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  • 一、信贷企业信用评级与债券信用评级的概念及作用 信用评级,也称为资信评级,是由独立的信用评级机构对影响评级对象的诸多信用风险因素进行分析研究,就其偿还债务的能力及其偿债意愿进行综合评价,并且用简单明了...

    一、信贷企业信用评级与债券信用评级的概念及作用

    信用评级,也称为资信评级,是由独立的信用评级机构对影响评级对象的诸多信用风险因素进行分析研究,就其偿还债务的能力及其偿债意愿进行综合评价,并且用简单明了的符号表示出来。

    根据评级对象的不同,信用评级又分主体信用评级和债券信用评级两种。主体信用评级是以企业或经济主体为对象进行的信用评级。债券信用评级是以企业或经济主体发行的有价债券为对象进行的信用评级。

    信贷企业信用评级即是主体信用评级的一种,也是目前我国针对一般企业的最主要的信用评级种类,评级对象为银行借款企业。信贷企业信用评级与债券信用评级的不同概念决定了他们的服务对象是不同的,信贷企业信用评级面向的是商业银行或相关监管机构,而债券信用评级面向的是债券投资者。虽然两者面向的投资者不同,但它们所发挥的功能和作用在本质上是一样的,都是为了减少评级对象和投资者之间的信息不对称问题,促进资源的有效配置,增强市场运作效率。

    二、主体信用评级与债券信用评级方法的联系

    主体信用评级是基于“长期”基础上的,因此在进行企业主体信用评级,或信贷企业信用评级时所考察的因素是将会影响企业未来长短期偿债能力的因素。主要包括:宏观及区域经济环境、行业发展趋势、产业政策与监管措施等外部因素和企业基本经营风险、管理能力、发展战略、财务实力(包括财务政策、现金流情况、流动性、盈利性、财务弹性)等企业内部因素。

    而债券评级是在考察发债主体信用能力的基础上,同时结合债券条款及其偿付可获得的外部支持因素,对其综合偿债保障能力做出判断。这里债券分为长期债券和短期债券,对于短期债券(如:短期融资券),由于期限较短(一般为1年以内),则影响其短期偿债能力的因素(如:流动性和现金流状况)等因素在评级中将被赋予更高的权重。

    对于债券条款的考察主要是考察债券规模、期限、偿还方式、偿付次序、募集资金用途以及具体的偿债保障措施等。对于外部支持因素的考察主要是考察债券是否有担保、政府支持等信用增级措施,这些都是影响债券最终违约损失严重程度的关键因素。

    三、主体信用评级与债券信用评级级别的对应关系

    主体信用评级与债券信用评级在定义及评级方法上的密切联系也决定了两者在信用级别上的对应关系。对于债券的信用评级反映的是其期望违约损失率。债券的期望违约损失率是由债券的违约概率和发生违约后损失的严重程度共同决定的。同一发债主体发行的不同债券信用等级或债券与发债主体之间信用等级的差别是源于其不同的违约损失严重程度。以下列举几种造成债券信用级别与发债主体信用级别产生差异的因素:

    (一)担保。相对于无担保债券,通过担保/抵押等形式发行的有担保债券可以通过减少债券违约后投资者的损失来达到信用增级的目的。因此,对于担保债券的信用等级一般比发行主体的信用等级,或同一发行主体发行的无担保债券要高。至于程度如何则取决于担保主体的资信状况和支持力度或担保物对债务的保障程度。

    (二)债券偿还次序。一个公司可能会拥有具有不同清偿次序的债务,这些债务因其在公司陷入财务困境甚至破产清算时所获得的清偿次序不一样,而拥有不同的信用等级。对于清偿次序位于最高等级的债务,可能会获得与公司主体一样的信用等级;如果全部收回本息的可能性很高,甚至还可能获得比公司主体更高的信用等级。而对于次级债券,即偿还次序在公司的其他债务之后,那么其预期的违约挽回率将更低,则其相应的信用等级也将在主体信用等级上作下调。

    四、主体评级与债券评级在我国的应用

    (一)随着我国债券品种丰富,主体信用评级正越来越受重视,逐渐成为债券定价的主要依据。

    理论上来讲,债券的信用级别应该是债券定价的主要依据之一。但就我国目前实际情况看,低信用等级的债券很难发行,而且企业债还往往要求担保,导致企业债、短期融资券等债券品种都集中在最高级别,其信用风险无法得到有效区分,债券信用评级对于债券的信用风险度量作用也没有得到发挥。

