本發(fā)明涉及信息處理，具體為一種批量構(gòu)造風(fēng)險(xiǎn)時(shí)間序列特征及量化信息風(fēng)險(xiǎn)調(diào)節(jié)方法。

背景技術(shù)：

1、根據(jù)中國(guó)專(zhuān)利號(hào)為“cn113870002a”公開(kāi)的利率定價(jià)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括基于目標(biāo)用戶(hù)的借貸信息，通過(guò)預(yù)設(shè)的定價(jià)公式，確定所述目標(biāo)用戶(hù)的借貸基礎(chǔ)利率；基于預(yù)先構(gòu)建的違約風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，確定與所述目標(biāo)用戶(hù)對(duì)應(yīng)的違約率曲線(xiàn)；通過(guò)所述違約率曲線(xiàn)與預(yù)設(shè)違約率，確定目標(biāo)借貸利率對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)調(diào)節(jié)因子；根據(jù)所述風(fēng)險(xiǎn)調(diào)節(jié)因子以及所述借貸基礎(chǔ)利率，確定所述目標(biāo)用戶(hù)的目標(biāo)借貸利率。本公開(kāi)的方法能夠從實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景出發(fā)，通過(guò)引入期權(quán)定價(jià)理論，綜合考慮行業(yè)(市場(chǎng))等宏觀因素、金融機(jī)構(gòu)成本等微觀因素的基礎(chǔ)利率，在基礎(chǔ)利率基礎(chǔ)上結(jié)合借款人利率風(fēng)險(xiǎn)調(diào)節(jié)因子，量化實(shí)現(xiàn)借貸利率的實(shí)時(shí)定價(jià)。

2、上述專(zhuān)利文件及現(xiàn)有技術(shù)在使用時(shí)存在以下技術(shù)問(wèn)題：

3、1、傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)通常依賴(lài)靜態(tài)的信用評(píng)分和財(cái)務(wù)狀況評(píng)估，這些方法無(wú)法實(shí)時(shí)響應(yīng)客戶(hù)行為和市場(chǎng)環(huán)境的變化，導(dǎo)致銀行在面對(duì)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)反應(yīng)滯后；

4、2、傳統(tǒng)來(lái)自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)質(zhì)量和格式差異大，數(shù)據(jù)噪聲高，難以進(jìn)行有效的整合和分析；

5、3、傳統(tǒng)模型往往只能捕捉數(shù)據(jù)中的線(xiàn)性特征，無(wú)法有效識(shí)別客戶(hù)行為中的非線(xiàn)性變化。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、解決的技術(shù)問(wèn)題

2、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種批量構(gòu)造風(fēng)險(xiǎn)時(shí)間序列特征及量化信息風(fēng)險(xiǎn)調(diào)節(jié)方法，解決了以下問(wèn)題：

3、1、傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)通常依賴(lài)靜態(tài)的信用評(píng)分和財(cái)務(wù)狀況評(píng)估，這些方法無(wú)法實(shí)時(shí)響應(yīng)客戶(hù)行為和市場(chǎng)環(huán)境的變化，導(dǎo)致銀行在面對(duì)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)反應(yīng)滯后；

4、2、傳統(tǒng)來(lái)自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)質(zhì)量和格式差異大，數(shù)據(jù)噪聲高，難以進(jìn)行有效的整合和分析；

5、3、傳統(tǒng)模型往往只能捕捉數(shù)據(jù)中的線(xiàn)性特征，無(wú)法有效識(shí)別客戶(hù)行為中的非線(xiàn)性變化。

6、技術(shù)方案

7、為實(shí)現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過(guò)以下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)：一種批量構(gòu)造風(fēng)險(xiǎn)時(shí)間序列特征及量化信息風(fēng)險(xiǎn)調(diào)節(jié)方法，所述調(diào)節(jié)方法包括以下部分：

8、數(shù)據(jù)采集：從歷史數(shù)據(jù)、環(huán)境變量、行為模式數(shù)據(jù)多渠道收集原始數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)清理、去噪和標(biāo)準(zhǔn)化處理；

