C16084债券信用风险计量多套答案汇总100分

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1、下面三套题答案都经过纠正！试  题一、单项选择题1.在影子评级方法中，当违约数据缺乏、只能获得债务人的外部评级时，因变量不再是简单的二元变量（如违约和非违约），而是有序多分类因变量，如AAA,AA+,AA,AA-等。对于此类因变量，应采用（　　）进行多变量分析。    A.有序多分类logistic回归模型    B.多重线性回归    C.泊松回归    D.负二项回归    描述：多变量分析您的答案：A题目分数：10此题得分：10.0批注：2.（　　）步骤不属于信用风险统计模型建模过程。   

2、 A.数据清洗及分析    B.多变量分析    C.设计模型特例调整事项    D.模型校准    描述：统计模型开发您的答案：C题目分数：10此题得分：10.0批注：3.ROC曲线描述了在一定累计好客户比例下的累计坏客户比例，模型的区分能力越强，ROC曲线越往（　　）靠近。    A.左下角    B.左上角    C.右上角..    D.右下角    描述：统计模型开发阶段验证-区分能力验证您的答案：B题目分数：10此题得分：10.0批注：二、多项选择题4.影子评级模型的基本组成要件主要有

3、（　　　）。    A.统计模型    B.专家经验调整    C.公司治理架构和政府支持因素调整    D.评级推翻    描述：影子评级模型您的答案：D,C,B,A题目分数：10此题得分：10.0批注：5.在构建多变量回归模型之前，应对每个单变量分别进行分析，以决定哪些变量是可以进入下一阶段多变量分析的。其中检验区分能力分析的统计量有（　　　）。    A.AR统计量    B.K-S统计量    C.Somers'd统计量    D.Phi系数    描述：单变量分析-区分能力分析您的答案：

4、A,C,B题目分数：10此题得分：10.0批注：6.在单变量分析中，为实现变量同一量纲，达到变量间可比进行变量转换。另外，通过转换还可以将连续变量离散化，进一步平滑噪音，提高运算效率，常见方法有（　　　）。    A.Logistic转换    B.WOE转换    C.极差化处理    D.LOESS回归    描述：单变量分析-变量转换您的答案：B,C,A..题目分数：10此题得分：10.0批注：三、判断题7.债券评级模型一般会分为两个维度，发债主体评级模型和债项评级模型。（　　）    描述

5、：P22，债券信用风险模型您的答案：正确题目分数：10此题得分：0.0题目看不见还不给分！批注：8.债券信用风险计量结果的应用范围很狭窄，仅能应用在投前准入环节。（　　）    描述：模型应用您的答案：错误题目分数：10此题得分：10.0批注：9.应根据数据（尤其是违约数据）的数据长度、数据质量、数据可信度选择合适的信用风险模型建模方法。（　　）    描述：P9，债券信用风险模型您的答案：正确题目分数：10此题得分：10.0批注：10.Duration-based方法适用于在每年年初各个等级的债

6、务人数量已知，且这一年里债务人违约的数量已知。则每个等级的PD=有评级历史以来的远约债务人数量/有评级历史以来的债务人数量。（　　）    描述：违约概率估计技术您的答案：错误题目分数：10此题得分：10.0批注：试卷总得分：90.0试卷总批注：C16084债券信用风险计量自测答案100分..一、单项选择题1.在影子评级方法中，当违约数据缺乏、只能获得债务人的外部评级时，因变量不再是简单的二元变量（如违约和非违约），而是有序多分类因变量，如AAA,AA+,AA,AA-等。对于此类因变量，应采用（　

7、　）进行多变量分析。    A.有序多分类logistic回归模型    B.多重线性回归    C.泊松回归    D.负二项回归    描述：多变量分析您的答案：A题目分数：10此题得分：10.0批注：2.（　　）步骤不属于信用风险统计模型建模过程。    A.数据清洗及分析    B.多变量分析    C.设计模型特例调整事项    D.模型校准    描述：统计模型开发您的答案：C题目分数：10此题得分：10.0批注：3.ROC曲线描述了在一定累计好客户比例下的累计坏客户比例，模型的区分能

8、力越强，ROC曲线越往（　　）靠近。    A.左下角    B.左上角    C.右上角    D.右下角    描述：统计模型开发阶段验证-区分能力验证您的答案：B题目分数：10此题得分：10.0批注：..二、多项选择题4.影子评级模型的基本组成要件主要有（　　　）。    A.统计模型    B.专家经验调整    C.公司治理架构和政府支持因素调整    D.评级推翻    描述：影子评级模型您的答案：B,A,C,D题目分数：10此题得分：10.0批注：5.在构建多变量回归