中国发展创业板市场是为了给中小企业提供方便快速的融资渠道,为风险资本营造一个正常的退出机制。同时,这也是我国促进资本市场完善,调整产业结构,推进经济改革的重要手段。创业板市场最大的特点就是进入门槛低,运作要求严,有助于潜力大的中小企业获得融资机会。在创业板市场上市的公司大多具有创新性和高成长性,但往往成立时间较短,规模较小,多处于创业及成长期,发展相对不成熟,故此创业板市场必然存在较高的风险。信用风险是金融风险中的核心风险,信用风险评价是金融领域一个重要的研究课题,所以对创业板的上市公司的信用风险进行准确的预测和评价,具有重要的现实意义和应用价值。中国创业板市场具有自身的特点,成立时间短,数据积累少,样本少,信息披露不完全,存在诸多不确定因素,说明创业板上市公司信用风险评估系统是一个灰色系统。因此用灰色系统理论的方法来评估创业板公司的信用风险是比较合适的。本文首先系统的介绍了信用风险评估和灰色系统的相关理论与方法,在综合参考文献中上市公司和中小企业的信用风险指标评价体系基础上,建立创业板上市公司的信用风险指标评价体系。然后分别建立灰色关联分析模型,灰色聚类法模型对创业板首批上市的28家公司的信用风险进行实证研究,并对实证结果进行分析。论文主要得出以下主要结论:一是采用的定量指标和定性指标评价体系,比较全面;指标权重的采用公因子贡献度和熵值法的客观赋权法,比较准确合理;从模型实证结果看,该指标评价体系合理可靠。二是灰色关联分析模型采用3个角度,即定量灰色关联度、定性灰色关联度、综合灰色关联度的角度来评价创业板上市公司的信用风险,判断每家公司的信用风险水平以及排序状况,更加全面合理。三是采用灰色聚类模型对28家创业板上市公司的信用风险进行聚类分析,发现灰色聚类法适合于研究小样本、数据少的情况,能够将创业板公司的信用风险水平分为几个灰类等级,投资者易于做出优化的投资决策。