[发明专利]一种信用风险等级评估方法及系统

说明书

本发明实施例提供一种信用风险等级评估方法及系统，方法包括：基于一维聚类方法或核密度估计方法获取信用风险评估得到的连续评分数值的多个分割点；基于所述多个分割点，对所述连续评分数值进行段落划分，得到多个数值段落；将每一个数值段落映射为对应的信用风险评估等级。本发明实施例基于一维聚类方法或核密度估计方法得到划分待划分连续数值的分割点，使得划分的区间更为客观，对企业的信用风险等级评估更为客观准确。

技术领域

本发明属于数据处理技术领域，尤其涉及一种信用风险等级评估方法及系统。

背景技术

在信用风险评估领域，信用风险评估模型输出的结果为连续值，比如，每一个企业的信用风险评分，或者每一个企业的违约概率，然而从连续值映射为具有解释含义的信用风险评级，需要对连续数值进行段落划分。

当前主流的划分方法为整数划分，例如(0,300]映射为D,(300,500]映射为C,(500,800]映射为B,(800,1000]映射为A，然后对各评级赋予相应的业务解释。

该种整数划分的方式为硬划分的一种，为基于主观经验划分的方法，对于样本密度稀疏程度不同的区间，整数划分的方式，会导致样本评级整体产生剧烈变化。

发明内容

为克服上述现有问题或者至少部分地解决上述问题，本发明实施例提供一种信用风险等级评估方法及系统。

根据本发明实施例的第一方面，提供一种信用风险等级评估方法，包括：

基于一维聚类方法或核密度估计方法获取信用风险评估得到的连续评分数值的多个分割点；

基于所述多个分割点，对所述连续评分数值进行段落划分，得到多个数值段落；

将每一个数值段落映射为对应的信用风险评估等级。

在上述技术方案的基础上，本发明实施例还可以作如下改进。

可选的，所述基于一维聚类方法获取信用风险评估得到的连续评分数值的多个分割点包括：

基于连续评分数值之间的距离，对所述连续评分数值进行一维聚类分析，得到聚类后的多个类别；

获取每一个类别的最大评分数值和最小评分数值；

基于每一个类别的最大评分数值和最小评分数值，获取所述连续评分数值的多个分割点。

可选的，所述基于每一个类别的最大评分数值和最小评分数值，获取所述连续评分数值的多个分割点包括：

按照每一个类别中连续评分数值的大小，从小到大对多个类别进行排序；

根据当前类别的最大评分数值和下一个类别的最小评分数值得到当前类别和下一个类别之间的分割点；

遍历所有类别，得到所述连续评分数值的多个分割点。

可选的，所述根据当前类别的最大评分数值和下一个类别的最小评分数值得到当前类别和下一个类别之间的分割点包括：

计算当前类别的最大评分数值和下一个类别的最小评分数值的中值，将所述中值作为当前类别和下一个类别之间的分割点。

可选的，

所述基于每一个类别的最大评分数值和最小评分数值，获取所述连续评分数值的多个分割点包括：

基于当前类别的最大评分数值和最小评分数值以及下一个类别的最大评分数值和最小评分数值，计算当前类别与下一个类别之间对应的比值；

根据当前类别的最大评分数值、下一个类别的最小评分数值和所述比值，计算当前类别与下一个类别之间的分割点；

遍历所有类别，获取所述连续评分数值的多个分割点。