[发明专利]并行数据处理系统及方法

说明书

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种并行数据处理装置及方法。

背景技术

随着经济的发展，银行的业务无论是种类和还是数量都在急剧增加，使得银行的各种数据处理系统都面临巨大的挑战，有些系统急需进行改进以适应处理海量数据的需求。

例如，传统的信用风险计量数据处理系统包括数据存储装置、各类计量用数据生成单元、串行处理单元、各类计量处理单元和终端装置。

该系统的特点是采用莫顿理论设计的违约模型，并使用蒙特卡罗模拟法计量组合经济资本，其计量方法是将信贷组合划分成若干个统计分池，然后根据统计分池的违约风险敞口、违约损失率、违约概率、客户数、信用等级、分池类型等信息，以及行业相关性(包括行业间相关性和行业内相关性)，计量出信贷组合所需占用的经济资本。

蒙特卡罗模拟法又称计算机随机模拟法，是以概率和统计理论方法为基础的一种计算方法，它将所求解的问题同一定的概率模型相联系，用计算机实现统计模拟或抽样，以获得问题的近似解。该方法是一种随机模拟方法，要得到较为准确的结果必须进行非常多次的抽样模拟计算，对于上述信贷组合经济资本计量，如果要得到一个可信的结果，至少要进行上百万次甚至上千万次的模拟，计算量非常大。

因此，目前的信用风险计量数据处理系统的处理速度很慢，效率很低，既浪费了系统资源，长时间的计算使得获得计算结果太长，时效性很差。

发明内容

为了克服现有技术的上述缺陷，本发明提供一种并行数据处理装置及方法，通过在系统中设置多个抽样、排序单元，运用针对于信用风险组合管理问题设计的排序方法和策略，利用多进程、多CPU并行执行，从而减少计算时间，提高时效性。

本发明提供了一种并行数据处理系统，该系统包括：终端装置，用于输入信用风险计量所需参数，以及开始计量信用风险的请求数据；主控单元，根据从终端装置接收的所述请求数据，将系统当前CPU和内存使用百分比与CPU使用百分比上限以及内存使用百分比上限进行比较，根据比较结果执行相应处理；并行处理控制单元，用于判断当前的CPU和内存空闲状况是否能够满足N个并行任务的需求，如果能满足，则将资源平均分配给N个并行处理单元；并行处理单元，用于计算违约损失计量。

本发明还提供了一种并行数据处理方法，该方法包括步骤：输入信用风险计量所需参数，开始计量信用风险的请求数据；根据所述请求数据，将系统当前CPU和内存使用百分比与CPU使用百分比上限以及内存使用百分比上限进行比较，如果小于，则生成计算池的池内相关性系数；判断当前的CPU和内存空闲状况是否能够满足N个并行任务的需求，如果能满足，则将资源平均分配给N个并行处理单元；并行处理单元根据所述池内相关性系数以及数据存储装置中存储的相关参数计算违约损失计量。

利用本发明的并行数据处理系统和方法，大大提高了信用风险组合管理计量经济资本的处理速度和效率，节省了系统资源，缩短了处理时间，能很好满足风险组合管理计量经济资本的要求。其中，计量组合经济资本的时间可成倍缩短，时效性大大提高。例如：对于使用如下软硬件环境的计算系统：

完成一次包含100万次模拟的经济资本计量，在没有使用本发明的情况下需耗时约16.5小时；使用本发明的系统和方法后，在配置8个并行单元的情况下耗时仅约2.5小时。

附图说明

图1为传统的信用风险计量数据处理系统图；

图2为本发明并行数据处理系统结构图；

图3为本发明违约损失计量并行处理单元结构图；

图4为本发明并行数据处理方法流程图；

图5为本发明并行处理单元的违约损失计量处理方法流程图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。

在介绍本发明的技术方案之前，首先了解以下术语的含义。

违约风险敞口(EAD)：EAD是违约风险敞口(Exposure at default)的简称。当客户未违约时，表内业务的EAD等于资产账面价值，表外业务的EAD通过信用转换系数(credit conversion factor，CCF)进行转换，客户违约时，EAD等于债项融资余额。

违约损失率(LGD)：LGD是违约损失率(Loss given default)的简称，违约损失率度量的是借款人违约后贷款损失金额占违约风险敞口的比例。