[发明专利]基于区块链和虚拟货币特征的公司违约风险评估预测方法

权利要求书

1.基于区块链和虚拟货币特征的公司违约风险评估预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、基于虚拟货币市场的历史数据，选择出风险因子；

S2、针对步骤S1选择出的出风险因子，进行数学建模，建立风险因子与违约概率之间的关系模型；

S3、将目标公司的风险因子观测值代入步骤S2中的关系模型，求解预期违约概率；

S4、通过结果评估指标对步骤S2中关系模型的预测能力进行评估。

2.根据权利要求1所述的基于区块链和虚拟货币特征的公司违约风险评估预测方法，其特征在于，所述风险因子包括预挖矿、收益率、波动率和最小回报率。

3.根据权利要求2所述的基于区块链和虚拟货币特征的公司违约风险评估预测方法，其特征在于，所述步骤S1中，如果虚拟货币存在预挖矿，则风险因子还包括预挖矿比例。

4.根据权利要求2所述的基于区块链和虚拟货币特征的公司违约风险评估预测方法，其特征在于，若虚拟货币在发行初期，波动率和收益率低于一定范围；但在虚拟货币在发行后的一定时间内，波动率和收益率变高程度大并超出一定范围，则说明存在投机行为，会导致货币违约。

5.根据权利要求1所述的基于区块链和虚拟货币特征的公司违约风险评估预测方法，其特征在于，所述步骤S2中，将选择出的出风险因子放入到逻辑回归模型中，建立的逻辑回归模型的方程式为：

式中，w为相应的系数，x为风险因子观测值。

6.根据权利要求5所述的基于区块链和虚拟货币特征的公司违约风险评估预测方法，其特征在于，对w进行逻辑回归估计，对w进行逻辑回归估计包括以下步骤：

对于每个样本y＝[0,1]，y＝1表示违约，y＝0表示不违约，模型y的值等于标签为1的概率，即p，建立函数如下：

对函数(2)进行等价变形：

当观测到具有N个样本的一组数据时，得到采集到的这组样本的概率为：

对方程式(4)进行变形，得到：

函数F(w)即为损失函数，根据最大似然估计MLE，来估计出相应的

7.根据权利要求6所述的基于区块链和虚拟货币特征的公司违约风险评估预测方法，其特征在于，将估计出的代入逻辑回归模型的方程式(1)；并针对调查的目标公司，得到目标公司的风险因子观测值x_t，将x_t代入逻辑回归模型的方程式(1)，得到违约估算结果。