会计信用评价结果应用

简单来说，不诚信会计会加入黑名单；会计黑名单指导的详细信息如下

财政部关于加强会计诚信建设的指导意见

财会[2018]9号

各省、自治区、直辖市及计划单列市财政厅(局)，新疆生产建设兵团财务局，中央直属机关事务管理局，国家机关事务管理局财务管理司，中央军委后勤保障部财政局，有关会计行业组织:

为加强会计诚信建设，建立健全会计人员守信联合激励机制和失信联合惩戒机制，促进会计行业进一步提高诚信水平。根据《中华人民共和国会计法》、《国务院关于印发社会信用体系建设规划纲要(2014-2020年)的通知》(国发〔2014〕21号)、《国务院办公厅关于加强个人信用体系建设的指导意见》(国办发〔2016〕98号)、《国务院关于建立健全守信联合激励和失信联合惩戒制度加快推进社会信用

一.一般要求

(1)指导思想。

全面贯彻党的十九大精神，以新时代中国特色社会主义思想为指导，认真落实党中央、国务院决策部署，以培育和践行社会主义核心价值观为根本，提高会计职业道德，加强会计诚信教育，建立严重失信会计人员“黑名单”， 完善会计人员守信联合激励机制和失信联合惩戒机制，积极营造“守信光荣、失信可耻”的良好社会氛围。

(2)基本原则。

——政府推动，社会参与。充分发挥财政部门和中央主管单位在会计诚信建设中的组织、管理、监督和指导作用，加强与相关执法部门的统筹协调，建立联动机制，引导包括用人单位在内的社会力量广泛参与，充分发挥会计行业的组织作用，共同推进会计诚信建设。

——完善机制，有序推进。建立健全加强会计人员诚信建设的体制机制，有序推进会计人员信用档案建设，规范会计人员信用信息采集和应用，稳步推进会计人员信用状况与其任职、选拔、表彰等挂钩，，逐步建立会计人员守信联合激励机制和失信联合惩戒机制。

——加强教育，奖惩结合。把教育引导作为增强会计人员诚信意识的重要环节，强化实施守信联合激励和失信联合惩戒，充分发挥行为准则的约束作用，使会计人员诚信内化于心、外化于行，成为广大会计人员的自觉行动。

第二，增强会计人员的诚信意识。

(1)加强会计职业道德的约束。根据会计工作特点，进一步提高会计职业道德，引导会计人员自觉遵纪守法、勤勉尽责、参与管理、加强服务，不断提高职业能力；督促会计人员客观公正、诚实守信、廉洁自律、不做假账，不断提高职业道德水平。

(二)加强会计诚信教育。财政部门、中央主管单位和会计行业组织要采取多种形式，广泛开展会计诚信教育，把会计职业道德作为会计人员继续教育的必修内容，大力弘扬会计诚信理念，不断提高会计人员的诚信素质。要充分发挥新闻媒体在会计诚信建设宣传教育、舆论监督等方面的作用，大力探索和宣传会计诚信模式和其他会计诚信模式，深入剖析违反会计诚信的典型案例。引导会计专业教育开设会计职业道德课程，努力提高会计后备人才的诚信意识。鼓励用人单位建立会计人员诚信管理制度，将会计人员遵守会计职业道德的情况作为考核和岗位聘用的重要依据，强化会计人员诚信责任。

第三，加强会计人员信用档案建设。

(1)建立严重失信会计人员“黑名单”制度。会计人员有提供虚假财务会计报告、做假账、隐匿或者故意销毁会计凭证、会计账簿、财务会计报告、贪污、挪用公款等与会计职责有关的违法行为的。，被列入“黑名单”为严重失信的会计人员，纳入全国信用信息共享平台，相关信息依法通过“信用中国”网站向社会公开披露。

(二)建立会计人员信用信息管理系统。研究会计人员信用信息管理办法，规范会计人员信用评价、信用信息采集、信用信息综合利用、激励和惩戒措施，探索建立会计人员信息更正、信用修复、分级管理等制度，建立健全会计人员信用信息系统。

(3)完善会计人员信用信息管理系统。以会计专业技术资格管理为抓手，有序采集会计人员信息，记录会计人员从业情况和信用情况，建立健全会计人员信用档案。省级财政部门和中央主管单位要有效利用信息技术，组织升级本地区(部门)现有会计人员信息管理系统，建设和完善本地区(部门)会计人员信用信息管理系统。在此基础上，财政部将建设全国统一的会计人员信用信息平台。

