[发明专利]一种基于Cox回归预测的企业风险失信模型在审
申请号: | 201811556422.1 | 申请日: | 2018-12-19 |
公开(公告)号: | CN109657976A | 公开(公告)日: | 2019-04-19 |
发明(设计)人: | 刘德彬;陈玮;黄远江;陈长沙 | 申请(专利权)人: | 重庆誉存大数据科技有限公司 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06 |
代理公司: | 重庆智慧之源知识产权代理事务所(普通合伙) 50234 | 代理人: | 孙方 |
地址: | 401121 重庆市渝北*** | 国省代码: | 重庆;50 |
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摘要: | 一种基于Cox回归预测的企业风险失信模型,将所述失信模型的失信生存概率,记为f(D),以企业失信模型特征Y为协变量或交互项,所述失信模型的构建方法如下:Q1:确定失信模型特征Y,Q2:制定失信模型观察起始时间D1,Q3:制定失信观察时间D3,Q4:制定失信终点时间D2或D3,Q5:制定失信生存时间D,Q6:确定失信模型基准风险函数f0(D),Q7:通过似然估计确定确定失信模型特征Y的偏回归系数β,Q8:将生存时间D、失信模型特征Y、失信模型基准风险函数f0(D)、失信模型特征Y的偏回归系数β带入Cox比例回归模型的失信风险函数公式中:本模型可以预测企业未来的风险变化趋势,以预见企业失信风险发生的可能性。 | ||
搜索关键词: | 模型特征 风险函数 回归系数 模型基准 预测 制定 变化趋势 回归模型 模型观察 生存概率 交互项 回归 构建 观察 | ||
【主权项】:
1.一种基于Cox回归预测的企业风险失信模型,所述失信模型是预测企业未来一段时间所面临的失信风险,其特征在于,将所述失信模型的失信生存概率,记为f(D),以企业失信模型特征Y为协变量或交互项,所述失信模型的构建方法如下:Q1:确定失信模型特征Y:所述失信模型特征是可能会影响企业失信概率的主要因素;具有失信模型特征Y的事件成为失信特征事件,将与失信有关的企业特征事件和企业特征事件对应的时间输入cox模型,通过cox模型训练评估以下两个指标确定失信模型特征:(1)concordance index即cox模型综合指标,简称C‑index指标,用于评估失信模型的结果指标,保留不小于第一阈值的结果指标;(2)significance称为特征变量的显著性指标,在所述失信模型评估C‑index指标的基础上,保留显著性小于第二阈值的结果指标;Q2:制定失信模型观察起始时间:将最后一个失信特征事件发生的时间记为失信模型观察起始时间,记为D1;Q3:制定失信观察时间:所述失信观察时间为从所述失信模型观察起始时间到观察终止时间的时间段;所述观察终止时间为当前时间,记为D3;Q4:制定失信终点时间:所述失信终点时间为企业在所述失信观察时间内失信的时间,记为D2,或者为在所述失信观察时间内未失信企业的观察终止时间,记为D3;Q5:制定失信生存时间:在所述失信观察时间内企业未失信的时间段,记为D,其中,D=D2‑D1或D=D3‑D1;Q6:确定失信模型基准风险函数f0(D):统计在所述失信观察时间内观察到的企业数量M以及在所述企业中被观察到已经失信的企业数量N,Q7:通过似然估计确定失信模型特征Y的偏回归系数β;Q8:将生存时间D、失信模型特征Y、失信模型基准风险函数f0(D)、失信模型特征Y的偏回归系数β带入Cox比例回归模型的失信风险函数公式中:其中,i为失信模型特征Y的数量。
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G06 计算;推算;计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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