客户：客户的生产经营规模达到经济规模，市场竞争力很强，有很好的发展前景，管理水平很高，有很可靠、可预见的净现金流量，具有很强的偿债能力，对我行的业务发展很有价值，信誉状况很好。

AA+级客户：客户市场竞争力强，发展前景好，管理水平高，有可靠、良好的净现金流量，偿债能力强，对我行的业务发展有价值，信誉状况好。

AA级客户：客户市场竞争力强，发展前景好，管理水平高，有良好的净现金流量，偿债能力强，对我行的业务发展有价值，信誉状况好。

AA-级客户：客户市场竞争力较强，发展前景较好，管理水平较高，有较为良好的净现金流量，偿债能力强，对我行的业务发展有价值，信誉状况好。

A+级客户：客户市场竞争力较强，发展前景较好，管理水平较高，净现金流量较好，偿债能力较强，对我行的业务发展有一定价值，信誉状况较好。

A级客户：客户市场竞争力一般，发展前景一般，管理水平一般，净现金流量一般，偿债能力一般，对我行的业务发展有一定价值，信誉状况一般。

A-级客户：客户市场竞争力一般，发展前景一般，管理水平一般，净现金流量轻度紧张，偿债能力较弱，信誉状况一般，有一定的风险。

BBB级客户：客户市场竞争力较差，发展前景较差，管理水平较差，现金流量状况紧张，偿债能力较差，客户存在需要关注的问题，具有较大风险。BB级客户：客户市场竞争力、财务效益状况、管理水平差，偿债能力弱，风险大。

B级客户：客户市场竞争力、财务效益状况、管理水平很差，偿债能力很弱，风险很大。

按照《中国银行客户信用评级办法》从偿债能力、获利能力、经营管理、履约情况、发展能力与潜力五个方面进行评价，定期评定、适时调整，目前中国银行的信用评级方法和评级标准属于银行内部掌握的信贷工具，不向社会公布，仅为银行内部管理服务。中国银行的客户信用等级分为AAA级、AA级、A级、BBB级、BB级、B级、CCC级、CC级、C级和D级，共十个信用等级。

AAA—A级，信用度分别为“特优、优、良”，客户信用很好，整体业务稳固发展，经营状况和财务状况良好，资金负债结构合理，经营过程中现金流量较为充足，偿债能力强。

BBB—B级，信用度分别为“较好、尚可、一般”，客户信用较好，现金周转和资产负债状况可为债务偿还提供保证，授信有一定风险。

CCC—C级，信用度分别为“较差、差、很差”，客户信用较差，整体经营状况和财务状况不佳，授信风险较大，应采取措施改善债务人的偿债能力和偿债意愿，以确保银行资金安全。

