[发明专利]交易对手信用风险评估方法及装置在审
| 申请号: | 202010817144.1 | 申请日: | 2020-08-14 |
| 公开(公告)号: | CN111951015A | 公开(公告)日: | 2020-11-17 |
| 发明(设计)人: | 陈茜茜;金焰;朱佳宁 | 申请(专利权)人: | 中国工商银行股份有限公司 |
| 主分类号: | G06Q20/40 | 分类号: | G06Q20/40 |
| 代理公司: | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人: | 孙乳笋;任默闻 |
| 地址: | 100140 北*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 交易 对手 信用风险 评估 方法 装置 | ||
1.一种交易对手信用风险评估方法,其特征在于,包括:
确定交易对手对应的所有风险因子;
根据每个风险因子各自对应的历史市场报价数据及当期市场报价数据,采用预设的模拟模型对预设的多个未来时间步进行随机过程模拟,得到每个风险因子各自对应的多个模拟情景;
获取所述交易对手的衍生品交易;
针对每个所述模拟情景采用预设的衍生品估值模型计算出每笔所述衍生品交易在每个所述未来时间步上的估值;
根据每笔所述衍生品交易各自对应的在每个所述未来时间步上的最大估值对所述交易对手的信用风险进行评估。
2.根据权利要求1所述的交易对手信用风险评估方法,其特征在于,所述根据每笔所述衍生品交易各自对应的在每个所述未来时间步上的最大估值对所述交易对手的信用风险进行评估,包括:
根据所有所述衍生品交易中的在每个所述未来时间步上的最大估值对所述交易对手的信用风险进行评估。
3.根据权利要求1所述的交易对手信用风险评估方法,其特征在于,还包括:
根据每个所述模拟情景在每笔所述衍生品交易上的估值数据,确定每个所述模拟情景各自对应的估值影响程度值;
根据所述估值影响程度值筛选出各风险因子各自对应的风险模拟情景。
4.根据权利要求1所述的交易对手信用风险评估方法,其特征在于,还包括:
根据每个所述模拟情景在每笔所述衍生品交易上的估值数据确定各风险因子各自对应的风险成因权重。
5.根据权利要求4所述的交易对手信用风险评估方法,其特征在于,所述根据每个所述模拟情景在每笔所述衍生品交易上的估值数据确定各风险因子各自对应的风险成因权重,包括:
根据风险因子对应的所有所述模拟情景中的在每个所述未来时间步上的最大估值确定该风险因子对应的风险成因权重。
6.根据权利要求1所述的交易对手信用风险评估方法,其特征在于,所述根据每个风险因子各自对应的历史市场报价数据及当期市场报价数据,采用预设的模拟模型对预设的多个未来时间步进行随机过程模拟,包括:
根据每个风险因子各自对应的历史市场报价数据及当期市场报价数据,采用预设的模拟模型对预设的多个未来时间步进行蒙特卡洛模拟。
7.根据权利要求1所述的交易对手信用风险评估方法,其特征在于,所述根据每个风险因子各自对应的历史市场报价数据及当期市场报价数据,采用预设的模拟模型对预设的多个未来时间步进行随机过程模拟,包括:
对于利率类衍生品交易的风险因子采用BM模型进行蒙特卡洛模拟。
8.一种交易对手信用风险评估装置,其特征在于,包括:
风险因子确定单元,用于确定交易对手对应的所有风险因子;
情景模拟单元,用于根据每个风险因子各自对应的历史市场报价数据及当期市场报价数据,采用预设的模拟模型对预设的多个未来时间步进行随机过程模拟,得到每个风险因子各自对应的多个模拟情景;
衍生品交易获取单元,用于获取所述交易对手的衍生品交易;
估值单元,用于针对每个所述模拟情景采用预设的衍生品估值模型计算出每笔所述衍生品交易在每个所述未来时间步上的估值;
信用风险评估单元,用于根据每笔所述衍生品交易各自对应的在每个所述未来时间步上的最大估值对所述交易对手的信用风险进行评估。
9.一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序在计算机处理器中执行时实现如权利要求1至7任意一项所述的方法。
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