    2006年9月和2007年3月,短期融资券和企业债相继推出债券信用评级和主体信用评级的“双重评级”制度。自发债主体信用评级推出后,市场开始对信用风险进行利差匹配,信用利差开始分化。

    (二)将债项评级内容引入到信贷企业评级中,更好的为商业银行和监管机构服务。

    信贷企业评级是在人民银行的推动下逐步发展起来的。为了更好的服务于商业银行和监管机构,信贷企业评级不但要通过简单明了的符号将信贷企业的相对信用风险表示出来,最好还要能够为商业银行提供是否应该向被评企业贷款、向其贷款多少合适的有关信息。为了实现这一功能,在信贷企业评级中需要引入债项评级的内容,即把企业的贷款看作是其债项的一种,深入分析公司的债务结构(包括不同债务的期限结构、规模、偿还次序、担保情况等),以及在这一债务结构下,公司资产与现金流对不同债务的保障程度。更深一步,信贷企业信用评级报告还可以给予商业银行该企业授信额度的建议。

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  • 逻辑回归因变量常为二元分类变量,自变量可以是分类变量也可以是连续变量。这也贴近现实中问题逻辑,根据一类群体历史数据,来预测一个样本在具备某些...文章用R语言来完成Logistic回归构建初始信用评级模型。

    前言

        逻辑回归的因变量常为二元分类变量(可为多元),自变量可以是分类变量也可以是连续变量。他早就成为各行业广泛运用的分类模型之一。
        逻辑回归除了和其他模型一样喜欢干净数据外,还特别喜欢因变量为二分类变量的数据(多次重复,贼重要)。也就是当你的因变量是超二分类变量的时候,要尽最大的努力将其归并为二分类,如此甚好。

    基本原理

        关于逻辑回归,360百科:https://baike.so.com/doc/6732765-6947090.html给出了小白化介绍。我不会再赘述,但对其中的关键点划重点还是能做到。

    Attention To Key

    Key 1 前世今生

        逻辑回归长什么样?怎样长成这个样子的呢?
        这就要从线性回归模型说起。对于连续型变量来说,线性回归非常好解释。由于其用普通最小二乘法(OLS Regression)拟合,预测区间从负无穷滚向正无穷,有些预测值在分类变量的实际问题中是不好解释的。而且,普通最小二乘法的要求比较苛刻,要求变量分布服从正太分布。而二分类变量为二项分布,是非正太的。
        到此,引入线性概率模型(Linear Probability)就理所当然了。线性概率模型其实也有不足之处。概率取值在[0,1]上,Linear Probability 的预测值会很飘,飘出[0,1]范围就不是我们喜欢的样子了。So? 再将模型塑个型,逻辑回归模型也就顺理成章的被用来解决因变量是分类变量的问题。

    在这里插入图片描述

    Key 2 轮回审判

        轮回审判?还不如说是数据分析师对所建模型优劣的灵魂拷问。
        模型优劣?在商业环境中,人们喜欢优益,也就要求模型“快”,“准”,“稳”。这个要求往往是理想主义者的梦中情人,现实点说,很难实现。当模型的评估不通过时,需要反复对数据与模型进行调修,这个过程是极度不舒适的。所以再强调一下:数据清洗一定到位,对模型的应用场景要熟悉,对业务要理解。不然,建立的模型泛化能力会很差,“审判”不通过,便只能将模型打入“轮回”,直到模型的评估通过为止。
        通过什么来“审判”?ROC曲线(https://baike.so.com/doc/5499846-5737282.html)是非常好用的工具了!这里直接上一盘偷拍:
    0)

    Logistic回归构建初始信用评级-R实战

        上面介绍了Logistic回归,这里通过R软件来实现。做好准备,R相对于python来说更容易上手,只是需要添加很多第三方开源包(R的优势)。

    建模准备

        汽车违约贷款数据:

    加载数据集及相关第三方包
    accepts<-read.csv("F:\\R语言\\data\\accepts.csv",stringsAsFactors = F)
    library(prettyR)
    library(carData)
    library(car)
    library(ROCR)
    

    在这里插入图片描述

    数据探查与处理

        可以看到数据的各类变量类型及取值,以及是否有缺失值等!对于缺失值这里采取直接删除行记录,分类变量做因子化处理。

    str(accepts)
    

