大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于股票投资评估模型的问题，于是小编就整理了1个相关介绍股票投资评估模型的解答，让我们一起看看吧。
金融微贷业务的信用风险评估模型是如何构建的？
金融的风险评估模型是一个金融产品的核心竞争力，做得好就是印钞机，比如信托，做的不好就是定时炸弹，比如P2P。
微贷的额度都很小，几千到几万不等，很少超过五万。100亿分散成100多万小户，户均1万，按年化利率10%来说，收入10亿元，100亿中有10亿违约的话盈亏平衡。10亿规模的话大约是10万客户，占客户总数10%。要知道银行的坏账比率不过0.8%。
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根据信用管理的基本理论而言，所有的指标会分为两个大类:一个是信用能力指标 另一个是信用意愿指标。
先说说信用能力指标吧 他是一个被研究了很久的指标 各类复杂的财务指标 各种经营数据 在这一点上可以聘用专门的数据分析师来设计 ，也可以直接引进国外信用服务机构的评分体系。应该来说很方便解决的。
下面说一下信用意愿指标 这是一个在传统意义上来说很难测评或是量化的指标 这个问题进入大数据时代后 应该说得到一定程度的解决 主要原因如下:
1.数据来源充分了 比如阿里有了相关企业的历史交易情况 有客户评价情况 投诉情况等 为指标的评价提供了数据支撑。
2.有了国际知名信用测评体系作为技术支撑
3.网络生活化以后 可以从网络上获取很多有效信息。
所有这些都为第二项指标的评价提供了很好支撑。
根据巴曙松教授对该问题的解答，构建信用风险包含三个层面的内容，一是反欺诈，提升资产质量，降低资产内部关联性；二是客户群分层分类，降低整体样本方差；三是产品定价，落实风险偏好要求和收益覆盖损失原则。
小编按照自己的理解通俗的讲一遍，就是首先通过各种途径得到的信息对借款人进行风险评估，比如银行征信系统的记录啊，话费、支付宝的芝麻信用等各个记录了借款人信用信息的系统；把这些按照某种方法精确做好了风险评估的借款人分好类之后，通过收益大于风险的原则来定价，也就是多高的风险就得对应多大的收益的意思，来对借款人的款项进行定价。
比如风险评估结果中对应风险较高的借款人，其利息就相对更高，风险评估结果中对应风险更低的借款人，利息就相对低一点；以及对不同风险评估结果的借款人所借款项额度设置不同的限制等等。
最后借用其总结性的话，微贷类业务的信用风险评估结果群体是一个多视角的工作:既要包括从微观视角出发的借款个体行为精准评估，也要包括从宏观视角出发的借款群体定价覆盖损失;既要包括利用专家经验建立客户分层模型的"预设模型法"，也要包括利用历史损失数据形成损失分布模型的"统计模型法"。而具体选择哪个视角，或者更多偏向于哪个视角进行风险评估，则要综合考虑提升风险识别能力带来的增益收入和需要额外投入资源的边际成本 。
到此，以上就是小编对于股票投资评估模型的问题就介绍到这了，希望介绍关于股票投资评估模型的1点解答对大家有用。
