发发过期日常
转正啦，一年时间好快，原来我已经独立工作生活这么久了还是庆幸自己有那些可以给我提供情绪价值的朋友们，也感谢遇到了不算太差的领导，让我能在工作和生活中切实学到很多。这一年来也跟着走了许多地方，拓宽了视野，也发现自己要摒弃学生思维，才能更得心应手处理工作。这几天一直在想：好怀念22年在家脱产备考的日子，虽然我确实不擅长等待，但至少我的目标是明确的，而我从未如此专注地为了实现这个目标重复做着同一件事，有点敬佩自己。
但人总归是要向前。当然，成为一名合格的阴暗爬行的打工人之后，我的怨气不会少
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但人总归是要向前。当然，成为一名合格的阴暗爬行的打工人之后，我的怨气不会少
考研出分！成绩不理想怎样扭转乾坤？
考研成绩已经陆续公布了，有人上岸也必有人落榜那考研没有上岸，也不想从此成为打工人的姐妹们，该怎样扭转乾坤？
考研出分后极限留学：
✅2月底
大概花两个星期的时间准备好所有申请材料，申请老师会沟通申请资料文书等，所以基本上不用操心
英国雅思可以先申后补，大家专心进行择校选专业➕打磨文书就行❗其他的放心交给申请老师去做就ok
✅3月
抓紧时间准备语言成绩，如果英语不够好雅思不能很快出分，可以选择考pte，英国大部分学校都会认可pte成绩。
语言成绩出不来的话也可以选择英国澳洲，可以不带雅思申请，先拿到offer，早拿早安心。上学前再补上雅思或pte，这样就多出来半年的时间给语言成绩!
✅4－7月
英国学校的offer陆陆续续就到了❗大概情况出来就可以定租房和住宿了，有些地方房源很紧张一定要快点开始看房子啊啊啊
✅7.8.9月份，换cas办签证，定宿舍
✅10月就可以开心去上学啦
#不懂就问有问必答 #考研出分 #一战成硕 #考研初试 #想分享点什么 #生活中的小碎片 #分享片刻 #一些片刻 #一点碎碎念 #清清日常库存 #南星留学 #研究生申请 #考研成绩 #考研初试成绩 #我的考研 #24考研 #教育部秋季中小学教育教学工作发布会##考研#
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#备考FRM[超话]##FRM[超话]#
【FRM知识小点】风险属性与特征值
每年，在信用风险科目中都会提到信用评分与信用评级模型。今年的新增章节中也包含了这部分内容。在今年的内容中提到了风险属性（Risk Attributes）与特征值的概念，关于这个内容有些考生不太理解具体指的是什么，今天我们就来科普下。
建立信用评分和评级模型的过程中首先要收集和预处理数据，这就涉及到选择合适的风险属性并获取相应的特征值。
风险属性是指用于描述借款人或贷款的风险特征的变量，例如收入、信用历史、担保、贷款类型等。风险属性的特征值是指这些变量的具体数值或类别，例如收入为10,000元，信用历史为良好，担保为房产，贷款类型为抵押贷款等。这两者是信用风险模型的输入数据，也是信用风险评估的依据。
举个栗子，如果我们要建立一个消费者贷款的信用风险模型，我们可能会选择以下风险属性：
收入（income）：借款人的月收入。特征值如：5,000元，10,000元等。
信用历史（credit history）：借款人过去的还款记录。特征值如：优秀，良好，一般，较差，极差等。
资产（assets）：借款人拥有的财产。特征值如：无，10万以下，10万至50万，50万至100万，100万以上等。
现有贷款（existing loans）：借款人目前的负债情况。特征值如：无，1笔，2笔，3笔以上等。
家庭状况（family status）：借款人的婚姻和子女情况，用于衡量家庭责任。特征值如：未婚，已婚无子女，已婚有子女，离异，丧偶等。
社会和就业状况（social and employment status）：借款人的教育程度、职业、工作年限等，用于衡量稳定性和发展潜力。特征值如：本科以上，大专，高中，初中以下，公务员，企业职员，自由职业者，无业等。
担保和保证（collaterals and guarantees）：借款人提供的抵押物或第三方担保，用于衡量违约损失。特征值如：房产，车辆，股票，存款，无，有第三方担保，无第三方担保等。
贷款类型和目的（loan type and purpose）：借款人申请的贷款种类和用途，用于衡量贷款风险和收益。特征值如：信用卡，抵押贷款，消费贷款，经营贷款等。
一般来说，收入越高，信用历史越好，担保越多，贷款类型越安全，信用风险就越低，反之亦然。通过收集和处理这些风险属性和特征值，我们可以构建一个数据集，用于训练和评估信用评分和评级模型。#打工人考证日常
#金融 #金融证书 #金融考证 #FRM #FRM二级 #frm备考
【FRM知识小点】风险属性与特征值
每年，在信用风险科目中都会提到信用评分与信用评级模型。今年的新增章节中也包含了这部分内容。在今年的内容中提到了风险属性（Risk Attributes）与特征值的概念，关于这个内容有些考生不太理解具体指的是什么，今天我们就来科普下。
建立信用评分和评级模型的过程中首先要收集和预处理数据，这就涉及到选择合适的风险属性并获取相应的特征值。
风险属性是指用于描述借款人或贷款的风险特征的变量，例如收入、信用历史、担保、贷款类型等。风险属性的特征值是指这些变量的具体数值或类别，例如收入为10,000元，信用历史为良好，担保为房产，贷款类型为抵押贷款等。这两者是信用风险模型的输入数据，也是信用风险评估的依据。
举个栗子，如果我们要建立一个消费者贷款的信用风险模型，我们可能会选择以下风险属性：
收入（income）：借款人的月收入。特征值如：5,000元，10,000元等。
信用历史（credit history）：借款人过去的还款记录。特征值如：优秀，良好，一般，较差，极差等。
资产（assets）：借款人拥有的财产。特征值如：无，10万以下，10万至50万，50万至100万，100万以上等。
现有贷款（existing loans）：借款人目前的负债情况。特征值如：无，1笔，2笔，3笔以上等。
家庭状况（family status）：借款人的婚姻和子女情况，用于衡量家庭责任。特征值如：未婚，已婚无子女，已婚有子女，离异，丧偶等。
社会和就业状况（social and employment status）：借款人的教育程度、职业、工作年限等，用于衡量稳定性和发展潜力。特征值如：本科以上，大专，高中，初中以下，公务员，企业职员，自由职业者，无业等。
担保和保证（collaterals and guarantees）：借款人提供的抵押物或第三方担保，用于衡量违约损失。特征值如：房产，车辆，股票，存款，无，有第三方担保，无第三方担保等。
贷款类型和目的（loan type and purpose）：借款人申请的贷款种类和用途，用于衡量贷款风险和收益。特征值如：信用卡，抵押贷款，消费贷款，经营贷款等。
一般来说，收入越高，信用历史越好，担保越多，贷款类型越安全，信用风险就越低，反之亦然。通过收集和处理这些风险属性和特征值，我们可以构建一个数据集，用于训练和评估信用评分和评级模型。#打工人考证日常
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