[发明专利]一种基于马尔科夫链的风险定价估计方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于马尔科夫链的风险定价估计方法及系统，该方法包括：获取客户的信贷数据构建决策树分类模型得到风险分群结果；采用马尔科夫链对客群中客户的信贷数据及分期办理账龄进行计算，得到每一客群的置信调整风险矩阵；基于置信调整风险矩阵及产品收入/成本数据，计算最低定价；调整最低定价得到每一客群的最优定价。可见，以决策树分类模型对客户进行风险分群来识别客户在未来的风险状况，为差异化定价提供支持；通过置信调整风险矩阵优化客群资产组合，调整产品规模，实现市场占有率提高；此外，核算最低定价并调整得到差异化的客群的最优定价，显著提高客户对产品的响应概率，从而提高产品规模与产品收益。

技术领域

本发明涉及风险定价评估技术领域，尤其涉及一种基于马尔科夫链的风险定价估计方法及系统。

背景技术

当前，市面上金融信贷产品种类繁多，且客户群体数量庞大，由于不同客户对产品的价格敏感度不同，因而在面对不同产品时的响应概率存在较大差异；此外，在客户接受产品并申请办理信贷业务的情况下，还需根据客户的信贷风险程度对客户进行审核。现有的信贷产品虽针对不同客户有不同的定价，但定价策略往往依据历史数据与专家经验进行设定，难以贴合当前市场的客户实际情况，这使得产品在投放后客户的响应概率达不到预期，造成产品规模缩水；另外，客户的信贷风险严重影响产品的实际收益，当前人工配合机器审查的方式不足以准确鉴别客户的信贷风险，容易产生信贷逾期的问题，产品营收不佳。

发明内容

本发明实施例公开一种基于马尔科夫链的风险定价估计方法及系统，以决策树分类模型对客户进行风险分群来识别客户在未来的风险状况，为差异化定价提供支持；通过置信调整风险矩阵优化客群资产组合，调整产品规模，实现市场占有率提高；此外，核算最低定价并调整得到差异化的客群的最优定价，显著提高客户对产品的响应概率，从而提高产品规模与产品收益。

本发明实施例第一方面公开一种基于马尔科夫链的风险定价估计方法，所述方法包括：

获取客户的信贷数据，构建决策树分类模型，基于决策树节点得到风险分群结果；其中，所述风险分群结果包括若干客群，每一所述客群包括若干客户；

采用马尔科夫链对每一所述客群中客户的信贷数据及分期办理账龄进行计算，得到每一所述客群的置信调整风险矩阵；

基于所述置信调整风险矩阵及产品收入/成本数据，计算得到每一所述客群的最低定价；

综合风险维度、分期响应率及分期收益调整所述最低定价，得到每一所述客群的最优定价。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述获取客户的信贷数据，构建决策树分类模型，基于决策树节点得到风险分群结果，包括：

获取每一所述客户的信贷数据构建衍生变量，评估得到内部行为评分；

综合每一所述客户的内部行为评分及外部征信评分，构造若干决策参数；

基于所述若干决策参数，采用多叉分类树构建若干分类模型；

依据预设模型评价指标评价所述若干分类模型，选取评价得分最高的任一分类模型作为所述决策树分类模型；

计算所述决策树分类模型中所包括若干所述决策树节点对应的坏账率；

基于所述坏账率及预设坏账率阈值进行风险分群，得到所述风险分群结果。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述采用马尔科夫链对每一所述客群中客户的信贷数据及分期办理账龄进行计算，得到每一所述客群的置信调整风险矩阵，包括：

根据分期周期对所述信贷数据进行拓展，得到分期关联数据；

基于所述分期关联数据及分期办理账龄建立风险转移矩阵；

采用马尔科夫链处理所述风险转移矩阵，得到风险矩阵；