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1、名词解释：5个*2分=10分不定项选择：10个*3分=30分问答题：6个*8分=48分翻译题：1个*12分=12分论述题：1个*12分=12分1.信用信息（名词解释）反映或描述企事业单位法人单位和自然人个人的信用特征和信用价值的信息以及对他们在社会经济活动中信用表现行为的记录。2.征信机构：狭义：专业从事信用信息采集、处理、评价、传播业务的专业机构。广义：只要其主要业务对企业信用管理工作提供防范、控制和转移信用风险的技术支持的机构即是征信机构。一类机构的产品或服务能否被用于企业信用管理的工具，是界定征信机构的基本标准。3.(征信数据库的)企业覆盖面（名词解释）所谓企业覆盖面，是指征信数据库中有
2、信用档案的企业占所有企业的百分比，覆盖的基本单位是一个国家，以一国的全部企业(含事业单位)为一个基本单位。如果一个提供征信服务的企业征信机构要达到80%以上的覆盖面，通常需要超过20%的中国企业建立信用档案。4.征信数据的更新频率企业征信数据的更新频率是指成套数据的更新速率，这项指标还包括对成套数据更新的百分比或数据库中全部数据更新的百分比。5.个人付款和付费信息 付款和付费信息也称账户信息，在该栏目中汇集的信息是反映个人账户状态方面的信息，主要包括商业银行或付费账户的账号、账户类型、开户日期、闭户日期、当前的余额、历年的账户余额记录、付款方式、月付款额度等，最好包括个人的完整支付记录。6.个
3、人征信特征变量个人征信局对外提供的一个重要产品。个人征信局通过对所拥有的数量庞大的原始数据进行加工，开发出数以千计的特征变量，用以描述消费者的信用风险和信用价值特征。 7.预测模型 预测模型用于预测企业的信用风险变化趋势，大多数预测类模型都用于预测企业破产的可能性或预测赊销合同的违约率。企业征信机构常用的预测模型包括：Z评分模型、巴萨利模型、Logit模型和Chesser模型等。其中，凡是使用逻辑回归方法建立的模型，都属于预测模型的类型。 8.技术性破产技术性破产是指已资不抵债了，资产的流动性不足导致债务清偿能力丧失,而导致的破产。 9.(会计报表的)恶意粉饰（名词解释）当企业发生了经营不善或
4、亏损时，为维持股价上涨、维持与银行的关系、进行地下交易、经营者逃避责任等而进行的财务报表粉饰。10.管理模型管理模型不直接预测企业的违约率，而偏重于均衡地解释企业的信用状况，估计企业的经济实力。企业征信机构最常用的营运资产分析模型和特征分析模型就属于这类模型。营运资产分析模型通过分析企业的资产负债表，度量企业的经济实力与规模。特征分析模型则使用特征分析技术，综合分析企业财务和经营三大类特征，评估企业信用风险的大小。11.信用的分类商业信用：以赊帐方式出售商品(或提供劳务)时买卖双方之间相互提供的信用。银行信用：银行或货币资本所有者向职能资本提供贷款而形成的借贷关系。 国家信用（名词解释）：国家
5、直接向公众进行的借贷活动。国家在这种信用关系中处于债务人的地位。基本形式是发行公债券和国库券。消费信用：工商、企业、银行或其他信用机构向缺乏货币购买力的消费者提供贷款的活动。主要形式有：赊帐、分期付款和发放消费信贷等。12.国家信用的基本形式国家直接向公众进行的借贷活动。国家在这种信用关系中处于债务人的地位。基本形式是发行公债券和国库券。13.消费信用的主要形式工商、企业、银行或其他信用机构向缺乏货币购买力的消费者提供贷款的活动。主要形式有：赊帐、分期付款和发放消费信贷等。14.信用的基本要素信用的要素包括授信、受信、付款期限、信用工具(契约性质)和风险等。15.美国公平信用报告法中规定的个人
