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联合资信评级方法和模型回溯检验报告（2023年度）总结

一、总体成效

联合资信评估股份有限公司根据央行、发改委、证监会等五部委关于信用评级行业健康发展的要求，对其评级方法和模型开展了年度回溯检验。检验结果显示，其评级模型在准确性、稳定性和区分度方面表现良好，能够有效识别企业信用风险。

二、准确性检验

1. 违约率检验
   非金融企业的平均累积违约率随信用级别降低而上升，等级越低，违约风险越大。金融企业自2014年以来信用等级未发生违约，历史违约率为零。

   等级与债券利差呈反向趋势，信用级别越高，利差越低；信用级别越低，利差越高，表明联合资信的评级模型在区分度上有良好表现。

三、稳定性检验

1. 信用等级迁移率
   非金融企业和金融企业的信用等级在2023年变动率总体较高，一年期的稳定率均维持在90%以上，未出现大跨度的信用等级调整。

   分析显示，自2014年起，信用等级排名前列的企业在后续年度仍保持较高信用评级，模型对信用风险变化具有较强的预警能力。

2. 大跨度调整与代表性企业评级
   2023年，联合资信未出现信用等级大跨度调整，评级输出更为稳定。列入代表性名单的61家非金融企业当年均保持信用级别不变，表明评级结果具有一定的稳定性和一致性。

四、集中度和区分度检验

1. 个体与最终信用级别集中度
   非金融企业的个体信用评级较为分散，主体信用级别集中在少数几个高等级（如AAA、AA+、AA）；个体信用级别涵盖多级，显示出模型对不同风险状况的识别能力。

   金融企业的个体信用级别同样较为分散，主体信用级别同样集中在少数高等级上，但存在一定程度的多样性。

2. 区分度检验
   非金融企业信用评级中，占比超过5%的个体信用级别有8个，主体信用级别有3个，显示出较高的区分度。
   金融企业中，占比5%以上的个体信用级别有7个，主体信用级别有5个，也体现出较强的区分能力，能够较好识别不同企业的风险水平。

五、结论

总体来看，2023年联合资信的评级模型表现良好，在准确性、稳定性和区分度上均符合监管要求。模型不仅能够有效预测违约风险，还能及时揭示信用等级的变化趋势，提高了责任机构在债券市场中的风险识别能力。