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信用评分模型可以给出客户信用风险水平的分数 信用评分模型对借款人历史数据的要求较高，商业银行需要建立起一个包括大多数企业历史数据的数据库 信用评分模型是建立在对当前市场数据模拟的基础上 信用评分模型的关键在于特征变量的选择和各自权重的确定
更复杂的历史数据法不可以结合不同历史时期的经济周期进行进一步分析 历史数据法假定未来与过去相似，以长期历史数据为基础，根据过去的经历推测未来的资产类别收益 历史数据法和情景综合分析法是贯穿资产配置过程的两种主要方法 划分系统风险和非系统风险采用的是情景综合分析法
Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅴ Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ.Ⅴ Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ.Ⅴ
信用评分模型是建立在对历史数据模拟的基础上的 信用评分模型可以给出客户信用风险水平的分数 信用评分模型可以提供客户违约概率的准确数值 由于历史数据更新速度较慢，信用评分模型使用的回归方程中各特征变量的权重在一定时问内保持不变，从而无法及时反映企业信用状况的变化
实时数据、历史数据、故障数据 测量数据、断路器数据、故障数据 实时数据、历史数据、计划数据 测量数据、历史数据、故障数据
划分系统风险和非系统风险采用的是历史数据法 历史数据法假定未来与过去相似，以长期历史数据为基础，根据过去的经历推测未来的资产类别收益 历史数据法和情景综合分析法是贯穿资产配置过程的两种主要方法 更复杂的历史数据法不可以结合不同历史时期的经济周期进行进一步分析
实时数据、历史数据、故障数据 测量数据、开关数据、故障数据 实时数据、历史数据、计划数据 测量数据、历史数据、故障数据
DL/T680 IEC61850 DL/T860 IEC61855
从历史数据进行推断 专家主观意见 层次分析过程 猜测
按时间对历史数据导入、导出 提供对存储数据的修改功能，并能自动更新与修改后数据相关的所有计算量和派生量 基于时间范围的历史数据查询 历史数据统计功能
信用评分模型是建立在对历史数据模拟的基础上的 信用评分模型可以给出客户信用风险水平的分数 信用评分模型可以提供客户违约概率的准确数据 由于历史数据更新速度较慢，信用评分模型使用的回归方程中各特征变量的权重在一定时间内保持不变，从而无法及时反映企业信用状况的变化
信用评分模型是建立在对历史数据模拟的基础上的 信用评分模型可以给出客户信用风险水平的分数 信用评分模型可以提供客户违约概率的准确数值 由于历史数据更新速度较慢，信用评分模型使用的回归方程中各特征变量的权重在一定时间内保持不变，从而无法及时反映企业信用状况的变化
实时行情和历史数据 市场咨询和历史数据 实时行情和市场咨询 市场咨询和投资方案
预测者可根据各具体数据的影响大小分别给予不同的权数 预测值是离预测期最近的一组历史数据（实际值）平均的结果 参加平均的历史数据的个数（即跨越期数）是固定不变的 参加平均的一组历史数据是随着预测期的向前推进而不断更新的，每当吸收一个新的历史数据参加平均的同时，就剔除原来一组历史数据中离预测期最远的那个历史数据
实时数据、历史数据、故障数据 测量数据、开关数据、故障数据 实时数据、历史数据、计划数据 测量数据、历史数据、故障数据
所需操作历史的起始时间和结束时间 所需报警历史的起始时间和结束时间 所需登录历史的起始时间和结束时间 历史数据的标识
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