当前我国正处在城市化快速推进的进程当中,人口流动和都市人口集聚使得以轻轨、地铁等为代表的城市轨道交通在公共交通运营中重要性程度日益提高,城市轨道交通项目将较大规模的吸引社会资金流入,其相关的债券、贷款、非标准化资产融资需求层出不穷,对相关金融产品的评级需求亦将快速提升。目前,建立和利用评级模型已经成为我国金融机构进行信用风险管理和指导投资决策的通用方法之一,但是多数金融机构的评级体系存在着独立性不强,评级方法普遍使用专家打分法,主观性较强,难以完成对技术要求较高的评级业务。首先,本文针对我国城市轨道交通行业自身特点,构建一套完备且便于灵活调整的指标体系,该体系包括规模因素、公司盈利能力因素、公司资产负债结构因素以及公司增长潜力因素四项一级指标,通过三级分类体系落实到具体的测量指标,该指标体系具有较高的覆盖能力,同时三级指标的分类结构使得评级机构能够灵活地根据具体情况调整参考因子,建立可以并行考虑行业异质性和灵活可操作需求的信用等级评估体系。其次,借助主成分分析法对所建立的三级指标体系的叶子指标进行降维,抽取大类指标体系的主成分,并透过离散选择模型搭建从大类指标体系主成分到公司信用等级间的桥梁,为细分行业信评建模提供了新思路;再次,以目前市场上公开发行债券的24家轨道交通公司为样本,通过主成分分析的方法对多维评级指标体系进行降维,选择大类指标体系下的第一主成分和XX银行的信用评级结果进行基于离散选择模型的回归分析,透过对训练集样本的单指标和多指标回归验证,选取具备最优解释度的评级模型;最后,利用最优评级回归模型估计验证集样本的信用等级,发现模型估计结果和验证集样本内部评级结果一致。研究表明,规模因素、公司盈利能力因素、公司资产负债结构因素以及公司增长潜力因素四大因子均是轨道交通公司信用等级的影响因素。同时,包含规模因素、公司盈利能力因素、公司资产负债结构因素这三个解释变量的解释度最好的信用评级模型估计结果显示,规模因素和资产负债结构因素对公司信用等级有较大的影响,而盈利能力因素变化对公司信用等级调整也有贡献。其他多指标回归验证模型拟合优度相对较差,且估计结果均表明公司增长潜力因素对信用评级结果的影响并不明显。本文的创新体现在创新地建立了轨道交通行业的评级模型并避免了原有的专家打分法对指标权重的主观设置,提出了一个可拓展应用于其他行业的评级模型建立方法。随着轨道交通行业的进一步发展,研究者可以通过新的样本丰富并完善本文提出的信用评级指标体系,以及将多元选择模型应用于信用评级中,建立一个层次丰富的信用评级体系。