一种基于租赁物持续产生现金流的风险管理方法技术

本发明专利技术涉及风险管理技术领域，尤其涉及一种基于租赁物持续产生现金流的风险管理方法。该方法包括以下步骤：获取租赁物GPS原始数据集，并对租赁物GPS原始数据集与预设的电子道路地图数据进行高精度匹配，获取租赁物GPS精确数据；通过车辆工况数据采集，获取车辆工况数据；根据租赁物GPS精确数据以及车辆工况数据进行租赁物现金流建模，构建租赁物现金流模型；根据租赁物现金流模型进行风险评估，获取租赁物风险评估数据；根据租赁物风险评估数据生成融资租赁风险管理策略数据，并获取风险管理反馈数据。本发明专利技术利用数字技术重塑产业生态和加强信用体系建设，打造基于物的信用体系。打造基于物的信用体系。打造基于物的信用体系。

【技术实现步骤摘要】
一种基于租赁物持续产生现金流的风险管理方法


[0001]本专利技术涉及风险管理
，尤其涉及一种基于租赁物持续产生现金流的风险管理方法。

技术介绍

[0002]在融资租赁行业中，风险管理是保障公司可持续经营的关键要素之一。传统的风险管理方法主要依赖于承租人或借款人的信用评估（主体信用），然而，这种方法存在着很多局限性。租赁物风险管理是融资租赁行业的重要议题，面临着多种挑战。传统的风险管理方法主要依赖于承租人或借款人的信用评估，但这种方法存在信息不对称、难以获取全面数据、无法全面考虑租赁物的运营风险的问题。

