[發明專利]宏觀違約風險模型訓練方法、信用評價方法及裝置

在審

• 申請號: 202110084913.6
• 申請日: 2021-01-22
• 公開（公告）號: CN112734567A
• 公開（公告）日: 2021-04-30
• 發明（設計）人: 陳驚雷;黃昶君;王雪;房雯雯;羅曄;孫昊;楊菲
• 申請（專利權）人: 建信金融科技有限責任公司
• 主分類號: G06Q40/02
• 分類號: G06Q40/02;G06Q10/04;G06K9/62;G06N20/00
• 代理公司: 北京市蘭臺律師事務所 11354
• 代理人: 李浩;張峰

本申請提供了一種宏觀違約風險模型訓練方法、信用評價方法及裝置，應用于金融科技技術領域，與傳統風險評估模型往往只考慮了客戶微觀上的經營風險，忽略了來自國內外經濟、行業成長周期和地區經濟形勢的宏中觀風險相比，本申請基于經濟金融理論，綜合宏中觀系統性風險和微觀經營風險，提出了一種更科學、全面的信貸風險評價方法，能夠提升風險預測的準確性。該方法可以作為傳統微觀風險評估模型的優化方法，解決高度動態不確定的宏中觀環境給金融機構帶來的風險管理問題，使傳統的模型可以快速且準確地對外部環境變化做出智能化響應。

技術領域

本申請涉及金融科技技術領域，具體而言，本申請涉及一種宏觀違約風險模型訓練方法、信用評價方法及裝置。

背景技術

宏觀環境的動態變化為金融機構信貸風險管理，尤其是對公信貸業務，帶來了新的挑戰。當前，國際國內形勢正在發生著深刻的變化，經濟金融格局也在不斷調整。中國宏觀經濟正逐步從投資拉動型發展為高儲蓄率支撐下的消費驅動型，一些傳統領域的產能過剩問題不斷顯現，在國內總體經濟從高速度增長模式向高質量增長模式改革的進程中，無論是實體經濟還是金融系統都面臨著不斷積累的風險。與此同時，以民生改善為背景的產業、產品、服務、技術運用等進入前所未有的新發展階段，各種制度紅利、人口紅利、生態紅利、資源紅利日漸式微，亟需優化資源、提升結構、加快經濟轉型。

企業的經營績效與每個人的經濟收入往往受外部宏觀環境的影響，該影響在不同地域和行業中存在著差異。傳統評分卡模型往往忽略了外部市場環境對客戶收入的影響，在宏觀環境惡化時往往會造成整體違約率的升高。如何快速且準確地對外部環境變化做出智能化響應，提高整體信用評價系統的準確性與穩定性是本發明要解決的主要問題。

發明內容

本申請提供了一種宏觀違約風險模型訓練方法、信用評價方法及裝置，用于提升信用風險預測的準確性。本申請采用的技術方案如下：

第一方面，提供了一種宏觀違約風險模型訓練方法，包括：

定義宏觀違約風險模型為：

其中，為客戶樣本集合I_rit違約率，函數f表示預測算法，Z表示目標宏中觀經濟指標及其滯后項，ε_rit表示隨機誤差項；

基于預定時間段內樣本客戶違約率與目標宏中觀經濟指標，訓練宏觀信用評價模型，確定模型參數。

可選地，函數f為線性回歸算法、XGBoost算法、嶺回歸算法、SVM、隨機森林、AdaBoost、決策樹、深度學習算法的任一種或多種的組合。

可選地，確定客戶樣本集合I_rit違約率包括：

獲取預設歷史時間段T內的樣本客戶；

對各個樣本客戶添加時間窗編號行業編號i、地域編號r，從而將所有樣本分割后得到集合L＝{L_ri1，…，L_rit，…，L_riT}；

基于確定的各樣本客戶的違約情況確定各個客戶樣本集合I_rit的違約率

可選地，確定目標宏中觀經濟指標包括：

確定多個候選宏中觀指標；

基于各個候選宏中觀指標在時間序列上的預測能力從多個候選宏中觀指標中確定出目標宏中觀指標。

可選地，候選宏中觀指標包括國內外經濟環境指標、行業成長周期指標、地區經濟形式指標中的至少一項。

第二方面，提供了一種信用評價方法，包括：

獲取當前目標宏中觀經濟指標，并基于預訓練的宏中觀信用評價模型確定宏觀信用風險；