已知营运资产分析模型评估值和营运资产求如何求得信用额度
时间: 2024-06-11 11:04:57 浏览: 4
要求得信用额度,需要综合考虑以下因素:
1. 营运资产分析模型评估值:该模型评估值反映了企业的经营能力和风险水平,是信用额度评估的重要参考。
2. 营运资产:考虑到企业的营运资产是信用额度的重要保障,需要对其进行充分评估,包括存货、应收账款、预付款项等。
3. 经营历史和发展趋势:企业的经营历史和发展趋势也是评估信用额度的重要因素,可以反映企业的稳定性和可持续性。
4. 行业和市场环境:考虑到行业和市场环境对企业的影响,需要对其进行充分了解,包括市场需求、竞争状况、政策法规等。
综合考虑以上因素,可以采用量化分析方法,如基于财务指标的模型或基于风险管理的模型,来求得企业的信用额度。同时,还需要对企业的信用记录和信用历史进行评估,以更准确地确定信用额度。
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已知模型预测值predy和真实值testy如何计算C-index
C-index(Concordance index)是一种衡量模型预测排序能力的指标,其计算方法如下:
1. 对于每对样本i和样本j(i≠j),如果模型的预测结果predy[i]与predy[j]的大小关系与其真实标签testy[i]与testy[j]的大小关系一致,则称该对样本是“可比较的”(comparable),记作C(i,j)=1;否则称该对样本是“不可比较的”(incomparable),记作C(i,j)=0。
2. 计算所有可比较样本对的预测值差值pred_diff和真实标签差值test_diff,分别为:
pred_diff[i,j] = predy[i] - predy[j],test_diff[i,j] = testy[i] - testy[j],当C(i,j)=1时成立。
3. 统计所有可比较样本对中,满足pred_diff[i,j]>0且test_diff[i,j]>0,或者pred_diff[i,j]<0且test_diff[i,j]<0的样本对数n1,以及满足pred_diff[i,j]=0或test_diff[i,j]=0的样本对数n2。
4. C-index的值为n1/(n1+n2)。
简单地说,C-index就是预测值和真实值的大小关系是否一致的比例,越接近1则说明模型的排序能力越强。
已知预测值和目标值,求RMSE
RMSE(Root Mean Squared Error,均方根误差)是衡量预测值与目标值之间差异程度的一种指标,其计算公式为:
RMSE = sqrt(1/n * ∑(i=1 to n) (y_pred_i - y_true_i)^2)
其中,y_pred_i表示第i个样本的预测值,y_true_i表示第i个样本的目标值,n表示样本数量。
在计算RMSE时,我们需要将所有样本的预测值与目标值之间的差的平方求和,然后再除以样本数量n,最后再将结果开根号即可得到RMSE的值。
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