    在这里插入图片描述

    #分类变量因子化
    accepts$bad_ind<-as.factor(accepts$bad_ind)
    accepts$bankruptcy_ind<-as.factor(accepts$bankruptcy_ind)
    ##建立训练集与测试集
    accepts<-na.omit(accepts)#去掉Na行记录
    attach(accepts)
    set.seed(100)
    select<-sample(1:nrow(accepts),length(accepts$application_id)*0.7)
    train=accepts[select,]
    test=accepts[-select,]
    

    模型建立

    模型探索—变量筛选
        将意向变量放入多元logistic回归函数glm中,检验模型的效果:

    ##多元logistic回归
    lg<-glm(bad_ind ~fico_score+bankruptcy_ind+tot_derog+age_oldest_tr+rev_util + 
                ltv+ veh_mileage,family=binomial(link='logit'))
    summary(lg)
    

    在这里插入图片描述
        veh_mileage变量的P值较大,不应融入模型。应该重新对模型进行筛选。线性回归中的向前回归和先后回归以及逐步回归筛选的方法在逻辑回归中依然有用。这里用逐步回归筛选:

    ##进行逐步logsitic回归
    lg_ms<-step(lg,direction = "both")
    summary(lg_ms)
    lg<-glm(bad_ind ~fico_score+bankruptcy_ind+age_oldest_tr+rev_util+ltv,
            family=binomial(link='logit'))
    summary(lg)
    

    在这里插入图片描述
        可以看到筛选出来的变量的P值都比较小,对模型是有帮助的优质变量。

    多重共线性检验
        多重共线性用方差膨胀因子(Vif)来检查。一般认为Vif不大于10位非多重共线性变量。可知,逐步回归筛选出来的变量间的Vif都小于10.通过多重共线性检查。如果检查未通过的话,需要对变量进行处理,比如降维(PCA,因子分析),或者换更模型岭回归(逻辑回归的升级版)等。

    vif(lg_ms)
    

    在这里插入图片描述
    得到模型

    bad_ind =  5.8387633 -0.0145523* fico_score 
    					-0.4963368*bankruptcy_indY+0.0369379 *tot_derog
    					-0.0034479*age_oldest_tr+0.0011731*rev_util
    					+0.0295138*ltv
    

    模型评估

        不只是逻辑回归采用Roc曲线工具进行模型评估,很多分类器模型都如此。Roc涉及的还有混淆矩阵这个概念,这里不细说。

    ##预测
    train$p<-predict(lg_ms, train,type='response') 
    test$p<-predict(lg_ms, test,type='response')
    
    pred_Te <- prediction(test$p, test$bad_ind)
    perf_Te <- performance(pred_Te,"tpr","fpr")
    
    pred_Tr <- prediction(train$p, train$bad_ind)
    perf_Tr <- performance(pred_Tr,"tpr","fpr")
    
    plot(perf_Te, col='blue',lty=1);
    plot(perf_Tr, col='black',lty=2,add=TRUE);
    abline(0,1,lty=2,col='red')
    lr_m_auc<-round(as.numeric(performance(pred_Tr,'auc')@y.values),3)
    lr_m_str<-paste("Mode_Train-AUC:",lr_m_auc,sep="")
    legend(0.58,0.15,c(lr_m_str),2:4,cex=0.6,bty="n",fill='blue')
    lr_m_auc<-round(as.numeric(performance(pred_Te,'auc')@y.values),3)
    lr_m_str<-paste("Mode_Test-AUC:",lr_m_auc,sep="")
    legend(0.58,0.1,c(lr_m_str),2:4,cex=0.6,bty="n",fill='black')#fill='black'
    

    在这里插入图片描述
        从上图可以看到,模型在训练数据和测试数据中表现都还好,AUC值都有70%+,在实际问题的处理中,这样的一个模型效果算一般。这里给一个模型评估的Roc阈值表:

    ROC阈值 意义
    [0.5,0.7) 效果较低,但要用于股票预测,已经比较厉害了
    [0.70.85) 效果一般般
    [0.85,0.95) 效果比较棒
    [0.95,1] 效果牛X,但好像太过于理想了,需要慎重

    总结

        数据分析放在古代可能叫账房或者军师,这样说是没毛病的。我们要对数据熟悉、对业务熟悉、对模型熟悉、对运算工具熟悉。很多东西更多的要求通,而不是精(能精的话,谁不想呢,加油!),更多要求应变而非墨守成规,更多要求懂得移花接木(就像绝代双骄里的那门功夫或者像倚天屠龙记里的乾坤大罗移)。这些好像扯远了,具体点:

    事项 重要程度
    业务理解 *****
    数据预处理 *****
    模型选择 *****
    模型评估与修正 *****

        好吧,这不像是总结 ~~~,列出来的都是重点。在之后的数据分析工作中,多学多实践,加油!

