[发明专利]一种基于证券市场组合特征的网络贷款风险量化分析方法

权利要求书

1.一种基于证券市场组合特征的网络贷款风险量化分析方法，其特征在于，根据以下表达式计算平台p借标r的风险概率值p_r和平台p的风险安全概率值p_p：

p_r＝q×p_f2+(1-q)×p_s2；

p_p＝w₁×p_b1+w₂×p_b2+…w_h×p_bh；

p_r值越大表示对于某个借标，借款方还贷能力越强；q的取值范围为[0.55,0.9]；p_f2＝p_f×m；p_s2＝p_s×m；w₁，w₂…w_h表示权重；其中，借标金额的单位为元；p_f根据对借标所属行业的上市公司的历史年报数据进行t检验分析得到，所述t检验的显著性水平为0.05，t检验中计算的t统计量对应原概率值，若原概率值大于上述的显著性水平，则假设检验通过，现将原概率值转换为风险安全概率值：

p_s根据对借标所属行业的上市公司的股票历史价格分析得到，计算原理和p_f相同，公式如下：

h为全部被考察的互联网贷款平台中出现的行业数目；对于平台p的全部借标，p_p,b1，p_p,b2…p_p,bh表示平台p中的各个行业的风险安全概率，未出现的行业的风险安全概率设为0；计算公式表示如下：

L为某个平台中属于行业i的借标的数目；

其中，i＝1,…,h，p_p,rj为借标rj的风险安全概率。

2.根据权利要求1所述的基于证券市场组合特征的网络贷款风险量化分析方法，其特征在于，q和权重w₁、w₂…w_h的取值方法如下：

1)q的取值空间为[0.55,0.9]，按步长0.025取一系列的q值，组成数组，即{0.55,0.575,0.56,…,0.9}；

2)从上述数组中取一个q值；

3)根据平台的风险安全概率值计算平台的特征向量v，v＝[p_b1；p_b2；p_bh]，作为样本的特征向量；

4)采用“融360”评级报告确定平台的评级等级，作为样本分类值，用SVM进行训练，得到模型和权重w；对于得到的模型，以样本的特征向量为输入，计算模型分类值；

5)计算模型的分类误差，保存所述分类误差、模型、权重向量w和q；w＝[w₁；w₂；…；w_h]；

6)判断是否遍历完步骤1)中数组内的所有q值；若是，进入7)；否则，返回2)；

7)选择分类误差最小的模型,将此模型对应的w和q作为终值；

上述分类误差的计算公式为：

K为互联网借贷平台的数目。