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申请/专利权人：北京贝壳时代网络科技有限公司
申请日：2020-10-10
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN112308294B
主分类号：G06Q40/03
分类号：G06Q40/03;G06F18/23213;G06F17/18;G06F18/27
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.14#授权;2021.02.23#实质审查的生效;2021.02.02#公开
摘要：本发明实施例提供一种违约概率预测方法及装置，其中，该方法包括：对于每一待预测目标，根据待预测目标每一时间窗口的基础数据和每一时间窗口对应的回归模型，获取待预测目标每一时间窗口的违约概率的预测结果；根据各待预测目标各时间窗口的违约概率的预测结果和各时间窗口对应的权重，对各待预测目标进行聚类，根据聚类结果，获取每个类对应的违约概率预测结果，作为每个类中的待预测目标的违约概率预测结果；其中，任意两个时间窗口的时长不同。本发明实施例提供的违约概率预测方法及装置，能兼顾违约概率预测的实时性和准确性，能实现更精细的顾违约概率预测。
主权项：1.一种违约概率预测方法，其特征在于，包括：对于每一待预测目标，根据所述待预测目标每一时间窗口的基础数据和所述每一时间窗口对应的回归模型，获取所述待预测目标所述每一时间窗口的违约概率的预测结果；根据各所述待预测目标各时间窗口的违约概率的预测结果和各时间窗口对应的权重，对各所述待预测目标进行聚类，根据聚类结果，获取每个类对应的违约概率预测结果，作为所述每个类中的待预测目标的违约概率预测结果；其中，任意两个所述时间窗口的时长不同；所述根据所述待预测目标每一时间窗口的基础数据和所述每一时间窗口对应的回归模型，获取所述待预测目标所述每一时间窗口的违约概率的预测结果的具体步骤包括：根据所述待预测目标所述每一时间窗口的基础数据，获取所述待预测目标所述每一时间窗口的概率预测特征；将所述待预测目标所述每一时间窗口的概率预测特征，输入所述每一时间窗口对应的回归模型，输出所述待预测目标所述每一时间窗口的违约概率的预测结果；其中，所述每一时间窗口对应的回归模型，是根据所述每一时间窗口的概率预测特征样本数据，及所述样本数据对应的未违约或违约数据进行训练后获得的。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京贝壳时代网络科技有限公司 违约概率预测方法及装置
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