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  • 一、债券基金信用评级的作用  1、促进基金市场的规范化发展根据国际成熟经验,基金分析和基金信息服务是发达基金市场不可分割的组成部分,而基金评级是其中的一项重要内容。  2、为基金投资者和基金持有人判断...

       一、债券基金信用评级的作用

      1、促进基金市场的规范化发展根据国际成熟经验,基金分析和基金信息服务是发达基金市场不可分割的组成部分,而基金评级是其中的一项重要内容。

      2、为基金投资者和基金持有人判断基金的信用风险提供参考

      债券基金的投资目标一般都定位为:在确保本金安全的情况下,追求基金的高收益。保证债券基金本金安全的主要途径是采取各种措施防止因基金资产(主要是债券)的信用风险导致的损失,为此,在某些基金的投资风格中还规定了基金资产组合的最低平均信用等级。对于偏好债券基金投资的基金持有人和基金投资者来说,首先关注的是基金投资组合实际上对基金安全的保护程度,债券基金信用评级提供了这方面的参考。

      二、债券基金信用评级的基本观点

      1、债券基金信用评级结果不是投资人购入、卖出或持有基金的建议,因为评级结果没有考虑市场价格、收益、投资偏好等因素。

      2、债券基金信用评级是在基金管理公司提供的信息和联合资信评估有限公司通过其他渠道获得的公开信息的基础上做出的,但联合资信评估有限公司并不因为开展基金评级而对基金及基金管理公司审计,在某些情况下,评级也采用非审计信息。

      3、在上述有关信息发生变化或得不到这些信息以及其他环境因素发生重大变化的情况下,债券基金信用评级结果可能会变更、停止使用,甚至撤销。

      三、债券基金信用等级的划分及含义

      参照国际惯例,联合资信将债券基金的信用质量等级划分为7个级别:AAAf、AAf、Af、BBBf、BBf、Bf、CCCf,其中AAf~CCCf级可用“+”或“-”进行调整,最高级别为AAAf。各级别的含义如下:

      AAAf级:基金投资组合对因基金资产信用风险导致的损失的保护最强。

      AAf级:基金投资组合对因基金资产信用风险导致的损失的保护很强。

      Af级:基金投资组合对因基金资产信用风险导致的损失的保护较强。

      BBBf级:基金投资组合对因基金资产信用风险导致的损失的保护一般。

      BBf级:基金投资组合对因基金资产信用风险导致的损失的保护存在不确定性。

      Bf级:基金投资组合对因基金资产信用风险导致的损失的保护较差。

      CCCf级:基金投资组合对因基金资产信用风险导致的损失的保护最差。

      四、债券基金信用评级内容

      债券基金信用质量评级包括三个方面:一是基金管理公司的投资风险管理能力分析;二是基金投资的有关规定、制度及实际执行情况分析;三是基金投资组合的信用等级分析。

      1、基金管理公司的投资风险管理能力

      主要包括:

      ①基金管理公司的治理结构;

      ②公司的专业经验与专业知识水平;

      ③公司各部门职责划分及运营的独立性;

      ④研究分析部门的能力与独立性;

      ⑤内部信息管理系统的构成与及时性;

      ⑥基金管理公司的财务状况;

      ⑦基金规模,基金经理的权限、个人诚信状况,内部风险控制机制。

      2、基金投资的有关规定、制度主要包括债券投资基金针对投资目标、范围、理念、风格、策略、决策、程序、组合、禁止行为等方面的规定、制度及其执行情况。

      3、基金投资组合的信用等级基金投资组合的信用质量是由其中各项资产的质量、类型以及之间的关系所决定的,表示该投资组合对信用风险损失的保护能力。

      五、确定债券基金投资组合的信用等级,按如下几个步骤进行:

