[发明专利]一种基于指数算法的互金企业评价方法

说明书

技术领域

本发明涉及金融领域，具体涉及一种基于指数算法的互金企业评价方法。

背景技术

互联网金融是一个新兴领域，互联网金融的定义尚未达成共识且分类标准多样且结果迥异，诸多原因导致我国尚未建立科学全面的度量互联网金融领域发展情况的指数方法。

目前，仅有深圳推出“中国P2P网贷指数”和WIND互联网金融指数(以东方财富、同花顺等与金融相关的互联网上市公司或关联上市公司为基础所编制的互联网金融指数)。该指数以2013年4月26日为基日，以2013年4月26日至5月31日的加权平均数为基期，基期指数均为100，但存在以下不足：(1)从统计角度，抽取的样本均属于有偏样本，“深圳·中国P2P网贷指数”没有“成分平台”的概念，换句话说，它选择的网贷指数样本是全体P2P平台。众所周知，由于我国互联网金融正处于高速发展时期，P2P平台不断死亡的同时又不断地进入，这样以全样本计算出来的网贷指数必然不断随着新平台的增加(或者减少)而不断作出调整，这使得网贷指数极其不稳定。(2)指数计算方式过于简单，如网贷发展指数只是将平台总交易金额进行简单算术平均后与基期数值比较得出当日指数。

发明内容

本发明的目的在于：提供一种基于指数算法的互金企业评价方法，解决了目前互金企业评价指数不稳定和不准确的技术问题。

本发明采用的技术方案如下：

一种基于指数算法的互金企业评价方法，包括以下步骤：

步骤1：利用综合优选法选择形成互金指数的成分平台；

步骤2：选择所述互金指数的基期，获得基期日均成交金额；

步骤3：设定计算期，收集所述成分平台在所述计算期的日总成交金额，获得计算期日均成交金额；

步骤4：利用所述基期日均成交金额和所述计算期日均成交金额计算所述计算期的指数值。

进一步的，所述步骤1中综合优选法包括以下步骤：

S101：利用基于常用行业规则对候选成分平台进行初步筛选；

S102：利用多特征的线性加权方法，确定步骤S101初步筛选后的成分平台的综合指标；

S103：根据所述综合指标确定最终选取的成分平台。

进一步的，所述步骤S102中所述综合指标包括以下维度：成交维度、人气维度、杠杆维度、分散度维度、流动性维度、透明度维度、品牌维度、技术维度、合规维度。

进一步的，所述步骤2中基期选择规则为：以一段时期的平均成交金额作为基期值。

进一步的，所述步骤4中计算期的指数值P的计算公式为：

其中，P_calculate,i为所述成分平台i的计算期日均成交额，P_basic,i表示所述成分平台i的基期日均成交额，Q_calculate,i为成分平台i计算期的成交量，i为成分平台的序号，n为成分平台的个数。

综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：

1.采用综合优选法选择成分平台，平台更具有代表性，得出的指数值更加稳定。

2.采用加权平均的方式，将成交量作为权数，提高适用性和广泛性，既能反映成交规模的影响，又能反映成交金额的影响，更能客观真实的反映互金市场成交变动状况。

附图说明

本发明将通过例子并参照附图的方式说明，其中：

图1是本发明的整体流程图；

图2是本发明具体实施方式中部分互金企业的综合指标；

图3是本发明计算期的指数值分布图。

具体实施方式

本说明书中公开的所有特征，或公开的所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以以任何方式组合。

下面结合图1-3对本发明作详细说明。

一种基于指数算法的互金企业评价方法，包括以下步骤：

步骤1：利用综合优选法选择用于形成互金指数的成分平台；

具体内容如下：

S101：利用基于常用行业规则对候选成分平台进行初步筛选；

以P2P平台选取的过滤规则为例：

1.上线3个月以内的；

2.单月投资人数≤100人的；

3.单月借款人数≤5人的；

4.综合预期年化预期收益率超过18％(月息1.5分)以上的；

5.3个月内有不诚信行为及被刑事调查的；

6.有P2P网贷专项整治禁止行为的；