[發明專利]違約概率預測方法及裝置

在審

• 申請號: 202011080647.1
• 申請日: 2020-10-10
• 公開（公告）號: CN112308294A
• 公開（公告）日: 2021-02-02
• 發明（設計）人: 賀歐文;卜志成
• 申請（專利權）人: 北京貝殼時代網絡科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06K9/62;G06F17/18
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 張睿

本發明實施例提供一種違約概率預測方法及裝置，其中，該方法包括：對于每一待預測目標，根據待預測目標每一時間窗口的基礎數據和每一時間窗口對應的回歸模型，獲取待預測目標每一時間窗口的違約概率的預測結果；根據各待預測目標各時間窗口的違約概率的預測結果和各時間窗口對應的權重，對各待預測目標進行聚類，根據聚類結果，獲取每個類對應的違約概率預測結果，作為每個類中的待預測目標的違約概率預測結果；其中，任意兩個時間窗口的時長不同。本發明實施例提供的違約概率預測方法及裝置，能兼顧違約概率預測的實時性和準確性，能實現更精細的顧違約概率預測。

技術領域

本發明涉及計算機技術領域，尤其涉及一種違約概率預測方法及裝置。

背景技術

在對企業或個人進行違約概率預測時，通常是基于固定的時間窗口采集的數據進行。

由于企業(或個人)的內部原因或外部原因，企業(或個人)行為在不同的時間點的變化非常大。單一的時間窗口會抹平企業(或個人)行為在該時間窗口內(尤其是時間窗口的時間段較長的情況下)的行為變化情況，無法反映企業(或個人)違約可能性的實時變化；而采用時長較短的時間窗口雖然實時性較強，但違約概率預測結果可能出現突變，并不能反映企業(或個人)真實的違約可能性。

發明內容

本發明實施例提供一種違約概率預測方法及裝置，用以解決現有技術中難以兼顧違約概率預測的實時性和準確性的缺陷，實現更精細的違約概率預測。

本發明實施例提供一種違約概率預測方法，包括：

對于每一待預測目標，根據所述待預測目標每一時間窗口的基礎數據和所述每一時間窗口對應的回歸模型，獲取所述待預測目標所述每一時間窗口的違約概率的預測結果；

根據各所述待預測目標各時間窗口的違約概率的預測結果和各時間窗口對應的權重，對各所述待預測目標進行聚類，根據聚類結果，獲取每個類對應的違約概率預測結果，作為所述每個類中的待預測目標的違約概率預測結果；

其中，任意兩個所述時間窗口的時長不同。

根據本發明一個實施例的違約概率預測方法，所述根據所述待預測目標每一時間窗口的基礎數據和所述每一時間窗口對應的回歸模型，獲取所述待預測目標所述每一時間窗口的違約概率的預測結果的具體步驟包括：

根據所述待預測目標所述每一時間窗口的基礎數據，獲取所述待預測目標所述每一時間窗口的概率預測特征；

將所述待預測目標所述每一時間窗口的概率預測特征，輸入所述每一時間窗口對應的回歸模型，輸出所述待預測目標所述每一時間窗口的違約概率的預測結果；

其中，所述每一時間窗口對應的回歸模型，是根據所述每一時間窗口的概率預測特征樣本數據，及所述樣本數據對應的未違約或違約數據進行訓練后獲得的。

根據本發明一個實施例的違約概率預測方法，所述根據各所述待預測目標各時間窗口的違約概率的預測結果和各時間窗口對應的權重，對各所述待預測目標進行聚類的具體步驟包括：

根據各所述待預測目標各時間窗口的違約概率的預測結果和各時間窗口對應的權重，獲取每兩個所述待預測目標之間的特征距離；

基于聚類算法，根據每兩個所述待預測目標之間的特征距離，獲取每一所述待預測目標所屬的類。

根據本發明一個實施例的違約概率預測方法，所述根據所述待預測目標每一時間窗口的基礎數據和所述每一時間窗口對應的回歸模型，獲取所述待預測目標所述每一時間窗口的違約概率的預測結果之前，還包括：

對于所述每一時間窗口，根據所述每一時間窗口的概率預測特征樣本數據，及所述樣本數據對應的未違約或違約數據進行logistic回歸分析，獲取所述每一時間窗口對應的回歸模型。