[發(fā)明專利]一種企業(yè)ESG三優(yōu)信用模型構(gòu)建方法及其裝置

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011000208.5
• 申請(qǐng)日: 2020-09-22
• 公開（公告）號(hào): CN112232377A
• 公開（公告）日: 2021-01-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王遙;施懿宸
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中財(cái)綠指（北京）信息咨詢有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/62
• 分類號(hào): G06K9/62;G06Q40/08
• 代理公司: 南京瑞華騰知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 32368
• 代理人: 邱歡歡

本發(fā)明提供了一種企業(yè)ESG三優(yōu)信用模型構(gòu)建方法及其裝置，所述方法包括：步驟1，確定樣本集，所述樣本集中樣本包括元信息；步驟2，根據(jù)所述元信息對(duì)模型指標(biāo)因子進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，獲取指標(biāo)數(shù)據(jù)集；步驟3，對(duì)所述指標(biāo)數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，獲取標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)數(shù)據(jù)集；步驟4，所述標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)數(shù)據(jù)集經(jīng)百分制縮放后，進(jìn)行加權(quán)求和，獲取指標(biāo)得分?jǐn)?shù)據(jù)集；步驟5，根據(jù)所述指標(biāo)得分?jǐn)?shù)據(jù)集對(duì)樣本進(jìn)行信用評(píng)分；步驟6，將所述信用評(píng)分進(jìn)行區(qū)間劃分，獲取樣本的信用評(píng)級(jí)。本發(fā)明創(chuàng)造性地將企業(yè)環(huán)境、社會(huì)和治理(ESG)信息納入企業(yè)信用評(píng)級(jí)體系，可以有效識(shí)別債券主體的信用品質(zhì)，更全面衡量債務(wù)人的整體信用。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種企業(yè)ESG三優(yōu)信用模型構(gòu)建方法及其裝置。

背景技術(shù)

債券是我國(guó)企業(yè)重要的融資手段之一。在過(guò)去的十多年里，中國(guó)債券市場(chǎng)得到長(zhǎng)足的發(fā)展，債券市場(chǎng)規(guī)模已居全球第三位。但是，自2014年3月“11超日債”發(fā)生違約以后，我國(guó)債券違約案例數(shù)量增多，債券市場(chǎng)違約事件頻發(fā)，信用風(fēng)險(xiǎn)正成為金融市場(chǎng)關(guān)注的焦點(diǎn)。2018年，中國(guó)信用債市場(chǎng)共有125支債券發(fā)生違約，涉及違約金額1209.61億元；全年新增違約發(fā)行人44家；涉及違約債券規(guī)模和數(shù)量遠(yuǎn)超2017年；同時(shí)部分評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)預(yù)警能力弱，高評(píng)級(jí)債券發(fā)生違約數(shù)量增加，并首次出現(xiàn)AAA級(jí)違約發(fā)行人。

從國(guó)外的成熟經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，評(píng)級(jí)方法應(yīng)以定量分析為主，定性分析為輔。評(píng)級(jí)的可靠程度，更多的依賴于經(jīng)驗(yàn)豐富、信息充分的分析人員的綜合平衡意見(jiàn)。然而在我國(guó)，債券評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)的評(píng)委只能依據(jù)事先確定的指標(biāo)計(jì)算的實(shí)際值給出分?jǐn)?shù)，而無(wú)法作出自己的綜合判斷，這樣就不能對(duì)企業(yè)債券信用作出全面的評(píng)價(jià)。此外，在指標(biāo)設(shè)置上，當(dāng)前我國(guó)主要評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)的評(píng)級(jí)體系也以財(cái)務(wù)指標(biāo)為主，而忽視了對(duì)非財(cái)務(wù)指標(biāo)ESG(環(huán)境、社會(huì)和治理指標(biāo))的關(guān)注。傳統(tǒng)財(cái)務(wù)指標(biāo)通常衡量的是企業(yè)過(guò)去績(jī)效表現(xiàn)，債務(wù)人有動(dòng)機(jī)隱藏真實(shí)經(jīng)營(yíng)狀況，導(dǎo)致債務(wù)人和債權(quán)人之間存在信息不對(duì)稱問(wèn)題。

隨著我國(guó)債券市場(chǎng)進(jìn)一步推動(dòng)市場(chǎng)化進(jìn)程，未來(lái)信用違約將趨于常態(tài)化，做好信用風(fēng)險(xiǎn)防范至關(guān)重要。投資人應(yīng)加強(qiáng)信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別能力，強(qiáng)化內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)管控，合理進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分散配置，警惕信用風(fēng)險(xiǎn)沖擊轉(zhuǎn)化為流動(dòng)性沖擊的可能性。當(dāng)前傳統(tǒng)信用評(píng)級(jí)模型在衡量債券主體時(shí)存在風(fēng)險(xiǎn)跟蹤滯后性、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警能力薄弱、模型嚴(yán)謹(jǐn)性有待提高等問(wèn)題，因而優(yōu)化傳統(tǒng)信用評(píng)級(jí)模型以更全面分析債券信用風(fēng)險(xiǎn)尤為重要。

發(fā)明內(nèi)容

鑒于上述問(wèn)題，本發(fā)明提供了一種企業(yè)ESG三優(yōu)信用模型構(gòu)建方法及其裝置。

為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：

一方面，本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N企業(yè)ESG三優(yōu)信用模型構(gòu)建方法，包括：

步驟1，確定樣本集，所述樣本集中樣本包括元信息；

步驟2，根據(jù)所述元信息對(duì)模型指標(biāo)因子進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，獲取指標(biāo)數(shù)據(jù)集；

步驟3，對(duì)所述指標(biāo)數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，獲取標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)數(shù)據(jù)集；

步驟4，所述標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)數(shù)據(jù)集經(jīng)百分制縮放后，進(jìn)行加權(quán)求和，獲取指標(biāo)得分?jǐn)?shù)據(jù)集；

步驟5，根據(jù)所述指標(biāo)得分?jǐn)?shù)據(jù)集對(duì)樣本進(jìn)行信用評(píng)分；

步驟6，將所述信用評(píng)分進(jìn)行區(qū)間劃分，獲取樣本的信用評(píng)級(jí)。

作為優(yōu)選方案，所述模型指標(biāo)因子分為三個(gè)層次，第一層次為一級(jí)指標(biāo)，第二層次包括所述一級(jí)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的二級(jí)指標(biāo)，第三層次包括所述二級(jí)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的三級(jí)指標(biāo)，所述三級(jí)指標(biāo)形成模型備選因子池。

作為優(yōu)選方案，所述步驟3中對(duì)所述指標(biāo)數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，具體包括：根據(jù)指標(biāo)數(shù)值與企業(yè)無(wú)關(guān)和有關(guān)將所述模型備選因子池中的三級(jí)指標(biāo)分為I類和II類，所述I類三級(jí)指標(biāo)采用移動(dòng)窗口Z值標(biāo)準(zhǔn)化，所述II類三級(jí)指標(biāo)采用當(dāng)季度Z值標(biāo)準(zhǔn)化。