5.施工资质等级分类篇五

总承包类：

一、房屋建筑工程施工总承包企业资质等级标准

二、公路工程施工总承包企业资质等级标准

三、铁路工程施工总承包企业资质等级标准

四、港口与航道工程施工总承包企业资质等级标准

五、水利水电工程施工总承包企业资质等级标准

六、电力工程施工总承包企业资质等级标准

七、矿山工程施工总承包企业资质等级标准

八、冶炼工程施工总承包企业资质等级标准

九、化工石油工程施工总承包企业资质等级标准

十、市政公用工程施工总承包企业资质等级标准

十一、通信工程施工总承包企业资质等级标准

十二、机电安装工程施工总承包企业资质等级标准

专业承包类：

1、地基与基础工程专业承包企业资质等级标准

2、土石方工程专业承包企业资质等级标准

3、建筑装修装饰工程专业承包企业资质等级标准

4、建筑幕墙工程专业承包企业资质等级标准

5、预拌商品混凝土专业企业资质等级标准

6、混凝土预制构件专业企业资质等级标准

7、园林古建筑工程专业承包企业资质等级标准

8、钢结构工程专业承包企业资质等级标准

10、电梯安装工程专业承包企业资质等级标准

11、消防设施工程专业承包企业资质等级标准

12、建筑防水工程专业承包企业资质等级标准

13、防腐保温工程专业承包企业资质等级标准

14、附着升降脚手架专业承包企业资质等级标准

15、金属门窗工程专业承包企业资质等级标准

16、预应力工程专业承包企业资质等级标准

17、起重设备安装工程专业承包企业资质等级标准

18、机电设备安装工程专业承包企业资质等级标准

19、爆破与拆除工程专业承包企业资质等级标准

20、建筑智能化工程专业承包企业资质等级标准

21、环保工程专业承包企业资质等级标准

22、电信工程专业承包企业资质等级标准

23、电子工程专业承包企业资质等级标准

24、桥梁工程专业承包企业资质等级标准

25、隧道工程专业承包企业资质等级标准

26、公路路面工程专业承包企业资质等级标准

27、公路路基工程专业承包企业资质等级标准

28、公路交通工程专业承包企业资质等级标准

29、铁路电务工程专业承包企业资质等级标准

30、铁路铺轨架梁工程专业承包企业资质等级标准

32、机场场道工程专业承包企业资质等级标准

33、机场空管工程及航站楼弱电系统工程专业承包企业资质等级标准

34、机场目视助航工程专业承包企业资质等级标准

35、港口与海岸工程专业承包企业资质等级标准

36、港口装卸设备安装工程专业承包企业资质等级标准

37、航道工程专业承包企业资质等级标准

38、通航建筑工程专业承包企业资质等级标准

39、通航设备安装工程专业承包企业资质等级标准

40、水上交通管制工程专业承包企业资质等级标准

41、水工建筑物基础处理工程专业承包企业资质等级标准

42、水工金属结构制作与安装工程专业承包企业资质等级标准

43、水利水电机电设备安装工程专业承包企业资质等级标准

44、河湖整治工程专业承包企业资质等级标准

45、堤防工程专业承包企业资质等级标准

46、水工大坝工程专业承包企业资质等级标准

47、水工隧洞工程专业承包企业资质等级标准

48、火电设备安装工程专业承包企业资质等级标准

49、送变电工程专业承包企业资质等级标准

50、核工程专业承包企业资质等级标准

51、炉窑工程专业承包企业资质等级标准

52、冶炼机电设备安装工程专业承包企业资质等级标准

53、化工石油设备管道安装工程专业承包企业资质等级标准

54、管道工程专业承包企业资质等级标准

55、无损检测工程专业承包企业资质等级标准

56、海洋石油工程专业承包企业资质等级标准

57、城市轨道交通工程专业承包企业资质等级标准

58、城市及道路照明工程专业承包企业资质等级标准

59、体育场地设施工程专业承包企业资质等级标准

60、特种专业工程专业承包企业资质等级标准

劳务分包类：

一、木工作业分包企业资质标准

二、砌筑作业分包企业资质标准

三、抹灰作业分包企业资质标准

四、石制作分包企业资质标准

五、油漆作业分包企业资质标准

六、钢筋作业分包企业资质标准

七、混凝土作业分包企业资质标准

八、脚手架作业分包企业资质标准

九、模板作业分包企业资质标准

十、焊接作业分包企业资质标准

十一、水暖电安装作业分包企业资质标准

十二、钣金作业分包企业资质标准

6.二辩(纳税信用等级评定) 篇六

与此同时将企业不分大小不分行业按照统一标准分级得出结果，会因为他们承受时间和经济压力的能力不同，导致一部分尚未达到参与评级要求的微小企业，（和从事新兴行业的创新企业）受到忽视，税务学报甚至指出出现近两年的评定为A的企业基本都是各地年纳税额在百万元或千万元以上的重点税源户。以“纳税贡献大小论英雄”似乎成为大家心照不喧的默契。这似乎和信用等级高低与纳税数额大小成正比的悖论。

对A级纳税人，在纳税申报、发票领供、纳税评估及稽查等方面进行适度简化和放宽；而对D级纳税人则要强化管理，严格限定，从严审批，并进一步加大稽查和监督力度。甚至收缴其发票或者停止向其发售发票、停止其出口退（免）税权。适得其反，限制了企业纳税能力，显然不符合税收公平正义的要求。

