[发明专利]信用债风险管理方法、装置、设备及存储介质在审
申请号: | 201910623420.8 | 申请日: | 2019-07-11 |
公开(公告)号: | CN110490726A | 公开(公告)日: | 2019-11-22 |
发明(设计)人: | 林宏伟;王林鹏;陈亮 | 申请(专利权)人: | 林宏伟;王林鹏;陈亮 |
主分类号: | G06Q40/02 | 分类号: | G06Q40/02;G06Q40/06 |
代理公司: | 11619 北京辰权知识产权代理有限公司 | 代理人: | 刘广达<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
地址: | 100181 北京市海*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 债券 信用 风险管理 评估信息 信用状况 信用状态 预设 量化 存储介质 高性价比 固定收益 评估结果 评估指标 预测结果 输出 证券 申请 帮助 | ||
1.一种信用债风险管理方法,其特征在于,包括:
获取与多种评估指标对应的多组评估信息;
将多组所述评估信息作为预设债券风险违约量化模型的输入,并根据所述预设债券风险违约量化模型的输出得到所述信用债的信用状况;
根据所述信用债的信用状况对所述信用债进行风险管理。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述预设债券风险违约量化模型包括底层模型层、中部模型层和扩展模型层,则所述将多组所述评估信息作为预设债券风险违约量化模型的输入,并根据所述预设债券风险违约量化模型的输出得到所述信用债的信用状况,包括:
将多组所述评估信息作为底层模型层的输入,得到多种指示信用债风险状况的第一输出结果;
将所述第一输出结果作为中部模型层的输入,得到指示信用债中产业债信用状况的第二输出结果;
将所述第二输出结果与多组所述评估信息作为扩展模型层的输入,得到指示信用债中金融债和城投债信用状况的第三输出结果。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述底层模型层包括流动性风险预测模型、财务粉饰度风险评估模型、股债联动风险评估模型、社会信用风险评估模型,则将多组所述评估信息作为底层模型层的输入,得到多种指示信用债风险状况的第一输出结果,包括:
将多组所述评估信息作为所述流动性风险预测模型的输入,得到指示发债主体现金流流动性风险的第一输出结果;和,
将多组所述评估信息作为所述财务粉饰度风险评估模型的输入,得到指示发债主体财务粉饰程度的第一输出结果;和,
将多组所述评估信息作为所述股债联动风险评估模型的输入,得到指示发债主体资金紧张程度的第一输出结果;和,
将多组所述评估信息作为所述社会信用风险评估模型的输入,得到指示发债主体社会信用状况的第一输出结果。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述中部模型层包括产业债风险评估模型,则所述将所述第一输出结果作为中部模型层的输入,得到指示信用债中产业债信用状况的第二输出结果,包括:
将所述第一输出结果输入所述产业债风险评估模型进行累加综合并归一化,得到指示产业债违约概率的第二输出结果。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述扩展模型层包括金融债风险评估模型和城投债风险评估模型,所述评估信息包括金融债专项指标信息和城投债专项指标信息,则所述将所述第二输出结果与多组所述评估信息作为扩展模型层的输入,得到指示信用债中金融债和城投债信用状况的第三输出结果,包括:
将所述第二输出结果和金融债专项指标信息作为所述金融债风险评估模型的输入,得到指示信用债中金融债信用状况的第三输出结果;和,
将所述第二输出结果和城投债专项指标信息作为所述城投债风险评估模型的输入,得到指示信用债中城投债信用状况的第三输出结果。
6.根据权利要求2-5任一项所述的方法,其特征在于,所述根据所述信用债的信用状况对所述信用债进行风险管理,包括:
根据所述信用债的信用状况对相应信用债进行信用等级划分;
若信用债的信用等级未达到预设等级阈值,则生成报警信息以提醒投资人。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:对所述预设债券风险违约量化模型的计算精度进行回测,其包括:
获取发债主体违约数据和/或信用债平均利差;
基于所述发债主体违约数据和/或信用债平均利差对所述预设债券风险违约量化模型进行精度回测。
8.一种信用债风险管理装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取与多种评估指标对应的多组评估信息;
模型计算模块,用于将多组所述评估信息作为预设债券风险违约量化模型的输入,并根据所述预设债券风险违约量化模型的输出得到所述信用债的信用状况;
风险管理模块,用于根据所述信用债的信用状况对所述信用债进行风险管理。
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