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Z分模型的预测结果小于1.81时，企业财务状况稳定 超过两年以上的期间精确度下降 预测结果越大，说明风险越高 Z分模型更适合在生产型企业使用
可以处理非线性、大幅波动及"肥尾"问题 更精确和可靠 计算量很大 对数据的依赖性强 存在一定的模型风险
设计KPI 进行岗位胜任特征模型设计 明确企业的战略目标 进行工作分析以形成工作说明书
使用该模型需要计算五个比率 研究表明，Z分模型对于公司破产之前两年的策略及财务失败的预测非常精确，但是对于超过两年的期间，精确度会下降 研究表明，Z分模型的预测结果小于1.81时，说明企业财务状况稳定 传统Z分模型不太适合直接用于新兴市场
字符与数值不同， 不能规定大小关系 E 比 5 大 Z 比 x 大 !比空格小 45 44
可以处理非线性,大幅波动及"肥尾"问题 更精确和可靠 计算量很大 对数据的依赖性强 存在一定的模型风险
商业银行客户信用评级阶段 模型 用途 专家判断法 5C、5P 针对企业 CAMEL ( I．信用评分法 J．Altman的Z计分模型 K．针对美国上市制造业企业 L．( M．针对公共或私有的非金融类公司 N．违约概率模型
字符与数值不同，不能规定大小关系 E比5大 Z比x大 !比空格小
卢瑟福通过α粒子散射实验发现了电子； 因为原子核是带正电的，所以原子也是带正电的； 电子是均匀地嵌在原子中的； 目前被认为最科学的原子模型是电子云模型。
Z分模型对于超过两年的预测期间，精确度会下降 Z分模型是根据生产性企业进行预测的 Z分模型的预测结果等于或大于2时，表明企业财务状况稳定 Z分模型综合考虑了反映宏观经济环境的变量
Credit Metrics本质上是一个VaR模型 Credit Metrics无法达到同传统期望和传统标准差一样来衡量非交易性资产信用风险的目的 Credit PortfolioView是CreditMetrics模型的一种补充 Credit PortfolioView比较适合投机类型的借款人 Credit Risk+模型是对贷款组合违约率进行分析的
在Altman的Z计分模型中，Z值越高，违约率越高 在Altman的Z计分模型中，Altman认为若Z值为1.5，则企业存在很大的破产风险，应被归入高违约风险等级 RiskCalc模型是在传统信用评分技术基础上发展起来的一种适用于非上市公司的违约概率模型 Credit Monitor模型是——种使用于上市公司的违约概率模型，其核心在于把企业与银行的借贷关系视为期权买卖关系，从而通过应用期权定价理论求解出信用风险溢价和相应的违约率 Altman与Haldeman、Narayanan共同提出的ZETA模型，因为其应用范围广泛，因此对违约概率的计算更加不准确
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使用该模型需要计算五个比率 研究表明，Z分模型对于公司破产之前两年的策略及财务失败的预测非常精确，但是对于超过两年的期间，精确度会下降 研究表明，Z分模型的预测结果小于1.81时，说明企业财务状况稳定 传统Z分模型不太适合直接用于新兴市场
在Altman的Z计分模型中，Z值越高，违约率越高 在Altman的Z计分模型中，Altman认为若Z值为1.5，则企业存在很大的破产风险，应被归入高违约风险等级 RiskCalc模型是在传统信用评分技术基础上发展起来的一种适用于非上市公司的违约概率模型 Credit Monitor模型是——种使用于上市公司的违约概率模型，其核心在于把企业与银行的借贷关系视为期权买卖关系，从而通过应用期权定价理论求解出信用风险溢价和相应的违约率 Altman与Haldeman、Narayanan共同提出的ZETA模型，因为其应用范围广泛，因此对违约概率的计算更加不准确
不考虑交易成本和对红利、股息及资本利得的征税 信息在市场中自由流动 任何证券的交易单位都是无限可分的 市场只有一个无风险借贷利率
使用该模型需要计算五个比率 研究表明，Z分模型对于公司破产之前两年的策略及财务失败的预测非常精确，但是对于超过两年的期间，精确度会下降 研究表明，Z分模型的预测结果小于1.81时，说明企业财务状况稳定 传统Z分模型不太适合直接用于新兴市场
Z分模型对于超过两年的预测期间，精确度会下降 Z分模型适合于各种类型的企业 Z分模型的预测结果等于或大于3时，表明企业财务状况稳定 Z分模型综合考虑了反映宏观经济环境的变量
中国经济需要依靠科技创新来驱动 中国的能源出路在新能源的开发 我国的水力资源十分有限 兴建核电站存在安全风险
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