[发明专利]一种设备指纹识别有效性判别方法和系统

权利要求书

1.一种设备指纹识别有效性判别方法，其特征在于，所述判别方法包括：

S1：创建样本数据库，所述样本数据库中包括若干项信贷请求、每个时间段的真实收益值；

S2：选取一设定时间范围的若干个样本数据，估算对应时间范围内的模拟收益值，计算估算出的模拟收益值与真实收益值之间的差值的绝对值；

S3：将差值的绝对值与设定差值阈值做比对，如果差值的绝对值小于设定差值阈值，判断该设定时间范围内设备指纹识别有效率大于等于最低有效率阈值，否则，判断该设定时间范围内设备指纹识别有效率小于最低有效率阈值。

2.根据权利要求1所述的设备指纹识别有效性判别方法，其特征在于，所述判别方法还包括：

重复步骤S2至步骤S3，如果连续M次计算出的差值的绝对值均小于设定差值阈值，判断该设定时间范围内设备指纹识别有效率大于等于最低有效率阈值，否则，判断该设定时间范围内设备指纹识别有效率小于最低有效率阈值；

所述M为大于1的正整数。

3.根据权利要求1或者2所述的设备指纹识别有效性判别方法，其特征在于，所述判别方法还包括：

选取L个不同设定时间范围的样本数据，重复步骤S2至步骤S3，对设备指纹识别有效性进行判别：

如果每个设定时间范围内设备指纹识别有效率均大于等于最低有效率阈值，判断设备指纹识别有效性合格，否则，判断设备指纹识别有效性不合格；

所述L大于等于1。

4.根据权利要求3所述的设备指纹识别有效性判别方法，其特征在于，所述判别方法还包括：

按照设定周期随机选取L个不同设定时间范围的样本数据，重复步骤S2至步骤S3，对设备指纹识别有效性进行判别，如果判断设备指纹识别有效性不合格，发送警报信号至指定客户端；

其中，选取的L个不同设定时间范围中的最早时刻与当前时刻相差不超过设定时间阈值。

5.根据权利要求1所述的设备指纹识别有效性判别方法，其特征在于，步骤S2中，结合预先设定的最低有效率阈值估算对应时间范围内的模拟收益值包括以下步骤：

S21：获取信贷产品收益率，信贷产品收益率的离散形式为：

ΔS_t+1＝S_t+1-S_t

其中，ΔS_t+1是(t+1)时刻的信贷产品收益率，S_t是t时刻的资产收益值，S_t+1是(t+1)时刻的资产收益值，μ表示资产收益率的平均价值，σ表示资产资产收益率的波动率，ε为随机变量，服从标准正态分布；

S22：结合信贷产品收益率，在t时刻对目标时刻T的资产收益值进行模拟；

S23：重复K次步骤S22，计算得到K个目标时刻T的资产收益值，获取给定的置信水平(1-α)下的最低资产收益值，将获取的最低资产收益值作为对应时间范围内的模拟收益值，其中，α是最低有效率阈值。

6.根据权利要求5所述的设备指纹识别有效性判别方法，其特征在于，步骤S22中，所述在t时刻对目标时刻T的资产收益值进行模拟包括以下步骤：

S221：生成正态随机数ε_i，i＝1,2,…,n；

S222：将t时刻至T时刻均划分成n个时间段，计算每个时间段的资产收益值；

设τ＝T-t，Δt＝τ/n，根据下述下述公式依次计算得到不同时刻的资产收益值ΔS_t+1、ΔS_t+2、…、ΔS_t+n，将ΔS_t+n作为T时刻的资产收益值S_T：

7.根据权利要求5所述的设备指纹识别有效性判别方法，其特征在于，所述判别方法还包括：

计算给定的置信水平(1-α)下信贷产品的VaR值，根据计算出的VaR值判断设备指纹识别有效性。