某金属元素R只有一种化合价,已知其氧化物的相对分子质量为M,氯化物的相对分子质量为N,则该金属元素的化合价为（ ）A ＋（2N－M）/55 B +( N-M) /27.5C + (2m-n) /55 D +(M-N) /27.5经分析某不纯的黄铁_百度作业帮
某金属元素R只有一种化合价,已知其氧化物的相对分子质量为M,氯化物的相对分子质量为N,则该金属元素的化合价为（ ）A ＋（2N－M）/55 B +( N-M) /27.5C + (2m-n) /55 D +(M-N) /27.5经分析某不纯的黄铁
某金属元素R只有一种化合价,已知其氧化物的相对分子质量为M,氯化物的相对分子质量为N,则该金属元素的化合价为（ ）A ＋（2N－M）/55 B +( N-M) /27.5C + (2m-n) /55 D +(M-N) /27.5经分析某不纯的黄铁矿（主要成分为FeS2）样品含35%的铁元素.则其中FeS2的质量分数为 （ ）A 35% B 75% C 50% D 25%
第一小题 （AB）第一小题 （B）算是难题的是第一小题 我们先看看第二小题的解答 设样品是100克 某不纯的黄铁矿（主要成分为FeS2）样品含35%的铁元素所以含铁是35克 其中FeS2的 分子量是 120 所以可以计算FeS2的质量是 35 除以 （56/120）=75 所以FeS2质量分数的 75% 接下来看第一小题 分析 首先 由于氧元素化合价固定 是-2价 又由于分子式是最简式 所以我们设R的化合价的时候需要注意 奇数 偶数的情况 1） 首先设 R化合价是 奇数 设化合价为x,R的相对原子质量为R,则氧化物为R2Ox,氯化物为RClx则有：2R + 16x=M ,R +3 5.5x=N答案就是A 2）加入是偶数 我们任然设 是x 只不过此时氧化物是 R O(x/2) (x/2是氧元素的下表列式R + 8x = M ,R +3 5.5x=N答案就是 B 所以第一小题就是 （AB） 要是还有不明白的地方就百度Hi一下扫扫二维码，随身浏览文档
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基于“5C”的企业信用评价指标体系的构建
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本试题来自：（2011年专业知识与实务模拟试题，）二、多项选择题(每题的备选项中，有2个或2个以上选项符合题意，至少有1个错项)商业银行信用风险管理中，5C分析法涉及的因素主要有(
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专业知识与实务模拟试题最新试卷
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互联网金融下的征信机构运行模式以及信用评估体系
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金融是市场经济的核心，信用是金融的核心，征信是提高信用水平的基础工具，征信体系是现代金融体系运行的基石，是金融稳定的基础。互联网金融的本质仍然是金融，必须按照金融的发展规律运行。按照这一逻辑，信用仍然是互联网金融的核心，互联网金融体系运行的基石仍然是征信，当前互联网金融乃至整个互联网发展的重大课题是要构建互联网金融征信，以此形成较为完善的互联网金融信用体系。随着互联网拥有海量的大数据信息以及云计算等数据处理技术的不断进步，可以提供互联网金融征信产品的机构已不仅仅限于传统的专业征信中心或征信公司，在强大的市场需求刺激下，一批专门针对 P2P 网贷、网络微贷的互联网金融专业征信机构或“准征信机构”开始出现并迅速发展。 一、互联网金融下的征信机构及其运行模式
