[發(fā)明專利]金融風險指標預測模型構建、風險態(tài)勢預測方法和裝置在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010213856.2 | 申請日: | 2020-03-24 |
| 公開(公告)號: | CN111429006A | 公開(公告)日: | 2020-07-17 |
| 發(fā)明(設計)人: | 于皓;張杰;李犇;袁杰;羅華剛 | 申請(專利權)人: | 北京明略軟件系統(tǒng)有限公司 |
| 主分類號: | G06Q10/06 | 分類號: | G06Q10/06;G06Q40/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 北京安信方達知識產權代理有限公司 11262 | 代理人: | 王康;龍洪 |
| 地址: | 100084 北京市海淀區(qū)*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 金融風險 指標 預測 模型 構建 風險 態(tài)勢 方法 裝置 | ||
1.一種金融風險指標預測模型構建方法,包括:
根據金融業(yè)務歷史數據,確定金融風險指標歷史數據集;
根據金融風險指標歷史數據集訓練基于長短期記憶網絡LSTM的預測模型,得到金融風險指標預測模型,其中,所述基于LSTM的預測模型的輸入為所述金融風險指標歷史數據集中的當期風險指標數據,所述基于LSTM的預測模型的輸出為所述金融風險指標歷史數據集中的后一期風險指標數據。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據金融業(yè)務歷史數據,確定金融風險指標歷史數據集,包括:
按照預設的金融風險指標,根據所述金融業(yè)務歷史數據按照時間序列計算所述金融風險指標,得到按時間序列排序的金融風險指標歷史數據集。
3.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據金融風險指標歷史數據集訓練基于LSTM的預測模型,得到金融風險指標預測模型,包括:
將所述金融風險指標歷史數據集中的當期風險指標數據作為所述預測模型的輸入,將所述金融風險指標歷史數據集中后一期風險指標數據作為所述預測模型的輸出,按照梯度下降法迭代訓練所述預測模型,直到所述預測模型滿足預設的收斂條件。
4.一種金融風險態(tài)勢預測方法,包括:
根據金融業(yè)務歷史數據,確定金融風險指標歷史數據集;
根據金融風險指標歷史數據集訓練基于LSTM的預測模型,得到金融風險指標預測模型,其中,所述基于LSTM的預測模型的輸入為所述金融風險指標歷史數據集中的當期風險指標數據,所述預測模型的輸出為所述金融風險指標歷史數據集中后一期風險指標數據;
根據金融業(yè)務當前指定時間段的數據,確定金融風險指標當前一期數據集;
將所述金融風險指標當前一期數據集輸入所述金融風險指標預測模型,將所述金融風險指標預測模型輸出的后一期風險指標數據作為金融風險態(tài)勢預測結果。
5.根據權利要求4所述的方法,其特征在于,
所述金融風險指標預測模型包括多個,分別用于預測不同時間間隔的金融風險。
6.根據權利要求5所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:
根據所述多個金融風險指標預測模型預測得到不同時間間隔的金融風險,得到風險動態(tài)曲線。
7.根據權利要求4~6中任意一項所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:
在到達后一期的時間節(jié)點后,按照實際的風險指標數據更新所述金融風險指標預測模型。
8.一種金融風險指標預測模型構建裝置,包括:存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序,其特征在于,所述處理器執(zhí)行所述程序時實現如權利要求1~3中任意一項所述的方法。
9.一種金融風險態(tài)勢預測裝置,包括:存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序,其特征在于,所述處理器執(zhí)行所述程序時實現如權利要求4~7中任意一項所述的方法。
10.一種計算機可讀存儲介質,存儲有計算機可執(zhí)行指令,所述計算機可執(zhí)行指令用于執(zhí)行權利要求1~7中任意一項所述的方法。
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