随着我国社会主义制度的欣欣向荣,市场经济多元化的蓬勃发展。小微企业在民生经济不断发展壮大并占有重要地位。我国为大力支持小微企业的发展出台了一系列政策。特别是从2013年以来党的八届三中全会提出了“发展普惠金融,鼓励金融创新,丰富金融市场层次和产品”的号召国务院办公厅相继颁布《关于金融支持小微企业发展的实施意见》、《关于扶持小型微型企业健康发展的意见》、《推进普惠金融发展规划(2016-2020》等纲领性指导文件,具体部署对小微企业的普惠金融服务工作。但是随着小微企业贷款融资可得性的提高,商业银行信贷机构的不良贷款率也在逐步攀升。在此情况下,对小微企业信用风险的预防以及对企业信用状况的评价进行系统、全面的研究,具有更加重要的现实意义与理论价值。更加精确且具有针对性的小微企业信用评价模型不仅可以有效降低信贷风险,促进信贷业务的增长,同时也为我国经济快速健康的发展提供有力的支撑。本文从按照权威准确的小微企业划分准则结合新三板上的企业数据,最终选取2017-2019年4035家企业12912条数据。在小微企业进行信用风险评估常用的高频指标和相关权威文献构建海选指标体系的基础上,再结合小微企业在我国发展进程创新性的添加数字普惠金融指数,最终构成以财务指标和非财务指标为准的一级准则层。其中,财务指标中包含盈利能力、偿债能力、成长能力营运能力和现金流流动能力五个二级准则层,非财务指标中包含企业基本情况和企业主情况两个二级准则层,共32个指标。本文研究工作分为两部分。第一部分基于构建的海选指标体系进行指标筛选,用Alasso的方法选取影响较为显著且指标之间相关程度较低的指标,对筛选后的指标进行多重共线性检验与显著性检验。最终筛选出了 15个指标。第二步为对小微企业进行信用风险评评估,利用组合模型的思想,构建了基于统计学和人工智能方法的非负约束权重的组合判别模型,模型中使用了 Logistic回归和支持向量机两种模型方法,将筛选的指标带入构建完成的模型中,并将组合模型与单一模型进行对比。通过实证研究,本文得出以下主要结论:第一,小微企业信用评估指标体系中反映企业偿债能力与营运能力的指标占主要比重。本文同时基于小微企业对市场变化敏感、对信贷市场依赖较高,在构建指标池时在选择高频指标的基础上有针对性的加入数字普惠金融指数最终筛选的指标评价体系中后该指标仍然保留,说明评估小微企业时所与该企业息息相关的普惠金融指数的确是值得考量的指标。第二,基本文构建的信用评估组合模型表现良好。以单一模型与组合模型对划分为测试集的610家样本企业进行预测,发现组合模型的效果最好结果最优,虽然组合判别模型在第一类误判率上并不具有绝对优势,但第二类误判率所呈现的效果却很出色,弥补单一评估方法偏差较大的缺陷,对我国小微企业信用评估方法的研究提供具有实际价值的研究成果。