[发明专利]一种风险压力测试系统

说明书

本发明公开了一种风险压力测试系统，包括指标类风险因子的风险传导计算装置、指标变动情景设置装置，事件类风险因子的风险传导计算装置、事件类情景设置装置，行为类风险因子的风险传导计算装置、行为类情景设置装置；结合大数据和机器学习，并通过构建知识图谱和模型来测试事件或行为的影响。本发明的风险压力测试系统避免了现有压力测试系统对测试结果的不良影响，测试结果更加客观、更符合实际需求，并且设置过程非常便捷；实现了对指标类风险因子、事件类风险因子和行为类风险因子进行情景设置和风险传导的测算，进而实现风险压力测试；并且适用于金融机构综合压力测试、金融产品压力测试等应用场景。

技术领域

本发明属于计算机风险管理系统领域，具体为一种风险压力测试系统。

背景技术

对于系统性风险，现有压力测试系统的主要以与测试指标较为紧密的风险因子的变化为测试情景来进行压力测试。例如，以指数的变动、收益曲线的变动为测试情景，测试权益类证券价格波动和固定收益类证券的价格波动。因此，在现有压力测试系统中，对于个性风险主观地以集中度或风险敞口的大小对风险进行评价，且主观地假定集中度高或者风险敞口大的投资发生违约的几率或则流动性受限。

同时，现有压力测试系统无法对所述事件类、行为类风险因子进行测试。

发明内容

为了克服上述现有技术的缺陷，本发明提供了一种风险压力测试系统。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种风险压力测试系统，包括指标类风险因子的风险传导计算装置，该风险传导计算装置用于执行以下步骤：

S110、获取风险类因子指标数据(以下简称指标数据)的时间序列数据和测试指标的时间序列数据，进而构造指标类数据集；

S120、通过所述指标类数据集并借助回归算法对预先配置的若干训练模型进行训练和验证，进而得到若干训练好的指标类风险因子传导模型；

S130、将所述若干指标类风险因子传导模型配置到指标类风险因子的推理引擎备选库，用于对指标类风险因子进行测试。

进一步的，所述风险压力测试系统还包括指标变动情景设置装置，用于执行以下步骤：

S210、定义某一历史时间节点到测试指标发生较大波动时的时间节点T0之间的时间为背景时间长度TL，获取所述背景时间长度TL内指标数据的、距离时间节点T0最近的较大同向连续累积变动数据以形成建模数据集；所述历史事件节点可以根据测试需要进行调整，以调整所述背景时间长度TL；

S220、将所述建模数据集进行聚类并得到聚类结果，该聚类结果包括若干聚类类别；

S230、对所述聚类结果的各个聚类类别分别进行统计，得到每个聚类类别中与测试指标的变化量δ1相对应的指标数据的变化量δ2；通过对所述测试指标的变化量δ1的大小划分得到若干严重程度的级别，且建立各所述指标数据的变化量δ2和各严重程度的级别之间的映射模型；

S240、将所述聚类结果中的聚类类别、以及所述若干严重程度等级配置到情景选项备选库中，作为指标类情景设置的选项。

进一步的，所述风险压力测试系统还包括事件类风险因子的风险传导计算装置，该风险传导计算装置用于执行以下步骤：

S310、获取历史上发生的影响测试指标的事件及这些事件的影响传播序列、影响程度，并根据类型对所述事件进行分类；

S320、根据所述事件的类型，将所述事件的影响传播序列进行泛化以得到各类事件的影响传播模式，且通过知识图谱进行描述；

S330、根据收集到的历史数据、构造事件类数据集，根据事件的类型对所述各类事件的影响传播模式进行统计，进而得到若干事件类风险因子传导模型；