CN107527288A - 一种债券存续期风险预警系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种债券存续期风险预警系统，包括信息数据采集服务器、信息数据处理服务器、信息及数据输出终端，信息数据采集服务器包括互联网、第三方数据采集模块和行业信息手工补录模块，所述行业信息手工补录模块利用行业信息补录模块手工补录并存储该信息，信息数据采集服务器将采集到的数据导入信息数据采集服务器的存储器中；信息及数据输出终端服务器包括主机和显示器；信息数据处理服务器包括违约概率分析等模块，将采集后的数据进行筛选和加工，进行相应的处理分析。本发明对各类债券、资产证券化产品的存续期进行风险监控、识别、预警等；企业财务指标分析预警、资产相关性进行分析；实时监控行业相关数据对该债券的影响。

Description

一种债券存续期风险预警系统
技术领域
本发明涉及到一种企业债风险管理信息及数据处理系统，具体地说，涉及一种债券存续期风险预警系统。
背景技术
违约概率分析、财务指标、宏观、行业、工商信息变更、公安犯罪信息、舆情分析是企业债风险预警系统提供给用户的一类重要信息，用户通过参考该类信息进行债券违约事件防范。该风险预警系统采用互联网智能信息采集和信息搜索技术来实现各类信息的搜集和保存，再加以数据分析、数据挖掘，最终通过软件终端提供给用户。
现有的违约概率算法采用经典金融工程理论进行计算，未考虑宏观及行业因素，因此计算出来的违约概率与实际情况差异较大。
发明内容
针对现有技术存在的上述不足，本发明提供一个结合宏观行业因素指标及市场波动率变化，动态调整违约概率权重的方法计算债券违约概率，相比传统单一的算法得出的违约概率结果更加准确，符合实际违约概率。
为实现上述目的，本发明是根据以下技术方案实现的：
一种债券存续期风险预警系统，其特征在于，包括信息数据采集服务器，信息数据处理服务器，以及信息及数据输出终端，其中：
所述信息数据采集服务器包括互联网、第三方数据采集模块和行业信息手工补录模块，所述信息及数据输出终端服务器包括主机和显示器，用于输出并向客户展示分析结果，所述第三方数据采集模块通过购买第三方的数据，所述互联网用于网络搜集收据，所述行业信息手工补录模块利用行业信息补录模块手工补录并存储该信息，所述信息数据采集服务器将采集到的数据导入信息数据采集服务器的存储器中；
所述信息数据处理服务器将采集后的数据进行进一步的筛选和加工，进行相应的处理分析。
上述技术方案中，所述信息数据处理服务器包括违约概率分析模块、压力分析测试模块、企业财务指标分析模块、资产相关性模块、资产组合分析模块、宏观行业分析模块、债券价格查询、工商信息变更查询模块、法院诉讼查询模块、新增借款查询模块、净资产损失额查询模块、重大事项查询模块、管理层人员犯罪查询模块以及舆情监控模块。
上述技术方案中，所述违约概率分析模块将信息数据采集服务器采集到存储器中的数据计算债券发行人的历史资产、负债及其变化率、波动率，通过以下步骤实现违约概率分析的：
步骤S1；采用莫顿理论计算出违约概率；
步骤S2：根据各类财务指标和历史违约概率建立数据挖掘模型，用以预测债券违约概率；
步骤S3：结合宏观行业因素指标以及市场波动率变化，动态调整违约概率权重，计算债券违约概率。
上述技术方案中，所述企业财务指标分析模块分析主营业务收入、利润、投资杠杆率、投资幅度、利润率变化、短期债务、现金短期债务比率、流动性比率。
上述技术方案中，所述舆情监控模块采用文本挖掘算法对发债企业风险评级调降、工商信息变更、法院诉讼、公司高管犯罪、大比例或频繁更换企业高管进行分析并预警。
上述技术方案中，所述宏观行业分析模块用于分析对与债券相关宏观经济指标、行业景气度判断、行业国家政策、行业竞争态势。
本发明与现有技术相比，具有如下有益效果：
本发明对各类债券、资产证券化产品的存续期进行风险监控、识别、预警、测量、违约概率分析、风险/回报、压力分析测试；企业财务指标分析预警、资产相关性、资产组合进行分析；实时监控宏观CPI/PPI、行业相关数据对该债券的影响；按照证监会对受托人的要求进行债券价格查询、工商信息变更查询、法院诉讼查询、新增借款查询、净资产损失额查询、重大事项查询、管理层人员犯罪查询、舆情监控等等。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
