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(3)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也可以適應(yīng)各種形式的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)挖掘可以是連續(xù)的數(shù)據(jù),離散數(shù)據(jù),而其他形式的數(shù)據(jù)處理,以便在更大的靈活性,在選擇指標(biāo)時(shí),更加符合客觀實(shí)際的信用風(fēng)險(xiǎn)模型。
(4)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是優(yōu)于修正的噪音數(shù)據(jù),對(duì)那些在特殊階段或數(shù)據(jù)的完整性,市場(chǎng)條件可能不準(zhǔn)確,有可能是虛假的數(shù)據(jù)。由數(shù)據(jù)挖掘的方法可以修改一些在一定程度上,從而提高了模型的準(zhǔn)確性進(jìn)行評(píng)估;
?。?)數(shù)據(jù)挖掘在不完全信息的情況下也可以計(jì)算,計(jì)算信貸風(fēng)險(xiǎn)往往會(huì)遇到德國不完整的信息問題,一些指標(biāo)只能在一個(gè)范圍的估計(jì)。通過粗糙集數(shù)據(jù)挖掘或分類樹方法,可以優(yōu)化性能的范圍,以獲取該指標(biāo)更準(zhǔn)確的估計(jì);
為現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)管理方法有兩個(gè):第一是所謂的指數(shù)法,其基礎(chǔ)是信用相關(guān)業(yè)務(wù)的某些特性來企業(yè)信用評(píng)估;第二類是所謂的結(jié)構(gòu)化方法,根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和市場(chǎng)數(shù)據(jù)模擬在企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值變化的動(dòng)態(tài)持續(xù)的過程,然后確定其企業(yè)信用的位置。
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評(píng)論