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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
钻石模型包括四个要素，其中不包括生产要素 需求条件指本国市场的需求 一个国家的竞争优势可以从不利的生产要素中形成 钻石模型的提出者是安索夫
由X→Y，X→Z，有X→YZ 由XY→Z，有X→Z，Y→Z 由X→Y，WY→Z，有XW→Z 由X→Y及Z包含于Y，有X→Z
用于计量公司的流动性的公式是营运资本÷总资产 用于计量资产负债比率的公式是盈余公积与未分配利润之和÷总资产 用于计量当负债超过资产(即公司资不抵债)时，股票可能下跌的幅度的公式是股票市价÷负债总额 用于计量公司资产产生收入的能力的公式是息税前利润÷总资产
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
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
沙箱模型为从网上获得的不可信代码提供了控制非常严格的运行环境
在沙箱模型中，本地代码被认为是可信代码，对本地系统资源有完全的访问权
在沙箱模型中，从远端主机下载的Applet是不可信的，并且只能访问沙箱中的有限资源
以上说法都正确
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
在Altman的Z计分模型中，Z值越高，违约率越低 在Altman的Z计分模型中，A1tman认为若Z值为1.9，则企业存在很大的破产风险，应被归入高违约风险等级 Risk Calc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 风险中性定价理论的核心思想是假设金融市场中的每个参与者都是风险中立者，只要资产的期望收益是相等的，市场参与者对其的接受态度就是一致的 AItnlan与Haldeman、Narayarlan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
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
由X→Y,X→Z，有X→YZ 由XY→Z,有X→Z,Y→Z 由X→Y,WY→Z,有XW→Z 由X→Y及Z包含于Y,有X→Z
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
沙箱模型为从网上获得的不可信代码提供了控制非常严格的运行环境 在沙箱模型中，本地代码被认为是可信代码，对本地系统资源有完全的访问权 在沙箱模型中，从远端主机下载的Applet是不可信的，并且只能访问沙箱中的有限资源 以上说法都正确
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
特征分析模型 营运资产分析模型 杜兰德评分模型 Z计分模型
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