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一种基于机器学习算法的债券风险预测方法及系统

摘要

本发明提供的基于机器学习算法的债券风险预测方法级系统,该方法获取并保存债券数据样本;运用统计学软件对债券数据样本进行预处理,得到预处理数据;运用多种机器学习算法对预处理数据进行建模,通过模型特异度、灵敏度和整体预测准确率3个指标,对每个机器学习算法建立的模型进行综合评估和比较,选出预测表现最好、最合适的模型;对所述建模步骤选出的模型进行调参和优化,得到最优模型;实时获取债券数据,并采用所述最优模型对所述债券数据进行预测。该方法能够对债券风险进行实时精准的预测、准确的判断和跟踪,有助于投资人及时掌握债券风险情况,并作出正确的投资决策,避免可能发生的债券违约损失,降低投资人的风险。

著录项

  • 公开/公告号CN107248030A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2017-10-13

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 谢首鹏;

    申请/专利号CN201710385291.4

  • 发明设计人 谢首鹏;

    申请日2017-05-26

  • 分类号G06Q10/06(20120101);G06Q40/06(20120101);

  • 代理机构11514 北京酷爱智慧知识产权代理有限公司;

  • 代理人孟凡臣

  • 地址 213000 江苏省常州市天宁区茶山街道天鹅湖花园26栋

  • 入库时间 2023-06-19 03:28:47

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2017-11-10

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/06 申请日:20170526

    实质审查的生效

  • 2017-10-13

    公开

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