Credit Potffoli0 View TM与Credit Monitor TM所应用的方法都是基于经验观察，而唯一不同的是( )。A．前者是从宏观角度，后者是从微观角度B．前者是从微观角度，后者是从宏观角度C．前者重视历史数据，后者重视建模技术D．以上说法均不对
Credit Potffoli0 View TM与Credit Monitor TM所应用的方法都是基于经验观察，而唯一不同的是( )。
A．前者是从宏观角度，后者是从微观角度
B．前者是从微观角度，后者是从宏观角度
C．前者重视历史数据，后者重视建模技术
D．以上说法均不对
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Credit Portfo1io View TM与Credit MonitorTM所应用的方法都是基于经验观察，而唯一不同的是（ ）。 A．前者是从宏观角度，后者是从微观角度 B．前者是从微观角度，后者是从宏观角度 C．前者重视历史数据，后者重视建模技术 D．以上说法均不对
YouneedtogeneratealistofallcustomerlastnameswiththeircreditlimitsfromtheCUSTOMERStable.Thosecustomerswhodonothaveacreditlimitshouldappearlastinthelist.Whichtwoquerieswouldachievetherequiredresult?() A.SELECTcust_last_name,cust_credit_limitFROMcustomersORDERBYcust_credit_limitDESCB.SELECTcust_last_name,cust_credit_limitFROMcustomersORDERBYcust_credit_limitC.SELECTcust_last_name,cust_credit_limitFROMcustomersORDERBYcust_credit_limitNULLSLASTD.SELECTcust_last_name,cust_credit_limitFROMcustomersORDERBYcust_last_name,cust_credit_limitNULLSLAST
● 某银行信贷额度关系 credit-in(C_no, C_name, limit, Credit_balance)中的四个属性分别表示用户号、用户姓名、信贷额度和累计消费额。该关系的 （60） 属性可以作为主键。下表为关系 credit-in 的一个具体实例。查询累计消费额大于 3000 的用户姓名以及剩余消费额的 SQL 语句应为：Select （61）From credit-inWhere （62） ;（60）A. C_noB. C_nameC. Credit_balanceD. limit（61）A. C_name,Credit_balance - limitB. C_name,limit - Credit_balanceC. C_name,limit,Credit_balanceD. C_name,Credit_balance（62）A. limit3000B. Credit_balance3000C. limit - Credit_balance3000D. Credit_balance - limit3000
信贷额度关系credit-in(C_name, limit, Credit_balance)中的三个属性分别表示用户姓名、信贷额度和到目前为止的花费。正确的SQL语言是（）A．C_name, Credit_balance-limitB．C_name, limit-Credit_balanceC．C_name, limit, Credit_balanceD．C_name，Credit_balance
信贷额度关系credit-in(C_name，limit，Credit balance)中的三个属性分别表示用户姓名、信贷额度和到目前为止的花费。下表为关系credit-in-的一个具体实例。若要查询每个用户还能花费多少，相应的SQL语句应为：Select(58)From credit-inA．C_name，Credit_balance-limitB．C_name，limit-Credit_balanceC．C_name， limit， Credit_balanceD．C_name，Credit_balance
关于Cat3 UE在20M带宽TD-LTE 不同模式下峰值速率说法正确的是( )A、TM3=tm8>TM2=TM7B、TM2C、TM3>TM8>TM7>TM2D、TM3>TM8>TM2>TM7
以下不属于国际上应用比较广泛的信用风险组合模型的是(?)。A.Credit?Metrics模型B.Credit?Portfo1io?View模型C.Credit?Risk+模型D.Credit?Monitor模型
多重信用风险组合模型被广泛应用于国际银行业中，其中(?)直接将转移概率与宏观因素的关系模型化，然后通过不断加入宏观因素冲击来模拟转移概率的变化，得出模型中的一系列参数值。A.Credit?Metric模型B.Credit?Risk+模型C.Credit?Portfo1io?View模型D.KMV模型