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    靠重庆时时彩能发财吗: 一种基于机器学习的债券发行人违约分析方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201710030640.0

    申请日:

    2017.01.17

    公开号:

    CN106803204A

    公开日:

    2017.06.06

    当前法律状态:

    驳回

    有效性:

    无权

    法律详情: 发明专利申请公布后的驳回IPC(主分类):G06Q 40/04申请公布日:20170606|||实质审查的生效IPC(主分类):G06Q 40/04申请日:20170117|||公开
    IPC分类号: G06Q40/04(2012.01)I; G06Q40/02(2012.01)I; G06N3/06 主分类号: G06Q40/04
    申请人: 上海聚赟大数据有限公司
    发明人: 叶楠
    地址: 202162 上海市崇明县陈家镇瀛东村53号3幢624室(上海智慧岛数据产业园)
    优先权:
    专利代理机构: 北京世誉鑫诚专利代理事务所(普通合伙) 11368 代理人: 孙国栋
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201710030640.0

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2018.11.02|||2017.06.30|||2017.06.06

    法律状态类型:

    发明专利申请公布后的驳回|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明涉及一种基于机器学习的债券发行人违约分析方法,其特征在于,包括如下步骤:S1获取财务数据和评级数据;S2模型训练样本的选取和清洗;S3模型的建立和训练;S4利用训练好的模型进行分析预测。本发明的优点体现在:本发明利用市场中公开的财务数据和评级数据作为支撑,建立模型并进行训练,能够提前分析判断出哪些发行人有可能会出现信用风险,?;ね蹲收呃?,避免财产出现损失。

    权利要求书

    1.一种基于机器学习的债券发行人违约分析方法,其特征在于,包括如下步骤:
    S1获取财务数据和评级数据:从公开渠道获得企业的财务数据和评级机构评级数据,
    并进行储存,如果存在空值,则也将其储存为空值;其中,财务数据包括企业经营情况、企业
    偿债能力、企业负债情况,企业经营情况进一步包括销售毛利率、营业净利率,企业偿债能
    力进一步包括EBIT/短期负债、速动比率、经营性现金流/有息负债,企业负债情况进一步包
    括资产负债率、合并报表经调整的资产负债率、母公司经调整的资产负债率;评级机构数据
    包括评级机构当期评级、评级机构评级展望;
    合并报表经调整的资产负债率=合并报表中的经调整的负债合计/经调整的资产合
    计;
    母公司经调整的资产负债率=母公司报表中的经调整的负债合计/经调整的资产合
    计;
    S2模型训练样本的选取和清洗:选取已发生信用风险事件的企业,获得该企业在违约
    事件发生之前最近一期直到该期向前推M期的财务数据和评级机构评级数据,其中,M≥3;
    选取已知截至某一时点还未出现信用风险事件的企业,获得该企业距离该时点最近一
    期直到该期向前推N期的财务数据和评级机构评级数据,其中,N≥3;
    对于数据中存在空值的,保留空值,待所有输入数据都处理准备完成,如果某家企业数
    据的某个唯独的时间序列数据中出现全部为空或者有且仅有1个有效数值的情况,则去掉
    该企业,否则,运用插值或外推法填补空白数据位置;
    S3模型的建立和训练:
    以支持向量机为基础的模型:由于经过S1、S2所形成的输入数据为多维时间序列数据,
    无法用传统的支持向量机训练,本步骤中采用由Cuturi提出的Global Alignment Kernel
    核函数,将两个多维时间序列数据进行相似性比较,并输出一个数字结果,利用核函数的特
    性,将其作为支持向量机的核函数,进而针对多维时间序列数据进行训练模型;
    以人工神经网络为基础的模型:将经过S1、S2所形成的多维时间序列数据,输入到以人
    工神经网络为基础的分析模型中,模型的设计参数为:
    隐藏层个数=输入数据维度;
    每个隐藏层中神经元的个数=输入数据对应维度的样本数;
    S4利用训练好的模型进行分析预测:
    选取好待进行信用分析的企业,按照步骤S1、S2进行输入数据的准备,然后输入步骤S3
    中训练好的分析模型,即可获得企业或发行人是否会在近期内出现信用风险事件的预测分
    析结果。
    2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的债券发行人违约分析方法,其特征在于,
    所述评级机构评级数据来源为季报、半年报或年报数据中的一种或几种。
    3.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的债券发行人违约分析方法,其特征在于,
    销售毛利率=(主营业务收入-主营业务成本)/主营业务收入;
    营业净利率=净利润/营业总收入;
    EBIT/短期负债=息税前利润/短期负债总额;
    速动比率=速动资产/流动负债;
    经营性现金流/有息负债=经营性现金流/有息负债总额;
    评级机构当期评级=在报表日当期评级机构对该公司的评级情况,“AAA”为1,“AA+”为
    0.5,“AA”为0,其他为-1,如果有多个评级,则选取距离现在时间最近的一个;
    评级机构评级展望=在报表日当期评级机构对该公司的评级展望情况,“正面”为1,
    “稳定”为0,“负面”为-1,如果有多个评级展望,则选取距离现在时间最近的一个;
    资产负债率=负债总额/资产总额。
    4.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的债券发行人违约分析方法,其特征在于,
    所述步骤S2完成后,根据数据的特性,选择是否将整理好的原始数据进行归一化操作,如果
    归一化后预测效果好,则采用归一化,反之则不用。
    5.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的债券发行人违约分析方法,其特征在于,
    所述步骤S3中,以支持向量机为基础的模型,具体的预测模型的训练步骤如下:
    S301采用由Cuturi提出的Global Alignment Kernel核函数;
    S302采用交叉验证的方法,将输入数据分为训练样本和交叉验证样本,输入以GAK为核
    函数的支持向量机进行训练;
    S303获得训练完成后的模型。
    6.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的债权发行人违约分析方法,其特征在于,
    所述步骤S3中,以人工神经网络为基础的模型,具体的预测模型的训练步骤如下:
    S311初始化网络权重和神经元的阈值;
    S312前向传播:将输入数据带入神经网络,按照公式一层一层的计算隐层神经元的输
    出层神经元的输入和输出;
    S313后向传播:根据误差计算公式修正神经网络中的权重和阈值;
    S314一直持续S311-S313直到满足训练终止条件,获得训练完成后的模型。

    关 键 词:
    一种 基于 机器 学习 债券 发行人 违约 分析 方法
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