1. 数据来源和收集
A. 问卷调查 B. 交易数据 C. 社交媒体 D. 财务报表
2. 数据清洗和预处理
A. 缺失值处理 B. 异常值处理 C. 数据归一化 D. 数据聚合
3. 特征工程
A. 特征缩放 B. 特征选择 C. 特征生成 D. 特征变换
4. 模型建立与评估
A. 线性回归 B. 决策树 C. 支持向量机 D. 神经网络
5. 风险度量与监测
A. 风险指标体系 B. 风险度量方法 C. 风险监测与报告 D. 风险预警
6. 风险管理与策略
A. 风险规避 B. 风险减轻 C. 风险转移 D. 风险接受
7. 案例分析与实践
A. 信用评分卡 B. 互联网金融风险管理 C. 风险管理框架评估 D. 风险可视化
8. 数据在风险管理中的作用
A. 数据挖掘 B. 风险评估 C. 风险监测 D. 风险预测
9. 数据质量对风险管理的影响
A. 数据准确性 B. 数据完整性 C. 数据一致性 D. 数据可靠性
10. 风险管理与大数据技术的关系
A. 大数据技术的应用 B. 大数据技术在风险管理中的应用 C. 大数据技术的发展对风险管理的影响 D. 大数据技术与风险管理的融合
11. 风险指标体系
A. 风险量化指标 B. 风险定性指标 C. 风险综合指标 D. 风险基准指标
12. 风险度量方法
A. 概率论方法 B. 统计学方法 C. 模拟仿真方法 D. 实验设计方法
13. 风险监测与报告
A. 实时风险监测 B. 定期风险报告 C. 风险分析报告 D. 风险管理建议报告
14. 风险预警
A. 设定风险阈值 B. 建立风险预警机制 C. 风险预警系统的优化 D. 风险预警的验证与调整
15. 风险控制
A. 风险规避 B. 风险减轻 C. 风险转移 D. 风险接受
16. 风险缓解
A. 风险防范 B. 风险应对 C. 风险恢复 D. 风险接受
17. 风险池
A. 风险分散 B. 风险集中 C. 风险对冲 D. 风险复制
18. 风险价值函数
A. 风险期望收益 B. 风险期望损失 C. 风险预期方差 D. 风险预期夏普比率
19. 风险矩阵
A. 风险水平矩阵 B. 风险概率矩阵 C. 风险价值矩阵 D. 风险效果矩阵
20. 风险度量的关键因素
A. 数据的准确性 B. 数据的完整性 C. 数据的一致性 D. 数据的可靠性
21. 风险规避
A. 通过合同或协议避免风险 B. 避免与高风险项目合作 C. 停止开展有损公司声誉的活动 D. 加强内部风险管理
22. 风险减轻
A. 采用更为保守的投资策略 B. 对风险进行分段处理 C. 购买相应的保险 D. 增加资金储备
23. 风险转移
A. 将风险转嫁给其他方 B. 对风险进行对冲处理 C. 对风险进行规避处理 D. 接受风险并采取相应的措施
24. 风险接受
A. 承认风险的存在 B. 接受可能发生的损失 C. 寻求法律途径解决问题 D. 与保险公司协商
25. 风险分类
A. 根据风险的性质进行分类 B. 根据风险的发生概率进行分类 C. 根据风险的严重程度进行分类 D. 根据风险的来源进行分类
26. 风险导向策略
A. 风险预防策略 B. 风险缓解策略 C. 风险承受策略 D. 风险转移策略
27. 风险中性策略
A. 采取风险中性的投资组合 B. 对风险进行有效的控制 C. 保持足够的流动资产 D. 合理的价格水平
28. 风险备份策略
A. 对重要数据进行备份 B. 对关键系统进行备份 C. 对重要文件进行备份 D. 对关键信息进行备份
29. 风险应对策略
A. 制定风险应对计划 B. 进行风险评估 C. 实施风险应对措施 D. 监控风险应对效果
30. 风险管理的信息系统
A. 风险管理系统 B. 风险登记系统 C. 风险指标系统 D. 风险模型系统
31. 具体金融业务场景
A. 信用卡业务 B. 贷款业务 C. 证券交易业务 D. 保险业务
32. 数据分析方法应用
A. 描述性统计分析 B. 关联规则分析 C. 聚类分析 D. 时间序列分析
33. 风险管理效果评估
A. 风险指标法 B. 风险矩阵法 C. 风险地图法 D. 风险预警法
34. 数据挖掘在风险管理中的应用
