應(yīng)的q為0. 725,該說明模型是有效的。建模的流程圖如圖2。1個SVM 模型的分類誤差的計算方法為：
[0103]
K為互聯(lián)網(wǎng)借貸平臺的數(shù)目
[0104] 最優(yōu)模型確定后，即確定權(quán)重q和W之后，可W計算每個互聯(lián)網(wǎng)借貸平臺的風(fēng)險安 全概率，對于SVM模型，采用平臺的特征向量和權(quán)重向量W進(jìn)行加權(quán)和的計算，雖然最終輸 出結(jié)果為分類值，實際上在SVM模型內(nèi)部是先計算出連續(xù)值，再按分段闊值轉(zhuǎn)換為離散的 分類值；而上述的連續(xù)值可W作為平臺的風(fēng)險安全概率值。
[0105] e)計算借標(biāo)和互聯(lián)網(wǎng)貸款平臺的風(fēng)險安全概率
[0106] 獲得最優(yōu)模型，即確定最優(yōu)的q和W后，可根據(jù)模型計算每個借標(biāo)和每個互聯(lián)網(wǎng)貸 款平臺的風(fēng)險安全概率值，公式如下：
[0107] 借標(biāo)的風(fēng)險概率值Pr=q*Pf2+(l-q)*Ps2;
[010引平臺的風(fēng)險安全概率值Pp=Wi*Pbl+W2*Pb2 +…Wh*Pbh。
[0109] 現(xiàn)舉例說明，如現(xiàn)有4個平臺；pl，p2,p3,p4,"融360"對他們的評級從優(yōu)到劣分 別為A，B，C，C-，全部平臺中共有3個行業(yè)；hi,h2,h3,分別為；超市、日化產(chǎn)品制造、餐飲，其 中，平臺pi中屬于行業(yè)hi的借標(biāo)數(shù)目為2個，表示為rll，rl2,所屬行業(yè)為超市，其他借標(biāo) 不再詳述。其中，rll為：本人經(jīng)營1家超市，客流量和交易量都很好，經(jīng)營情況可W覆蓋本 次借款，目前希望擴(kuò)大規(guī)模，申請借貸10萬元，借期6個月，借款利率15%;r12為；本人經(jīng) 營1家超市，客流量和交易量都很好，經(jīng)營情況可W覆蓋本次借款，目前希望擴(kuò)大規(guī)模，申 請借貸4. 5萬元，借期12個月，借款利率7% ;上述平臺和借標(biāo)可表示為W下表格：
[0110]
陽1川先收集屬于行業(yè)hi的上市公司的財務(wù)年報，形成樣本集，對于借標(biāo)rll，W此樣本 集進(jìn)行t檢驗，檢驗結(jié)果為"拒絕"，得到0. 03,然后根據(jù)借標(biāo)金額10萬元取m= 1. 03,得到Pf2，rii二P= 0. 03*1. 03 = 0. 0309 ;對于借標(biāo)rl2,仍然W上述的超市行 業(yè)樣本集進(jìn)行t檢驗，檢驗結(jié)果為"通過"，再對t統(tǒng)計量對應(yīng)的概率值進(jìn)行線性轉(zhuǎn)換，得到 Pf，rl2=0. 61;然后根據(jù)借標(biāo)金額 4. 5 萬元取m= 1，得到Pf2，rl2= Ptrl2*m= 0. 61*1 = 0. 61， 計算的借標(biāo)的Pf2，rll~Pf2，r43如下表：
[0112]
[011 引
[0114] 再收集屬于行業(yè)hi的上市公司的股價，計算股票收益率，形成樣本集，對于借標(biāo)rll，W此樣本集進(jìn)行t檢驗，檢驗結(jié)果為"拒絕"，得到0. 03,然后根據(jù)借標(biāo)金額10 萬元取m= 1. 03,得到Ps2，rii=Ps，rii*m= 0. 03*1. 03 = 0. 0309 ;對于借標(biāo)rl2,仍然W上述 的行業(yè)hi樣本集進(jìn)行t檢驗，檢驗結(jié)果為"通過"，再對t統(tǒng)計量對應(yīng)的概率值進(jìn)行線性轉(zhuǎn) 換，得到Ps，ri2= 0. 83 ;然后根據(jù)借標(biāo)金額4. 5萬元取m= 1，得到PArl2=Ps，rl2*m= 0. 83*1 =0. 83,計算的借標(biāo)的P^tll~Ps2，rt3如下表：
[011引
陽M引按上述方法得到全部借標(biāo)的Pf2和PS2,現(xiàn)假設(shè)q已求出，q= 0.6,則rii的風(fēng)險安 全概率Prii= P f2,…*q+Ps2，rii* (1-q)=0. 0309*0. 6+0. 0309*0. 4=0. 0309, rl2的風(fēng)險安全 概率口"2二？化"2*9+口如12*(1-9)二0.61*0.6+0.83*0.4 = 0.698。
[0117] 按此方法可計算出每個借標(biāo)的風(fēng)險安全概率Ptii~P,43如下表：
[011引
[0119] 接下來計算每個平臺的風(fēng)險安全概率的特征向量V= [Pbl;Pb2;Pb3]，對于平臺pi 的行業(yè)hi,包含2個借標(biāo)r11，r12,按W下方法計算平臺pi的行業(yè)hi的風(fēng)險安全概率pi，bi =(0. 0309*10+0. 698*4. 5)/(10+4. 5)=0. 238 ;本例中其他的行業(yè)都只包含1個借標(biāo)，所 W行業(yè)的風(fēng)險安全概率就等于借標(biāo)的風(fēng)險安全概率，得到的行業(yè)風(fēng)險安全概率Pi，bl~P 4，b3 如下，該也是平臺的風(fēng)險安全概率特征向量，每一行對應(yīng)一個平臺的特征向量；