6、征信业务范围（问答题）16.征信国家的基本特征（简答题）（1）经济形态以市场经济为主体。（2）信用交易占市场交易的较大份额。（3）建立了同等水平的信用管理相关法律。（4）各类征信数据开放，而且与其他征信国家对等开放，信用管理服务门类齐全且普及。（5）企业的平均信用水平高，在国际贸易中享有良好的信誉。17.评价征信数据库优劣的指标（1）数据覆盖的完整性（2）供应的稳定性（3）数据的真实可靠性（4）数据的动态化程度(更新频率、更新比率)18.狭义上和广义上的征信服务范畴征信服务(狭义)：企业征信机构或个人征信机构向各类授信人提供专业的资信调查或信用调查服务，还包括向委托人提供成套的信用管理咨询服务
7、。征信服务(广义)：只要在企业的全程信用管理过程中提供的信用风险防范、控制和转移专业服务，都可以被称为征信服务。19.企业征信报告的种类企业基本信息报告、普通版企业征信报告、深度调查报告和专项调查报告。其他还包括风险指数报告、企业家族调查报告、国际供应商评价报告、付款分析报告、行业状况调查报告、国家风险调查报告。20.资本市场的信用数据来源21.企业征信具有的作用（问答题）(1)在信用交易过程中降低交易双方的信息不对称，降低授信人所面临的客户信用风险，提高授信成功率，使信用交易符合公平交易原则，保护授信人的利益。(最基本的作用)(2)对企业而言，能够让授信人比较充分地了解提出信用申请的潜在客户
8、；能使企业预防来自市场的商业欺诈，预测客户的恶性倒闭。(3)帮助负责维护市场经济秩序的政府达到良好的效果，震慑失信；可以形成企业和消费者的信用记录以及失信企业和个人的“黑名单”。(4)帮助信誉卓著的受信方体现出它的高信用价值。22.客户在何种情况下会使用征信服务（1）初次与客户交往，客户有潜力成为赊销客户。（2）对客户群体进行常规性的定期检查。（3）客户要求提高赊销额度。（4）客户有重大合作项目意向。（5）客户的订单徒然增加，不论在授信额度内，还是客户要求增加授信额度。（6）与客户有贸易纠纷。（7）客户要求改变交易方式。（8）客户企业的管理团队变化。（9）私营企业客户的老板个人发生变化。（10
9、）客户突然大量抛售产品。（11）客户被他人拖欠货款。（12）诊断长账龄的逾期应收账款。（13）对于商业银行，客户要求开信用证但保证金不足，或需要了解受益人是否合格。（14）出于某种管理目的的抽查客户。23.普通版企业征信报告包括的栏目（1）企业基本信息：识别企业，包括企业的类型、行业分类和工商注册信息。（2）财务信息：附三年的财务报表。（3）付款记录：供应商反映的记录或其他合法借贷记录。（4）银行往来记录：主账户和辅账户的开户行，信贷和偿债记录。（5）公共记录：经济纠纷的法院裁决、行政处罚等。（6）经营状况：业务量、主要产品和生产许可，行业景气分析。（7）进出口信息：海关统计数据。（8）管理信
10、息：组织结构、关系企业、主要经营者简历。（9）量化指标：资信等级和风险指数。（10）历史沿革：特别是政府给国有企业的政策。（11）特殊项目：重大的合作、工程、并购等。（12）核实信息：调查员现场核实记录。（13）综合分析：对调查目标企业给予提示性的分析，推荐授信政策或额度。24.常见的个人信用评分模型的种类(1)预测客户拖欠的模型。(2)预测坏账发生的模型。(3)预测个人破产的模型。(4)预测欺诈的模型。(5)用于调整信用额度的模型。(6)销售授权模型。(7)利率调整模型。(8)债务追收模型。(9)响应模型。(10)可计息余额的额度预测模型。(11)预测一个潜在客户终身价值的模型25.采集个人
