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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
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
建立在历史市场数据模拟基础上,是一种向后看的模型 对借款人的历史数据要求相当高,对新兴企业不利 无法提供客户违约概率的准确数据 以上说法均不正确
信用评分模型可以给出客户信用风险水平的分散 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 信用评分模型可以提供客户违约概率的准确数值
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
信用评分模型是一种传统的信用风险量化模型 信用评分模型对借款人历史数据的要求比较高 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 信用评分模型建立在对当前市场数据模拟的基础上
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
定性预测建立在经验判断基础上,并对判断结果进行有效处理的预测方法 定量预测的基本原理是运用逻辑学的方法,来推断预测对象未来发展趋势 定量预测是建立在历史数据和统计资料的基础上,建立合适的数学模型,推断未来的经济发展和市场变化情况 定性预测受个人经验判断的影响,具有一定的局限性 不同的预测方法具有不同的应用范围和预测精度,实践中多采用定性预测的方法
宏观概率分布 微观概率分布 客观概率分布 主观概率分布