地震前或者山洪爆发前，鸟会成群低飞、动物会成群迁徙。大量实例显示，大多数企业在暴发重大风险前，也会出现雇员群体离职现象。这种群体离职具有不同于雇员正常离职的特征，故此可以构成企业重大风险的预警信号。本书的研究核心是企业的微观行为，是和传统财务风控角度不同的新的信贷风控视角。本书首先回顾了传统的信贷风险管理思路，然后采用QSIM定性仿真模型模拟企业重大风险对雇员产生的各种离职压力，继而依托经典的雇员离职理论推导这些压力导致的雇员离职行为呈现怎样的群体性特征，再将这些特征假设为预警信号，通过信用评分卡（Credit Scorecard）构建预警模型并做验证，最后得出结论与启示。在应用上，本书从企业外部的第三方大数据平台（如主流招聘平台）来获取脱敏与去伪后的企业人力资源历史大数据，从而完全绕开了无法从企业内部获得人力资源数据的难题，使本书预警模型的市场化应用具备现实可行性。
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