数据挖掘在信用风险管理中的应用

本文详细分析了在现代信用风险管理中不同方法对数据质量的要求,并在此基础上提出采用数据挖掘方法改进数据质量、提高计算精度的建议,供我国金融机构信用风险管理之借鉴.     

数据挖掘在信用风险管理中的应用

本文详细分析了在现代信用风险管理中不同方法对数据质量的要求,并在此基础上提出采用数据挖掘方法改进数据质量、提高计算精度的建议,供我国金融机构信用风险管理之借鉴。     

P2P平台对抗流动性风险方法

花果金融主要为北京及其周边中小企业提供贷款业务.通过对花果金融总体业务数据的分析不难看出,北京及其周边中小企业P2P贷款有一个非常明显的特点:逾期率高,但损贷率可控.M3(逾期90天)以上的逾期率平均为5%~6%,峰值能达到10%,但从最终的损贷率来看,如果以逾期后1年作为统计口径,损贷率约1.5%;如果以逾期后两年作为统计口径,损贷率约1.2%.对于不同的融资结构和通路,如担保借款、抵押借款、融资租赁及应收账款质押(保理业务),最终损贷率有一定区别,但偏离度不大.     

商业银行信用风险管理方法研究

本文通过分析目前国内商业银行在信用风险管理措施方面的误区和不足,给出了在信用风险全面识别基础上进行信用风险管理的基本框架,并对当今主流的信用风险模型进行了系统性的介绍,旨在为我国商业银行提高信用风险管理水平提供借鉴和研究思路。     

基于参数法的装备购置价管理模式探索与实践

<正>近年来,我国在建设发展高技术武器装备实现国防与军队现代化的过程中,由于大量引入高新技术,特别是信息技术,导致装备研制风险不断增大、研制周期明显增长、研制费用大幅增加,装备经济性逐渐成为制约我国装备发展的瓶颈问题。在当前军品价格改革的背景下,购置价对装备费用、总体方