[发明专利]风险的评估方法、装置、系统及计算机可读存储介质在审

专利信息
申请号: 202011480000.8 申请日: 2020-12-15
公开(公告)号: CN112598241A 公开(公告)日: 2021-04-02
发明(设计)人: 朱晨鸣 申请(专利权)人: 深圳前海微众银行股份有限公司
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06Q40/00;G06F17/18
代理公司: 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 代理人: 张志江
地址: 518000 广东省深圳市前海深港合作区前*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 风险 评估 方法 装置 系统 计算机 可读 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种风险的评估方法,其特征在于,所述风险的评估方法包括以下步骤:

获取用户财务数据,基于所述用户财务数据确定对应的资产价值数据,并基于所述资产价值数据确定对应的资产价值波动数据;

获取用户负债数据,基于所述用户负债数据确定对应的负债水平数据;

基于所述资产价值数据、所述资产价值波动数据和所述负债水平数据确定对应的目标违约距离数据,并基于所述目标违约距离数据进行风险评估。

2.如权利要求1所述风险的评估方法,其特征在于,所述基于所述目标违约距离数据进行风险评估的步骤包括:

获取历史违约距离数据,基于所述历史违约距离数据和所述目标违约距离数据估算期望违约概率,并基于所述期望违约概率进行风险评估。

3.如权利要求1所述风险的评估方法,其特征在于,所述基于所述资产价值数据确定对应的资产价值波动数据的步骤包括:

计算所述资产价值数据的标准差数据,将所述资产价值数据的标准差数据确定为所述资产价值波动数据;或者,

计算所述资产价值数据的增长率数据,基于所述资产价值数据的增长率数据确定所述资产价值波动数据。

4.如权利要求3所述风险的评估方法,其特征在于,所述基于所述资产价值数据的增长率数据确定所述资产价值波动数据的步骤包括:

计算所述资产价值数据的增长率数据对应的标准差数据,将增长率数据的标准差数据确定为所述资产价值波动数据;或者,

计算所述资产价值数据的增长率数据对应的对数数据,将增长率数据的对数数据确定为所述资产价值波动数据。

5.如权利要求1所述风险的评估方法,其特征在于,所述用户负债数据包括用户债务数据和用户法人债务数据,所述获取用户负债数据,基于所述用户负债数据确定对应的负债水平数据的步骤包括:

获取用户债务数据或/和用户法人债务数据,并确定所述用户债务数据的第一债务类型或/和所述用户法人债务数据的第二债务类型;

基于所述第一债务类型或/和所述第二债务类型确定所述负债水平数据。

6.如权利要求5所述风险的评估方法,其特征在于,所述债务类型包括短期债务类型和长期债务类型,所述基于所述第一债务类型或/和所述第二债务类型确定所述负债水平数据的步骤包括:

基于所述第一债务类型中短期债务类型的加权权重或/和长期债务类型的加权权重确定对应的第一权重值;或/和

基于所述第二债务类型中短期债务类型的加权权重或/和长期债务类型的加权权重确定对应的第二权重值;

基于所述第一权重值或/和所述第二权重值确定所述负债水平数据。

7.如权利要求1所述风险的评估方法,其特征在于,所述用户财务数据包括用户资产数据或/和用户所有者权益数据,所述获取用户财务数据,基于所述用户财务数据确定对应的资产价值数据的步骤包括:

获取用户资产数据,将所述用户资产数据确定为所述资产价值数据;或者,获取用户所有者权益数据,将所述用户所有者权益数据确定为所述资产价值数据;或者,

获取用户资产数据和用户所有者权益数据,将用户资产数据和用户所有者权益数据确定为所述资产价值数据。

8.如权利要求1至7任一项所述风险的评估方法,其特征在于,所述基于所述目标违约距离数据进行风险评估的步骤之后,还包括:

基于历史违约距离数据构建对应的回归模型;

基于所述回归模型遍历所述目标违约距离数据对应的组合数据,确定各个组合数据对应的模型性能指标;

基于各个所述模型性能指标确定最优组合数据,并基于所述最优组合数据构建对应的风险评估模型。

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