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1)  credit evaluation model of foreign trade
外贸信用评估模型
2)  M.H.DIS model
M.H.DIS信用评估模型
3)  credit evaluation model
信用评估模型
1.
The related data of bank\'s credit card application help construct the first defense line of credit card risk prevention,which is credit evaluation model of credit card approval based on the new fuzzy neural network.
本文尝试首次将新型模糊神经网络的模型引入到信用卡审批发卡的信用评估环节,采用更加快捷的全局搜索优化算法——粒子群优化算法,从模型和优化方法上进行创新,利用某银行信用卡申请的相关数据资料,就信用卡审批发卡环节,建立起信用卡风险防范的第一道防线——新型模糊神经网络的信用卡审批发卡的信用评估模型,通过对数据的预处理、数据训练和结果分析,并与现有的信用卡审批发卡的信用评估模型进行比较,显示了新模型和优化方法的优越性和实用性。
4)  Credit risk evaluation model
信用风险评估模型
5)  Enterprise Credit Assessment Model
信用分类评估模型
6)  Personal credit rating system model
个人信用评估模型
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