9、特征工程：采用滑動(dòng)窗口、變異系數(shù)、時(shí)差方法提取時(shí)間序列特征，并通過(guò)衍生特征構(gòu)造生成新的統(tǒng)計(jì)特征，使用主成分分析和聚類(lèi)算法進(jìn)行特征篩選與降維；

10、時(shí)間序列建模：利用自回歸模型、指數(shù)平滑模型和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)時(shí)間序列特征進(jìn)行建模，預(yù)測(cè)未來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)特征變化趨勢(shì)；

11、風(fēng)險(xiǎn)量化：根據(jù)時(shí)間序列模型的輸出，計(jì)算時(shí)間序列波動(dòng)率、評(píng)估系統(tǒng)穩(wěn)定性，并設(shè)置風(fēng)險(xiǎn)警戒閾值；

12、風(fēng)險(xiǎn)調(diào)節(jié)：基于量化結(jié)果，通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)機(jī)制實(shí)時(shí)調(diào)整系統(tǒng)參數(shù)，當(dāng)特定特征超出閾值時(shí)觸發(fā)預(yù)警機(jī)制；

13、反饋優(yōu)化：通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)模型輸出與實(shí)際結(jié)果，定期調(diào)整模型參數(shù)并重新訓(xùn)練模型。

14、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)采集步驟中，通過(guò)使用自適應(yīng)數(shù)據(jù)篩選算法，根據(jù)數(shù)據(jù)源的質(zhì)量、相關(guān)性和實(shí)時(shí)性動(dòng)態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)采集策略，優(yōu)先選取對(duì)時(shí)間序列特征影響最大的高質(zhì)量數(shù)據(jù)源，并排除低相關(guān)性或噪聲數(shù)據(jù)源；數(shù)據(jù)源集合為：

15、s＝*s1,s2,…,sn+

16、對(duì)應(yīng)的特征相關(guān)性度量為r(si)，質(zhì)量度量為q(si)，實(shí)時(shí)性度量為t(si)，則數(shù)據(jù)源選擇權(quán)重w(si)為：

17、w(si)＝α·r(si)+β·q(si)+γ·t(si)

18、α、β、γ為權(quán)重系數(shù)，選擇數(shù)據(jù)源s*滿(mǎn)足：

19、s*＝*si∣w(si)≥θ+

20、θ為設(shè)定的閾值。

21、優(yōu)選的，所述特征工程采用核方法和多項(xiàng)式擴(kuò)展，將原始線(xiàn)性特征轉(zhuǎn)化為更高維度的非線(xiàn)性特征空間，捕捉時(shí)間序列關(guān)系，并使用正則化技術(shù)防止模型過(guò)擬合；

22、使用核方法和多項(xiàng)式擴(kuò)展將原始線(xiàn)性特征映射到高維度空間，以捕捉復(fù)雜的時(shí)間序列關(guān)系，原始特征向量為：

23、x＝,x1,x2,…,xm-

24、則多項(xiàng)式擴(kuò)展后的特征向量為:

25、

26、通過(guò)核函數(shù)k(xi,xj)計(jì)算特征之間的非線(xiàn)性關(guān)系，采用下述核函數(shù)的任意一種：

27、線(xiàn)性核:k(xi,xj)＝xi·xj

28、多項(xiàng)式核:k(xi,xj)＝(γxi·xj+r)d

29、高斯核(rbf核):k(xi,xj)＝exp(-γ∥xi-xj∥2)。

30、優(yōu)選的，所述時(shí)間序列建模步驟中，使用混合模型方法，將自回歸模型與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行組合，提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性；

31、混合模型方法通過(guò)將自回歸模型(ar)與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(rnn)結(jié)合，提升時(shí)間序列的預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)定性:

32、

33、yt為時(shí)間序列在時(shí)刻t的值，φi為自回歸系數(shù)，∈t為誤差項(xiàng)，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通過(guò)記憶前一時(shí)刻的狀態(tài)信息來(lái)預(yù)測(cè)當(dāng)前時(shí)刻的輸出：

34、ht＝σ(whht-1+wxxt+b)

35、yt＝wyht+c

36、ht為隱含狀態(tài)，wh,wx,wy為權(quán)重矩陣，b,c為偏置項(xiàng)，混合模型結(jié)合兩者的優(yōu)勢(shì)，預(yù)測(cè)結(jié)果可以通過(guò)加權(quán)平均的方式得到:

