目前，信用风险管理领域通常在市场上和理论上比较常用的违约概率模型包括（）等。
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商业银行客户信用评级大致经历了专家判断法、信用评分法、违约概率模型分析三个主要发展阶段。（ ）
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多种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，得出模型的一系列参数值。
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LDA模型需要对损失频率和严重度的概率分布函数分别进行估计，其中损失频率分布函数的估计主要是基于（）。
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根据CreditRisk+模型，假设一个组合的平均违约率为2%，e=2.72，则该组合发生4笔贷款违约的概率为（ ）。
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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。
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（）是一种适用于上市公司的违约概率模型，其核心在于把企业与银行的借贷关系视为期权买卖关系，借贷关系中的信用风险信息因此隐含在这种期权交易之中，从而通过应用期权定价理论求解出信用风险溢价和相应的违约率。
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某1年期零息债券的年收益率为18.2%，假设债务人违约后回收率为20%，若1年期的无风险年收益率为4%，则根据KPMG风险中性定价模型得到上述债券在1年内的违约概率为（）。
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损失概率
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