四、完善会计人员守信联合激励和失信联合惩戒机制。

(1)为值得信赖的会计人员提供更多的机会和便利。将会计人员信用信息作为高级会计人员评选、会计职称考试或评定、高端会计人才选拔等资格审查的重要依据。鼓励用人单位依法使用会计人员信用信息，优先录用、培训、提拔信用记录良好的会计人员。

(二)对严重失信会计人员实施约束和惩戒。在先进会计工作者评选、会计职称考试或评定、高端会计人才选拔等资格审查过程中，对严重失信的会计人员实行“一票否决制”。对严重失信的会计人员，依法取消其已取得的会计专业技术资格；被依法追究刑事责任的，不得再次从事会计工作。支持用人单位根据会计人员失信的具体情况对其进行降职、辞退或者解聘。

(3)建立失信会计人员联合惩戒机制。财政部门和中央主管单位应当将发现的会计人员失信行为和相关执法部门发现的会计人员失信行为记入会计人员信用档案。支持会计行业组织依据法律和章程管理会员信用。加强与相关部门的合作，建立失信会计人员联合惩戒机制，实现信息的交流、沟通和共享。

第五，加强组织实施

(1)加强组织领导。财政部门和中央主管单位要高度重视会计人员诚信建设，根据本地区(部门)关于社会信用体系建设的统一工作安排，统筹安排，稳步推进。要重视政策研究，完善配套制度建设，科学引导会计诚信建设。注重监督检查，发现问题及时解决，确保会计人员诚信建设政策措施落地生根。要重视沟通协调，争取相关部门的支持，形成合力，探索建立联合制度，共同推进会计人员诚信建设的有效开展。

(2)积极探索推广。财政部门和中央主管单位要紧密结合本地(部门)实际，抓紧制定具体工作方案，推进会计人员诚信建设。要探索会计人员信用档案建设、建立严重失信会计人员“黑名单”等制度，及时总结经验和做法；存在的问题要及时研究解决。

(3)广泛宣传动员。财政部门、中央主管单位和会计行业组织要充分利用报刊、广播、电视、网络等渠道，加大会计人员诚信建设宣传力度，教育引导会计人员和会计后备人员不断提高会计诚信意识。要积极引导社会各界依法依规利用会计人员信用信息，褒扬会计诚信，惩戒会计失信，扩大会计人员信用信息的影响力和警示力，使全社会形成崇尚会计诚信、践行会计诚信的社会风尚。

