[发明专利]一种违约损失率的预测方法及装置有效

专利信息
申请号: 202011058633.X 申请日: 2020-09-30
公开(公告)号: CN111899093B 公开(公告)日: 2021-06-29
发明(设计)人: 温升阳 申请(专利权)人: 南京星云数字技术有限公司
主分类号: G06Q40/02 分类号: G06Q40/02;G06Q10/04;G06K9/62
代理公司: 北京市万慧达律师事务所 11111 代理人: 张慧娟
地址: 211800 江苏省南京市江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 违约 损失率 预测 方法 装置
【说明书】:

本申请公开了一种违约损失率的预测方法及装置,所述方法包括:获取目标用户的还款状态及欠款总额,所述还款状态包括所述目标用户的还款能力及还款意愿,所述目标用户为预设平台的债务人;根据宏观环境特征,生成对应的修正参数;根据所述修正参数修正所述还款状态,生成修正后的还款状态;使用经训练的预设模型根据所述修正后的还款状态及所述欠款总额,预测所述目标用户在预设时间段无法偿还对所述预设平台造成的违约损失率,在预测目标用户的违约损失率的过程中考虑到了宏观环境的改变,使得预测的违约损失率能够适应长周期的宏观变化,保证了预测的违约损失率的准确性,提高了金融机构的风险计量水平。

技术领域

发明涉及金融领域,尤其涉及一种违约损失率的预测方法及装置。

背景技术

2014年6月,巴塞尔委员会颁布巴塞尔新资本协议。与1988年的旧协议相比,新协议最重要的特点之一是,提出内部评级法来确定银行的监管资本,以提高监管资本风险敏感度。内部评级法是银行依靠自身风险特征对资产组合风险水平进行评估、度量、控制和管理,并以此作为风险决策的依据。在满足巴塞尔新资本协议的前提下,银行可以采用内部评级法对违约概率(Probability of Default ,PD)、违约损失率(Loss Given Default,LGD)、违约风险暴露(Exposure at Default,EAD)和期限(Maturity,M)等风险要素进行评估,并由此确定所需要资本。巴塞尔新资本协议倡导国际银行给予内部数据和管理标准,建立包括客户评级和债项评级的二维评级体系,以增强风险计量的精确性、敏感性和标准化,而PD和LGD作为客户评级和债项评级的定量基础,两者构成内部评级的核心变量。随着巴塞尔新资本协议将LGD和PD一同纳入监管资本衡量的基本框架,LGD的重要作用日益凸显,并且越来越得到监管界、业界和理论界的高度重视,构建违约损失率(LGD)评估模型已经成为国内银行等金融行业推动巴塞尔新资本协议落地、提高风险计量水平、全面提高市场竞争力和盈利能力亟待解决的问题。

发明内容

为了解决现有技术的不足,本发明的主要目的在于提供一种违约损失率的预测方法及装置。

为了达到上述目的,第一方面本发明提供了一种违约损失率的预测方法,所述方法包括:

获取目标用户的还款状态及欠款总额,所述还款状态包括所述目标用户的还款能力及还款意愿,所述目标用户为预设平台的债务人;

根据宏观环境特征对所述还款状态进行修正,生成修正后的还款状态;

使用经训练的预设模型根据所述修正后的还款状态及所述欠款总额,预测所述目标用户在预设时间段无法偿还对所述预设平台造成的违约损失率。

在一些实施例中,所述预设模型的训练过程包括:

获取训练数据集;

使用所述训练数据集,对每一预设弱分类器进行训练,直至每一所述预设弱分类器的损失函数满足预设条件;

对经训练的所述弱分类器进行组合,生成对应的强分类器,所述经训练的预设模型由所述强分类器组成。

在一些实施例中,所述欠款总额包括所述预设平台收回所述目标用户的欠款的总成本及所述目标用户在所述预设时间段的欠款余额。

在一些实施例中,所述用户特征还包括所述目标用户的学历。

在一些实施例中,所述根据宏观环境特征对所述还款状态进行修正,生成修正后的还款状态包括:

根据宏观环境特征及所述目标用户的用户特征对所述还款状态进行修正,生成修正后的还款状态,所述用户特征包括所述目标用户的职业。

在一些实施例中,所述还款能力包括所述目标用户的收入及负债。

第二方面,本申请提出了一种违约损失率的预测装置,所述装置包括:

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