本发明专利技术提供一种企业违约概率预测方法及装置，涉及风险预测技术领域，可用于金融领域或其他技术领域。所述方法包括：获取企业资产数据和企业贷款数据，以及极端状态下的宏观经济指标预测值和宏观经济指标历史数据；根据所述宏观经济指标历史数据，构建第一核函数矩阵，并根据所述宏观经济指标历史数据和所述宏观经济指标预测值，构建第二核函数矩阵；根据用于企业违约概率计算的预设参数、所述第一核函数矩阵、所述第二核函数矩阵、所述宏观经济指标预测值、所述企业资产数据和所述企业贷款数据，计算极端状态下的企业违约概率预测值。所述装置执行上述方法。本发明专利技术实施例提供的方法及装置，提高了企业违约概率预测准确性，且降低了系统开销。降低了系统开销。降低了系统开销。
【技术实现步骤摘要】
一种企业违约概率预测方法及装置
[0001]本专利技术涉及风险控制
，具体涉及一种企业违约概率预测方法及装置。
技术介绍
[0002]金融机构在为企业贷款之前需要对贷款企业的违约情况进行预测，进而为贷款提供辅助参考。
[0003]目前，金融机构预测在极端状态(经济极端状态，包括经济萧条、经济危机等)下贷款企业的违约概率方法基于莫顿模型搭建。该方法在建立极端场景时使用线性的参数方法，导致要获得较高的预测精度，系统计算开销较大，经济性难以保证。其具体表现为：为了使用线性处理方法逼近非线性方法的真实状态，需要在少数真实数据的基础上做大规模的数据模拟，以拟合出更符合实际的情景。但是预测结果与现实情况差异明显，且实际开销较大。
技术实现思路
[0004]针对现有技术中的问题，本专利技术实施例提供一种企业违约概率预测方法及装置，能够至少部分地解决现有技术中存在的问题。
[0005]一方面，本专利技术提出一种企业违约概率预测方法，包括：
[0006]获取企业资产数据和企业贷款数据，以及极端状态下的宏观经济指标预测值和宏观经济指标历史数据；
[0007]根据所述宏观经济指标历史数据，构建表示现有状态下的宏观经济指标关联关系的第一核函数矩阵，并根据所述宏观经济指标历史数据和所述宏观经济指标预测值，构建用于预测极端状态下的企业违约概率的第二核函数矩阵；
[0008]根据用于企业违约概率计算的预设参数、所述第一核函数矩阵、所述第二核函数矩阵、所述宏观经济指标预测值、所述企业资产数据和所述企业贷款数据，计算极端状态下的企业违约概率预测值。
[0009]其中，所述根据用于企业违约概率计算的预设参数、所述第一核函数矩阵、所述第二核函数矩阵、所述宏观经济指标预测值、所述企业资产数据和所述企业贷款数据，计算极端状态下的企业违约概率预测值，包括：
[0010]根据所述预设参数、所述企业资产数据和所述企业贷款数据，计算用于企业违约概率预测值计算的中间数据；
[0011]根据所述第一核函数矩阵、所述第二核函数矩阵和所述宏观经济指标预测值，计算用于企业违约概率计算的预测分布参数；
[0012]根据所述预测分布参数和所述中间数据，计算极端状态下的企业违约概率预测值。
[0013]其中，所述根据所述宏观经济指标历史数据和所述宏观经济指标预测值，构建用于预测极端状态下的企业违约概率的第二核函数矩阵，包括：
[0014]分别计算所述宏观经济指标历史数据与所述宏观经济指标预测值之间的核函数，并将各核函数作为所述第二核函数矩阵中的矩阵元素。
[0015]其中，所述根据所述宏观经济指标历史数据，构建表示现有状态下的宏观经济指标关联关系的第一核函数矩阵，包括：
[0016]计算所述宏观经济指标历史数据中各数据之间的核函数，并将各核函数作为所述第一核函数矩阵中的矩阵元素。
[0017]其中，所述企业违约概率预测方法还包括：
[0018]获取极端状态下的企业违约概率历史数据，根据极端状态下的企业违约概率历史数据、所述预设参数、所述企业资产数据和所述企业贷款数据，计算现有状态下的样本数据值；
[0019]根据所述样本数据值、所述第一核函数矩阵和宏观经济指标历史数据的样本数据值数量，确定所述第一核函数矩阵中矩阵元素的矩阵元素相关参数；
[0020]根据所述矩阵元素相关参数计算所述第一核函数矩阵和所述第二核函数矩阵中的矩阵元素。
[0021]其中，在所述获取企业资产数据和企业贷款数据，以及极端状态下的宏观经济指标预测值和宏观经济指标历史数据的步骤之前，所述企业违约概率预测方法还包括：
[0022]获取企业的行业类型数据，并确定与所述行业类型数据对应的企业压力测试相关指标数据；
[0023]根据所述企业压力测试相关指标数据计算企业压力测试判别数据，将所述企业压力测试判别数据大于预设值的企业作为第一目标企业；
[0024]针对所述第一目标企业执行所述获取企业资产数据和企业贷款数据，以及极端状态下的宏观经济指标预测值和宏观经济指标历史数据，以及后续步骤。
[0025]其中，在计算极端状态下的企业违约概率预测值的步骤之后，所述企业违约概率预测方法还包括：
[0026]将所述企业违约概率预测值大于预设阈值的企业作为第二目标企业；
[0027]重新计算所述第二目标企业的贷款评估指标数据，并根据贷款评估指标数据的类型，采用相应的风控处理策略。
[0028]其中，所述贷款评估指标数据的类型包括押品价值；相应的，所述根据贷款评估指标数据的类型，采用相应的风控处理策略包括：
[0029]若确定所述押品价值低于预设价值，则生成补充押品的警告消息。