(一)作为央行征信系统补充的互联网金融同业数据库模式 1. 上海资信的网络金融征信系统(NFCS) 网络金融征信系统是由中国人民银行征信中心控股的上海资信有限公司于 2013 年 7 月推出的全国首个基于互联网的专业化信息系统。该系统主要收集并整理 P2P 平台借贷两端客户的个人基本信息、贷款申请信息、贷款开立信息、贷款还款信息和特殊交易信息，通过信息共享，帮助 P2P 平台机构全面了解授信对象防范借款人恶意欺诈、过度负债等信用风险。根据 NFCS 系统的自身定位，NFCS 系统是网络金融开展业务的必要基础设施，是央行征信系统的有效补充，其建设目标是实现网贷企业之间的信息共享，打通线上线下、新型金融与传统金融的信息壁垒， 提高网贷失信者的违约成本。 2. 安融惠众的小额信贷行业信用信息共享服务平台(MSP) “小额信贷行业信用信息共享服务平台” 是由国内一家民营企业— — —北京安融惠众征信有限公司于 2013 年 3 月创建的以会员制同业征信模式为基础的同业征信服务平台。该系统采用封闭式的会员制共享模式，目前北京安融惠众尚未取得中国人民银行对其经营个人征信业务的批准，仅在会员间实现信息的共享 。“小额信贷行业信用信息共享服务平台”主要为 P2P 公司、小额贷款公司担保公司等各类小额信贷机构提供同业间的借款信用信息共享服务， 帮助防范借款人多重负债，降低坏账损失建立行业失信惩戒机制。 3. 国政通的互联网金融信用服务平台 中关村互联网金融信用信息平台，简称互联网金融信用平台， 是由北京国政通科技有限公司受中关村管委会的委托，于 2013 年 8 月正式启动的互联网金融服务产品。互联网金融信用平台主要为企业提供三个层次的信用信息服务，基础服务是整合利用权威数据源提供的基本信用信息核查服务；在此基础上，通过互联网金融企业间信息共享，整合其他行业信用信息，逐步建立完善信用信息库，提供包括良性信用记录和失信记录等信用信息查询服务；在真实详尽的信用数据库基础上，引入信用评分技术，提供针对不同业务特点、 不同用户需求的个性化评分评级服务。
(二)电商平台、P2P 网贷的“准征信机构”模式 1. 电商平台利用自身大数据资源的征信模式 以阿里巴巴为例，阿里巴巴集团利用其电商平台的两款安全保障产品诚信通和支付宝积累海量信用信息数据， 构建起了自己的信用数据库，通过数据库有效信息与客户潜在融资需求的结合，依托完善的信用数据、实时的经营信息和长期建立起来的评分体系，从而打造出阿里巴巴的“信贷流水线”。阿里征信模式大大节约了信贷成本，缩短了业务流程时间，成功地将2000 元左右的银行单笔贷款成本降低到阿里小贷的2.3 元。 2. 互联网金融企业自建的征信机构运行模式 P2P 网贷、众筹融资等互联网金融企业也在尝试通过购买或者研发大平台的数据抓取软件， 来进行高强度、广范围、大覆盖的网络数据集成，从而建立自建的后台征信数据库。如网信征信是网信金融集团于 2013 年 12 月新成立的主要开展企业和个人征信、信用管理和咨询服务的下属公司。网信金融集团旗下拥有众筹网、第一P2P、第一支付等多个互联网金融品牌。网信征信重点服务中小微企业和个人，利用网信金融集团的互联网管理经验、数据积累及对互联网金融行业的深入探索等优势， 向企业和个人投融资用户提供融资风险评价服务和产品。 二、信用评估体系 1、国内企业 个人征信以个人信用数据为基础，以征信体系最发达的美国为例，个人需要向美国征信局提供三方面信息：个人身份信息、个人信贷信息、个人公开信息，三方面信息具体又可分为以下指标：信用卡指标、工龄指标、债务收入比例指标、银行卡户信息指标、信用档案年限指标、职务指标、毁誉记录指标、住房指标、住址指标、居住时间指标、收入指标等，指标的制定依照“5C”模型。 “5C”模型是金融机构对客户做风险分析的专家分析方法之一，主要从品质(Character)、能力(Capacity)、资本(Capital)、担保(Collateral)、条件(Condition)五个方面对客户的还款能流利和意愿进行评估，从而确定风险程度，其具体含义如下：
(1)品质。指客户在履行义务、承担责任方面的可能性，是评估客户信用水品的首要指标，品质评估的是对客户的付款意愿及诚意的综合描述，属于道德范畴，因为品质直接决定了应收账款的回收速度和数额，因而，用户的品行是信用评估最为重要的因素；
(2)能力。指客户的偿债能力，即其流动资产的数量和质量，及其负债情况，通常以用户的偿债记录等信息为指标；
