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申请/专利权人：杭银消费金融股份有限公司

摘要：本发明提供一种基于paneldata的信贷模型样本构建方法，属于数据处理技术领域，具体包括：基于不同的信贷用户的信贷特征的变动情况进行存在信贷特征的变动的信贷用户的确定，并结合不同的信贷用户的逾期状态的变动情况与信贷特征的变动情况的关联数据进行信贷特征中的有效变动信贷特征的确定，根据不同的时间维度的面板数据以及信贷用户的逾期状态的变动情况的关联数据确定不同的有效变动信贷特征的综合关联系数，以综合关联系数为基础对所述有效变动信贷特征进行筛选得到输入样本中的变动输入样本，并结合输入样本中的稳定输入样本进行信贷模型的输入样本的确定，实现了存量用户的信贷风险的准确评估。

主权项：1.一种基于paneldata的信贷模型样本构建方法，其特征在于，具体包括：基于不同的信贷用户的信贷特征的变动情况进行存在所述信贷特征的变动的信贷用户的确定，并结合不同的信贷用户的逾期状态的变动情况与信贷特征的变动情况的关联数据进行所述信贷特征中的有效变动信贷特征的确定；将存在所述有效变动信贷特征的变动的信贷用户作为变动信贷用户，并根据不同的变动信贷用户的有效变动信贷特征的变动情况进行不同的有效变动信贷特征的抽取时间间隔的确定；基于所述抽取时间间隔进行不同的有效变动信贷特征的不同的时间维度的面板数据的抽取，根据不同的时间维度的面板数据以及信贷用户的逾期状态的变动情况的关联数据确定不同的有效变动信贷特征的综合关联系数；以所述综合关联系数为基础对所述有效变动信贷特征进行筛选得到输入样本中的变动输入样本，并结合输入样本中的稳定输入样本进行信贷模型的输入样本的确定；所述信贷用户的逾期状态的变动情况与信贷特征的变动情况的关联数据根据所述信贷用户的逾期状态的变动情况与所述信贷用户的不同类型的信贷特征的变动数量进行确定；所述信贷特征中的有效变动信贷特征的确定的方法为：基于所述信贷用户的逾期状态将所述信贷用户划分为逾期用户和未逾期用户，通过所述逾期用户中的存在信贷特征的变动的用户的数量以及比例、未逾期用户中的存在信贷特征的变动的用户的数量以及比例确定所述信贷特征的综合变动量；利用所述信贷用户中是否存在所述信贷特征的变动将所述信贷用户划分为特征变动用户和特征固定用户，通过所述逾期用户中的特征变动用户中的不同类型的信贷特征的变动数量以及仅有所述信贷特征的特征变动用户的数量、未逾期用户中仅有所述信贷特征的特征变动用户的数量确定所述信贷特征的逾期关联系数；根据所述信贷特征的逾期关联系数以及综合变动量进行所述信贷特征的综合评估量的确定，并根据所述综合评估量确定所述信贷特征中的有效变动信贷特征；所述有效变动信贷特征的综合关联系数的确定的方法为：利用所述信贷用户中是否存在所述信贷特征的变动将所述信贷用户划分为特征变动用户和特征固定用户，基于所述信贷用户的逾期状态将所述信贷用户划分为逾期用户和未逾期用户；通过不同的特征变动用户中的不同的变动信贷特征的变动次数、不同的变动次数的时间间隔以及有效变动信贷特征的变动幅度确定不同的特征变动用户的不同的变动信贷特征的特征变动因子，并根据所述特征变动用户的不同的变动信贷特征的特征变动因子以及有效变动信贷特征的特征变动因子确定所述特征变动用户的有效变动信贷特征的影响因子；通过不同的时间维度的面板数据进行不同的时间维度的信贷用户中的新增逾期用户的确定，通过所述新增逾期用户的数量以及不同的新增逾期用户的有效变动信贷特征的影响因子、未逾期用户的有效变动信贷特征的影响因子确定不同的时间维度的特征关联系数；基于不同的时间维度的特征关联系数以及不同的时间维度的新增逾期用户的数量确定所述有效变动信贷特征的综合关联系数。

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