技术实现思路

[0003]本专利技术为解决上述技术问题，利用数字技术重塑产业生态和加强信用体系建设，打造基于物的信用体系，提出了一种基于租赁物持续产生现金流的风险管理方法，以解决至少一个上述技术问题。
[0004]本申请提供了一种基于租赁物持续产生现金流的风险管理方法，包括以下步骤：步骤S1：获取租赁物GPS原始数据集，并对租赁物GPS原始数据集与预设的电子道路地图数据进行高精度匹配，从而获取租赁物GPS精确数据；步骤S2：通过车辆工况数据采集，从而获取车辆工况数据；步骤S3：根据租赁物GPS精确数据以及车辆工况数据进行租赁物现金流建模，从而构建租赁物现金流模型；步骤S4：根据租赁物现金流模型进行风险评估，从而获取租赁物风险评估数据；步骤S5：根据租赁物风险评估数据生成融资租赁风险管理策略数据，并获取风险管理反馈数据，以对租赁物现金流模型以及融资租赁风险管理策略数据进行实时评估迭代。r/>[0005]本专利技术中通过获取租赁物GPS精确数据和车辆工况数据，建立租赁物现金流模型，可以更准确地预测租赁物未来的现金流变化。租赁物现金流模型是评估租赁物运营（如网约车形式）可产生的现金收益，根据现金收益去判断能否覆盖租金。通过步骤S4中的风险评估，可以及时了解租赁物的风险状况，包括潜在的现金流波动和损失风险。基于风险管理策略数据，步骤S5提供实时评估迭代，使得投资者或租赁公司能够做出及时的调整和优化，以降低风险并提高资金的有效利用。通过生成融资租赁风险管理策略数据，可以针对不同的租赁物和市场情况制定适应性强的风险管理策略。这有助于最大程度地优化租赁资产组合，降低整体风险，并提高投资回报率。
[0006]优选地，步骤S1具体为：步骤S11：通过自适应数据间隔进行GPS数据采集，从而获取租赁物GPS原始数据集，其中自适应数据间隔为根据GPS数据所属地理位置以及GPS数据变化情况进行自适应调
整生成；步骤S12：对租赁物GPS原始数据集进行GPS无效值检测，从而获取GPS无效值检测数据，并利用GPS无效值检测数据对租赁物GPS原始数据集进行无效值处理，从而获取租赁物GPS清洗数据；步骤S13：对租赁物GPS清洗数据进行平滑降噪，从而获取租赁物GPS平滑降噪数据；步骤S14：对租赁物GPS平滑降噪数据进行异常值识别并处理，从而获取租赁物GPS异常值处理数据；步骤S15：将租赁物GPS异常值处理数据与预设的电子道路地图数据进行高精度匹配，从而获取租赁物GPS精确数据。
[0007]本专利技术中通过自适应数据间隔进行GPS数据采集（步骤S11），根据地理位置和变化情况进行自适应调整生成GPS数据，可以获得更加精确和全面的GPS数据集。而且，对GPS原始数据进行GPS无效值检测（步骤S12）和无效值处理，进一步清除异常或无效的GPS数据点，有助于提高数据质量，减少错误对现金流模型建模的影响。在步骤S13中对GPS数据进行平滑降噪处理，可以去除数据中的噪声，使得数据更加平滑和稳定。这样的数据处理有助于模型更好地捕捉租赁物位置变化的趋势和规律，提高现金流预测的准确性。在步骤S14中进行异常值识别并处理，可以消除因为设备故障或其他原因引起的异常GPS数据点，从而提高数据的精确度。经过异常值处理后的数据更可靠，使得租赁物GPS数据更加准确地反映其实际位置和状态。步骤S15中将GPS异常值处理数据与预设的电子道路地图数据进行高精度匹配，获得租赁物GPS精确数据后，可以实现租赁物位置和工况数据之间的时序关联。这有助于更好地理解租赁物在不同位置和工况下的现金流情况，为后续的现金流模型构建提供更丰富和准确的特征。
[0008]优选地，步骤S12具体为：步骤S121：对租赁物GPS原始数据集进行GPS无效值检测，从而获取GPS无效值检测数据；步骤S122：确定GPS无效值检测数据为GPS无效值标记数据时，则对租赁物GPS原始数据集进行无效值剔除，从而获取租赁物GPS清洗数据；步骤S123：确定GPS无效值检测数据为GPS缺失值标记数据时，则对租赁物GPS原始数据集进行GPS数据缺失检测，从而获取缺失检测报告数据；步骤S124：确定缺失检测报告数据为时间序列缺失检测报告数据时，则对相应的租赁物GPS原始数据集进行时序插值，从而获取租赁物GPS清洗数据；步骤S125：确定缺失检测报告数据为空间序列缺失检测报告数据时，则对相应的租赁物GPS原始数据集进行空间插值，从而获取租赁物GPS清洗数据；步骤S126：确定缺失检测报告数据为非时空序列缺失检测报告数据时，则对相应的租赁物GPS原始数据集进行均值填充，从而获取租赁物GPS清洗数据；步骤S127：确定缺失检测报告数据为多重参数缺失检测报告数据时，则对相应的租赁物GPS原始数据集进行邻近数据波动计算，从而获取邻近数据波动数据；步骤S128：确定邻近数据波动数据为平稳邻近数据波动数据时，则对相应的租赁物GPS原始数据集进行线性插值，从而获取租赁物GPS清洗数据；
步骤S129：确定邻近数据波动数据为非平稳邻近数据波动数据时，则对相应的租赁物GPS原始数据集进行样条插值，从而获取租赁物GPS清洗数据。
