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(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111222446.5 (22)申请日 2021.10.20 (71)申请人 上海羽时互联网金融信息服 务有限 公司 地址 200120 上海市浦东 新区中国 (上海) 自由贸易试验区浦东大道2123号3E- 2545室 (72)发明人 陈雪融 (74)专利代理 机构 上海光华专利事务所(普通 合伙) 31219 专利代理师 陈珊珊 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 40/02(2012.01) G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 信用债违约概率的预测系统、 方法、 存储介 质及电子设备 (57)摘要 本发明提供信用债违约概率的预测方法、 系 统、 存储介质及电子设备。 其中, 信用债 违约概率 的预测方法包括: 获取从上市公司的财务报表中 整理出的财务因子参数集合; 基于二项logit模 型, 将所述财务因子参数集合与对应的参数系数 集合相乘后与误差项相加, 输入至机器学习模型 中; 其中, 所述机器学习模型的激励函数采用 sigmoid函数; 所述机器学习模型迭代计算所述 参数系数集合, 直至在所述机器学习模 型的损失 函数趋于零值也即所述误差项的值趋于零时, 输 出最优参数系数集合; 将所述最优参数系数集合 带入所述激励函数中, 以计算得到所述上市公司 所发行的信用债的违约概率。 本发 明可有效预测 信用债违约概率, 让用户提前规避风险, 减少投 资损失。 权利要求书2页 说明书8页 附图4页 CN 115374986 A 2022.11.22 CN 115374986 A 1.一种信用债违约概 率的预测方法, 其特 征在于, 包括: 获取从上市公司的财务报表中整理出的财务因子参数集 合; 基于二项logit模型, 将所述财务因子参数集合与对应的参数系数集合相乘后与误差 项相加, 输入至 机器学习模型中; 其中, 所述机器学习模型的激励函数采用sigmo id函数; 所述机器学习 模型迭代计算所述参数系数集合, 直至在所述机器学习 模型的损失函数 趋于零值也即所述 误差项的值趋 于零时, 输出最优参数系数集 合; 将所述最优参数系数集合带入所述激励函数中, 以计算得到所述上市公司所发行的信 用债的违约概 率。 2.根据权利要求1所述的方法, 其特 征在于, 所述 二项logit模型为: 其中, 为设定的因变量, 向量X为所述财务因子参数集合, X ′为X的转置, 向量β 为所述 参数系数集合, εi为所述误差项, 所述误差项的分布为logistic分布; 违约事件发生情况Yi 表示为: 3.根据权利要求2所述的方法, 其特 征在于, 所述sigmo id函数为: 其中, z=X ′β + εi。 4.根据权利要求3所述的方法, 其特征在于, 所述机器学习 模型利用如下公式迭代计算 所述参数系数集 合: 其中, 为β 的梯度, α 为速率参数。 5.根据权利要求 4所述的方法, 其特 征在于, 所述损失函数包括: 或者, 其中, λ是正则项系数, y(i)为真实违约的情况, 违约为1, 不违约为0, x(i)为财务因子的 值, xj(i)是在j次循环计算中财务因子的值, βj为j次循环计算中β 的取值。 6.根据权利要求1所述的方法, 其特 征在于, 还 包括: 预先建立信用债数据库, 以从所述信用债数据库中获取 所述财务因子参数集 合; 其中, 所述信用债数据库包括: 信用债基础信 息, 以及从上市公司的财务报表中整理出 的若干个财务因子参数。 7.根据权利要求1所述的方法, 其特征在于, 所述财务因子参数集合中至少包括: 代表权 利 要 求 书 1/2 页 2 CN 115374986 A 2偿债能力的流动负债、 货币资产、 非常规因子 。 8.一种信用债违约概 率的预测系统, 其特 征在于, 包括: 参数获取模块, 用于获取从上市公司的财务报表中整理出的财务因子参数集 合; 参数输入模块, 用于基于二项logit模型, 将所述财务因子参数集合与对应的参数系数 集合相乘后与误差项相加, 输入至机器学习模型中; 其中, 所述机器学习模型的激励函数采 用sigmoid函数; 系数计算模块, 用于令所述机器学习模型迭代计算所述参数系数集合, 直至在所述机 器学习模型的损失函数趋 于零值也即所述 误差项的值趋 于零时, 输出最优参数系数集 合; 概率计算模块, 用于将所述最优参数系数集合带入所述激励函数中, 以计算得到所述 上市公司所发行的信用债的违约概 率。 9.一种计算机可读存储介质, 其中存储有计算机程序, 其特征在于, 所述计算机程序被 处理器加载 执行时, 实现如权利要求1至7中任一所述的方法。 10.一种电子设备, 其特 征在于, 包括: 处 理器及存 储器; 其中, 所述存储器用于存 储计算机程序; 所述处理器用于加载执行所述计算机程序, 以使所述电子设备执行如权利要求1至7中 任一所述的方法。权 利 要 求 书 2/2 页 3 CN 115374986 A 3
专利 信用债违约概率的预测系统、方法、存储介质及电子设备
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