(3)资本。指客户的财务实力和财务状况，用来描述客户在偿还债务时可以依靠的的经济背景，比如用户的负债比率、资产净值等指标； (4)抵押。指客户在发生违约行为时能够通过抵押来淸偿债务的资产状况，这对于首次交易或信用状况有争议的客户尤为重要； (5)条件。指可能会导致用户产生违约风险的经济环境，如客户在经济困难时期的消费记录变化等。 把互联网行为对应“5C”模型得到表1 国内以芝麻信用为例，根据对互联网用户行为的分类，将阿里巴巴可用的个人征信数据源进行整理，加入市场份额数据。 我们希望能够了解这些数据在对用户信用评估的工作中具体的作用如何，为了简化研究，我们做如下假设：
(1)单个用户在不同应用上产生的可供个人征信使用的数据量是相等的；
(2)不同应用上产生的数据都是结构化的、并且可以被分析的；
(3)不同类型互联网行为生成的数据对个人征信评估是同等重要的。 在上述假设下，我们从数据的规模和数据的多样性两方面对阿里巴巴的用户行为数据进行评价。一方面，用户数据的规模决定了数据整体的价值，因为大数据分析的一个重要特点是通过对全量数据的整体分析发现在分散数据中无法得出的结论，因此，数据规模越大，数据整体的价值也就越高；另一方面，数据的多样性决定了用户画像描述的精确性，不同种类的用户行为数据可以为用户画像的生成提供更多的参考数据项，因此，数据多样性越好，对用户信用评估的结果就越准确。 用户行为数据的规模可以通过应用的用户规模进行衡量，我们用以下方式确定某种互联网行为的数据规模： 用户规模=该行为下应用市场份额总和*该行为覆盖用户数量 数据规模=用户规模*单位用户生产数据 表3阿里巴巴用户数据按分类 维度 行为 应用 市场份额 品质 即时通讯 阿里旺旺/来往/陌陌 27% 搜索引擎 神马搜索 / 网络游戏 阿里游戏 / 网络购物 淘宝网/天猫商城 76.18% 网上支付 支付宝 49.20% 微博 新浪微博 88.70% 旅行预订 佰程旅行/阿里去啊/穷游网/在路上 / 团购 美团/聚划算 55.23% 能力 网络游戏 阿里游戏 网络购物 淘宝网/天猫商城 76.18% 网上支付 支付宝 49.20%　　网上银行　　Mybank　　旅行预订　　佰程旅行/阿里去啊/穷游网/在路上　　团购　　美团/聚划算　　55.23%　　互联网理财　　余额宝/招财宝　　27.10%　　资本　　网络购物　　淘宝网/天猫商城　　76.18%　　网上支付　　支付宝　　49.20%　　网上银行　　Mybank　　旅行预订　　佰程旅行/阿里去啊/穷游网/在路上　　团购　　美团/聚划算　　55.23%　　互联网理财　　余额宝/招财宝　　27.10%　　社交　　即时通信　　阿里旺旺/来往/陌陌　　27.00%　　微博　　新浪微博　　88.70%　　条件　　网络购物　　淘宝网/天猫商城　　76.18%　　网上支付　　支付宝　　49.20%　　旅行预订　　佰程旅行/阿里去啊/穷游网/在路上　　团购　　美团/聚划算　　55.23%　　网络理财　　余额宝/招财宝　　27.10% 数据来源：艾瑞咨询， 2014年中国互联网核心经济数据，天天基金研究中心 通过分析可以得到以下结论：
(1)阿里巴巴在网络购物和网络支付上具有数据规模优势；
(2)由于数据种类较多，品质维度的数据规模较大；
(3)由于在社交行为上应用种类较少，导致社交维度的用户规模较小。 芝麻信用的评估维度分为：身份特质、信用历史、行为偏好、履约能力、人脉关系五个维度。
(1)身份特质。指用户的年龄、性别、职业、家庭状况、婚姻情况、收入水平等基本信息；
(2)信用历史。指用户在过往发生的债务活动中的表现，主要是过往信用卡的还款记录以及信用账户历史；
(3)行为偏好。指用户在购物、缴费、转账、理财等活动中的偏好及稳定性；
(4)履约能力。指用户在进行各类信用服务中的屐约表现，如使用打车应用最终是否完成和司机的约定，预定酒店后是否按时到店等；
(5)人脉关系。用户好友的信用等级以及用户和好友的互动程度。 可以看出，上述5个维度和我们上文建立的基于“5C”模型的互联网信用评估模型是一致的，具体表现为：
(1)身份特质，可以提供用户的“品质”、“能力”、“条件”信息
(2)信用历史，可以提供用户的“品质”、“能力”、“资本”、“条件”信息；
