[发明专利]基于小微贷款资产池损失率计算的监控方法及系统有效

专利信息
申请号: 201410298972.3 申请日: 2014-06-26
公开(公告)号: CN104063601B 公开(公告)日: 2017-12-12
发明(设计)人: 丁晓蔚 申请(专利权)人: 浙江德清沃尔赴金融数据处理有限公司
主分类号: G06F19/00 分类号: G06F19/00
代理公司: 浙江永鼎律师事务所33233 代理人: 陆永强
地址: 313299 浙江省*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 发明属于信息及数据处理技术领域,尤其是涉及一种基于小微贷款资产池损失率计算的监控方法及系统。它解决了现有技术不够合理等技术问题。方法包括下述步骤A、建立贷款资产池数据库;B、违约资产计数;C、计算资产池损失率;D、监控执行。本基于小微贷款资产池损失率计算的监控方法及系统的优点在于能够反映经济运行的周期;贷款违约是有相关性的;模型技术简单;算法技术高效;模型技术的参数有经济意义,而不是纯统计;模型和算法技术能够很好的与金融市场相吻合;模型和算法技术是动态的。
搜索关键词: 基于 贷款 资产 损失率 计算 监控 方法 系统
【主权项】:
一种基于小微贷款资产池损失率计算的监控方法,其特征在于,包括下述步骤:A、建立贷款资产池数据库:将各个资产数据分别录入贷款资产池数据库(1),获得含有n个资产个数的贷款资产池数据库(1),并实时或定期更新各个资产的数据;B、违约资产计数:根据贷款资产池数据库(1)中的数据实时或定期计算违约资产个数及对应于该违约资产的资产额;C、计算资产池损失率:根据违约资产和对应于违约资产的资产额,通过损失率计算模块计算出贷款资产池数据库(1)的运算损失率;D、监控执行:将计算出的运算损失率与设定的警戒损失率进行比对,若超过警戒损失率,则发出执行控制信号并由告警装置(5)发出告警信号;在上述的步骤B和C中,违约资产个数为Nt;每当资产池中有一个贷款违约,则此计数过程加1;对应于包括该违约资产在内的累计资产损失总额为:①定义一个基本违约计数过程基本强度过程定义如下:其中c为这个强度过程的初始值,g为每次违约数增加1时对强度过程的影响;②定义活动率过程:vt,积分过程:③在①中应用②的积分过程获得Nt,即补偿子为:④强度计数过程为:λt=vt(c+gNt);其微分形式为:dλt=(c+gNt‑)dvt+gvt‑dNt;⑤活动率过程vt具体的形式:dyt(1)=κ(θ-yt(1))dt+dZt]]>dyt(2)=κ(θ-yt(2))dt+σyt(2)dWt]]>dyt(3)=-κhe-htdt]]>yt=yt(1)+yt(2)+yt(3)]]>则有⑥计算⑤中的dyt=κ(θ‑yt)dt+dZtyt=θ+(y0-θ)e-κt+∫0te-κ(t-s)dZs]]>Tt=θt+y0-θκ(1-e-κt)+1κ∫0t(1-e-κ(t-s))dZs]]>⑦对于跳测度Z,对于任意的左连续函数f(t):其中ψ(z)为跳测度Z的特征指数,定义为:⑧拉普拉斯变换:其中⑨由Levy‑Khinchin公式,得到:ψ(z)=-12z.Az+iγ.z+∫Rd(eiz.x-1-iz.x1|x|≤1)v(dx)]]>简化后,特征指数纯粹由Levy测度来指定;⑩采用非参数方法来确定Levy测度:v(dx)=λ∫0∞dηρ(η)ηe-ηxdx;]]>其中使用其离散化后的公式为:ρ(η)=Σj=0Jρjδ(η-ηj);]]>将⑩代入⑨的特征指数,经计算得:∫0tψ(iuκ(1-e-κ(t-s)))ds=-∫dηρ(η)λutu+κη+∫dηρ(η)ληu+κηlog(1+uηκ(1-e-κt))]]>计算⑤中的其中满足,取a=κ,x0=y0;其拉普拉斯变换为:上述式子显式解为:β(s)=1+a1eb1sc1+d1eb1s]]>α(s)=ax‾(a1c1-d1)b1c1d1log[1+d1c1+d1(eb1s-1)]+ax‾c1s]]>c1=-a+a2+2σ2u2u]]>d1=(1+c1v)a+σ2v-a2+2σ2u2u-2av-σ2v2]]>a1=‑1‑v(d1+c1)b1=a(d1+a1c1)+2uc1d1-a1σ2d1-a1c1;]]>计算⑤中的得到其拉普拉斯变换为:dyt(1)=κ(θ-yt(1))dt+dZt]]>dyt(2)=κ(θ-yt(2))dt+σyt(2)dWt]]>dyt(3)=-κhe-htdt]]>采用高精度计算:ELK(t)=1-RN[C0(L(-g)-1)-a+θ(n‾>0)Σk=0n‾-1n‾-1k(-1)kfkL(g(C0+k))]]]>f(k)=Γ(C0+n‾)Γ(C0)Γ(n‾)1C0+k[k‾-n‾+C0+n‾C0+k+1]]]>或者采用赖斯积分:Levy测度的确定,使用熵规则子方法:H[vQ||vP]=T∫(dvQdvPlogdvQdvP-dvQdvP+1)vP(dx)]]>H[v||vP]=TΣk=1N{vilogviviP+viP-vi}]]>J(v)=αH[v||vP]+Σiωi(DLiv-siPLiv)2;]]>优化方法:f(e→,x→)=ΔΣinei]]>mine→f(e→,x→)]]>s.t.-ei≤Si(mkt)-Si(mdl)≤ei,i=1,...,n]]>使用市场数据的校正:minθ∈ΘΣj(Mid(j)-Model(j,θ))2Mid(j).]]>
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