介绍光伏组件供应商可融资性术语及定义
可融资性评分(最低0分，最高10分)可分为三个类别：优质类、二等类和投机类。根据这一命名规则，可融资性评分为5-10的组件厂家被分在一等、优质类。分数最低的厂家(0-2分)被分在投机类。得分为2-5的中间等级厂家被归为二等类。
这三个类别(优质类、二等类和投机类)各有三个不同的评分等级 (或简称为评级)。例如，优质类包括AAA、AA和A评级，如下图所示。
PV ModuleTech为在工商业和公用事业领域销售产品的光伏组件供应商制定的可视化可融资性新评级
这一类别中表现最出色的厂家被归为AAA级(读做3A级)。从一系列业务指标的角度来看，这一等级的厂家或会为所有其它光伏组件供应商设立基准，更不用说通过品牌价值获得的平均售价溢价了。
我们选择使用字母标记评级，这类似于信用评级机构(例如标准普尔)在评估实体机构信誉时(如政府或公司)出具的评级。
信用评级会影响一家公司贷款申请获批的可能性。以此类推，光伏组件可融资性评级会影响组件供应商获得供货合同的机会。
此处信息至关重要：可融资性评分/评级是用于制定潜在入围供应商清单的最理想工具;之后第三方机构会做出最终选择 (工厂审计、发货前检验、认证、完全独立工程师尽职调查、可融资性测试、检查等);
当然，买方也会获得不同供应商的报价并自行计算预期投资回报率。可融资性评分/评级是对合同背后的公司进行合理性检验的方法，对于了解值得关注的公司的信息至关重要。
信用需要时间来建立，因此，高评分/评级反映的是实体公司(偿还贷款)的信用记录情况。同样，组件可融资性评级也包含了浓厚的供货业绩记录元素。随着时间的推移，品牌“价值”积累最为深厚的公司成为了领军公司。
实际上，之所以这一类别被命名为“优质类”，是因为在这一类别中，位居前列的供应商通常都拥有优质品牌，与业内其他厂家相比，这会带来平均售价的溢价优势。
作为上图的补充 (解释信用评定等级)，笔者将逐一说明九个可融资性评级指标以对这些指标有更深入的理解。虽然在大多数情况下，这只是一篇由两行文字构成的小结，但却可以快速审视特定等级内多家公司的共同特点。
如下图所示。(随着时间的推移，措辞会更为简洁精确。)
阐释九个PV ModuleTech可融资性等级中光伏组件供应商的共性。
可融资性样本小组研究
值得一提的是，围绕着和制造业和财务状况分析相关的五个评分，笔者提出的问题是，“这与业内当前状况、与过去3-5年的状况是否相符?”
在(公开领域)发布研究结果之前，验证可融资性评级无疑是最重要的内容，因为这与特定的公司相关。实际上，验证可融资性评级也先于信息的定期更新。
默认情况下，在很大程度上，未来六个月PV-Tech发表的与PV ModuleTech可融资性评级相关的大多数文章都会包括与评级验证相关的内容。特别是在每个季度更新光伏组件供应商可融资性评分时，我们都必须进行验证。
文中讨论和审查了对可融资性评分和供应商等级的初始验证检查。选出的八家领军光伏组件供应商满足以下标准:
•2018年日历年度的组件出货量> 1 GW
•在过去一至三个日历年度内，以产能计，位列排名前十的光伏组件供应商之列
•过去三年(针对中国组件供应商)，海外市场(非中国)组件年出货量> 10%
•名列其他第三方机构的清单的声明，例如属于清单中的一类公司等
•在监管50MW以上大型公用事业太阳能项目的决策方当中拥有品牌知名度
在这五项条件中，所有供应商都至少需要满足四项，其中许多厂家可以轻松满足全部五项条件。
作为初期验证检查的一部分，上述标准的选择是非常重要的。通常，当多家公司都发表了同样的声明时(业内顶级厂家、排名前十供应商、一类公司等等)，很难在小组成员公司之间做出选择。实际上，这就是推动我们制定可融资性评分方法的首要原因之一。
在选择过程中，笔者还提出了一条额外警示意见。(从组件供应战略战术的角度而言)，选择这八家公司是因为它们拥有不同的优点和缺点(从买方的角度来看)，而不是仅仅是几家类似的公司。
下图展示的是八家不同组件供应商的可融资性评分，评分期为十个季度，直至2019年一季度。此处组件供应商做匿名处理。主要问题是检查有效性，而不是对公司本身进行分析。
不同的GW+光伏组件供应商的可融资性评分(B)，其中大部分公司都是近年来排名前十榜单或分类表/排名表中的公司。
上文所示图表的信息量极为丰富。它清楚的表明，(每年生产和发运GW级以上太阳能组件的)公司的可融资性评分/等级可以分为上至AA类，下至风险最高的最低类。
在一定程度上，这揭穿了某些前十名榜单或等级分类表的实际意义的神话，也推翻了在当下光伏行业成为GW级组件供应商就是有价值的一件事的看法。
接下来数月，在PV-Tech发表的文章中，类似上文的图表将随处可见，这些图表会用于讨论和审查特定的公司。此外，由于系统排名方法最终对组件买方/投资方发挥的作用最大，笔者将从预测的角度明确阐释这一模型各个方面的精确度。
