[發(fā)明專利]銀行風險定價策略的仿真方法和裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011483694.0
• 申請日: 2020-12-16
• 公開（公告）號: CN112529689A
• 公開（公告）日: 2021-03-19
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 曹然;段行健;田春明
• 申請（專利權(quán)）人: 北京逸風金科軟件有限公司
• 主分類號: G06Q40/02
• 分類號: G06Q40/02;G06Q30/02
• 代理公司: 北京匯捷知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11531
• 代理人: 于鵬

本公開提供了銀行風險定價策略的仿真方法，根據(jù)預(yù)先存儲在銀行系統(tǒng)中的參數(shù)創(chuàng)建不同屬性的模型；通過獲取創(chuàng)建的不同屬性的模型獲取的輸出數(shù)據(jù)，結(jié)合銀行在預(yù)設(shè)多種風險場景與預(yù)設(shè)定價策略下的多個參數(shù)指標進行仿真操作。該方法通過金融風險建模的手段，將銀行從資產(chǎn)風險定價至最終資產(chǎn)負債表、核心經(jīng)營指標的計算進行仿真推演，以完成對銀行在不同風險場景、定價策略下的經(jīng)營指標的計算。本公開還涉及銀行風險定價策略的仿真裝置。

技術(shù)領(lǐng)域

本公開涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及銀行風險定價策略的仿真方法和裝置。

背景技術(shù)

商業(yè)銀行作為經(jīng)營風險的專業(yè)機構(gòu)，同時面臨“系統(tǒng)性風險”和“非系統(tǒng)性風險”兩大類風險的挑戰(zhàn)。長期以來，商業(yè)銀行憑借對于授信業(yè)務(wù)的把握，對相關(guān)行業(yè)及客戶的深耕，在對企業(yè)和個人非系統(tǒng)性風險的防控方面已經(jīng)積累了較為完善的經(jīng)驗。然而對系統(tǒng)性風險，如全球經(jīng)濟周期輪動、利率周期波動、貨幣政策的而影響等對商業(yè)銀行體系產(chǎn)生的沖擊，給商業(yè)銀行造成的影響目前尚缺乏有效地應(yīng)對機制。當前全球金融市場動蕩加劇，系統(tǒng)性風險發(fā)生概率與日俱增。此外，金融業(yè)即將全面對外開放，國內(nèi)銀行面對外資銀行沖擊競爭加劇。這種背景下，銀行應(yīng)以怎樣的經(jīng)營策略(例如調(diào)整貸款利率價格)在受系統(tǒng)性風險和開放市場競爭影響情況下，實現(xiàn)對客戶信用風險的有效管控并保持綜合收益，是當前銀行經(jīng)營管理者不得不深入思考的重要課題。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)問題，本公開實施例提供了銀行風險定價策略的仿真方法和裝置，能夠解決通過金融風險建模的手段，將銀行從資產(chǎn)風險定價至最終資產(chǎn)負債表、核心經(jīng)營指標的計算進行仿真推演，以完成對銀行在不同風險場景、定價策略下的經(jīng)營指標的計算。

第一方面，本公開實施例提供了銀行風險定價策略的仿真方法，所述方法包括：根據(jù)預(yù)先存儲在銀行系統(tǒng)中的參數(shù)創(chuàng)建不同屬性的模型；通過獲取創(chuàng)建的不同屬性的模型獲取的輸出數(shù)據(jù)，結(jié)合銀行在預(yù)設(shè)多種風險場景與預(yù)設(shè)定價策略下的多個參數(shù)指標進行仿真操作。

在其中一個實施例中，所述根據(jù)預(yù)先存儲在銀行系統(tǒng)中的參數(shù)創(chuàng)建不同屬性的模型包括：根據(jù)預(yù)先存儲在銀行系統(tǒng)中的參數(shù)創(chuàng)建定價模型與風險模型；其中，所述定價模型包括：利率敏感性模型用于表征計算客戶對于產(chǎn)品價格變化的敏感性，并結(jié)合目標銀行的定價，計算客戶接受價格的概率；打分卡模型用于表征對單一客戶的風險進行評分，并給出定價；增量模型用于表征根據(jù)所述利率敏感性模型與所述打分卡模型的輸出，結(jié)合風險場景中的因子，計算各個產(chǎn)品未來期間內(nèi)的增量；其中，所述風險模型用于表征通過對賬戶維度數(shù)據(jù)每個月份、季度的推演，計算相應(yīng)的信用損失、利息收入、還款、余額指標。

在其中一個實施例中，所述風險模型采用多元邏輯回歸與遷徙矩陣結(jié)合的模型。

在其中一個實施例中，所述風險模型包括多個轉(zhuǎn)移方向區(qū)間；其中，轉(zhuǎn)移方向區(qū)間為(1-5)表征轉(zhuǎn)移方向向好；轉(zhuǎn)移方向區(qū)間為(7-11)表征轉(zhuǎn)移方向向壞；轉(zhuǎn)移方向數(shù)值為12表征轉(zhuǎn)移方向違約；轉(zhuǎn)移方向數(shù)值為6表征轉(zhuǎn)移方向保持不變。

在其中一個實施例中，還包括：將任一轉(zhuǎn)移方向與特征參數(shù)進行回歸計算；其中，所述特征參數(shù)為多個，包括經(jīng)濟預(yù)測參數(shù)與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)參數(shù)。

在其中一個實施例中，還包括：對回歸計算的結(jié)果通過預(yù)設(shè)公式進行區(qū)間為(0,1)的幾率轉(zhuǎn)化操作；其中，所述預(yù)設(shè)公式為：

其中，Y表征轉(zhuǎn)移向概率；X表征因子；β₁表征系列參數(shù)。

在其中一個實施例中，所述通過獲取創(chuàng)建的不同屬性的模型獲取的輸出數(shù)據(jù)，結(jié)合銀行在預(yù)設(shè)多種風險場景與預(yù)設(shè)定價策略下的多個參數(shù)指標進行仿真操作包括：根據(jù)定價模型與風險模型中的輸出數(shù)據(jù)，結(jié)合會計指標數(shù)據(jù)對銀行的資產(chǎn)負債表進行仿真操作。

第二方面，本公開實施例提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，該程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述的方法的步驟。