[发明专利]P2P平台信用风险动态评价方法和系统

摘要

本发明提供一种P2P平台信用风险动态评价方法和系统，涉及互联网金融技术领域。其包括：S1、获取P2P平台的信用数据；S2、构建基于混合生存分析的动态评价模型；S3、利用面板数据估计模型参数；S4、预测P2P平台动态违约概率。本发明的一种P2P平台信用风险动态评价方法和系统，通过分别构建违约状态估计子模型和违约时间估计子模型来预测平台是否会发生违约以及何时会发生违约。在构建动态评价模型的同时，还设计了一种多重生存观测构建方法，使模型能够有效学习到平台信用特征面板数据中的有效信息，从而提升模型的预测效果，准确地预测平台的风险趋势，为P2P平台提供及时有效的内部风险控制，同时为投资人提供投资决策支持。

主权项

1.一种P2P平台信用风险动态评价方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、获取P2P平台的信用数据，所述信用数据包括：观测时间、观测时间内的信用特征变量、观测时间内的删失状态数据以及观测时间内的违约状态数据；所述观测时间内的删失状态数据表示在观测时间内未能观测到违约；S2、构建基于混合生存分析的动态评价模型，包括：S201、定义P2P平台的信用状态，包括定义所述步骤S1中的所述观测时间、所述删失状态数据以及所述违约状态数据；S202、基于S201的信用状态构建P2P平台信用风险的动态评价模型；S203、在S202的基础上构建违约状态估计子模型；S204、在S202的基础上构建违约时间估计子模型；S3、利用面板数据估计模型参数，包括：S301、步骤S2中的模型在不同观测时间下，可观测到构建违约状态估计子模型以及构建违约时间估计子模型的信用特征变量，构成了P2P平台信用特征面板数据，针对不同观测时间，构建多重生存观测数据；S302、基于步骤S301中所构建的多重生存观测数据，利用EM算法迭代估计步骤S2中动态评价模型的参数；S4、预测P2P平台动态违约概率，通过步骤S1—步骤S3，得到训练好的动态评价模型，针对预测样本，预测P2P平台在不同时间下的生存概率；基于P2P平台在不同时间下的生存概率，可计算在不同时间下的违约概率；其中，在步骤S202中：所述动态评价模型为：P2P平台在指定观察时间下的生存概率等于P2P平台非违约的概率与P2P平台在指定观察时间之后发生违约的概率之和；在步骤S203中：所述违约状态估计子模型为：针对P2P平台的违约概率，利用逻辑回归构建违约状态估计子模型；在步骤S204中：所述违约时间估计子模型为：针对P2P平台的条件生存概率，利用Cox比例风险回归构建违约时间估计子模型。