中小企业信用风险识别是金融领域亟待解决的现实问题。本文以天津市中小企业为例,采用定性研究与定量研究相结合的方法,建立了信用风险识别模型。首先,对影响天津市中小企业信用风险指标的要素,提出理论假设,在问卷调查的基础上,通过建立结构方程模型证明假设的可靠性,使得指标的建立更有说服力。在定量指标的确立上,加入创新能力分析和现金流量分析,使得总指标体系尽量做到全面准确。其次,采用因子分析法,对识别企业信用风险的指标进行降维,简化模型计算。最后,用支持向量基(SVM)方法,对实例中的小样本数据进行训练和仿真,得到能够识别企业有无信用风险的模型。并与BP神经网络方法进行比较,证明了SVM方法小样本建模的可靠性。结果表明,将本方法用于中小企业信用风险识别,可以帮助金融机构快速识别出中小企业是否存在信用风险,降低贷款违约率。同时,还可以帮助中小企业通过模型诊断企业风险,提高企业风险管理能力。