本发明专利技术实施例公开了一种业务预算方法、装置及设备，方法包括确定待预算业务的业务种类，并获取每种待预算业务的历史业务数据；确定影响每种待预算业务的业务发展的影响动因，并基于影响动因获取每种待预算业务相应的历史动因数据；基于影响动因以及历史动因数据通过时间序列预测方法预测得到每种待预算业务在第一时间段内的未来动因数据；将历史动因数据作为自变量，将历史业务数据作为因变量，利用Lasso回归模型进行拟合，得到多元线性回归方程；将未来动因数据代入多元线性回归方程，得到相应待预算业务的预算值。本申请实现了减少业务预算过程中的人工介入、提高业务预算的精确度以及精细度的技术效果。精确度以及精细度的技术效果。精确度以及精细度的技术效果。
【技术实现步骤摘要】
一种业务预算方法、装置及设备
[0001]本专利技术实施例涉及计算机技术
，尤其涉及一种业务预算方法、装置及设备。
技术介绍
[0002]现有的银行预算管理方法中，存贷款类业务和资金类业务规模的预算指标值，是人工基于业务经验、业务历史规模情况和当年银行经营目标而定的，且预算指标值往往只涉及几个大类，无法穿透到更细的业务品种，因此在预算管理中无法做到精细化管理。
技术实现思路
[0003]本专利技术实施例提供一种业务预算方法、装置及设备，解决了现有技术在进行业务预算时由于人工介入较多以及基于业务大类指标进行预算所导致的预算精度较低的技术问题。
[0004]第一方面，本专利技术实施例提供了一种业务预算方法，所述业务预算方法包括：
[0005]确定待预算业务的业务种类，并获取每种所述待预算业务的历史业务数据；
[0006]确定影响每种所述待预算业务的业务发展的影响动因，并基于所述影响动因获取每种所述待预算业务相应的历史动因数据；
[0007]基于所述影响动因以及所述历史动因数据通过时间序列预测方法预测得到每种所述待预算业务在第一时间段内的未来动因数据；
[0008]将所述历史动因数据作为自变量，将所述历史业务数据作为因变量，利用Lasso回归模型进行拟合，得到多元线性回归方程；
[0009]将所述未来动因数据代入所述多元线性回归方程，得到相应所述待预算业务的预算值。
[0010]第二方面，本专利技术实施例还提供了一种业务预算装置，所述业务预算装置包括：
[0011]种类确定单元，用于确定待预算业务的业务种类，并获取每种所述待预算业务的历史业务数据；
[0012]动因确定单元，用于确定影响每种所述待预算业务的业务发展的影响动因，并基于所述影响动因获取每种所述待预算业务相应的历史动因数据；
[0013]动因预测单元，用于基于所述影响动因以及所述历史动因数据通过时间序列预测方法预测得到每种所述待预算业务在第一时间段内的未来动因数据；
[0014]方程拟合单元，用于将所述历史动因数据作为自变量，将所述历史业务数据作为因变量，利用Lasso回归模型进行拟合，得到多元线性回归方程；
[0015]业务预算单元，用于将所述未来动因数据代入所述多元线性回归方程，得到相应所述待预算业务的预算值。
[0016]第三方面，本专利技术实施例还提供了一种业务预算设备，所述业务预算设备包括：
[0017]一个或多个处理器；
[0018]存储装置，用于存储一个或多个程序；
[0019]当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本专利技术实施例第一方面任意的业务预算方法。
[0020]第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本专利技术实施例第一方面任意的业务预算方法。
[0021]第五方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现如本专利技术实施例第一方面任意的业务预算方法。
[0022]本专利技术实施例公开了一种业务预算方法、装置及设备，方法包括确定待预算业务的业务种类，并获取每种待预算业务的历史业务数据；确定影响每种待预算业务的业务发展的影响动因，并基于影响动因获取每种待预算业务相应的历史动因数据；基于影响动因以及历史动因数据通过时间序列预测方法预测得到每种待预算业务在第一时间段内的未来动因数据；将历史动因数据作为自变量，将历史业务数据作为因变量，利用Lasso回归模型进行拟合，得到多元线性回归方程；将未来动因数据代入多元线性回归方程，得到相应待预算业务的预算值。本申请通过将业务大类细分到不同的业务种类，并根据每一种业务种类的影响动因基于时间序列预测方法预测得到未来动因数据，最后将未来动因数据代入多元线性回归方程得到相应待预算业务的预算值，解决了现有技术在进行业务预算时由于人工介入较多以及基于业务大类指标进行预算所导致的预算精度较低的技术问题，实现了减少业务预算过程中的人工介入、提高业务预算的精确度以及精细度的技术效果。
附图说明
[0023]图1是本专利技术实施例提供的一种业务预算方法的流程图；
[0024]图2是本专利技术实施例提供的另一种业务预算方法的流程图；
[0025]图3是本专利技术实施例提供的又一种业务预算方法的流程图；
[0026]图4是本专利技术实施例提供的一种业务预算装置的结构图；
[0027]图5为本专利技术实施例提供的一种业务预算设备的结构示意图。
具体实施方式
[0028]下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术，而非对本专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术相关的部分而非全部结构。
