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关于零售评分模型部署方式的理论及实证研究
被引量:
4
1
作者
陈强
陈文彬
《金融监管研究》
2013年第4期40-57,共18页
从国内外商业银行执行新资本协议的实践来看,构建以评分模型为代表的量化管理工具已成为促进零售业务发展、提高风险管理水平的必然趋势。而评分模型如何在系统中部署实施,往往是其落地、应用及持续监控的关键。本文对评分模型在系统中...
从国内外商业银行执行新资本协议的实践来看,构建以评分模型为代表的量化管理工具已成为促进零售业务发展、提高风险管理水平的必然趋势。而评分模型如何在系统中部署实施,往往是其落地、应用及持续监控的关键。本文对评分模型在系统中的不同部署方式进行解析比较,就其源问题的理论基础及置信区间进行了相应的推理和计算,并采用数值模拟方法从实证上求解出多维情形下不同部署方式的数值差异范围及分值出现差异的频率。最后;本文基于评分差异对商业银行经营管理所产生的影响,结合对两种部署方式在模型配置的便捷程度、维护成本及运算性能方面的比较分析,给出了零售评分模型部署方式的选择建议。
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关键词
评分模型部署
误差和密度函数
数值模拟
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职称材料
题名
关于零售评分模型部署方式的理论及实证研究
被引量:
4
1
作者
陈强
陈文彬
机构
兴业银行风险管理部
出处
《金融监管研究》
2013年第4期40-57,共18页
文摘
从国内外商业银行执行新资本协议的实践来看,构建以评分模型为代表的量化管理工具已成为促进零售业务发展、提高风险管理水平的必然趋势。而评分模型如何在系统中部署实施,往往是其落地、应用及持续监控的关键。本文对评分模型在系统中的不同部署方式进行解析比较,就其源问题的理论基础及置信区间进行了相应的推理和计算,并采用数值模拟方法从实证上求解出多维情形下不同部署方式的数值差异范围及分值出现差异的频率。最后;本文基于评分差异对商业银行经营管理所产生的影响,结合对两种部署方式在模型配置的便捷程度、维护成本及运算性能方面的比较分析,给出了零售评分模型部署方式的选择建议。
关键词
评分模型部署
误差和密度函数
数值模拟
Keywords
Scoring Model Deployment
Error-sum Density Function
Numerical Sithulation
分类号
F724.2 [经济管理—产业经济]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
关于零售评分模型部署方式的理论及实证研究
陈强
陈文彬
《金融监管研究》
2013
4
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