[0030]一方面，本专利技术提出一种企业违约概率预测装置，包括：
[0031]获取单元，用于获取企业资产数据和企业贷款数据，以及极端状态下的宏观经济指标预测值和宏观经济指标历史数据；
[0032]构建单元，用于根据所述宏观经济指标历史数据，构建表示现有状态下的宏观经济指标关联关系的第一核函数矩阵，并根据所述宏观经济指标历史数据和所述宏观经济指标预测值，构建用于预测极端状态下的企业违约概率的第二核函数矩阵；
[0033]预测单元，用于根据用于企业违约概率计算的预设参数、所述第一核函数矩阵、所述第二核函数矩阵、所述宏观经济指标预测值、所述企业资产数据和所述企业贷款数据，计算极端状态下的企业违约概率预测值。
[0034]再一方面，本专利技术实施例提供一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，其中，
[0035]所述处理器和所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；
[0036]所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如下方法：
[0037]获取企业资产数据和企业贷款数据，以及极端状态下的宏观经济指标预测值和宏观经济指标历史数据；
[0038]根据所述宏观经济指标历史数据，构建表示现有状态下的宏观经济指标关联关系的第一核函数矩阵，并根据所述宏观经济指标历史数据和所述宏观经济指标预测值，构建用于预测极端状态下的企业违约概率的第二核函数矩阵；
[0039]根据用于企业违约概率计算的预设参数、所述第一核函数矩阵、所述第二核函数矩阵、所述宏观经济指标预测值、所述企业资产数据和所述企业贷款数据，计算极端状态下的企业违约概率预测值。
[0040]本专利技术实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，包括：
[0041]所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如下方法：
[0042]获取企业资产数据和企业贷款数据，以及极端状态下的宏观经济指标预测值和宏观经济指标历史数据；
[0043]根据所述宏观经济指标历史数据，构建表示现有状态下的宏观经济指标关联关系的第一核函数矩阵，并根据所述宏观经济指标历史数据和所述宏观经济指标预测值，构建用本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种企业违约概率预测方法，其特征在于，包括：获取企业资产数据和企业贷款数据，以及极端状态下的宏观经济指标预测值和宏观经济指标历史数据；根据所述宏观经济指标历史数据，构建表示现有状态下的宏观经济指标关联关系的第一核函数矩阵，并根据所述宏观经济指标历史数据和所述宏观经济指标预测值，构建用于预测极端状态下的企业违约概率的第二核函数矩阵；根据用于企业违约概率计算的预设参数、所述第一核函数矩阵、所述第二核函数矩阵、所述宏观经济指标预测值、所述企业资产数据和所述企业贷款数据，计算极端状态下的企业违约概率预测值。2.根据权利要求1所述的企业违约概率预测方法，其特征在于，所述根据用于企业违约概率计算的预设参数、所述第一核函数矩阵、所述第二核函数矩阵、所述宏观经济指标预测值、所述企业资产数据和所述企业贷款数据，计算极端状态下的企业违约概率预测值，包括：根据所述预设参数、所述企业资产数据和所述企业贷款数据，计算用于企业违约概率预测值计算的中间数据；根据所述第一核函数矩阵、所述第二核函数矩阵和所述宏观经济指标预测值，计算用于企业违约概率计算的预测分布参数；根据所述预测分布参数和所述中间数据，计算极端状态下的企业违约概率预测值。3.根据权利要求1所述的企业违约概率预测方法，其特征在于，所述根据所述宏观经济指标历史数据和所述宏观经济指标预测值，构建用于预测极端状态下的企业违约概率的第二核函数矩阵，包括：分别计算所述宏观经济指标历史数据与所述宏观经济指标预测值之间的核函数，并将各核函数作为所述第二核函数矩阵中的矩阵元素。4.根据权利要求1所述的企业违约概率预测方法，其特征在于，所述根据所述宏观经济指标历史数据，构建表示现有状态下的宏观经济指标关联关系的第一核函数矩阵，包括：计算所述宏观经济指标历史数据中各数据之间的核函数，并将各核函数作为所述第一核函数矩阵中的矩阵元素。5.根据权利要求4所述的企业违约概率预测方法，其特征在于，所述企业违约概率预测方法还包括：获取极端状态下的企业违约概率历史数据，根据极端状态下的企业违约概率历史数据、所述预设参数、所述企业资产数据和所述企业贷款数据，计算现有状态下的样本数据值；根据所述样本数据值、所述第一核函数矩阵和宏观经济指标历史数据的样本数据值数量，确定所述第一核函数矩阵中矩阵元素的矩阵元素相关参数；根据所述矩阵元素相关参数计算所述第一核...
【专利技术属性】
技术研发人员：张家玮，郑荣廷，邓琳，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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