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在对贷款风险管理的研究中，定量分析方法越来越受到学者和实践操作者们的青睐。定量分析法不仅可以优化贷款决策，将被动的风险管理模式转为积极主动的防范和控制风险，还能尽可能的减少拖欠的账款，降低收回账款的成本；同时还可以提高贷款决策效率，节约人力成本，实现贷款决策过程的客观性、信息化和科学化。从目前的研究来看，贷款风险研究的定量模型主要有判别分析法（Altman E，1968[1]）、主成分分析法（Weat Robert Craig， 1985[2]）、Z-score和ZETA模型（Altman，1968，2000），Logistic回归，贝叶斯决策模型（Daniel E，1992[3]），上世纪末以来，人工智能技术的快速发展使得银行运用该技术进行信用风险评估和贷款决策已成为可能。上述定量分析方法虽然均能在不同程度上对贷款风险进行研究，但各有侧重和短板，比如Z-score和ZETA模型只适用于对上市公司进行研究，贝叶斯网络模型则主要是偏重于操作风险。
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