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违约损失率预测方法及装置 

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申请/专利权人:中国建设银行股份有限公司

摘要:本申请提供了一种违约损失率预测方法及装置,该方法包括:获取目标债项的债项数据;基于所述债项数据中的债项类型,确定所述目标债项对应的LGD预测模型;应用所述目标债项对应的LGD预测模型和债项数据,得到该目标债项的最终违约损失率。本申请能够提高违约损失率预测的准确性。

主权项:1.一种违约损失率预测方法,其特征在于,包括:获取目标债项的债项数据,所述债项数据包括:债项类型、金融质押品价值、金融质押品乘数、入账机构信息和当前时间点债项余额,若所述目标债项的债项类型属于非违约债项类型,则所述债项数据还包括:目标债项对应的授信产品类型和客户信用等级,若所述目标债项的债项类型属于违约债项类型,则所述债项数据还包括:债项违约起始时点的债项余额以及当前时点距离违约起始时点的月份数;所述债项类型包括:信用保证类型、房产土地类型、事业类客户类型、低风险信贷业务类型、信用保证违约类型和其他担保类违约类型;基于所述债项数据中的债项类型,确定所述目标债项对应的LGD预测模型;应用所述目标债项对应的LGD预测模型和债项数据,得到该目标债项的最终违约损失率;所述的违约损失率预测方法还包括:通过调整模型参数值,应用历史债项数据及实际违约损失率进行拟合训练,得到所述信用保证类对应的原始LGD计算模型: 其中,b为拟合训练后得到的第一参数,ai为拟合训练后得到Xi对应的第二参数值,X1为客户所属行业大类对应的权重值,X2为合同金额与客户规模分类对应的权重值,X3为授信产品类型对应的权重值,X4为合同起始时间-客户成立时间对应的权重值,X5为支用比例对应的权重值;应用历史债项数据、实际违约损失率及所述拟合训练后得到的原始LGD计算模型进行拟合训练后,构建得到所述信用保证类对应的LGD预测模型。

全文数据:

权利要求:

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