十一届三中全会以来,中小企业逐渐成为我国国民经济发展中的重要组成部分,中小企业的健康发展有助于促进科技创新、增加社会工作机会和提高人民生活质量,但是当前我国中小企业的壮大遇到了一些阻碍:中小企业在经营过程中常常遇到一些问题、极易受到外部突发经济状况的影响,经常面临资金短缺的问题;另一方面,我国中小企业发展质量普遍偏低,以低端产业为主,缺乏核心竞争力。在进行供给侧改革和新旧动能转换的背景下,中小企业针对自身的产业结构进行进一步的转型升级是必要而迫切的,中小企业想要更进一步发展,充足的融资是前提条件,但是中小企业普遍具有融资途径缺乏的问题,其融资主要通过企业内部的资本积累,外部融资相对困难。信用风险是银行等金融机构对中小企业给予金融支持之前首要考虑的风险。在这种情况下,建立适合中小企业信用评级的评级指标体系与模型有助于缓解银行等金融机构与中小企业信息不对称的情况,对中小企业扩大外部融资有一定的实际意义。传统的中小企业信用评级方法多为综合评价法,无法做到完全的客观公正。其次在构建中小企业信用评级指标体系时偏好考虑企业的财务指标。丰富拓展适合目前中小企业的评级指标、改进探索符合中小企业现状的评级方法有助于中小企业的进一步转型升级、健康发展。本文首先对中小企业进行信用评级的背景和意义进行阐述,对中小企业的定义以及信用风险进行了简述,介绍了对企业进行信用评级的有代表性的方法,在前者研究的基础上,本文采用国泰安中的数据资源,在中小企业板块,筛选了587家中小企业,以ST与ST*定义存在较大信用风险的中小企业,筛选了21个特征变量,采取logistic回归、支持向量机、随机森林与Adaboost构建模型,进一步探究中小企业信用评级的方法,以便对中小企业的信用进行合理地评估,并通过混淆矩阵的结果对不同模型的适用情况进行评价。通过实证结果发现,与logistic回归算法相比,Adaboost算法与随机森林算法在对中小企业的信用水平进行评测时表现较为优秀,对训练集进行过采样处理使得基于四种算法拟合的模型对少数样本的识别能力显著提升。同时在研究过程中发现中小企业的盈利能力、发展能力与企业自身素质对中小企业的信用水平影响显著,中小企业应先审视自身的不足,聚焦于自身管理水平的提升,加强对企业人员的信用意识建设,不断提升自身企业的修养与素质水平,注重盈利能力与发展能力的培养。