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1)  credit evaluation method
信用评估方法
2)  Common evaluation methodology(CEM)
通用评估方法
3)  practical evaluation method
实用评估方法
4)  credit evaluation
信用评估
1.
Application of multiple classifiers syncretizing model in credit evaluation;
基于遗传算法的多分类器融合模型在信用评估中的应用
2.
Mining method of credit evaluation model based on gene expression programming;
基于基因表达式编程的信用评估模型挖掘方法
3.
Credit Evaluation Based on RBF Neural Network Model;
基于RBF神经网络模型的信用评估
5)  credit assessment
信用评估
1.
Application of AHP to the credit assessment of Chinese listed corporations;
AHP在我国上市公司信用评估中的应用
2.
Study on credit assessment system of enterprise based on improved BP neural network;
基于改进型BP神经网络的信用评估系统研究
3.
A model based on random forests for enterprises credit assessment;
基于随机森林的企业信用评估模型
6)  credit scoring
信用评估
1.
The credit scoring model on extended tree augment naive Bayesian network;
扩展的树增强朴素贝叶斯网络信用评估模型
2.
A Surveyy for Consumer Credit Scoring;
消费者信用评估分析综述
补充资料:银行信用风险评估


银行信用风险评估


【银行信用风险的评估】 1.银行信用风险的一般评估 信用风险评估就是采用一定方法对信用风险的大小进行衡量。这些方法主要分为以下两种。 (l)指标衡量法。衡量信用风险高低的一个总指标是信用风险总比率,其计算公式为:信用风险风险资产总比率=总资产Xl(X】% 式中风险资产为盈利资产减去政府债券投资的余额资产。因为政府债券是随时可以转让的无风险资产,即使是期限很长的政府债券仍可随时转成现金并到期兑付。可见,信用风险主要与资产的质量、性质、构成和违约可能性有联系。一般地说,风险与实际收益成正比关系,也就是说承担的风险越高,所获得的实际收益往往也越大,因此,如果银行只拥有少一量风险资产,当然其信用风险就会大大降低,但银行的收益也会同时减少。 (2)数学分析法。数学分析法是以随机变量的概率为基础,通过计算标准差和变异系数来衡量风险大小的一种方法。标准差是衡量标志值与数学期望值差异程度的指标,其数值越大,说明标志值越分散,风险也就越大;反之,收益较稳定,风险也就越小。变异系数是标准差与数学期望值的比率,它消除了各种可能状况下期望值的差异,能更好地衡量风险程度,变异系数越大,说明风险越大。数学分析法主要用于不同方案之间的比较,以确定银行最佳投资方案,用最小的风险成本获取最大的收益。 2.银行贷款信用风险的评估 由于贷款是银行最重要的资产,占的比重最大且违约的比例又最高,所以银行信用风险主要来自于贷款风险。贷款风险存在于每笔贷款之中,并通过企业资金活动和银行信贷活动得到反映。贷款信用风险的评估有两种方法: (l)指标衡量法。衡量指标包括银行类指标和企业类指标。 ①银行类指标。银行类指标有:a.有问题贷款对全部贷款的比率。比率越强,说明有问题的贷款越多,因而银行本息收回的风险也越大。所谓有问题贷款是指将可能逾期偿还、甚至长期呆帐难以清偿的贷款。这里的“有问题”的界定取决于具体目的的要求。 b.逾期贷款对全部贷款的比率。逾期贷款指到期不能归还又不办理顺延手续,或贷款是银行不同意顺延而过期的贷款。逾期贷款率越高,贷款风险越大;反之,则越小。 。.“两呆”贷款占全部贷款的比率。“两呆”贷款是指由银行逾期贷款发展而成的呆滞和呆帐贷款,这是银行已经形成的风险贷款和信贷资金损失。一般情况下,银行都要按照信贷资产监测、考核的标准来加以控制。 ②企业类指标。企业类指标的作用主要是对贷款企业经营风险程度、风险承担能力和贷款偿还能力进行测定。这些指标包括: a.企业资产负债率。企业资产负债率又称企业资本金比率。
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参考词条