我国中小企业的不断蓬勃发展需要大量融资,然而中小企业债劵在市场上却受限于投资者和债权人的信息不对称性,使得中小企业债券的发行在市场上步履维艰。在此背景下,提高中小企业的信用评级质量,加强对中小企业信用评级质量检验,有助于提升投资者对于中小企业债券的投资信心,对我国中小债券市场具有重要意义。本文首先对中小企业信用评级的相关理论及质量检验原理做了详细的阐述,然后结合实证来对中小企业债券的信用质量做了检验。本文主要工作包括两个部分,第一部分是:基于中小企业的财务状况对其信用评级进行了质量检验。我们首先使用因子分析模型对收集到的众多财务指标进行提取,然后基于提取出的公因子建立有序logit回归模型,对各个信用等级出现的概率进行分析。除此之外,我们还使用了5种机器算法进行辅助测量,对债项评级进行了分类预测。从财务表现的角度上来说,我国信用评级机构评级质量较好,不同的信用评级能真实的反应企业的财务状况,在用机器算法进行分类预测的过程中,我们发现评级机构过于强调中小企业的短期偿债能力,对于信用状况的度量并不全面。在此部分的最后,我们对所有模型进行了检验和比较分析,发现基于有序logit回归模型、决策树和人工神经网络的方法,预测精度达到80%。第二部分是对中小企业的信用评级与其融资成本的关系进行了实证分析。在考虑了主体评级、债项评级、发行总额、票面利率交互作用的情景下,我们引入一般线性模型对利差进行了检验。实证表明我国目前的中小企业债项评级对其融资成本有显著影响,但是在存在交互作用的情况下,主体评级对融资成本的影响有限,并且在进行检验时,需要考虑发行规模对于利差的影响。总体而言,我国中小企业信用评级目前在与公司财务情况和融资成本方面质量较好,但是涉及到主体评级方面仍需要改进,这一方面是由于中小企业信用的信息披露并不完全,另一方面评级机构应该加强其对公司进行主体评级时的准确性和稳定性。