企业信用评级（Enterprise Credit Rating）,信用评级作为一个完整的体系，包括信用评级的要素和指标、信用评级的等级和标准、信用评级的方法和模型等方面的内容。其中信用评级指标和信用评级方法是信用评级体系中最核心的两个内容，同时又是信用评价体系中联系最紧密、影响最深刻的两个内容。判别分析法判别分析法是根据已知的违约和非违约的企业进行分类构成符于个总体，由这若干个总体的特征找出一个判别函数，用于判别任意已观察的向量应判属于哪一个总体，以及检验两个或多个母体，在所测量的指标变量上，是否有显著差异，如有则指出为哪些指标。1968年奥特曼(Altman)率先将判别分析法应用于财务分析、公司破产及信用风险的分析，建立了如下著名的线性判别分析模 ：Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3 +0.006X4+0.999X5,其中，X1为流动资金/总资产，X2为留存收益/总资产，X3为息税的收益/总资产，X4为股权市值/总负债账面值，X5为销售收入/总资产。临界值为2.675，如果z小于临界值，借款人被划入违约组，信用级别较低；反之被划入正常组，信用级别较高。当分值在1.81和2.99之间时，Altman发现判断失误较大，该重复区域为灰色区域。以Z模型为代表的线性判别分析模型虽然很适用于信用评级，但这种方法存在一定问题：(1)限制条件过于严格，如要求样本数据服从多元正态分布，协方差矩阵相同等；(2)模型主要考虑的是财务因素，没有考虑行业特征、企业规模、管理水平等非财务因素的影响；(2)模型以历史数据为基础，对未来发展的预测不够。综合评判法综合评判法就是对多种因素所影响的事物或现象做出总的评价，即对评判对象的全体，根据所给的条件，给每一个对象赋予一个实数，通过总分法或加权平均等其他计算方法得到综合评分，再据此进行优序评价。从信用评级本身的属性来看，企业信用评级属于一种不确定性的模糊问题，因此，综合评价法的发展趋势足与模糊理论相结合来对企业进行信用评级，从而使评级结果更科学、更准确。人工神经网络法所谓的人工神经网络，就是基于模仿生物大脑的结构和功能而构成的一种信息处理系统或计算机，简称神经网络，简写为ANN(Artificial Neural Network)。人工神经网络的基本构架是模仿生物的神经细胞，分为输入层、隐藏层和输出层二层。每一层色括若干代表处理单元的点。输入层的节点负责接收外在信息(如图1) 不同于人脑的输入，人工神经网络所接收的输入信息是各种变量的数量化信息，一个输人变量对应一个输入节点。隐藏层的节点负责处理输入层传来的信息，并转化为中间结果传递给输出层。而输出层的节点就以隐藏层传来的信息与门槛值比较后，得到系统的最后结果，并将结果输出。与传统的统计方法相比，人工神经网络具有以下特点：(1)具有自我组织与学习的能力 ；(2)可以描述输入资料中变量间的非线性关系；(3)可以依据样本和环境的变化进行动态的调整 由于企业各项财务指标与信用风险之间往往存在着非线性关系。因此人工神经网络比较适用于企业的信用评价。模糊分析法的数学或统计方法都足建立在精确的观点假设基础之上，但是在自然科学、社会科学和工程技术等领域，存在着很多模糊或不确定性；人类的认知模式、思考方式、甚至推理逻辑也涉及许多非确定性。因此利用传统的方法无法解决这样的不确定性问题，而模糊数学是将数学的应用范围，从精确扩大到模糊现象的领域，提出了隶属函数理论，确定了某一事物在多人程度上属于所讲的概念，或者不属于所讲的慨念，这样描述模糊性问题比精确数学更为合理。同样，企业信用评级也属于模糊性问题，其信用状态如何，用精确数学“是”或“非”的概念很难做出判断，因此，应用模糊分析法对信用状况做出综合评价比较科学。但是，学术界对于模糊数学的正当性仍然存在怀疑，因为：首先，模糊逻辑缺乏学习能力，应用上受到一定的限制。其次，模糊系统的稳定性很难获得理论上的保证。第二，模糊逻辑不是建立在传统数学的基础上，很难对此逻辑系统的正确性加以验证。企业信用评级法企业信用评级法通过对国际上先进的企业信用评级理论、企业信用评级思想、企业信用评级模型以及企业信用评级方法的研究，经过多年的不断探索、研究、实践、创新和积累，最终总结出一套符合中国经济环境且适用于中国中小企业的信用评级体系，并建立了完备的企业信用评级数据库、业内领先的企业信用评级模型以及科学的企业信用评级方法通过对国际上先进的企业信用评级理论、企业信用评级思想、企业信用评级模型以及企业信用评级方法的研究，经过多年的不断探索、研究、实践、创新和积累，最终总结出一套符合中国经济环境且适用于中国中小企业的信用评级体系，并建立了完备的企业信用评级数据库、业内领先的企业信用评级模型以及科学的企业信用评级方法。企业信用网就是通过利用现代互联网信息技术手段，来充分把握各个行业发展脉搏，从而保证了企业信用评级结果的准确性、及时性，提高了中国企业信用评级行业的技术水平

