[发明专利]一种金融风险数据分析控制系统和方法

说明书

提供了一种区域金融风险数据分析控制系统和方法。该方法同时采取时间序列算法和粒子群算法对区域金融风险数据进行融合分析；不仅关注与预测指标序列正相关的情形，同时关注了与其负相关的情形；并且在指标优化时选取排名靠前的外部指标，与预测指标时间序列共同形成初始时间序列，结合粒子群算法对参数的优化，大大改进了算法精度和稳定性。

技术领域

本发明属于绿色智能金融技术领域；涉及一种数据分析控制系统 和方法，具体地，涉及一种区域金融风险数据分析控制系统和方法。

背景技术

金融是国家和区域的核心竞争力之首，同样，金融安全也是国家 和区域安全的重要组成部分。近年来，随着国际金融市场的创新发展 与互联网金融科技的迅速崛起，为我国持续发展的金融市场增添活力 的同时，也增加了国家和区域金融风险性和不稳定性。此外，随着供 给侧改革的不断推进，部分区域和行业陷入流动性危机，各区域的地 方债务和民间借贷风险引发的金融风险越来越突出，并且在区域内各 经济部门不断累积和传播，进而通过各种渠道影响区域金融和经济的 稳定性。

这种局面已经引起了中央的高度重视，并在报告中正式将防范化 解重大金融风险列入三大攻坚战之首。随着金融监管手段日益完善， 累积的金融风险也逐步得到缓解，总体呈现出安全可控状态。

然而，由于不同地区的资源禀赋、经济社会发展水平各不相同， 区域金融市场发展阶段和水平也存在较大个体差异，金融风险承受能 力也不尽相同。

因此，合理分析区域金融数据和有效控制区域金融风险对于维系 区域金融的稳定性具有不可或缺的重要价值，其重要性和紧迫性日益 显著。

人们主要通过不同的指标体系定量地判断区域金融风险的大小程 度。例如，国家统计局某课题组提出了5大类共计33个指标的指标体 系。但某些指标体系还不具体，操作性不强；此外，部分指标的选取 标准不够清晰，未充分考虑指标之间存在的统计学协从性，导致计算 工作量较为庞大，甚至影响了指标体系的精度。

另一方面，多个量化指标可以按照时间先后顺序排出一个动态数 列，也称为时间序列。通过对一定长度范围内的金融数据建立数学模 型，可以准确分析并拟合时间序列各项指标中包含的动态依存关系， 并利用它对未来的数值或行为进行预测。但由于实际预测中所采用的 数据较为复杂，仅仅采用单一的时间序列对数据的适应度不高，同样 存在精度不高和稳定性不佳的技术缺陷；采用多个时间序列时主要关 注消除量级差异后不同序列之间的距离，即主要考虑与预测指标序列 正相关的情形，而忽视了与其负相关的情形。以上均导致上述方法的 精度和稳定性不佳。

因此，针对上述技术缺陷，迫切需要提供一种精度较高且稳定性 更好的区域金融风险数据分析控制系统和方法。

发明内容

本发明的目的在于，提供一种区域金融风险数据分析控制系统和 方法。

为实现上述目的，一方面，本发明提供了一种区域金融风险数据 分析控制方法，所述方法包括：

步骤S1，选取技术指标，导入数据并建立各指标的时间序列；

步骤S2，以某一技术指标为预测指标，其余指标作为外部指标， 通过计算统计关联度优化外部指标，获得初始时间序列；

步骤S3，将初始时间序列进行累加，获得新序列及其白化微分方 程；并且根据最小二乘法公式获得待估算参数，同时获得初始序列的 预测值模型；

步骤S4，使用粒子群算法进行参数优化，并基于优化后的待估算 参数获得新的预测值模型；

步骤S5，将预测指标的预测值与预设风险阈值进行比对，确定其 风险等级。

根据本发明所述的分析控制方法，其特征在于，步骤S1具体为：