死亡率模型是根据贷款或债券的历史违约数据，计算在未来一定持有期内不同信用等级的客户或债项的违约概率，即死亡率，通常分为边际死亡率和累计死亡率。根据死亡率模型，假设某3年期辛迪加贷款。从第1年至第3年每年的边际死亡率依次为0.17%、0.60%、0.60%，则3年的累计死亡率为（）。

A．0.17%

B．0.77%

C．36.00%

D．32.00%

A．CMRn=1-SR1．SR2…SRn（其中SR为每年存活率）

B．CMRn=1-MMR（其中MMR为边际死亡率）

C．CMRn=l+MMR（其中MMR为边际死亡率）

D．CMRn=1+ SR1．SR2…SRn（其中SR为每年存活率）

A．0.17%

B．0.77%

C．1.36%

D．2.32%

A．KPMG风险中性定价模型

B．Risk Ca1c模型

C．Credit Monitor模型

D．死亡率模型

是根据风险资产的历史违约数据，计算在未来一定持有期内不同信用等级的客户/债项的违约概率。

A．KPMG风险中性定价模型

B．RiskCalc模型

C．Credit Monitor模型

D．死亡率模型

A.历史违约数据

B.预测数据

C.蒙特卡罗模拟

D.情景分析

A.借款人信用评级的历史资料和下一年借款人的信用等级变化的概率

B.市场贷款数量分布数据

C.违约贷款的回收率

D.债券(或贷款)市场上信用风险升水率和收益率。

A．3.50%

B．3.59%

C．3.69%

D．6.00%

A.建模之前应该先用描述性统计的方法刻画数据特征

B.建模的之前需要考虑正负样本比例

C.由于需要对贷款违约的影响因素进行归因，应该使用多元线性回归分析

D.这个问题可以用逻辑回归进行分析

A.根据经验或相关性分析，确定某一类别借款人的信用风险的相关变量，模拟出特定形式的函数

B.利用历史数据进行回归分析，得出各相关因素的权重以体现其对这一类借款人违约的影响程度

C.将同类的潜在借款人的相关变量代入函数式算出数值，作为决策是否贷款的标准

D.在使用模型的过程中，不断根据新获得的数据对模型进行修正

E.不断利用数字模拟对模型进行压力测试和修正