37、

38、λ1、λ2為加權(quán)系數(shù)，rnn為神經(jīng)函數(shù)。

39、優(yōu)選的，所述風(fēng)險(xiǎn)量化采用動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，根據(jù)時(shí)間序列特征的變化情況，動(dòng)態(tài)調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)概率分布，并通過(guò)多級(jí)蒙特卡羅模擬計(jì)算不同情景下的風(fēng)險(xiǎn)暴露，用于實(shí)現(xiàn)精確風(fēng)險(xiǎn)量化和評(píng)估；

40、動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(dbn)模型用于根據(jù)時(shí)間序列特征的變化動(dòng)態(tài)調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)概率分布，動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)描述了時(shí)間序列數(shù)據(jù)隨時(shí)間演化的概率依賴(lài)關(guān)系，每個(gè)節(jié)點(diǎn)：xt表示系統(tǒng)在時(shí)間t的狀態(tài)，條件概率分布為:

41、

42、表示節(jié)點(diǎn)的父節(jié)點(diǎn)集合。多級(jí)蒙特卡羅模擬用于評(píng)估不同情景下的風(fēng)險(xiǎn)暴露:

43、

44、其中，n為模擬次數(shù)，為在第i次模擬中的風(fēng)險(xiǎn)暴露值。

45、優(yōu)選的，所述風(fēng)險(xiǎn)量化采用時(shí)空聯(lián)合分析算法，將時(shí)間序列特征與地理空間數(shù)據(jù)相結(jié)合，通過(guò)構(gòu)建時(shí)空風(fēng)險(xiǎn)模型，量化和評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)在不同地理位置和時(shí)間段的分布與演化趨勢(shì)；

46、時(shí)空聯(lián)合分析算法將時(shí)間序列特征與地理空間數(shù)據(jù)相結(jié)合，通過(guò)構(gòu)建時(shí)空風(fēng)險(xiǎn)模型，評(píng)估不同時(shí)間和空間維度的風(fēng)險(xiǎn)分布與演化趨勢(shì)。數(shù)學(xué)公式:假設(shè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)為x(t)，地理空間數(shù)據(jù)為s(x,y)，時(shí)空聯(lián)合分析模型可表示為:

47、r(t,x,y)＝f(x(t),s(x,y))

48、通過(guò)分析r(t,x,y)的分布和變化趨勢(shì)，確定不同地理位置和時(shí)間點(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)暴露值。

49、優(yōu)選的，所述反饋優(yōu)化模塊通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，將歷史調(diào)節(jié)結(jié)果與實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)表現(xiàn)的對(duì)比，自動(dòng)調(diào)整模型參數(shù)，用于增強(qiáng)系統(tǒng)的自適應(yīng)能力和抗風(fēng)險(xiǎn)能力；

50、強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法用于持續(xù)優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)調(diào)節(jié)策略，使系統(tǒng)能夠自主適應(yīng)不斷變化的環(huán)境。數(shù)學(xué)公式:強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本框架包括狀態(tài)st、動(dòng)作at、獎(jiǎng)勵(lì)rt和狀態(tài)轉(zhuǎn)移st+1，策略π的目標(biāo)是最大化期望累積獎(jiǎng)勵(lì)：

51、

52、γ為折扣因子，q學(xué)習(xí)算法通過(guò)更新q值函數(shù)q(st,at)來(lái)近似最優(yōu)策略：

53、

54、α為學(xué)習(xí)率。

55、優(yōu)選的，所述風(fēng)險(xiǎn)調(diào)節(jié)采用模糊邏輯控制算法，處理不同特征在時(shí)間序列中的不確定性和模糊性；

56、模糊邏輯控制算法處理時(shí)間序列特征中的不確定性和模糊性，動(dòng)態(tài)調(diào)整系統(tǒng)參數(shù)和調(diào)節(jié)策略，模糊邏輯系統(tǒng)由模糊化、規(guī)則推理和去模糊化三部分組成。模糊化步驟將輸入變量轉(zhuǎn)換為模糊集，輸入變量x的隸屬度函數(shù)為：

