[发明专利]一种服务策略的生成方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种服务策略的生成方法，其特征在于，包括：

将企业在多个时间周期内的多个负债率划分为训练集、测试集；

使用所述训练集应用极值理论的点过程方法拟合负债模型，所述负债模型用于挖掘所述企业在所述时间周期内的负债发生极端事件的规律；

根据所述负债模型对所述企业的负债率生成负债风险控制线；

使用所述测试集对所述负债风险控制线进行多次假设检验；

若所述负债风险控制线通过多次所述假设检验，则根据所述负债风险控制线对所述企业生成金融服务的策略。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将企业在多个时间周期内的多个负债率划分为训练集、测试集，包括：

在每个时间周期内的多个时间点，分别采集企业的负债率；

基于多个所述时间点的负债率计算所述时间周期的负债率；

按照时间顺序对所述时间周期的负债率数据排序，以形成负债序列；

将所述负债序列划分为训练集、测试集。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于多个所述时间点的负债率计算所述时间周期的负债率，包括：

对多个所述时间点的负债率计算平均值，作为所述时间周期的负债率。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述负债序列划分为训练集、测试集，包括：

将第一比例的所述负债序列划分至训练集、将第二比例的所述负债序列划分至测试集，其中，所述第一比例大于所述第二比例，所述训练集排序在所述测试集之前。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将企业在多个时间周期内的多个负债率划分为训练集、测试集，还包括：

若所述企业缺失某个所述时间周期内、多个所述时间点的负债率，则删除所述企业在所述时间周期的负债率。

6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其特征在于，所述使用所述训练集应用极值理论的点过程方法拟合负债模型，包括：

应用极值理论中的峰值逾越方法POT，在所述训练集标记所述企业在所述时间周期内的负债发生的极端事件，所述极端事件表示所述企业在所述时间周期内的负债率大于预设的阈值；

在负债模型中，设定所述企业在所述时间周期内的负债发生所述极端事件的机制符合预设的强度函数的动态随机泊松过程；

使用所述训练集拟合所述负债模型中的参数；

其中，强度函数的结构如下：

为强度函数，x_t为时间周期t内负债率超过阈值u的部分，t_i为在时间周期t之前、第i次极端事件发生的时间周期，x_i为时间周期t_i内负债率超过阈值u的部分，为时间周期t之前的所有与负债相关的信息，g(t-t_i,x_i)为极值理论中的模型；

k、φ、ξ、η、β₀为所述负债模型中待拟合的参数。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述极值理论中的点过程POT模型包括：

g(t-t_i,x_i)＝(1+δx_i)exp(-γ(t-t_i))

或者，

其中，δ、γ、ρ为所述负债模型中待拟合的参数。

8.根据权利要求6中任一项所述的方法，其特征在于，所述负债风险控制线包括：

其中，VaR_α为负债风险控制线，α为负债风险控制线的置信度。