A. 客户行为分析 B. 市场趋势分析 C. 风险因素分析 D. 欺诈检测
35. 机器学习在风险管理中的应用
A. 回归分析 B. 分类模型 C. 聚类分析 D. 异常检测
36. 数据可视化在风险管理中的应用
A. 风险指标图 B. 风险地图 C. 关联规则图 D. 聚类热力图
37. 风险管理的持续性
A. 制定风险管理政策 B. 风险管理组织的建立 C. 风险管理文化的推广 D. 风险管理信息的公开
38. 风险管理的关键成功因素
A. 风险意识 B. 合适的风险管理流程 C. 有效的风险管理组织 D. 完善的风险管理信息系统
39. 风险管理的未来发展趋势
A. 数据驱动的风险管理 B. 人工智能在风险管理中的应用 C. 风险管理的全球化 D. 风险管理一体化
40. 风险管理的挑战与机遇
A. 复杂多变的市场环境 B. 不断增长的数据量 C. 技术进步带来的新机遇 D. 跨境风险管理的挑战二、问答题
1. 数据在风险管理中起到了什么作用？
2. 风险指标体系是如何建立的？
3. 风险度量方法有哪些？
4. 风险监测与报告如何进行？
5. 什么是风险规避？
6. 风险减轻的方法有哪些？
7. 什么是风险转移？
8. 风险接受是如何实现的？
9. 案例分析与实践有哪些方面？
10. 数据在风险管理中具体的应用有哪些？
参考答案
选择题：
1. ABD 2. ABD 3. ABD 4. ABD 5. ABCD 6. BCD 7. ABD 8. ABD 9. ABD 10. ABD
11. ACD 12. ABD 13. ABD 14. ABD 15. BCD 16. BCD 17. AD 18. ABD 19. C 20. ABD
21. ABD 22. ABD 23. ABD 24. ABD 25. ABD 26. ABD 27. ABD 28. ABD 29. ABCD 30. ABD
31. ABD 32. ABD 33. ABD 34. ABD 35. ABD 36. ABD 37. ABD 38. ABD 39. ABD 40. ABD
问答题：
1. 数据在风险管理中起到了什么作用？
数据在风险管理中起到关键性的作用，它们是构建风险管理体系的基础，为风险识别、度量和控制提供了重要依据。
思路
：首先解释数据在风险管理中的重要性，然后阐述数据的具体作用。
2. 风险指标体系是如何建立的？
风险指标体系的建立主要包括确定风险类别、选择风险指标、设定权重和制定评估标准等步骤。
思路
：首先介绍风险指标体系的概念，然后详细说明建立过程。
3. 风险度量方法有哪些？
风险度量方法主要有统计度量、经济价值加权法（EVT）和风险矩阵等。
思路
：列举几种常见的风险度量方法，简要解释每种方法的原理。
4. 风险监测与报告如何进行？
风险监测与报告主要包括实时监控风险状况、定期生成风险报告以及及时向相关 parties 发送报警信息等环节。
思路
：首先介绍风险监测与报告的目的，然后阐述具体操作流程。
5. 什么是风险规避？
风险规避是指采取措施避免或减少潜在的风险因素，以降低风险发生的可能性。
思路
：直接回答问题，同时对风险规避的概念进行解释。
6. 风险减轻的方法有哪些？
风险减轻的方法包括调整业务流程、加强内部控制、增加保证措施等。
思路
：列举几种常见的风险减轻方法，简要解释每种方法的原理。
7. 什么是风险转移？
风险转移是指将风险转嫁给其他方，如通过保险、合同等方式，以减轻自身承担的风险。
思路
：直接回答问题，同时对风险转移的概念进行解释。
8. 风险接受是如何实现的？
风险接受是指承认风险的存在，在不采取积极措施的情况下，接受风险并承担其后果。
思路
：直接回答问题，同时对风险 accept 的概念进行解释。
9. 案例分析与实践有哪些方面？
案例分析与实践包括具体金融业务场景的选择、数据分析方法的应用以及风险管理效果的评估。
思路
：首先介绍案例分析与实践的概念，然后详细说明具体内容。
10. 数据在风险管理中具体的应用有哪些？
数据在风险管理中有许多具体的应用，如通过对历史数据的挖掘，发现潜在的风险规律；利用大数据技术，对市场风险进行预测等。
思路
：首先介绍数据在风险管理中的重要作用，然后举例说明具体应用。
