一种基于机器学习模型算法的债券违约预警识别技术

发明专利有效专利

申请号：
CN202110084228.3
IPC分类号：G06Q40/06;G06N20/00
申请日期：
2021-01-22
申请人：
上海析鲸信息科技有限公司

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著录项信息

专利名称	一种基于机器学习模型算法的债券违约预警识别技术
申请号	CN202110084228.3	申请日期	2021-01-22
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-05-07	公开/公告号	CN112767172A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06Q40/06 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法〔8〕 G06Q40/00 金融；保险；税务策略；公司或所得税的处理〔8，2012.01〕 G06Q40/06 投资，例如，金融工具、资产组合管理或者基金管理〔2012.01〕	IPC分类号	G;0;6;Q;4;0;/;0;6;;;G;0;6;N;2;0;/;0;0查看分类表>
申请人	上海析鲸信息科技有限公司	申请人地址	上海市杨浦区四平路1779号复旦科技园100创客1015 变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	上海析鲸信息科技有限公司	当前权利人	上海析鲸信息科技有限公司
发明人	陈毓敏;余哲;张宇阳;李绪生;黄骏
代理机构	暂无	代理人	暂无

摘要

本发明公开了一种基于机器学习模型算法的债券违约预警识别技术，涉及人工智能技术领域，将所获得的发债企业过去十五年每季财务数据以及其行业类别、所属区域等标签送入模型，进行数据预处理，删除缺失较为严重的特征变量后，对数据进行规则化的缺失值填充，然后进行特征工程，将不同特征变量进行不同操作，如线性变化、非线性变化、等频分箱、不等频分箱等，非标数据进行Onehot(独热)编码处理等，数据处理完毕后将处理好的数据放入模型训练，通过降采样和升采样技术解决违约企业样本和正常企业样本不平衡的问题，设置白名单来解决噪音数据问题，并运用贝叶斯调参自动调整相关超参数，进而得到训练好的最优模型，运用在实际数据中。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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