运用大数据提升信用评级质量和区分度:"咖啡馆"(CAFE)全息风险评估体系的探索
作者机构：中山大学管理学院和华东理工大学商学院
出 版 物：《清华金融评论》 (Tsinghua Financial Review)
年 卷 期：2022年第1期
页 面：70-74页
学科分类：12[管理学] 02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 020204[经济学-金融学（含∶保险学）]
主 题：信用评级体系 风险评估体系 违约率 咖啡馆 样本数量 数据探索 全息 区分度
摘 要：目前,中国国内实施的信用评级体系仍面临评级虚高、区分度不足、事前预警功能弱等问题。本文介绍的基于“咖啡馆(CAFE)全息画像风险评估体系的“先知通(IS)信用评级体系运用大数据探索解决违约“坏样本数量不够的问题,提升信用评级质量和区分度,对于中国构建以主体或者债项的违约率为核心的信用评级体系有积极意义。
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