其实简言之产生上述问题的重要原因是现试行的信用等级评定政策借鉴与美国，而这个制度并不与中国国情相贴合。如果在这个过程中我们将单一依靠纳税人主动申报，附加上政府主动通过大数据分析等有效方式了解纳税人的综合信息，对个人更加科学客观的评估后采取差异化管理，与此同时加强中央和地方政府的信息联动，地方结合特色实行地方有效的管理方式，国家实行宏观调控，使评定结果更加符合税收公平正义的要求。

7.企业信用等级的多重转移概率篇七

关键词：企业信用等级,多重转移,概率

在2011年第一期里, 我已经研究讨论过《企业信用等级转移的一般模式》, 即利用信用变化矩阵来对企业信用进行分级研究.我们可以将企业的信用划分为:Aaa, Aa, A, Bbb, Bb, B, C, D (违约) , 在对某行业许多企业多年采样后得出平均等级转移的概率, 组成一年期转移矩阵.

在上篇《企业信用等级转移的一般模式》中所述的转移概率Pij (0, t) 和Di8 (0, t) 对应于信用等级在给定时期内变动的最终结果, 至于在这段时间内转移的细节却没有提供足够的信息.例如, 在区间 (0, t) 开始时处于状态S1的企业在区间之末仍然处在该状态的概率是P11 (0, t) .但这个概率并没有为企业在区间内等级情形的变化提供线索, 在区间 (0, t) 内该企业信用等级可能升高或降低然后又回到初始状态, 也可能在整个区间内保持不变.概率P11 (0, t) 并没有区分这两种情形.本章我们将讨论企业在这段时间内信用等级的转移次数.

考虑时间区间 (0, t) 和在初始时刻0处于状态Si的一个企业, 我们不仅对企业在时刻t所处的状态有兴趣, 而且关心其在区间 (0, t) 内的转移次数.为明确起见, 当最终的状态和初始状态相同时, 我们采用术语更新概率, 当最终的状态和初始状态不同时, 我们采用术语到达概率.我们将用Pi (im) (0, t) 表示第m次更新概率, 用P (ijm) (0, t) 表示第m次到达概率, 它们定义如下:

在 (0, t) 期间, 个体不断从一个状态转移到另一状态, 它可能从退出Si若干次, 也可能进入Sj若干次.将定义Mij (0, t) 为企业从Si退出的次数, 将定义Nij (0, t) 为进入Si的次数.

多重退出转移概率Pij (m) (0, t)

设Pij (m) (0, t) 的生成函数定义为

利用类似于前一篇的办法我们建立下列关于多重退出转移概率的微分方程:

对 (6) 的直接计算表明p.g.f满足微分方程

(7) 式实为微分方程组, 包含了7个微分方程, 解得

给定i和k, ρl (i) 和A'ik (i, l) 是s的函数, 当s=1时, gik (1;t) 和Pik (0, t) 相等.

8.英国信用等级被下调的原因及影响篇八

经济疲弱、债务飙升英国被降级

穆迪此次调低英国信用等级主要有以下3个原因：

当前英国经济增长黯淡，中期增长前景持续疲弱。

受美国次贷危机和全球金融危机的冲击，英国宏观经济形势持续恶化。从2008年第二季度至2009年第二季度英国经济连续5个季度持续衰退，累计下降6.3%。2009年英国GDP下降4%，为二战以来的最大降幅。2010年英国经济出现复苏迹象，但随即再次陷入衰退，2011年第四季度至2012年第二季度英国经济连续3个季度环比收缩，累计下降0.9%。由此可见，自2008年以来，英国经济已连续两次陷入衰退，即出现所谓的“双底衰退”。2012年第三季度，英国经济出现正增长，增长率为0.9%，但这主要得益于英国女王钻禧庆典和伦敦奥运会，英国经济并未真正摆脱衰退的阴影。2012年第四季度英国经济环比下滑0.3%，预计2013年第一季度增长仍将趋弱，英国经济有出现“三底衰退”的可能。据英国《经济学家》信息部（EIU）预测，2013年英国经济增长率仅为0.5%，受英国大选的影响，2014年、2015年英国经济增长率将略有提升，预计增长率分别为1.3%、1.6%。2016年、2017年英国经济增长仍然疲弱，预计增长率仅为1%、0.4%。

