违约概率模型预测客户对催收方式是否响应的概率。（　　）

对任一级别的债务人，银行可以使用通过违约概率预测模型得到的每个债务人违约概率的简单平均值作为该级别的违约概率。（） 下列模型中，能够直接估计客户违约概率的是( )。 风险评级结果或等级依据授信客户的预测违约概率划分，（） 与传统的定性分析方法相比，违约概率模型能够直接估计客户的违约概率，因此对历史数据的要求更高，需要商业银行（ ）。 以下（ ）不属于违约概率模型。 以下（ ）不属于违约概率模型。 在信用风险客户评级中，违约概率的估计包括（）。<br/>Ⅰ 某一信用等级所有借款人的违约概率Ⅱ 单一借款人的违约概率<br/>Ⅲ 统计违约模型Ⅳ 现金回收率 (2017年)在信用风险客户评级中，违约概率的估计包括（）。Ⅰ 某一信用等级所有借款人的违约概率Ⅱ 单一借款人的违约概率Ⅲ 统计违约模型Ⅳ 现金回收率 在信用风险客户评级中，违约概率的估计包括( )。Ⅰ 某一信用等级所有借款人的违约概率Ⅱ 单一借款人的违约概率Ⅲ 统计违约模型Ⅳ 现金回收率 应用最广泛的信用评分模型有（　　）。Ⅰ.线性辨别模型Ⅱ.违约概率模型Ⅲ.线性概率模型Ⅳ.Logit模型Ⅴ.Probit模型 违约频率是( )的结果，违约概率是分析模型作出的( )。 下列各项不属于违约概率模型的是()。 在计量证券信用风险中，对客户信用评级的计量方法包括（ ）。Ⅰ.专家判断法Ⅱ.违约概率模型Ⅲ.违约损失率Ⅳ.信用评分模型 违约概率模型能够直接估计客户的违约概率，因此对历史数据的要求更高，需要商业银行建立一致、明确的违约定义，并且在此基础上积累至少( )年的数据。 违约概率模型能够直接估计客户的违约概率，因此对历史数据的要求更高，需要商业银行建立一致的、明确的违约定义，并且在此基础上积累至少()年的数据。 违约概率模型能够直接估计客户的违约概率，因此对历史数据的要求更高，需要商业银行建立一致、明确的违约定义，并且在此基础上积累至少( )年的数据。 应用最广泛的信用评分模型有（）。I 线性辨别模型II 违约概率模型III 线性概率模型IV Logit模型V Probit模型 风险评级结果或等级依据授信客户的预测违约概率划分，评级结果共计13个等级。其中，（）级为违约评级 违约概率预测准确性的验证常用的方法包括。（） 风险评级结果或等级依据授信客户的预测违约概率划分，评级结果共计13个等级。其中，（）级为非违约评级。