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一种基于机器学习的债券发行人违约分析方法

摘要

本发明涉及一种基于机器学习的债券发行人违约分析方法,其特征在于,包括如下步骤:S1获取财务数据和评级数据;S2模型训练样本的选取和清洗;S3模型的建立和训练;S4利用训练好的模型进行分析预测。本发明的优点体现在:本发明利用市场中公开的财务数据和评级数据作为支撑,建立模型并进行训练,能够提前分析判断出哪些发行人有可能会出现信用风险,保护投资者利益,避免财产出现损失。

著录项

  • 公开/公告号CN106803204A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2017-06-06

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 上海聚赟大数据有限公司;

    申请/专利号CN201710030640.0

  • 发明设计人 叶楠;

    申请日2017-01-17

  • 分类号G06Q40/04(20120101);G06Q40/02(20120101);G06N3/06(20060101);

  • 代理机构11368 北京世誉鑫诚专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人孙国栋

  • 地址 202162 上海市崇明县陈家镇瀛东村53号3幢624室(上海智慧岛数据产业园)

  • 入库时间 2023-06-19 02:30:15

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-11-02

    发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G06Q40/04 申请公布日:20170606 申请日:20170117

    发明专利申请公布后的驳回

  • 2017-06-30

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q40/04 申请日:20170117

    实质审查的生效

  • 2017-06-06

    公开

    公开

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