(3)行为偏好，可以提供用户的“品质”、“能力”、“资本”、“条件”信息；
(4)履约能力，可以提供用户的“品质”、“资本”、信息； (5)人脉关系，可以提供用户的“社交”信息。 2、国外企业 ZestFinance起初是为传统的发薪日贷款(Payday Loans) 提供在线替代的产品。发薪日贷款因借款人承诺在发薪日还款而得名。由于美国传统的信用风险评估体系无法覆盖全部的人群，大约15%的人因没有信用评分而被银行排斥在外，无法获得基本的信贷需求。除了解决传统信用评估体系无法解决的无信用评分借贷问题，ZestFinance还主要面向传统信用评估解决不好的领域，将信用分数低而借贷成本高的人群视为服务对象，利用大数据技术降低他们的信贷成本。与传统信贷管理业务比较，ZestFinance的处理效率提高了将近90%，风险控制方面，ZestFinance的模型相比于传统信用评估模型性能提高了40%。 ZestFinance目前也正在向信用风险管理的其他领域纵深扩展，2014年2月ZestFinance宣布推出基于大数据分析的收债评分(Collection Score)，旨在为汽车金融、学生贷款、医疗贷款提供一种新的评分系统。ZestFinance的未来发展方向是希望把其在这种发款日的贷款上的优势继续拓展到其他贷款领域，包括信用卡、汽车的贷款，甚至包括房屋的贷款，在未来的10~15年，这一方法将取代现行指标，成为申请信贷的唯一评估标准。 ZestFinance以大数据技术为基础采集多源数据，一方面继承了传统征信体系的决策变量，重视深度挖掘授信对象的信贷历史。另一方面，将能够影响用户信贷水平的其他因素也考虑在内，如社交网络信息、用户申请信息等，从而实现了深度和广度的高度融合。 ZestFinance的数据来源十分丰富，依赖于结构化数据的同时也导入了大量的非结构化数据。另外，它还包括大量的非传统数据，如借款人的房租缴纳记录、典当行记录、网络数据信息等，甚至将借款人填写表格时使用大小写的习惯、在线提交申请之前是否阅读文字说明等极边缘的信息作为信用评价的考量因素。类似地，非常规数据是客观世界的传感器，反映了借款人真实的状态，是客户真实的社会网络的映射。只有充分考察借款人借款行为背后的线索及线索间的关联性，才能提供深度、有效的数据分析服务，降低贷款违约率。 如图3所示，ZestFinance的数据来源的多元化体现在：首先，对于ZestFinance进行信用评估最重要的数据还是通过购买或者交换来自于第三方的数据，既包含银行和信用卡数据，也包括法律记录、搬家次数等非传统数据。再次是网络数据，如IP地址、浏览器版本甚至电脑的屏幕分辨率，这些数据可以挖掘出用户的位置信息、性格和行为特征，有利于评估信贷风险。此外社交网络数据也是大数据征信的重要数据源。最后，直接询问用户。为了证明自己的还款能力，用户会有详细、准确回答的激励，另外用户还会提交相关的公共记录的凭证，如水电气账单、手机账单等。多维度的征信大数据可以使得ZestFinance能够不完全依赖于传统的征信体系，对个人消费者从不同的角度进行描述和进一步深入地量化信用评估。 图4展示了ZestFinance的信用评估分析原理，融合多源信息，采用了先进机器学习的预测模型和集成学习的策略，进行大数据挖掘。首先，数千种来源于第三方(如电话账单和租赁历史等)和借贷者的原始数据将被输入系统。其次，寻找数据间的关联性并对数据进行转换。再次，在关联性的基础上将变量重新整合成较大的测量指标，每一种变量反映借款人的某一方面特点，如诈骗概率、长期和短期内的信用风险和偿还能力等。然后将这些较大的变量输入到不同的数据分析模型中去。最后，将每一个模型输出的结论按照模型投票的原则，形成最终的信用分数。其中，ZestFinance开发了10个基于机器学习的分析模型，对每位信贷申请人的超过1万条数据信息进行分析，并得出超过7万个可对其行为做出测量的指标，在5秒钟内就能全部完成。这10个模型以如下的方式进行投票：让你最聪明的10个朋友坐在一张桌子旁，然后询问他们对某一件事情的意见。这种机制的决策性能远远好于业界的平均水平。
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