英国中期增长前景疲弱对政府财政紧缩计划形成挑战。

财政政策是调节经济的一个重要工具。危机爆发前，英国一直按照凯恩斯的“逆经济风向”原则，运用财政政策调节经济。2008年危机爆发后，对银行的救助和税收收入的下降使得英国财政赤字快速上升。2008/09财政年度，英国政府财政赤字水平为367亿英镑（占GDP的2.6%），仍在欧盟稳定与增长公约3%的限度内。2009/10财政年度，英国政府财政赤字猛增到1589亿英镑（占GDP的11.2%），创二战以来的最高纪录。2011/12财政年度英国政府财政赤字略有下降，达1210亿英镑（占GDP的7.9%）。2012年4月至2013年1月，英国政府赤字总额已达923亿英镑，预计2012/13财政年度，英国政府赤字仍在千亿英镑以上。

为了恢复财政健康和保持经济可持续增长，2010年10月，英国政府宣布了5年财政紧缩计划，即在今后4个财政年度内（2014/2015财政年度之前）将财政支出削减810亿英镑，该计划被认为是二战以来规模最大的财政紧缩行动。财政紧缩计划的另一重要内容就是提高税率，增加税收，从开源节流两个方面来改善政府财政状况。英国政府主要通过提高增值税、资本收益税等来提高政府收入。

按照该计划，2014/15财政年度，英国社会福利支出将减少70亿英镑，公共部门将裁员49万人，这将减少居民的可支配收入，使国内消费进一步萎缩。同时，增税计划也不利于企业投资的增加。这些因素都不利于英国经济的复苏，紧缩计划的持续性受到挑战。

公共债务飙升，直接威胁国家信用等级。

截至2013年1月底，英国公共债务总额已突破1万亿英镑，达到11628亿英镑，占GDP的比重为68%，英国已成为近20年间发达经济体中债务增速最快的国家。据英国政府估计，到2015/16财年结束（2016年3月31日），英国公共债务占GDP之比将升至79.9%；而穆迪则预计，届时英国公共债务与GDP之比将超过96%。根据国际评级机构的通常做法，拥有最高信用评级的国家，如果其债务总额占GDP的比重达到100%，该国就有被调低信用等级的风险。

主权信用评级下调对英国的影响

因经济疲弱、财政整顿政策效果不佳、公共债务水平不断增加，早在2011年底，穆迪就警告英国要调低其信用评级，因此，市场对英国信用等级调低早有预期，短期内不会对英国造成剧烈的冲击。但从长期看，信用评级的下调将对英国的政治经济形势产生一些负面影响。

主权信用评级下调后，英国债券收益率有上升的压力，从而增加英国政府和私人的融资成本和债务负担。

虽然从短期来看，信用等级的下调不会导致英镑利率的大幅上升，但存在利率上升的风险和可能。一方面英国经济总量不如美国。2012年英国GDP总量约为2.6万亿，居世界第七，被巴西赶超。而美国GDP总量为15.5万亿美元，居世界第一。另一方面欧元区经历一系列调整后，市场信心正在逐渐恢复，无疑与经济处于衰退，财政货币政策存在不确定性的英国形成竞争。

在当前英国公共债务和私人债务比重都很高的情况下，利率的上升将使英国政府公共和私人债务的利息支出增加。据英国财政部估算，5年期债券收益率增加一个百分点，英国政府每年的利息支出将增加220亿英镑，从而大大增加纳税者的负担。债务负担的加重将会挤压私人消费，对英国经济造成严重冲击。

