1. 研究目的与意义
在21世纪的今天，全球经济一体化的大背景下，科学技术作为第一生产力，已经成为一个国家在国际竞争中立于不败之地的一颗决定性砝码。高科技企业作为科技创新的载体，其创新能力往往决定了国家的核心竞争力，促进我国高科技产业的发展，扶持高新技术企业的成长成为了推动我国经济快速发展的重点。高科技企业高风险、高投入、高成长、高回报的特点往往决定了其融资行为和融资偏好，并且从企业的融资结构特征体现出来。而如果投资者对企业缺少足够的了解，—般不会对其进行投资,目前我国高科技企业融资难正是由于其具有高风险性;而投资者又无法对其进行充分了解所致,信用评级作为第三方可以对高科技企业的信用状况作出公正的评价,使投资者对企业的信用状况能准确的了解。鉴于此目的,研究高科技企业的信用评级,为投资者做出投资决策提供有益的帮助,这具有很重大的实践意义,也是研究的出发点和落脚点。
2. 研究内容和预期目标
一、研究内容
本文拟研究高科技企业在特定指标下的信用水平，具体而言：
首先，对我国中小型高科技企业进行了综合阐述,为建立信用评级指标体系和评级模型做理论铺垫;
3. 国内外研究现状
一、国外对于高科技企业信用相关方面的研究
美国学者毕沃（1966）通过随机抽取若干1954—1964年间的危机公司作为样本，并把每一样本公司与一个同行业并且规模相似的正常公司进行比较，以检验这两个公司在失败前五年14个财务比率的差异程度。研究发现，危机公司和正常公司的有些财务比率确实显著不同，其中，预警经营情况恶化的最佳指标是现金流量/负债总额，其次是资产负债率和总资产报酬率。
Altman (1968）通过对美国的破产与非破产上市公司的财务报告进行分析研究，运用数理统计方法，在22个财务比率基础上筛选出5个指标，建立了著名的五变量Z-Score模型，Z-Score模型是一种建立在单变量指标的比率水平及绝对水平基础之上的多变量模型，是以财务比率为基础,运用多元辨别分析构建的模型。1977年，他又对该模型进行了修订和扩展，建立了第一代模型——ZETA模型，新模型的变量由原来的5个增加到7个，提高了对不良借款人的辨认精度。目前，它已成为西方国家对信用风险进行测量的的重要模型之一。这两个模型的优点是精确性比较高，对信用风险有较强的预警能力，但模型的限制条件较多，首先是模型要求的线性关系，而现实生活中的财务指标都是非线性关系，其次，这两个模型的建立都依赖于样本的准确性，如果样本不准确，就无法得到这些模型，此外，在建立模型时基本完全依赖于财务数据，没有考虑到非财务数据。
4. 计划与进度安排
（1）2022.02-2022.03 广泛地阅读相关学术文献，了解最新前沿动态，完成论文提纲的写作；
（2）2022.03-2022.04 论文初稿完成，对整体思路和框架有清晰把握，并得出结论和提出建议；
（3）2022.04-2022.05 论文修改、定稿，完成外文文献翻译工作；
5. 参考文献
[1]陈儿燮.建立信用评级指标体系的几个理论问题[J].财经问题研究, 2000年第8期:34-36
[2]范柏乃,宋文斌.中小企业信用评价指标的理论遴选与实证分析[J].科研管理, 2003年第I1期:83-88
[3]钟田丽，贾立恒,中小企业信用评价的神经网络法[J].技术经济与管理研究,2005年:第5期:23-25
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