开展企业信用评级的工作主要有4种方法：一、判别分析法：分析法是根据已知的违约和非违约的企业进行分类构成符于个总体，由这若干个总体的特征找出一个判别函数，用于判别任意已观察的向量应判属于哪一个总体，以及检验两个或多个母体，在所测量的指标变量上，是否有显著差异，如有则指出为哪些指标。1968年奥特曼(Altman)率先将判别分析法应用于财务分析、公司破产及信用风险的分析，建立了如下著名的线性判别分析模 ：Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3 +0.006X4+0.999X5,其中，X1为流动资金/总资产，X2为留存收益/总资产，X3为息税的收益/总资产，X4为股权市值/总负债账面值，X5为销售收入/总资产。临界值为2.675，如果z小于临界值，借款人被划入违约组，信用级别较低；反之被划入正常组，信用级别较高。当分值在1.81和2.99之间时，Altman发现判断失误较大，该重复区域为灰色区域。以Z模型为代表的线性判别分析模型虽然很适用于信用评级，但这种方法存在一定问题：(1)限制条件过于严格，如要求样本数据服从多元正态分布，协方差矩阵相同等；(2)模型主要考虑的是财务因素，没有考虑行业特征、企业规模、管理水平等非财务因素的影响；(2)模型以历史数据为基础，对未来发展的预测不够。二、综合评判法综合评判法就是对多种因素所影响的事物或现象做出总的评价，即对评判对象的全体，根据所给的条件，给每一个对象赋予一个实数，通过总分法或加权平均等其他计算方法得到综合评分，再据此进行优序评价。从信用评级本身的属性来看，企业信用评级属于一种不确定性的模糊问题，因此，综合评价法的发展趋势足与模糊理论相结合来对企业进行信用评级，从而使评级结果更科学、更准确。三、人工神经网络法所谓的人工神经网络，就是基于模仿生物大脑的结构和功能而构成的一种信息处理系统或计算机，简称神经网络，简写为ANN(Artificial Neural Network)。人工神经网络的基本构架是模仿生物的神经细胞，分为输入层、隐藏层和输出层二层。每一层色括若干代表处理单元的点。输入层的节点负责接收外在信息不同于人脑的输入，人工神经网络所接收的输入信息是各种变量的数量化信息，一个输人变量对应一个输入节点。隐藏层的节点负责处理输入层传来的信息，并转化为中间结果传递给输出层。而输出层的节点就以隐藏层传来的信息与门槛值比较后，得到系统的最后结果，并将结果输出。与传统的统计方法相比，人工神经网络具有以下特点：(1)具有自我组织与学习的能力 ；(2)可以描述输入资料中变量间的非线性关系；(3)可以依据样本和环境的变化进行动态的调整 由于企业各项财务指标与信用风险之间往往存在着非线性关系。因此人工神经网络比较适用于企业的信用评价。四、模糊分析法传统的数学或统计方法都足建立在精确的观点假设基础之上，但是在自然科学、社会科学和工程技术等领域，存在着很多模糊或不确定性；人类的认知模式、思考方式、甚至推理逻辑也涉及许多非确定性。因此利用传统的方法无法解决这样的不确定性问题，而模糊数学是将数学的应用范围，从精确扩大到模糊现象的领域，提出了隶属函数理论，确定了某一事物在多人程度上属于所讲的概念，或者不属于所讲的慨念，这样描述模糊性问题比精确数学更为合理。同样，企业信用评级也属于模糊性问题，其信用状态如何，用精确数“是”或“非”的概念很难做出判断，因此，应用模糊分析法对信用状况做出综合评价比较科学。企业信用评级（Enterprise Credit Rating）,信用评级作为一个完整的体系，包括信用评级的要素和指标、信用评级的等级和标准、信用评级的方法和模型等方面的内容。其中信用评级指标和信用评级方法是信用评级体系中最核心的两个内容，同时又是信用评价体系中联系最紧密、影响最深刻的两个内容。

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2019年企业信用评级的申请流程及材料企业信用评级主要由第三方信用服务机构出具，看ID，我们就是~申报流程：一、初步预审：填写《企业信用等级评价申请报》；二、填报审批；三、初审通过填写《企业信用等级评价申报书》、签订协议书2份；四、机构审核；五、证书备案、发证备案完成，颁发认证证书、信用报告及相关荣誉证书等，中国招标投标网、深圳方圆资信官网进行企业信用等级评价结果公示。建立信用档案推广公示。申报和复审应提交的基本资料，请按以下要求提交相关资料：一、表格1 、《企业信用等级评价申请报》要求：表内各项内容填写完整、准确;有企业法定代表人签字并加盖企业公章。2、与贵公司签订协议书2份。3 、《企业信用等级评价申报书》要求：表内各项内容填写完整、准确，不得有空白项，如具体项目无内容，请填写“无”;加盖企业公章。二、附加资料 (提供以下资料复印件须加盖企业公章)1 、经年检的营业执照(副本)、组织机构代码证(副本)、税务登记证(副本)、贷款卡、及注册资本验资报告复印件。2 、提供会计事务所审计的最近三年年度财务报告(资产负债表、损益表、现金流量表)审计报告复印件。3 、本行业相关的经营许可证或强制性认证。4 、近年来已获的自主知识产权、商标、专利、资质许可、产品免检证书等各项荣誉的复印件。5 、通过的各种认证，以及获得的有关资质等级证书(如质量管理体系认证、环境体系认证等)、社会荣誉 / 获奖证书(如供应商、客户、银行、工商、税务)证明复印件。6 、目前的组织结构图(包括各部门岗位设置、各岗位职责说明);相关制度(包括公司章程、高管激励约束机制、财务、销售管理制度)的书面文件和文件目录清单。7 、在企业简介、业务发展、产品市场定位、未来市场前景、发展战略等方面规划及方案的情况说明(如有请详述)。8 、近三年内资助公益事业证明材料(如有请提供)9 、其他相关证明企业信用的文件或材料。