[0029]需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于限定特定顺序。本专利技术下述各个实施例可以单独执行，各个实施例之间也可以相互结合执行，本专利技术实施例对此不作具体限制。
[0030]图1是本专利技术实施例提供的一种业务预算方法的流程图。该业务预算方法可适用于所有需要进行预算的业务场景，例如银行对于存贷款类业务以及资金类业务规模进行预算的场景等。该业务预算方法可以由业务预算装置来执行，该装置可以采用硬件和/或软件的方式来实现，并一般可集成于服务器中。本申请技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律法规的相关规定。
[0031]如图1所示，该业务预算方法具体包括如下步骤：
[0032]S101，确定待预算业务的业务种类，并获取每种待预算业务的历史业务数据。
[0033]具体地，以银行业务预算为例，银行的实际业务情况主要包括存贷款类业务和资金类业务，将其作为待预算业务，并将其大类拆分到预算管理需要的最小业务种类，并获取每一业务种类的历史规模值(即上述历史业务数据)。通常情况下，可以将历史业务数据的获取频度设置为月度，即按月获取每月的每一业务种类的历史业务数据，其获取数据的时间长度最少为3年。
[0034]示例性地，银行业务品种按照实际业务种类可以分为公司、零售与信用卡、金融市场三大板块。其中，公司板块分为存款类业务与贷款类业务，存款类业务包括对公活期存款、对公定期存款、对公通知存款等，贷款类业务包括对公短期并购贷款、对公中长期并购贷款、对公短期流动资金贷款等；零售与信用卡板块也分为存款类业务与贷款类业务，存款类业务包括活期存款、通知存款、保证金存款、信用卡存款等；贷款类业务包括个人住房按揭贷款、个人经营性贷款、个人消费贷款、信用卡透支等；金融市场板块业务分为金市资金类业务与金市负债类业务，金市资金类业务包括外币备付、其他存放同业活期、存放同业定期等；金市负债类业务包括存款类金融机构活期存款、非存款类金融机构活期存款、同业存单等。
[0035]S1本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种业务预算方法，其特征在于，所述业务预算方法包括：确定待预算业务的业务种类，并获取每种所述待预算业务的历史业务数据；确定影响每种所述待预算业务的业务发展的影响动因，并基于所述影响动因获取每种所述待预算业务相应的历史动因数据；基于所述影响动因以及所述历史动因数据通过时间序列预测方法预测得到每种所述待预算业务在第一时间段内的未来动因数据；将所述历史动因数据作为自变量，将所述历史业务数据作为因变量，利用Lasso回归模型进行拟合，得到多元线性回归方程；将所述未来动因数据代入所述多元线性回归方程，得到相应所述待预算业务的预算值。2.根据权利要求1所述的业务预算方法，其特征在于，在确定出影响每种所述待预算业务的业务发展的影响动因之后，所述业务预算方法还包括：计算每个影响动因与相应的所述历史业务数据之间的相关系数；基于所述相关系数对所述影响动因进行排序，得到影响动因序列，其中，所述影响动因序列用于表征所述影响动因对所述待预算业务的影响程度；将所述影响动因序列中前预设个数的所述影响动因保留待用。3.根据权利要求2所述的业务预算方法，其特征在于，所述基于所述相关系数对影响所述影响动因进行排序，得到影响动因序列包括：判断每一个所述相关系数的绝对值是否大于预设标准值，并依据判断结果对所述影响动因进行排序，得到所述影响动因序列。4.根据权利要求1所述的业务预算方法，其特征在于，基于所述影响动因以及所述历史动因数据通过时间序列预测方法预测得到每种所述待预算业务在第一时间段内的未来动因数据包括：根据最小化信息量准则或贝叶斯信息准则确定季节性差分自回归滑动平均模型中的最优参数；基于所述影响动因以及所述历史动因数据，利用所述最优参数以及所述季节性差分自回归滑动平均模型预测得到每种所述待预算业务在所述第一时间段内的未来动因数据。5.根据权利要求1所述的业务预算方法，其特征在于，在将所述未来动因数据代入所述多元线性回归方程，得到相应所述待预算业务的预算值之前，所述业务预算方法包括：验证所述多元线性回归方程计算得到的所述预算值的误差率是否小于预设误差值；若是，则利用所述多元线性回归方程预测相应所述待预算业务的预算值；若否，则利用预设统计模型预测所述待预算业务的预算值。6.根据权利要求5所述的业务预算方法，其特征在于，验证所述多元线性回归方程计算得到的所述预算值的误差率是否小于预设误差值包括：取所述历史业务数据中第二时间段内的数据作为验证集数据；将所述未来动因数据代入所述多元线性回归方程，得到所述第二时间段的验证预测值；计算所述验证预测值与所述第二时间段内的实际业务值之间的相对均方根误差，其中，所述实际业务值为所述验证集数据；
判断所述相对均方根误差是否小于预设误差值。7.根据权利要求5所述的业务预算方法，其特征在于，所述预设统计模型包括：年度移动平均模型其中，a
t
是年度平均业务预测值，a
t
‑
n
是t
‑
n月的平均业务值，t为当前月份，n是月份数，n...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐梦佳，马滢，戴清慧，
申请(专利权)人：上海浦东发展银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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