11、征信数据的特定项目指哪些（问答题）1)付款记录：这是消费者个人信用调查中最主要的项目。既显示消费者的付款态度，也可以判断其付款习惯。调查应该详细查询消费者账户性质、当前余额、逾期未付余额、近期取得的最高信用额度等。(2)收入。调查应该包括消费者的个人收入、收入的稳定性以及其他债务和家庭负担等内容。其他负担主要指以前所赊销的物品分期付款、现金贷款的分期付款、房屋贷款的分期付款、赡养费、小孩抚养费等。(3)纳税与开销：消费者个人的偿付能力取决于其净所得，而非消费者名下的各种名目所得或毛收入。(4)就业：就业形成大多数消费者的主要收入来源。为确保消费者个人收入的持续性，必须查明消费者所在单位的名称、
12、经营类型、消费者所担任的职务、学历、资历、全职还是兼职、有无被解雇的可能性等以及可比情况人才在人力资源市场上的平均薪资水平。(5)婚姻状况。在计算贷款申请人的收入时，发放个人住房信贷的金融机构应该按照夫妇两人的联合收入计算。(6)年龄：年龄对于守信用与否有很重要的参考意义。年龄超过五十岁，消费者趋于非常守信用，信用风险随着年龄的增加而递减。(7)处于分期付款状态的资产：消费者通过消费信贷购买的大件耐用消费品，在付清货款之前，消费者只有所购物品的使用权，而没有所购物品的所有权。(8)抵押品：在发达国家的信用交易中，已经极少使用抵押品。授信方接受抵押品进行的交易，不能算是真正的信用交易。至于什么物
13、品可以被接受为抵押品，完全根据授信机构的好恶。(9)申请信用的目的。如果信用申请的目的是购买大件耐用消费品，风险会比较小，如果消费者用信用手段来支付日常生活所需，或者以债抵债，风险最高。(10)个人征信局查询记录。个人征信机构采集消费者信用档案被查询的记录。这些记录反映了消费者寻求信贷和雇佣机会的频率。26.利润表的编制步骤（问答题）(1)以主营业务收入为基础，减去主营业务成本、主营业务税金及附加，计算主营业务利润。(2)以主营业务利润为基础，加上其他业务利润，减去营业费用、管理费用、财务费用，计算出营业利润。(3)以营业利润为基础，加上投资收益、补贴收入、营业外收入，减去营业外支出，计算出利
14、润总额。(4)以利润总额为基础，计算应纳税所得额，将应纳税所得额减去所得税，计算出净利润(或亏损)。27.个人征信机构包括的类型28.根据美国CDIA的标准要求，个人信用记录的5大栏目根据CDIA的标准要求，个人征信报告应包括5个栏目的个人信用记录：(1)人口统计信息 (2)付款/费记录(3)就业记录 (4)公共记录(5)个人征信局查询记录29.个人征信局开发的变量集包括哪些级别的数据个人征信局开发的变量集包括3个级别的数据：(1)账户级别数据，该级别数据是在账户的账号这一级别的每月账户原始数据，包括每个消费者在不同商业银行或其他授权机构开设不同账户的开户信息以及账户每月的进出帐记录和余额记录
15、。这部分数据直接牵涉消费者的账户使用行为，也涉及上述授信人的商业行为。所以，在提供这类数据时，个人征信局受到诸多限制，一般不能提供这种数据给客户。法律规定不可以提供授信人(特别是商业银行)的具体名称和名单，也不可以提供每个具体账号下面的账户信息。(2)形成个人征信报告的成套信用信息。个人征信局生产的报告包括有关客户与信用交易相关的数据以及对其信用记录进行分析和评价的数据，并以标准的报告形式展现。报告可以进行在线或离线查询，但报告的单价相对昂贵。(3)特征变量。特征变量将每个账户的具体细节进行了加工处理，隐蔽掉与账户户主隐私相关但风险特征关系不大的信息，保留其分析特征，并将有关的特征加以强调性放大，形成了同时保护账户户主和原始数据提供者的数据形式。因此，特征变量成为个人征信局对外提供的数据产品，是个人征信局的主要业务内容之一。制作特征变量的技术也就变成个人征信局的另一项核心技术，也是个人征信局的核心商业机密之一。所谓的特征变量，是个人征信局在账户级别数据基础上，经过各种数据加工处理技术，将原始数据转化成时间序列数据。然后，个人征信局将这些数
