[发明专利]产品不良率预测方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及大数据处理领域，尤其涉及一种产品不良率预测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：接收输入的产品不良率预测指令，所述产品不良率预测指令携带有产品标识；获取与所述产品标识对应的产品数据，并根据所述产品数据计算得到预测违约率；接收输入的初始贷款余额增长情况、初始核销计划以及初始回收率；根据所述初始贷款余额增长情况得到预测的产品贷款余额；根据所述预测违约率、所述初始回收率以及所述核销计划计算产品损失余额；计算所述产品损失余额与所述产品贷款余额的比值得到不良率。采用本方法能够提高产品不良率预测准确性。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种产品不良率预测方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

对于不良率风险等的预测，需要根据历史数据绘制违约率曲线，然后基于直接回归的方法对未来的违约率进行预测，最后根据违约率计算得到不良率。

传统地，普遍做法ewing先计算违约率，然后根据账龄分布或者滚动率去预测整体的不良，导致所预测出的违约率准确性不高，进而使得不良率的预测准确性不高。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高产品不良率预测准确性的产品不良率预测方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种产品不良率预测方法，所述方法包括：

接收输入的产品不良率预测指令，所述产品不良率预测指令携带有产品标识；

获取与所述产品标识对应的产品数据，并根据所述产品数据计算得到预测违约率；

接收输入的初始贷款余额增长情况、初始核销计划以及初始回收率；

根据所述初始贷款余额增长情况得到预测的产品贷款余额；

根据所述预测违约率、所述初始回收率以及所述核销计划计算产品损失余额；

计算所述产品损失余额与所述产品贷款余额的比值得到不良率。

在其中一个实施例中，所述接收输入的贷款余额增长情况、核销计划以及回收率之后，还包括：

获取历史数据，并根据所述历史数据计算不同产品对应的初始贷款余额增长情况的第一比例、所述初始核销计划的第二比例以及所述初始回收率的第三比例；

根据所述第二比例以及所述初始核销计划计算得到产品核销计划，根据所述第三比例以及所述初始回收率计算得到产品回收率；

所述根据所述初始贷款余额增长情况得到预测的产品贷款余额，包括：

根据所述第一比例以及所述初始贷款增长率得到产品贷款余额增长情况；根据所述产品贷款余额增长情况得到预测的产品贷款余额；

所述根据所述初始违约率、所述初始回收率以及所述核销计划计算产品损失余额，包括：

根据所述产品违约率、所述产品回收率以及所述产品核销计划计算产品损失余额。

在其中一个实施例中，所述根据所述产品数据计算得到预测违约率，包括：

获取产品数据，并根据所述产品数据生成历史违约率曲线；

将所述历史违约率曲线进行分解得到外因曲线、用户质量曲线以及账龄曲线；

获取初始宏观指标以及表示宏观指标之间的传导关系的传导图；

将所述初始宏观指标输入至所述传导图中得到传导宏观指标；

通过所述初始宏观指标以及所述传导宏观指标拟合分解得到的所述外因曲线；

根据所述拟合得到的外因曲线计算预测违约率。