[发明专利]一种在途资金风险预警方法及系统

权利要求书

1.一种在途资金风险预警方法，其特征在于，所述方法包括：

确定在途资金风险的影响因素，并对影响因素进行等级划分；

建立在途资金风险评价的层次结构模型；

基于在途资金风险评价的层次结构模型，采用层次分析法计算各个影响因素的重要性权重；

获取待评价在途资金的影响因素数据并进行预处理，基于各个影响因素的重要性权重和预处理后的在途资金的影响因素数据计算在途资金风险的定量评价值；

根据在途资金风险的定量评价值进行风险预警。

2.根据权利要求1所述的在途资金风险预警方法，其特征在于，所述确定在途资金风险的影响因素，并对影响因素进行等级划分具体包括：

将在途资金风险的影响因素分为一级影响因素和二级影响因素；

一级影响因素包括信用风险、操作风险、道德风险、市场风险和流动性风险；

信用风险对应的二级影响因素包括第三方支付机构经营账户与客户交易资金委托保管账户是否分开、历史违规挪用资金次数或额度；

操作险对应的二级影响因素包括是否有投保制度或保证金制度、业务规模、保险费率或者保证金率、保证金缴纳时间和缴纳数量；

道德风险对应的提现时间历史违规次数和历史最大延误时间；

市场风险对应的二级影响因素包括行业竞争风险和监管风险；

流动性风险对应的二级影响因素包括资金结清算周期的中位数、在途资金金额、网络安全等级和交易成功率。

3.根据权利要求2所述的在途资金风险预警方法，其特征在于，所述建立在途资金风险评价的层次结构模型具体包括：

以二级影响因素为方案层、以一级影响因素为准则层、以在途资金风险的定量评价为目标层建立层次结构模型。

4.根据权利要求1所述的在途资金风险预警方法，其特征在于，所述采用层次分析法计算各个影响因素的重要性权重具体包括：

构造在途资金风险的影响因素的判断矩阵；

对判断矩阵进行一致性校验，对不满足一致性校验的判断矩阵进行校正，直到满足一致性校验；

计算满足一致性校验的判断矩阵的最大特征值对应的特征向量，根据最大特征值对应的特征向量确定各影响因素的权重向量。

5.根据权利要求4所述的在途资金风险预警方法，其特征在于，所述对判断矩阵进行一致性校验，对不满足一致性校验的判断矩阵进行校正，直到满足一致性校验具体包括：

计算判断矩阵的最大特征值λ_max：

其中，A为判断矩阵，W为权重向量，W_i对应特征的权重，n为特征总数，(AW)_i表示AW的第i个分量；

计算判断矩阵的一致性检验系数CR：

当CR0.1时，判定满足一致性；

否则，以一致性检验系数CR0.1为目标，通过算术优化算法对判断矩阵进行校正。

6.根据权利要求5所述的在途资金风险预警方法，其特征在于，所述通过算术优化算法对判断矩阵进行校正具体包括：

设置种群数量、解空间维度、最大迭代次数，初算术优化算法的群体位置；

以一致性检验系数为适应度函数计算各个个体的适应度，筛选出适应度最好的个体位置；

计算控制参数MOA，当r1MOA，进入探索阶段，否则进入开发阶段，r1^∈(0,1)；

在探索阶段，以一定的概率r2选择采用除法算子进行位置更新或采用乘法算子进行位置更新,r2_∈(0,1)；

在开发阶段，以一定的概率r3选择采用减法算子进行位置更新或采用加法算子进行位置更新,r3_∈(0,1)；

计算各个个体的适应度，并记录最优位置；

判断是否满足结束条件，如果满足则输出最优解，否则迭代运算直至CR0.1。

7.根据权利要求6所述的在途资金风险预警方法，其特征在于，所述计算控制参数MOA的公式为：

其中，Min、Max分别为边界的下限和上限，t为当前迭代次数，T为最大迭代次数。