【摘要】针对中小微企业的融资难问题，应对传统的信用风险评级方法进行改进。本文以我国2021年新三板中小微企业为样本，加入管理层角度的新指标，使信息更加完整。另外改进了经典的黏菌算法(SMA),结合基础支持向量机模型(SVM)进行参数优化，建立了RF-LSMA-SVM模型，考察信用风险判定问题。结果表明，管理层各角度、企业偿债能力和企业盈利能力等方面的指标对于信用风险均具有一定的解释能力，而企业的客户结构和企业性质是冗余信息。在大数据背景下，银行和中小微企业可以利用所构建的RF-LSMA-SVM模型进行信用风险评级来增强分类能力。本文研究结果补充了信用风险评级指标，也完善了评级模型，对提高评级准确性具有启示意义。