科技型中小企业是新时代培育发展新动能、推动高质量发展的重要力量。科技型中小企业的发展对国家科技创新能力的提升、民众就业率的增加、国民经济的增长和产业的升级等方面发挥着重要作用。党的十九大以来,国家出台了一系列政策措施,加强金融资本市场对科技型中小企业的支持。实施“科技型中小企业成长路线图计划2.0”,为优质企业进入“新三板”、科创板上市融资提供便捷通道。从投资者来看,科技型中小企业具有高风险与高收益并存的特点,在其发展过程中存在一定的信用风险,企业融资难时有发生。探讨科技型中小企业信用风险的评估方法,以此增强企业透明度,引导金融资金流向,助力科技型中小企业健康平稳发展有很强的现实意义。本文在研究了国内外关于信用风险评估方面的理论和方法的基础上,以我国的科技型中小企业为研究对象,分析企业信用风险的成因,在财务指标的基础上,添加非财务指标来构建了科技型中小企业信用风险评价的指标体系,采用的评估模型有逻辑回归、支持向量机和随机森林模型。通过混淆矩阵计算得出的评价指标,来比较分析模型的评估效果,研究发现三种模型都具有较好的分类效果及泛化能力,其中支持向量机模型的分类较为稳定,逻辑回归模型可以计算得出企业的违约概率。若想使得信用风险评估准确率较高,同时减少将违约企业误判为非违约企业的概率,可以考虑将三种模型分别进行信用风险的评估,根据三个模型的评估结果来综合考虑企业是否违约。本文选取一家上市的科技型中小企业——某股份有限公司为实例,将该企业三年的信用风险评估指标数据分别代入到三种模型中,得出企业在不同模型以及不同年份下的信用风险评估结果,与企业的现实经营状况比较分析,以此来验证模型评估的有效性。最后,依据本文的研究结果,提出了防范信用风险相关的政策建议。科技型中小企业应提升财务管理水平,提升信息透明度,提升企业内部的偿债能力与盈利能力。商业银行应该建立更加完善的大数据系统和信用风险指标体系,选择合适的信用风险模型,提升企业信用评估的准确率。对于政府而言,政府应该完善信用立法,保障科技型中小企业融资,明确科技型中小企业的法律地位。