随着社会主义市场经济体制的确立与发展,中国中小企业队伍已逐渐成为推动国民经济发展、维护社会稳定的一支重要力量。但中国中小企业在中国经济体系中还处于“弱势”地位,其发展仍面临着许多的问题,其中融资难是制约中小企业发展普遍与首要的因素。本文通过对中小企业融资的相关问题的分析,认为进行中小企业信用评估是解决融资难问题的关键因素,并在此基础上通过对国内外信用评估现状的讨论和对已有信用评估模型的分析,针对现有评估模型的不足之处,利用层次分析法、主成分分析法和BP神经网络分别建立起行业内中小企业信用评估模型和行业间中小企业信用评估模型。本文首先通过对国内外中小企业融资模式的比较和国内中小企业融资缺口形成原因的经济学分析,在对中小企业信用评估在解决其融资难问题上起到的关键性作用进行了论证,并对中小企业信用评估的重要性进行了科学的论述。其次,本文在对中国中小企业特点的分析基础上,建立起三层次的行业内中小企业信用评估指标体系,并将其中的财务状况指标体系单独列出,通过对20家安徽省农资中小企业的调查,以此行业为例,利用主成分分析法筛选变量,简化原指标系统,进一步利用Logistic函数对财务状况指标计算公式进行了修正,然后通过层次分析法对各层指标权重进行计算,建立起行业内中小企业信用评估模型。同时根据商业银行的放贷目的,对模型进行了进一步讨论,在确定银行贷款临界概率的基础上,利用中小企业信用评估模型建立起银行贷款决策模型,并代入2005年度上半年合肥丰乐种业股份有限公司的数据进行了实证分析。然后针对中小企业信用信息化建设,在已建立数学模型的基础上对中小企业信用评估系统的开发提出讨论和设想,进行了系统功能分析和子系统的划分,初步设计了系统的总体结构和功能模块。鉴于中小企业信用建设的重要性,在建立起对中小企业个体信用评估微观模型的基础上,还应该对中小企业信用状况有宏观的认识。所以本文还利用BP神经网络建立了行业间中小企业信用评估模型。首先通过对行业与企业个体的不同之处的认识,重新构建了评估指标体系,然后利用安徽省不同行业的120家中小企业调查数据,将其分为训练样本集和测试样本集,对BP神经网络的构造进行讨论,确定BP神经网络的算法,建立起基于BP神经网络的行业间信用评估模型,并代入2003年度全国农业和工业的部分分行业数据进行实证,对仿真结果分别从行业总体信用状况和农、工行业信用差异两个方面做出分析,指出造成整体信用水平偏低和农、工行业信用较大差距的原因,并提出提高行业总体信用水平的对策以及针对农业行业信用建设的建议。