[发明专利]一种对信用风险进行评估的系统和方法无效

专利信息
申请号: 201110021075.4 申请日: 2011-01-18
公开(公告)号: CN102117469A 公开(公告)日: 2011-07-06
发明(设计)人: 桑海炀;盛明颖;李瑾瑜;朱佳宁;王玥婷 申请(专利权)人: 中国工商银行股份有限公司
主分类号: G06Q40/00 分类号: G06Q40/00
代理公司: 中科专利商标代理有限责任公司 11021 代理人: 周国城
地址: 100140 北*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 信用风险 进行 评估 系统 方法
【权利要求书】:

1.一种在极端情况下对信用风险进行评估的系统,其特征在于,该系统包括源数据采集装置(1)、用户输入装置(2)、信用风险压力计量装置(3)、数据存储装置(4)和数据输出装置(5),其中:源数据采集装置(1)连接于数据存储装置(4),用户输入装置(2)、信用风险压力计量装置(3)、数据存储装置(4)和数据输出装置(5)依次连接,由信用风险压力计量装置(3)从数据存储装置(4)中读取源数据采集装置(1)采集的源数据,并对该源数据和用户输入装置(2)输入的用户输入信息进行模拟和预测处理,实现在极端情况下对信用风险的评估。

2.根据权利要求1所述的在极端情况下对信用风险进行评估的系统,其特征在于,所述源数据采集装置(1)用于以数据接口的方式从银行业务系统或者用户界面采集宏观经济数据层面的源数据,并将采集的源数据存储到数据存储装置(4)。

3.根据权利要求2所述的在极端情况下对信用风险进行评估的系统,其特征在于,所述源数据至少包括客户的资产信息、交易信息和经济指标。

4.根据权利要求1所述的在极端情况下对信用风险进行评估的系统,其特征在于,所述用户输入装置(2)用于实现用户与信用风险压力计量装置(3)之间的交互,用户通过该用户输入装置(2)输入用户输入信息,并从该用户输入装置(2)得到信用风险压力计量装置(3)计量的宏观各类模型模拟和预测的结果数据。

5.根据权利要求4所述的在极端情况下对信用风险进行评估的系统,其特征在于,所述用户输入信息包括解释变量、被解释变量和模拟模型,其中解释变量包括GDP和市场利率、被解释变量包括违约概率PD和违约损失率LGD,模拟模型包括线性回归模型、时间序列模型和面板回归模型。

6.根据权利要求1所述的在极端情况下对信用风险进行评估的系统,其特征在于,所述信用风险压力计量装置(3)用于从数据存储装置(4)中读取源数据采集装置(1)采集的源数据,并对该源数据和用户输入装置(2)输入的需要模拟的变量信息进行模拟和预测处理。

7.根据权利要求1所述的在极端情况下对信用风险进行评估的系统, 其特征在于,所述数据存储装置(4)用于存储源数据采集装置(1)采集得到的宏观经济数据层面的源数据,以及信用风险压力计量装置(3)计量的宏观各类模型模拟和预测的结果数据。

8.根据权利要求1所述的在极端情况下对信用风险进行评估的系统,其特征在于,所述数据输出装置(5)用于输出和展现数据存储装置(4)中存储的数据。

9.一种在极端情况下对信用风险进行评估的方法,应用于权利要求1所述的对信用风险进行评估的系统,其特征在于,该方法包括:

源数据采集装置(1)采集源数据,并将采集到的源数据存储到数据存储装置(4);

用户输入装置(2)将用户输入信息输入信用风险压力计量装置(3);

信用风险压力计量装置(3)从数据存储装置(4)中读取源数据采集装置(1)采集的源数据,对该源数据和用户输入装置(2)输入的用户输入信息进行模拟和预测处理;

信用风险压力计量装置(3)将模拟和预测处理的结果数据存放到数据存储装置(4)中;以及

数据输出装置(5)将数据存储装置(4)的结果数据展现给用户。

10.根据权利要求9所述的在极端情况下对信用风险进行评估的方法,其特征在于,所述源数据采集装置(1)采集源数据的步骤中,源数据至少包括客户的资产信息、交易信息和经济指标。

11.根据权利要求9所述的在极端情况下对信用风险进行评估的方法,其特征在于,所述用户输入装置(2)将用户输入信息输入信用风险压力计量装置(3)的步骤中,用户输入信息包括解释变量、被解释变量和模拟模型,其中解释变量包括GDP和市场利率、被解释变量包括违约概率PD和违约损失率LGD,模拟模型包括线性回归模型、时间序列模型和面板回归模型。

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