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2025年大学《信用风险管理与法律防控-信用风险评估方法》考试备考题库及答案解析
单位所属部门：________姓名：________考场号：________考生号：________
一、选择题
1.信用风险评估方法中，属于定性分析方法的是（）
A.逻辑回归模型
B.神经网络模型
C.专家判断法
D.朴素贝叶斯模型
答案：C
解析：定性分析方法主要依赖于专家经验和主观判断，如专家判断法、德尔菲法等。逻辑回归模型、神经网络模型和朴素贝叶斯模型都属于定量分析方法，它们依赖于数据统计和算法进行风险评估。专家判断法通过领域专家的知识和经验对信用风险进行评估，是一种典型的定性方法。
2.在信用风险评估中，用于衡量借款人偿还债务能力的指标是（）
A.资产负债率
B.流动比率
C.利息保障倍数
D.以上都是
答案：D
解析：资产负债率、流动比率和利息保障倍数都是衡量借款人偿还债务能力的常用指标。资产负债率反映企业的负债水平，流动比率反映企业的短期偿债能力，利息保障倍数反映企业支付利息的能力。因此，以上指标都与借款人的偿债能力相关。
3.信用风险评估模型中，用于评估模型预测准确性的指标是（）
A.准确率
B.召回率
C.F1分数
D.以上都是
答案：D
解析：准确率、召回率和F1分数都是评估信用风险评估模型预测准确性的常用指标。准确率反映模型预测正确的比例，召回率反映模型正确识别正例的能力，F1分数是准确率和召回率的调和平均值，综合考虑了模型的性能。因此，以上指标都与模型预测准确性相关。
4.信用风险评估中，用于衡量借款人信用风险程度的指标是（）
A.逾期率
B.坏账率
C.违约率
D.以上都是
答案：D
解析：逾期率、坏账率和违约率都是衡量借款人信用风险程度的常用指标。逾期率反映借款人未按时还款的比例，坏账率反映借款人无法偿还债务的比例，违约率反映借款人违反合同约定的比例。因此，以上指标都与借款人的信用风险程度相关。
5.信用风险评估方法中，属于机器学习方法的是（）
A.逻辑回归模型
B.决策树模型
C.移动平均法
D.指数平滑法
答案：B
解析：机器学习方法包括决策树模型、支持向量机、神经网络等。逻辑回归模型虽然是一种统计模型，但通常归类为机器学习方法。移动平均法和指数平滑法属于时间序列分析方法，不属于机器学习方法。决策树模型是一种常用的机器学习方法，通过树状图结构进行决策，适用于信用风险评估。
6.信用风险评估中，用于评估借款人还款意愿的指标是（）
A.个人收入
B.个人负债
C.婚姻状况
D.以上都是
答案：D
解析：个人收入、个人负债和婚姻状况都是评估借款人还款意愿的常用指标。个人收入反映借款人的还款能力，个人负债反映借款人的负债水平，婚姻状况反映借款人的家庭责任和稳定性。因此，以上指标都与借款人的还款意愿相关。
7.信用风险评估模型中，用于处理缺失数据的常用方法是（）
A.删除含有缺失值的样本
B.插值法
C.基于模型的方法
D.以上都是
答案：D
解析：处理缺失数据的常用方法包括删除含有缺失值的样本、插值法和基于模型的方法。删除含有缺失值的样本是一种简单的方法，但可能导致数据丢失。插值法通过估计缺失值来填补数据，基于模型的方法利用模型预测缺失值。因此，以上方法都是处理缺失数据的常用方法。
8.信用风险评估中，用于衡量借款人资产质量的指标是（）
A.存货周转率
B.应收账款周转率
C.固定资产周转率
D.以上都是
答案：D
解析：存货周转率、应收账款周转率和固定资产周转率都是衡量借款人资产质量的常用指标。存货周转率反映企业存货管理效率，应收账款周转率反映企业应收账款管理效率，固定资产周转率反映企业固定资产利用效率。因此，以上指标都与借款人的资产质量相关。
9.信用风险评估模型中，用于评估模型泛化能力的指标是（）
A.正则化参数
B.验证集误差
C.过拟合
D.以上都是
答案：D
解析：正则化参数、验证集误差和过拟合都是评估模型泛化能力的常用指标。正则化参数用于防止模型过拟合，验证集误差反映模型在未见数据上的表现，过拟合反映模型对训练数据的过度拟合。因此，以上指标都与模型的泛化能力相关。
10.信用风险评估中，用于评估借款人行业风险的指标是（）
A.行业增长率
B.行业集中度
C.行业政策
D.以上都是
答案：D
解析：行业增长率、行业集中度和行业政策都是评估借款人行业风险的常用指标。行业增长率反映行业的市场潜力，行业集中度反映行业的竞争格局，行业政策反映行业的发展环境和监管要求。因此，以上指标都与借款人的行业风险相关。
11.信用风险评估中，用于衡量借款人短期偿债能力的指标是（）
A.资产负债率
B.流动比率
C.利息保障倍
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