[0009]本专利技术中通过对GPS原始数据集进行GPS无效值检测，能够及时发现和标记无效值，并对这些无效值进行剔除。这有助于减少错误数据的影响，提高数据的质量和可靠性。在步骤S12中根据缺失检测报告数据进行不同类型的插值处理，包括时序插值、空间插值、均值填充、线性插值和样条插值等。这些插值方法能够有效地填补数据缺失，使得租赁物GPS数据集更加完整和连续。在进行插值处理时，保留有用的信息，避免过度平滑或损失重要的数据特征。这有助于保持数据的真实性和可解释性，在后续的现金流模型建模中发挥更好的作用。清洗后的GPS数据集更加准确和连续，结合车辆工况数据进行现金流建模时，能够提高现金流预测的准确性。这有助于更好地评估租赁物的现金流风险和收益潜力，为风险管理和投资决策提供更可靠的依据。通过数据清洗和插值处理，降低了因数据质量不佳和缺失引起的现金流预测误差，从而降低了投资的风险。投资者可以更有信心地进行资金配置和租赁物选择，提高投资回报率。
[0010]优选地，步骤S13中平滑降噪通过GPS平滑降噪计算公式进行平滑降噪，其中GPS平滑降噪计算公式具体为：；；；为租赁物第一GPS平滑降噪数据，为第个数据点对第个数据点的权重项，为第个租赁物第一GPS清洗数据，为租赁物第二GPS平滑降噪数据，为第个租本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于租赁物持续产生现金流的风险管理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取租赁物GPS原始数据集，并对租赁物GPS原始数据集与预设的电子道路地图数据进行高精度匹配，从而获取租赁物GPS精确数据；步骤S2：通过车辆工况数据采集，从而获取车辆工况数据；步骤S3，包括：步骤S31：对租赁物GPS精确数据以及车辆工况数据进行位置工况时序关联，从而获取租赁物位置工况时序关联数据；步骤S32：对租赁物位置工况时序关联数据进行时序关联特征提取以及车辆工况特征提取，从而获取时序关联特征数据以及车辆工况特征数据；步骤S33：对时序关联特征数据以及车辆工况特征数据进行现金流相关特征选择，从而获取时序关联特征选择数据以及车辆工况特征选择数据；步骤S34：对时序关联特征选择数据以及车辆工况特征选择数据进行深度神经网络模型构建，从而获取租赁物现金流模型；步骤S4：根据租赁物现金流模型进行风险评估，从而获取租赁物风险评估数据；步骤S5：根据租赁物风险评估数据生成融资租赁风险管理策略数据，并获取风险管理反馈数据，以对租赁物现金流模型以及融资租赁风险管理策略数据进行实时评估迭代。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1具体为：步骤S11：通过自适应数据间隔进行GPS数据采集，从而获取租赁物GPS原始数据集，其中自适应数据间隔为根据GPS数据所属地理位置以及GPS数据变化情况进行自适应调整生成；步骤S12：对租赁物GPS原始数据集进行GPS无效值检测，从而获取GPS无效值检测数据，并利用GPS无效值检测数据对租赁物GPS原始数据集进行无效值处理，从而获取租赁物GPS清洗数据；步骤S13：对租赁物GPS清洗数据进行平滑降噪，从而获取租赁物GPS平滑降噪数据；步骤S14：对租赁物GPS平滑降噪数据进行异常值识别并处理，从而获取租赁物GPS异常值处理数据；步骤S15：将租赁物GPS异常值处理数据与预设的电子道路地图数据进行高精度匹配，从而获取租赁物GPS精确数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S12具体为：步骤S121：对租赁物GPS原始数据集进行GPS无效值检测，从而获取GPS无效值检测数据；步骤S122：确定GPS无效值检测数据为GPS无效值标记数据时，则对租赁物GPS原始数据集进行无效值剔除，从而获取租赁物GPS清洗数据；步骤S123：确定GPS无效值检测数据为GPS缺失值标记数据时，则对租赁物GPS原始数据集进行GPS数据缺失检测，从而获取缺失检测报告数据；步骤S124：确定缺失检测报告数据为时间序列缺失检测报告数据时，则对相应的租赁物GPS原始数据集进行时序插值，从而获取租赁物GPS清洗数据；步骤S125：确定缺失检测报告数据为空间序列缺失检测报告数据时，则对相应的租赁物GPS原始数据集进行空间插值，从而获取租赁物GPS清洗数据；
步骤S126：确定缺失检测报告数据为非时空序列缺失检测报告数据时，则对相应的租赁物GPS原始数据集进行均值填充，从而获取租赁物GPS清洗数据；步骤S127：确定缺失检测报告数据为多重参数缺失检测报告数据时，则对相应的租赁物GPS原始数据集进行邻近数据波动计算，从而获取邻近数据波动数据；步骤S128：确定邻近数据波动数据为平稳邻近数据波动数据时，则对相应的租赁物GPS原始数据集进行线性插值，从而获取租赁物GPS清洗数据；步骤S129：确定邻近数据波动数据为非平稳邻近数据波动数据时，则对相应的租赁物GPS原始数据集进行样条插值，从而获取租赁物GPS清洗数据。4.根据权利要求2所述的方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴民，梁超，王飞翔，贺强，凌美玉，
申请(专利权)人：富鸿资本湖南融资租赁有限公司，
类型：发明
国别省市：