连锁反应将导致其他国际评级机构纷纷下调英国的信用评级。

英国一直对世界帝国的辉煌历史充满自豪，穆迪此举无疑是对英国的一次心理打击。而且穆迪表示，如果英国经济形势再次恶化，或财政整顿的效果不明显，可能进一步下调英国的主权信用评级。目前，其他两大权威评级机构标准普尔与惠誉都给予英国3A最高评级，但评级展望均为负面。两家评级机构在今年对英国的信用评级中，可能会紧跟穆迪下调英国的主权评级。从历史经验来看，失去最高评级的国家要重新获得最高信用评级大约需要10年的时间。英国经济走出衰退，恢复增长，债务水平降到合理水平，重新获得最高信用等级需要时间。

信用降级增加英国现政府的压力，影响大选格局。

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信用降级对于保守党领导的联合政府是一次沉重的政治打击。2010年英国财政大臣奥斯本上任时，曾将保卫英国的最高信用评级作为其经济政策的关键内容之一。在2月25日的议会辩论中，英国反对党影子财政大臣鲍尔斯（Ed Balls）将现任财政大臣奥斯本称为“降级财政大臣”，联合政府也被工党反对党贴上“降级政府”的标签。根据英国著名的民调机构Opinium的调查，多达58%的英国民众认为，当前的财政紧缩计划严重伤害了英国的经济增长潜力，只有20%的民众认为政府的经济政策有效。而目前英国保守党的支持率仅为27%，比反对党工党的支持率低出12%，英国首相卡梅伦的个人支持率仅为29%。财政整顿政策效果不佳和超低支持率将使得保守党在2015年的大选中失利，工党很可能在下次大选中获胜，组建新政府。

汇率下跌，增加出口产品竞争力，但增加了国内通货膨胀压力。

英国主权信用评级被下调的消息传出后，英镑兑美元汇率应声下落0.6%，一度跌至1英镑兑1.510美元的水平，创下近两年以来的新低。信用评级的下调将使得英镑进一步趋弱，英镑贬值将在一定程度上拉动英国产品出口，但也会抬高进口产品价格，增加国内通货膨胀压力。2008年—2011年英国年均通货膨胀率为3.4%，高于中央银行2%的调控目标。据经济学人信息部的预测，受能源、食品价格上升压力的影响，2013年英国通货膨胀率将达3.2%。物价指数的提高将减少居民的实际可支配收入，挤压国内消费，不利入经济复苏。

对房地产市场的潜在影响。

为了鼓励银行对个人及中小企业贷款，为个人和企业提供低成本融资渠道，以此来刺激个人住房消费、企业投资和经济增长，2012年7月13日英国央行和财政部联合启动“贷款融资计划”。根据该计划，商业银行和建房互助协会可以其资产或商业贷款作为抵押，支付一定的手续费，便可从中央银行获得最高期限为4年的额度贷款。在2012年8月1日至2013年1月31日的18个月间商业银行均可以按规定从英国央行获得贷款。商业银行从央行获得贷款的费用与其放贷规模直接挂钩。如果商业银行维持或扩大放贷规模，其向英国央行支付的借款手续费率为0.25%；反之，则要支付最高费率为1.5%的手续费。

“贷款融资计划”使得购房贷款的获取难度和成本都大为下降。按揭贷款利率的下降使得近期英国多数地区的住房市场已经开始出现回暖，房屋销售规模创出了两年半来的新高。房地产市场对利率变化较为敏感。英国信用评级下调后，英镑利率有上升压力，利率上升将会增加借贷成本，影响房地产市场交易量。

英国宏观经济政策走向

应对国际评级机构对英国信用评级下调的最有力办法就是使本国经济走出衰退，恢复经济增长。英国目前实施的以缩减开支和增加税收为主要内容的紧缩计划虽然不利于投资、消费的增长和经济的复苏，但为了恢复财政健康和确保宏观经济的可持续性，英国的紧缩计划基本不会动摇，但可能会根据宏观经济形势做出相应调整。