57、

58、c、σ分別為模糊集a的中心和寬度，規(guī)則推理部分基于模糊規(guī)則進(jìn)行推理，如果x是高風(fēng)險(xiǎn)，則y是緊急響應(yīng)，去模糊化步驟將模糊輸出轉(zhuǎn)換為精確數(shù)值，采用加權(quán)平均法：

59、

60、y:去模糊化后的輸出，輸入x在模糊集ai中的隸屬度，表示x屬于模糊集ai的程度，隸屬度是一個(gè)介于0和1之間的數(shù)值，yi:與模糊集ai對(duì)應(yīng)的代表值，n:模糊輸出的數(shù)量，即參與去模糊化計(jì)算的模糊集的數(shù)量。

61、優(yōu)選的，所述特征工程采用基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(gans)的特征增強(qiáng)算法，通過(guò)生成器和判別器的對(duì)抗訓(xùn)練，生成時(shí)間序列特征；

62、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)由生成哭g和判別器d組成，目標(biāo)是生成器生成的數(shù)據(jù)能夠欺騙判別器，使其無(wú)法區(qū)分真實(shí)數(shù)據(jù)和生成數(shù)據(jù)，損失函數(shù)為:

63、

64、pdata(x)是真實(shí)數(shù)據(jù)的分布，pz(z)是噪聲的分布，g(z)是生成的數(shù)據(jù)，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)通過(guò)不斷優(yōu)化生成器和判別器的對(duì)抗過(guò)程，最終生成與真實(shí)數(shù)據(jù)高度相似的時(shí)間序列特征。

65、優(yōu)選的，所述預(yù)警機(jī)制包括多模型預(yù)警集成算法，用于對(duì)不同模型輸出的預(yù)警信號(hào)進(jìn)行加權(quán)組合，生成綜合預(yù)警信號(hào)；

66、有n個(gè)模型，每個(gè)模型的預(yù)警信號(hào)為si，其加權(quán)組合為:

67、

68、λi為模型i的權(quán)重，滿(mǎn)足預(yù)警信號(hào)可以根據(jù)歷史預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性動(dòng)態(tài)調(diào)整權(quán)重λi，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)的預(yù)警機(jī)制。

69、有益效果

70、本發(fā)明提供了一種批量構(gòu)造風(fēng)險(xiǎn)時(shí)間序列特征及量化信息風(fēng)險(xiǎn)調(diào)節(jié)方法。

71、具備以下有益效果：

72、1、本發(fā)明采用多渠道數(shù)據(jù)采集，銀行能夠?qū)崟r(shí)獲取客戶(hù)的業(yè)務(wù)行為、財(cái)務(wù)狀況以及外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，預(yù)處理算法和自適應(yīng)數(shù)據(jù)采集策略確保了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和時(shí)效性，顯著提升了銀行對(duì)風(fēng)險(xiǎn)變化的感知能力，結(jié)合時(shí)間序列特征和動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)更新客戶(hù)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分，并通過(guò)模糊邏輯控制算法即時(shí)調(diào)整業(yè)務(wù)策略，確保銀行能夠快速響應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)變化，降低業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

73、2、本發(fā)明通過(guò)結(jié)合自回歸模型(ar)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(rnn)，銀行可以準(zhǔn)確捕捉客戶(hù)行為中的線(xiàn)性和非線(xiàn)性特征，并預(yù)測(cè)未來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)走勢(shì)，有效地提升了業(yè)務(wù)審批的精準(zhǔn)度，降低了決策失誤的風(fēng)險(xiǎn)。

74、3、本發(fā)明系統(tǒng)通過(guò)不斷對(duì)比模型預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際業(yè)務(wù)表現(xiàn)，識(shí)別差異并進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，通過(guò)定期重新訓(xùn)練模型，銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)能夠始終適應(yīng)市場(chǎng)變化，保持高效運(yùn)作，隨著系統(tǒng)不斷優(yōu)化和增強(qiáng)對(duì)復(fù)雜風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景的應(yīng)對(duì)能力，銀行在面對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)時(shí)，能夠保持業(yè)務(wù)的穩(wěn)定和可持續(xù)發(fā)展，為穩(wěn)健運(yùn)營(yíng)提供強(qiáng)有力的保障。