2013年銀行從業(yè)資格考試(風(fēng)險(xiǎn)管理)章節(jié)練習(xí)：第三章

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　　1.假設(shè)某銀行在2006會(huì)計(jì)年度結(jié)束時(shí)，其正常類貸款為30億人民幣，關(guān)注類貸款為15億人民幣，次級(jí)類貸款為5億人民幣•可疑類貸款為2億人民幣，損失類貸款為1億人民幣，則其不良貸款率為( )。

　　A.15%

　　B.12%

　　C.45%

　　D.25%

　　2.已知某國內(nèi)商業(yè)銀行按照五級(jí)分類法對(duì)貸款資產(chǎn)進(jìn)行分類，次級(jí)類貸款為6億，可疑類貸款為2億，損失類貸款為3億，商業(yè)銀行在當(dāng)期為不良貸款撥備的一般準(zhǔn)備是2億，專項(xiàng)準(zhǔn)備是3億，特種準(zhǔn)備是4億，那么該商業(yè)銀行當(dāng)年的不良貸款撥備覆蓋率是( )。

　　A.0.25

　　B.0.83

　　C.0.82

　　D.0.3

　　3.影響商業(yè)銀行違約損失率的因素有很多，清償優(yōu)先性屬于( )。

　　A.行業(yè)因素

　　B.產(chǎn)品因素

　　C.地區(qū)因素

　　D.宏觀經(jīng)濟(jì)因素

　　4.CreditMetrics的說法錯(cuò)誤的是( )。

　　A.CreditMetrics模型是從資產(chǎn)組合的角度來看待信用風(fēng)險(xiǎn)的

　　B.CreditMetrics模型本原理是信用等級(jí)變化分析

　　C.CreditMetrics模型是將單一信用工具放入資產(chǎn)組合中衡量其對(duì)整個(gè)組合風(fēng)險(xiǎn)狀況的作用

　　D.CreditMetrics模型組合的違約遵從泊松過程

　　5.不屬于按照信貸產(chǎn)品分類的個(gè)人客戶的是( )。

　　A.假按揭

　　B.汽車消費(fèi)信貸

　　C.信用卡消費(fèi)信貸

　　D.違約概率

　　6.下列關(guān)于個(gè)人客戶信用風(fēng)險(xiǎn)說法錯(cuò)誤的是( )。

　　A.個(gè)人客戶信用風(fēng)險(xiǎn)主要表現(xiàn)為自身作為債務(wù)人在信貸業(yè)務(wù)中的違約

　　B.通過人民銀行個(gè)人信息基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫可以獲得個(gè)人客戶的信用記錄

　　C.通過海關(guān)、法院不能獲得個(gè)人客戶的信息記錄

　　D.個(gè)人信用評(píng)分系統(tǒng)具有控制個(gè)人客戶信用風(fēng)險(xiǎn)的基本要求

　　7.下列說法不正確的是( )。

　　A.信用評(píng)分模型分析的基本過程是首選模擬出特定型的函數(shù)關(guān)系 .

　　B.老師判斷和信用評(píng)分法比違約概率模型具有優(yōu)越性

　　C.死亡率模型是違約概率模型中最具有代表性的模型之一

　　D.違約概率模型能直接估計(jì)客戶的違約概率

　　8.關(guān)于商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)部評(píng)級(jí)的說法，正確的是( )。

　　A.內(nèi)部評(píng)級(jí)主要對(duì)客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)及債項(xiàng)的交易風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)

　　B.內(nèi)部評(píng)級(jí)是主要依靠老師定性分析

　　C.內(nèi)部評(píng)級(jí)是專業(yè)評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)對(duì)特定債務(wù)人的償債能力和意愿的整體評(píng)估

　　D.內(nèi)部評(píng)級(jí)的評(píng)級(jí)對(duì)象主要是政府和大企業(yè)

　　9.以下說法中不正確的是( )。

　　A.違約頻率是事后的檢驗(yàn)結(jié)果

　　B.違約概率和違約頻率不是同一個(gè)概念

　　C.違約概率和違約頻率通常情況下是相等的

　　D.違約概率是分析模型作出的事前預(yù)測(cè)

　　10.假定目前市場(chǎng)上1年期零息國債的收益率為10%，1年期信用等級(jí)為B的零息債券的收益率為15.8%，且假定此類債券在發(fā)生違約的情況下，債券持有者本金或利息的回收率為0，則根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)中性定價(jià)原理，上述風(fēng)險(xiǎn)債券的違約概率約為( )。

　　A.2.5%

　　B.5%

　　C.10%

　　D.15%

　　參考答案：ACBDD,CBACB

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