自2009年以来，英国央行已连续3年多将利率维持在0.5%的历史低点。通过降低利率来刺激经济增长已不可能。2009年3月11日，英格兰银行正式启动“量化宽松”货币政策，即通过购买资产（主要是政府债券）向经济注入更多流动性，以刺激经济增长。这是英国央行在长达315年的历史中，首次采取“量化宽松”货币政策。自量化宽松货币政策启动以来，英国已连续4次扩大量化宽松规模。目前英国央行的量化宽松规模总量已达3750亿英镑（约合6000亿美元）。为了抵消紧缩计划对经济增长的消极影响，刺激经济增长，英国央行有可能进一步扩大量化宽松规模，使用扩张性的货币政策刺激经济增长。英国《经济学家》信息部（EIU）预测，在现任行长默文·金（Mervyn King）离任前（2013年6月），英国央行可能将量化宽松规模再次扩大250亿～500亿英镑。

英国未来风险判断

信用风险。经济持续衰退，复苏迹象不明朗，英国的信用评级存在被穆迪进一步下调及被其他评级机构相继下调的风险。

脱欧风险。英国面临的另外一个风险就是与欧洲一体化渐行渐远。从拒绝加入欧元区，到拒签财政契约，反对征收统一的金融交易税，再到最近在欧盟预算案峰会中搅局，首相卡梅伦发表脱欧公投言论，英国在欧洲一体化中始终扮演着“捣蛋鬼”角色。这与英国根深蒂固的“疑欧”传统和特殊的国家利益不无关系。作为一个贸易大国，欧洲经济一体化对英国的好处毋庸置疑，退出欧盟对英国来说无异于“经济自杀”。欧盟是一个拥有27个成员国、5亿人口的大市场，作为欧盟成员国，英国从单一共同市场中获益巨大。2004年—2011年8年间，英国与欧盟国家的进出口贸易总额虽有波动，但在英国对外贸易总额中的比重均在50%以上，2010年甚至达到了62.3%。

实力下降风险。英国在世界经济舞台上的地位有下降之势。2011年巴西经济总量（2.477万亿美元）超过了英国（2.432万亿美元），成为世界上第六大经济体。英国经济与商业研究中心认为，2020年，英国的GDP预计为3.975万亿美元，将下降到第8位。

9.企业信用等级证书申报资料篇九

一、项目背景

为建立和完善中小企业信用体系，提高中小企业的诚信意识和风险防范能力，促进守信用的中小企业健康快速发展，商务部信用工作办公室和国务院国资委行业协会联系办公室联合下发文件《关于公布第四批行业信用评价参与名单的通知》并授权中国中小企业协会在全国范围内开展中小企业信用等级评价工作。

中国中小企业协会为此专项成立“中国中小企业协会信用管理中心”对企业进行信用评级，企业参评后由国家商务部和国务院国资委发放统一标准的企业信用等级评价编号、牌匾、证书。

二、项目意义

AAA级信用企业评级对企业的价值

 是企业获得政府扶持以及招商、投资、融资担保、银行贷款一个可靠的“通行证”

 是衡量企业履约能力、投标信誉、综合实力与竞争力一个不可或缺的“荣誉证”

 是企业洞察社会经济发展必然趋势、提升现代管理和走向国际化的“导向证”

     是企业改善经营管理、加强信用管理、提高风险控制的“优化证” 是企业在经营活动中增加合作、赊销、签约风险防范的“风险证” 是企业提升品牌价值与品牌竞争力的一项重要的无形的“资产证” 是企业降低筹募资金、交易成本的一个重要的“减负证” 是企业在市场活动中塑造企业信用形象的“身份证”

