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基于灰关联度的企业信用风险评分方法及应用 被引量:1
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作者 杨文瀚 刘思峰 《商业研究》 北大核心 2005年第20期22-24,共3页
基于企业具有“违约倾向”的假定,根据违约企业样本,构造了一个“典型违约企业”,并利用灰关联度确定了影响企业违约的各因素权重。最后给出了一种以“典型违约企业”为参照的企业信用风险评分方法。
关键词 违约 样本 灰关联度 信用风险 信用评分方法
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信用风险度量模型在信用卡风险管理中适用性研究
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作者 王冰 《科学与管理》 2010年第4期10-11,共2页
随着我国信用卡业务的快速发展,其风险问题也日益显露出来。信用卡业务存在多种风险,其中信用风险是信用卡的主要风险。本文通过对传统信用风险度量模型和国外信用风险度量新模型的分析来研究各种信用风险度量模型在信用卡风险管理领... 随着我国信用卡业务的快速发展,其风险问题也日益显露出来。信用卡业务存在多种风险,其中信用风险是信用卡的主要风险。本文通过对传统信用风险度量模型和国外信用风险度量新模型的分析来研究各种信用风险度量模型在信用卡风险管理领域的适用性问题,从而为我国信用卡风险管理提供更有效的方法,实现信用卡业务的良好稳健发展。 展开更多
关键词 信用 信用风险 信用评分方法模型 CREDIT RISK+模型
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山东省中小型企业发展现状及信用评价研究
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作者 孙艳 周泽奇 《经济师》 2017年第12期155-156,共2页
文章首先从山东省中小企业的发展的现状,以及建立更为完善的山东省中小企业的信用评级意义进行分析,其次将信用分险分为定性和定量两个大方向。其中着重分析比较信用评分——Z评分模型和ZATA评分模型两种计量的方法最后对个体实例进行分... 文章首先从山东省中小企业的发展的现状,以及建立更为完善的山东省中小企业的信用评级意义进行分析,其次将信用分险分为定性和定量两个大方向。其中着重分析比较信用评分——Z评分模型和ZATA评分模型两种计量的方法最后对个体实例进行分析,总结出山东省中小企业信用评级的建议方法。 展开更多
关键词 中小企业 融资难 信用评分方法
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论我国商业银行信用风险管理 被引量:2
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作者 卢春兰 《市场论坛》 2004年第6期37-39,共3页
信用风险是商业银行的主要风险之一,商业银行的信用风险管理决定着银行的生存和发展.本文研究了商业银行信用风险管理方法,分析了我国商业银行信用风险现状及形成的原因,并提出了我国商业银行信用风险的防范控制策略.
关键词 商业银行 信用风险管理 客户信用调查 信用风险评分方法 中国
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The Demographic Impact on Credit Scores" Evidence From Statistical Methods and Geographic Information Systems (GIS) Mapping 被引量:1
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作者 Anna E. Newman Joseph A. Newman 《Journal of Modern Accounting and Auditing》 2013年第11期1497-1506,共10页
Average credit scores for people in the United States (US) differ from state to state. Some states have high, and some states have low average credit scores. Since lenders and employers use credit scores to make loa... Average credit scores for people in the United States (US) differ from state to state. Some states have high, and some states have low average credit scores. Since lenders and employers use credit scores to make loan and employment decisions, people living in states where average credit scores are high should experience the benefits of living where credit scores tend to allow more favorable loan and employment decisions. Although credit scores are the direct result of credit histories, credit histories may be impacted by demographic factors. If the demographic factors that impact credit histories are identified, ways to improve credit scores are likely to be discovered and available to people and state government policymakers. This study looks for demographic factors to indirectly explain the average credit scores for people living in each state of the US. The methodology includes statistical analyses and geographic information systems (GIS) mapping. Statistical analyses provide evidence to suggest that state average credit scores are explained by the demographic factors of education, family, income, and health. GIS mapping reveals clusters of states with similar demographics and credit scores. 展开更多
关键词 credit scores demographics geographic information systems (GIS) mapping
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