[發(fā)明專利]基于期權(quán)定價(jià)模型的商業(yè)承兌匯票信用評(píng)分方法及系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110954987.0
• 申請(qǐng)日: 2021-08-19
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113643115A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-11-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張曉玫;封飛;謝納;張眙郡;于子墨;張亮;張洪銘
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 四川川投云鏈科技有限公司;成都知曉未來(lái)數(shù)字科技有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06Q40/00
• 分類(lèi)號(hào): G06Q40/00;G06Q10/06
• 代理公司: 成都蓉創(chuàng)智匯知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 51276
• 代理人: 趙雷;譚新民

1.基于期權(quán)定價(jià)模型的商業(yè)承兌匯票信用評(píng)分方法，所述方法應(yīng)用于客戶端所屬的服務(wù)器，其特征在于，所述方法包括如下步驟：

S1、獲取商業(yè)承兌匯票承兌企業(yè)的財(cái)務(wù)信息與票據(jù)信息，財(cái)務(wù)信息包括承兌企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債表、現(xiàn)金流量表與利潤(rùn)表中的相關(guān)數(shù)據(jù)，票據(jù)信息包括承兌企業(yè)的票據(jù)兌付記錄信息以及票面信息；

S2、根據(jù)所述承兌企業(yè)的行業(yè)特征和預(yù)設(shè)行業(yè)劃分標(biāo)準(zhǔn)，將承兌企業(yè)劃分為多個(gè)企業(yè)集，并根據(jù)企業(yè)的行業(yè)特征進(jìn)行分層建模，得到票據(jù)綜合評(píng)分模型集；

S3、確定與待測(cè)票據(jù)的承兌企業(yè)相匹配的票據(jù)綜合評(píng)分模型，根據(jù)承兌企業(yè)財(cái)務(wù)信息與票據(jù)信息，輸出票據(jù)綜合評(píng)分；

S4、將票據(jù)綜合評(píng)分與預(yù)設(shè)閾值進(jìn)行比較，若所述票據(jù)綜合評(píng)分低于閾值，則發(fā)出預(yù)警信息，若所述票據(jù)綜合評(píng)分高于閾值，則不發(fā)出預(yù)警信息；

S5、生成評(píng)分報(bào)告，根據(jù)步驟S3運(yùn)算生成的評(píng)分結(jié)果，保存為Word或Pdf文檔，或打印保存的信用評(píng)分結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于期權(quán)定價(jià)模型的商業(yè)承兌匯票信用評(píng)分方法，其特征在于，所述步驟S3還包括以下步驟：

S31、調(diào)用票據(jù)綜合評(píng)分模型的第一子模型，所述第一子模型為承兌企業(yè)評(píng)分模型，根據(jù)所述財(cái)務(wù)信息計(jì)算承兌企業(yè)評(píng)分并存儲(chǔ)評(píng)分結(jié)果；

S32、調(diào)用票據(jù)綜合評(píng)分模型的第二子模型，所述第二子模型為票據(jù)調(diào)整評(píng)分模型，根據(jù)所述票據(jù)信息計(jì)算票據(jù)調(diào)整評(píng)分并存儲(chǔ)評(píng)分結(jié)果；

S33、獲取每個(gè)所述子模型的權(quán)重；以及根據(jù)所述子模型的權(quán)重以及每個(gè)所述子模型的評(píng)分，計(jì)算所述票據(jù)綜合評(píng)分并存儲(chǔ)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于期權(quán)定價(jià)模型的商業(yè)承兌匯票信用評(píng)分方法，其特征在于，每隔預(yù)設(shè)周期，獲取當(dāng)前周期承兌企業(yè)中財(cái)務(wù)信息與票據(jù)信息，調(diào)用票據(jù)綜合評(píng)分模型，更新承兌企業(yè)票據(jù)綜合評(píng)分。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于期權(quán)定價(jià)模型的商業(yè)承兌匯票信用評(píng)分方法，其特征在于，所述步驟S31還包括以下步驟：

將所述財(cái)務(wù)信息輸入預(yù)設(shè)承兌企業(yè)基礎(chǔ)信用信息評(píng)分模型，得到所述承兌企業(yè)基礎(chǔ)信用信息評(píng)分；

將所述財(cái)務(wù)信息和票據(jù)信息輸入預(yù)設(shè)票據(jù)承兌信用信息評(píng)分模型，得到所述票據(jù)承兌信用信息評(píng)分；

分別獲取所述承兌企業(yè)基礎(chǔ)信用信息評(píng)分模型、票據(jù)承兌信用信息評(píng)分模型的權(quán)重，以及根據(jù)所述權(quán)重以及所述模型的評(píng)分，計(jì)算所述承兌企業(yè)評(píng)分并存儲(chǔ)。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于期權(quán)定價(jià)模型的商業(yè)承兌匯票信用評(píng)分方法，其特征在于，所述承兌企業(yè)基礎(chǔ)信用信息評(píng)分模型包括建立基于隨機(jī)負(fù)債的違約概率評(píng)分模型，根據(jù)承兌企業(yè)的財(cái)務(wù)信息，擬合模型并輸出違約概率值，其計(jì)算式為：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于期權(quán)定價(jià)模型的商業(yè)承兌匯票信用評(píng)分方法，其特征在于，所述承兌企業(yè)基礎(chǔ)信用信息評(píng)分模型還包括信用利差評(píng)分模型，根據(jù)待測(cè)票據(jù)的承兌企業(yè)債務(wù)到期支付函數(shù)，獲得資產(chǎn)及負(fù)債數(shù)據(jù)信息，擬合模型并輸出信用利差值，其計(jì)算式為：

信用利差

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于期權(quán)定價(jià)模型的商業(yè)承兌匯票信用評(píng)分方法，其特征在于，所述承兌企業(yè)基礎(chǔ)信用信息評(píng)分模型還包括分別獲取違約概率值與信用利差值的權(quán)重，通過(guò)違約概率值與信用利差值的加權(quán)求和輸出承兌企業(yè)基礎(chǔ)信用信息評(píng)分結(jié)果并存儲(chǔ)。

8.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于期權(quán)定價(jià)模型的商業(yè)承兌匯票信用評(píng)分方法，其特征在于，獲取所述票據(jù)承兌信用信息評(píng)分值包括以下步驟；

通過(guò)API接口獲取承兌企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和票據(jù)鷹眼系統(tǒng)的票據(jù)數(shù)據(jù)，所述財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)包括企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債表、現(xiàn)金流量表、利潤(rùn)表的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)；

根據(jù)票據(jù)兌付記錄信息計(jì)算票據(jù)兌付信用預(yù)警值；

根據(jù)當(dāng)期票據(jù)兌付記錄信息與當(dāng)期財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)計(jì)算票據(jù)償還保障預(yù)警值；

根據(jù)所述票據(jù)兌付信用預(yù)警值、票據(jù)償還保障預(yù)警值，計(jì)算所述票據(jù)承兌信用信息評(píng)分并存儲(chǔ)。