企业信用评级结果的应用

 品牌形象树立：允许企业在企业的宣传手册，产品外包装、说明书、合格证等宣传载体上使用的国家商务部信用LOGO；

 融资贷款申请：争取机构风投、融资担保、银行放贷等提供的国家级信用评级证明；

 商务合作使用：在企业招商、政府投标、签约合作等出示的信用资质；  政策扶持争取：面向政府扶持基金、政府机构监管展示的企业品质证明；

 供销采买依据：与交易伙伴赊销、拓展上下游供采时可做为的权威信用证明；

国际贸易征信：在国际合作与贸易时，可出示的企业国家级信用证明；

 经营管理价值：在向社会各界、以及消费者展示企业管理与服务透明度有效牌证的使用。

 信任度提升：网站贴置安信保信用标识，对外公示其信用评估结果，直接反映该企业信任度，提高商务效果价值。

三、认证条件

1、注册2年或以上，注册资本为50万元或以上的合法注册企业单位。

2、企业经营没有违规违法行为记录，非即将关、停企业，近2年均有主营业务收入。

3、企业法人在银行融资贷款无不良信用记录。

4、认证周期1-2个月发证

5、申报无批次、名额限制，但每批只公式50家

6、有效期3年，中间进行2次复审

自从2013年开始逐渐建立起信用体系，除了个人信用以外更注重单位、企业的信用建设

2014年1月15日主持召开国务院常务会议，部署加快建设社会信用体系、构筑诚实守信的经济社会环境，讨论通过《中华人民共和国安全生产法修正案（草案）》。重点提出企业要把诚信经营作为安身立命之本，切实做到重合同、守信用。发挥行业组织自律和市场机制作用，培育和规范信用服务市场，形成全社会共同参与、推进信用体系建设的合力。加快推动立法。把健全相关法律法规和标准体系作为重要基础性工作，列入立法规划尽快推进实施，使信用体系建设有法可依。

和其他信用认证的区别：

1、地方工商管理局发放的：“守合同重信用”，地方工商网站可查询，只在本地有一定公信力、外省不认可。

2、某银行地方分行发放的：AAA级信用企业，银行内部可查询不对外公开，按时还贷款即可发放，仅在银行给企业贷款时作风险评估。

3、某地方协会、商会等社会组织发放的：XX地区十佳诚信企业，几乎没有任何公信力。

4、国家级协会经过国家商务部授权发放的：企业信用评价AAA级信用企业、企业信用等级证书，企业综合信用评估，由协会进行初审商务部进行复核，评估结果公开透明与国际信用认证类同，可以在商务部主办的中国市场秩序网查询，重点考察企业银行信贷信用、财务状况、偿债能力、合同守约能力等。5.主办：商务部信用工作办公室国资委行业协会联系办公室

10.护士职称的分类及等级评定篇十

护士/师/主管护师/副主任主管护师/主任主管护师

一、2011年有关护士资格的新政策

2010年护士/护师/主管护师考试已经结束，2011年护士资格考试变为执业护士资格考试.2011年卫生资格考试时间为5月21、22、28、29日，且采用纸笔作答的方式进行考试，1、具有护理、助产专业中专和大专学历的人员，参加护士执业资格考试并成绩合格，可取得护理初级（士）专业技术资格证书；护理初级（师）专业技术资格按照有关规定通过参加全国卫生专业技术资格考试取得。

2、具有护理、助产专业本科以上学历的人员，参加护士执业资格考试并成绩合格，可以取得护理初级（士）专业技术资格证书；在达到《卫生技术人员职务试行条例》规定的护师专业技术职务任职资格年限后，可直接聘任护师专业技术职务。

3、护士执业资格考试包括专业实务和实践能力两个科目。一次考试通过两个科目为考试成绩合格。

二、职务与工作年限

A、初级职称（护士）：由于现行政策采取行业准入及注册制度，在取得护士执业资格证书后即为初级职称即护士。

B、初级职称（护师）：

（一）取得相应专业中专学历，受聘担任护士职务满5年；

（二）取得相应专业专科学历，受聘担任护士职务满2年；

（三）取得相应专业本科学历，从事本专业技术工作满1年。

2010年7月1日新颁布的<护士执业资格考试办法>第二条规定: 具有护理、助产专业本科以上学历的人员,参加护士执业资格考试并成绩合格,可以取得护理初级(士)专业技术资格证书;在达到《卫生技术人员职务试行条例》规定的护师专业技术职务任职资格年限后,可直接聘任护师专业技术职务。

可以报考护师资格考试，考试科目为基础知识、相关专业知识、专业知识、专业实践能力四

科。

C.中级职称（主管护师）