中小企业是中国经济和社会发展的中坚力量,但中小企业生产经营发展形势严峻,企业融资难成为企业发展路上最大的绊脚石。如何为银行提供可行的信用评估模型用于中小企业的信用风险评估成了重中之重。本文构建了包括20个企业内部环境指标和10个宏观经济指标的中小企业信用评分体系,通过静态Logistic回归模型和动态Cox模型研究内部环境指标对企业信用评估的影响;为进一步深化Cox模型的预测能力,本文加入动态宏观经济指标,比较宏观经济指标是否会影响Cox模型对企业信用的评估精度。由于银行的中小企业贷款数据不可获得,使用点融网平台的中小企业贷款数据进行实证研究。结论表明利用Cox模型建立的企业信用评估模型相较于其他信用评估模型能更好的筛选符合要求的企业,且加入宏观经济指标的Cox模型整体的预测准确度提高,第一类错误和第二类错误发生概率均降低。根据数据挖掘分析可知,由于原始数据存在缺失的现象,不进行严格的数据处理得出的结果精准度不高,因此为了评估结果的准确,本文在前文普通数据处理基础上,利用WEKA3.6和ROSETTA两个软件对数据进行多元化处理。针对数据缺失问题使用人工方法进行均值填充或者删减;采用合成少数过采样技术smote算法来解决决策属性(是否违约)数据的不平衡问题;连续型属性离散化问题采用粗糙集理论软件Rosetta进行布尔逻辑离散;为使模型精简而不失精度,利用Johnson算法进行属性约简。评估结果表明生存分析Cox模型信用评估结果精确度较Logistic回归模型有所提升,加入宏观经济因素的Cox模型评估精确度较不加入宏观经济因素的模型评估结果有所提升,经过多元化数据处理后的Logistic回归模型和宏微观Cox模型结果精准度相较于普通数据处理后的结果精准度均有所提高。生存分析Cox模型的准确率较高,适用性强。