      第一步,基金资产的信用等级归类按长期债信用等级的划分和含义,即AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC,分别将基金资产按信用等级归类,其中现金、国债和特种金融债券按AAA信用等级归类;金融机构、企业和公司等发行的长短期债券、可转换债券等按联合资信、其他有资格评级机构对其评级的信用等级归类,未接受评级的,联合资信会重新对其进行信用等级归类;基金其他资产按涉及的交易对手的整体长期债务信用等级归类,对未接受整体债务评级的交易对手,根据联合资信对所涉及交易对手重新评级的信用等级归类;短期债券根据短期债信用等级与长期债信用等级的对应关系(如A-1+对应AAA,A-1 对应AAA或AA等),按其信用等级对应的长期债信用等级归类。

      第二步,计算基金资产的信用分数(S)

      S=∑R*W,其中R代表联合资信设定的各长期债信用等级AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC等所对应的分数,W代表AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC类基金资产在基金资产总额中所占比重。

      第三步,测算基金资产的信用等级根据联合资信评估有限公司设定的基金资产的信用分数(S)与债券基金资产信用等级AAAf、AAf、Af、BBBf、BBf、Bf、CCCf之间的关系,确定基金的信用等级。

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  • 各个指标轻重缓急需要分析师根据现实情况来判断。标普认为决定企业信用风险基本要素是经 营和财务因素。而经营风险又包括国家风险、行业风险、竞争风险、产品与市场风险、技术风险、 成本效率风险、企业战略风险...
  • 从目前不良资产处置的发展趋势来看... 信用评级是特定机构对特定债务或债务人的信用状况所进行的主观评价,根据不同的分类标准,可以把信用评级分为不同的种类,第一根据进行信用评级的机构的不同来划分,分为外部评级

            从目前不良资产处置的发展趋势来看,不良资产证券化已经逐步成为处置不良资产的重要方式,而在证券化过程中,我们不得不提到信用评级,因为它是决定支持证券是否能够卖出的因素之一,所以实施不良资产证券化过程,信用评级不能少。

            信用评级是特定机构对特定债务或债务人的信用状况所进行的主观评价,根据不同的分类标准,可以把信用评级分为不同的种类,第一根据进行信用评级的机构的不同来划分,分为外部评级和内部评级,外部评级指的是信用评级机构这些外部机构进行的评级。这些信用评级机构专门致力于有关公司或国家债务人的信用状况的调查与公布,自身并不承担涉及到这些风险当中,一般来说,这些评级机构的评级信息是对外公开的,但是对评级程序和评级技术实行保密。内部评级指的是金融中介机构(一般指银行)对它们自身拥有的资产的风险的评价的过程。内部评级往往是竞争优势的来源,所以不对外公开。而在不良资产证券化中,指的是外部评级。第二根据信用评级的对象的不同,分为长期债务评级、短期债务评级、保险公司评级和优先股评级,不良资产支持证券属于一种长期债务工具,所以在证券化中属于长期债务评级。

            在不良资产证券化中,信用评级对于投资者和证券发行者都有着至关重要的作用,对于投资者来说,首先,信用评级为他们客观的判断信用风险提供了依据,也就是说,投资者可以根据信用评级给出的数据来判断是否购买证券,减少了投资的不确定性;其次,信用评级可以作为投资者确定风险报酬的依据,根据资本资产定价模型,证券的报酬可以分为无风险报酬和风险报酬,无风险报酬对于所有证券都是一样的,但风险报酬不同,某一种证券的风险大,则相应的风险报酬就要高,表现为证券价格上就是要求较高的收益率,而信用评级等级的高低是和其收益率的大小成反比的,所以投资者可以根据某一种证券的信用等级高低和收益率来确定是否投资;最后,信用评级可以成为投资者所持有的证券流动性的尺度,信用等级高的证券说明其信用状况良好,因此在金融市场上就很容易变现,所以就具有较强的流动性。

            对于证券发行者来说,信用评级的作用不言而喻,因为信用评级的结果会影响到投资者对这种证券的购买、持有和出售政策,第一,信用评级有利于拓宽证券发行者的融资渠道,信用评级之后,这种证券可以在任何一个认可其信用评级结果的国家和地区销售和流通;第二,有利于稳定证券发行者的融资来源,避免一些不利的信息对其发行证券造成冲击;第三,可以降低证券发行者的融资成本,信用评级的证券比信用缺乏的证券的利息低,还有信用评级证券使发行证券程序得到简化,降低融资费用。

            另外,信用评级对于金融中介机构也有着重要作用,可以使其业务能力、确定其所经营的证券的市场价格等等,同时,对于金融市场来说,信用评级使其更有透明度,从而降低金融市场潜在风险,促进金融市场的稳定。
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空空如也

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信用评级的根据