[0120]

陽121] 接下來計算每個平臺的風(fēng)險安全概率，現(xiàn)在行業(yè)數(shù)目h= 3,假設(shè)w=
[wl;w2加]已求出，為[0. 1 ;0. 7 ;0. 2]，可計算平臺pi的風(fēng)險安全概率值Ppi為 0. 238*0. 1+0. 51*0. 7+0. 86*0. 2 = 0. 5528,可計算出全部平臺的風(fēng)險安全概率如下；
[0122]
陽12引可見，平臺的風(fēng)險安全概率計算值的排名和樣本等級的排名相同，胃說明上述的q和W是準(zhǔn)確的。
[0124] 訓(xùn)練樣本集包括4個平臺，3個行業(yè)和若干借標(biāo)，待定模型的輸入為基于上市公司 年報和基于上市公司股價的風(fēng)險安全概率；Pf2，rtl~Pf2，rt3, Ps2，rtl~Ps2，rt3,輸出為"融360" 的評級等級；A，B，C，C-;待定參數(shù)為q和W，W下為訓(xùn)練過程的列表：
[0125]
陽12引可見，"訓(xùn)練模型序號"為3的模型的誤差最小，為最優(yōu)模型。
【主權(quán)項】
1. 一種基于證券市場組合特征的網(wǎng)絡(luò)貸款風(fēng)險量化分析方法，其特征在于，根據(jù)以下 表達(dá)式計算平臺P借標(biāo)r的風(fēng)險概率值P 1?和平臺P的風(fēng)險安全概率值P p: Pr= qXp f2+(l-q) Xps2; Pp= w iXpbl+w2Xpb2+…WhXpbh; P^t越大表示對于某個借標(biāo)，借款方還貸能力越強；q的取值 范圍為[0· 55, 0· 9] ;pf2= p fXm ;ps2= p sXm ?V·· Wh 表示權(quán)重； 其中，借標(biāo)金* 額的單位為元；Pf根據(jù)對借標(biāo)所屬行業(yè)的上市公司的歷史年報數(shù)據(jù)進(jìn)行t檢驗分析得到， 所述t檢驗的顯著性水平為0. 05, t檢驗中計算的t統(tǒng)計量對應(yīng)原概率值，若原概率值大于 上述的顯著性水平，則假設(shè)檢驗通過，現(xiàn)將原概率值轉(zhuǎn)換為風(fēng)險安全概率值：口3根據(jù)對借標(biāo)所屬行業(yè)的上市公司的股票歷史價格分析得到，計算原理和P f相同，公 式如下：h為全部被考察的互聯(lián)網(wǎng)貸款平臺中出現(xiàn)的行業(yè)數(shù)目；對于平臺p的全部借標(biāo)，pp，bl， 口_2-11^表示平臺？中的各個行業(yè)的風(fēng)險安全概率，未出現(xiàn)的行業(yè)的風(fēng)險安全概率設(shè)為 0 ;計算公式表示如下：;L為某個平臺中屬于行業(yè)i的借標(biāo)的數(shù) 目； 其中，i = 1，…，h，為借標(biāo)rj的風(fēng)險安全概率。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于證券市場組合特征的網(wǎng)絡(luò)貸款風(fēng)險量化分析方法，其特 征在于，q和權(quán)重A、Wf Wh的取值方法如下： 1. q的取值空間為[〇. 55, 0. 9]，按步長0. 025取一系列的q值，組成數(shù)組，即 {0. 55, 0. 575, 0. 56, ···,0. 9}； 2) 從上述數(shù)組中取一個q值； 3) 根據(jù)平臺的風(fēng)險安全概率值計算平臺的特征向量v，V = [pbl;pb2;pbh]，作為樣本的 特征向量； 4) 采用"融360"評級報告確定平臺的評級等級，作為樣本分類值，用SVM進(jìn)行訓(xùn)練，得 到模型和權(quán)重w ;對于得到的模型，以樣本的特征向量為輸入，計算模型分類值； 5) 計算模型的分類誤差，保存所述分類誤差、模型、權(quán)重向量w和q;w= [W1 ;w2;…； wh]; 6) 判斷是否遍歷完步驟1)中數(shù)組內(nèi)的所有q值；若是，進(jìn)入7);否則，返回2); 7) 選擇分類誤差最小的模型，將此模型對應(yīng)的w和q作為終值； 上述分類誤差的計算公式為：K為互聯(lián)網(wǎng)借貸平臺的數(shù)目。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于證券市場組合特征的網(wǎng)絡(luò)貸款風(fēng)險量化分析方法，根據(jù)以下表達(dá)式計算借標(biāo)的風(fēng)險概率值pr和平臺的風(fēng)險安全概率值pp：pr＝q*pf2+(1-q)*ps2；pp＝w1*pb1+w2*pb2+…wh*pbh；其中，q的取值范圍為[0.55,0.9]；w1、w2…wh為權(quán)重；pr值越大表示還貸能力越強；pf2＝pf*m；ps2＝ps*m，h為全部被考察互聯(lián)網(wǎng)借貸平臺的借標(biāo)的所屬行業(yè)的數(shù)目。本發(fā)明能根據(jù)借標(biāo)的公開信息來計算借款利率的風(fēng)險，并給出量化的風(fēng)險安全概率值，分析方法準(zhǔn)確有效。
【IPC分類】G06Q40/08
【公開號】CN104978689
【申請?zhí)枴緾N201510342329
【發(fā)明人】徐曉暉
【申請人】徐曉暉
【公開日】2015年10月14日
【申請日】2015年6月19日