【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理和分析领域，特别是基于智保多维动态评分的面向农业融资担保的风控模型。
技术介绍
1、农业融资担保目前存在以下难点和技术瓶颈：
2、价值评估技术不完善：对于农业资产如土地经营权、农作物、养殖物、农业生产设施等的价值评估，缺乏科学、准确、统一的评估标准和方法。不同的评估机构可能采用不同的评估模型和参数，导致评估结果差异较大，影响了抵押物的价值认定和融资额度的确定。
3、风险评估技术不精准：现有的风险评估技术主要依赖于传统的财务指标和历史数据，对农业生产的特殊性和不确定性考虑不足。缺乏针对农业项目的风险评估模型和工具，难以准确预测自然灾害、市场波动等因素对农业经营和贷款偿还的影响，增加了担保机构的风险控制难度。
4、数据管理和信息技术应用不足：农业融资担保涉及大量的信息数据，包括农业经营主体的基本信息、生产经营数据、信用记录等。但目前担保机构的数据管理水平较低，信息收集、整理、分析和共享能力不足，缺乏有效的信息管理系统和大数据技术应用，影响了业务决策的科学性和效率。
5、所...
【技术保护点】
1.基于智保多维动态评分的面向农业融资担保的风控模型，其特征在于，包括多维自适应预测模型以及多维自适应权重数据选取,所述多维自适应权重数据选取模块的主要目的是根据不同的农业生产场景和风险评估需求，为各个数据源分配合理的权重；
2.根据权利要求1所述基于智保多维动态评分的面向农业融资担保的风控模型，其特征在于，所述多维自适应权重数据选取模块中假设我们有n个数据源，分别为D1, D2,...,Dn；对于每个数据源Di，我们定义其权重为wi，且满足∑wi=1；
3.根据权利要求1所述基于智保多维动态评分的面向农业融资担保的风控模型，其特征在于，所述多...
【技术特征摘要】
1.基于智保多维动态评分的面向农业融资担保的风控模型，其特征在于，包括多维自适应预测模型以及多维自适应权重数据选取,所述多维自适应权重数据选取模块的主要目的是根据不同的农业生产场景和风险评估需求，为各个数据源分配合理的权重；
2.根据权利要求1所述基于智保多维动态评分的面向农业融资担保的风控模型，其特征在于，所述多维自适应权重数据选取模块中假设我们有n个数据源，分别为d1, d2,...,dn；对于每个数据源di，我们定义其权重为wi，且满足∑wi=1；
3.根据权利要求1所述基于智保多维动态评分的面向农业融资担保的风控模型，其特征在于，所述多维自适应预测模型中以随机森林为例，随机森林是由多个决策树组成的集成模型；假设我们有一个训练数据集x={x1, x2,..., xm}，其中xi是一个d维的输入向量，对应的输出为yi；
4.根据权利要求1所述基于智保多维动态评分的面向农业融资担保的风控模型，其特征在于，所述季节性分解模型，将农业相关数据按照时间序列进行分解，提取出其中的趋势、季节性和残差部分；通过分析季节性因素，可以更好地把握不同季节对农业生产的影响，预测特定季节可能面临的风险。
5.根据权利要求1所述基于智保多维动态评分的面向农业融资担保的风控模型，其特征在于，所述arima模型，利用自回归移动平均模型对具有时间序列特征的数...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨玉新，刘波，吕伟，佟晓月，孟宪卿，潘成才，杨犁，庞海湾，刘瀚达，冯翼雷，
申请(专利权)人：吉林省农业融资担保有限公司，
类型：发明
国别省市：
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