图1为本发明的一种债券存续期风险预警系统的框架图。
图2为本发明的一种债券存续期风险预警系统的示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
图1为本发明的一种债券存续期风险预警系统的框架图；图2为本发明的一种债券存续期风险预警系统的示意图，如图所示，本发明的一种债券存续期风险预警系统，包括信息数据采集服务器，信息数据处理服务器，以及信息及数据输出终端，其中：
所述信息数据采集服务器包括互联网、第三方数据采集模块和行业信息手工补录模块，所述信息及数据输出终端服务器包括主机和显示器，用于输出并向客户展示分析结果，所述第三方数据采集模块通过购买第三方的数据，所述互联网用于网络搜集收据，所述行业信息手工补录模块利用行业信息补录模块手工补录并存储该信息，所述信息数据采集服务器将采集到的数据导入信息数据采集服务器的存储器中；
所述信息数据处理服务器将采集后的数据进行进一步的筛选和加工，进行相应的处理分析。
所述信息数据处理服务器包括违约概率分析模块、压力分析测试模块、企业财务指标分析模块、资产相关性模块、资产组合分析模块、宏观行业分析模块、债券价格查询、工商信息变更查询模块、法院诉讼查询模块、新增借款查询模块、净资产损失额查询模块、重大事项查询模块、管理层人员犯罪查询模块以及舆情监控模块。
违约概率分析模块将信息数据采集服务器采集到存储器中的数据计算债券发行人的历史资产、负债及其变化率、波动率，通过以下步骤实现违约概率分析的：
步骤S1；采用莫顿理论计算出违约概率；
步骤S2：根据各类财务指标和历史违约概率建立数据挖掘模型，用以预测债券违约概率；
步骤S3：结合宏观行业因素指标以及市场波动率变化，动态调整违约概率权重，计算债券违约概率。
压力分析测试模块用于分析当债券市场大幅波动，债券违约率大幅上升等极端情况出现时，债券持有人的风控指标、财务指标、流动性指标等的承压情况，为风控监管部门防范系统性风险、研究应对措施提供依据和支撑。
企业财务指标分析模块分析主营业务收入、利润、投资杠杆率、投资幅度、利润率变化、短期债务、现金短期债务比率、流动性比率。
资产相关性模块运用Copula函数到债券资产相关性分析中，刻画市场中多个债券收益率的联合分布，Copula函数包含了尾部相关的全部信息，它可以更全面、更深刻的刻画金融序列之间的尾部相关关系。把它运用到金融市场分析中能够更加准确的测度出投资组合的波动、收益和风险，对整个证券市场的走势作出较准确的研判。
资产组合分析模块采用Markowitz理论，确定投资者在每个债券的投资比例(项目资金分配)，使其总投资风险最小。不同的期望收益就有不同的最小方差组合，从而构成最小方差集合。
舆情监控模块采用查询发债企业的负面舆情信息。
宏观行业分析模块用于分析对与债券相关宏观经济指标、行业景气度判断、行业国家政策、行业竞争态势。
债券价格查询模块用于实时查询债券信息及价格。
工商信息变更查询模块用于查询发债企业的工商登记信息的变更情况。
法院诉讼查询模块用于查询发债企业是否还有未决诉讼。
新增借款查询模块用于查询发债企业新增借款金额。
净资产损失额查询模块用于查询发债企业净资产损失额。
重大事项查询模块用于实时查询与发债企业相关的重大事件。
管理层人员犯罪查询模块用于查询发债企业高管的犯罪记录。
虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施例对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。

Claims (6)

1.一种债券存续期风险预警系统，其特征在于，包括信息数据采集服务器、信息数据处理服务器以及信息及数据输出终端，其中：
所述信息数据采集服务器包括互联网、第三方数据采集模块和行业信息手工补录模块，所述信息及数据输出终端服务器包括主机和显示器，用于输出并向客户展示分析结果，所述第三方数据采集模块通过购买第三方的数据，所述互联网用于网络搜集收据，所述行业信息手工补录模块利用行业信息补录模块手工补录并存储该信息，所述信息数据采集服务器将采集到的数据导入信息数据采集服务器的存储器中；
所述信息数据处理服务器将采集后的数据进行进一步的筛选和加工，进行相应的处理分析。
2.根据权利要求1所述的一种债券存续期风险预警系统，其特征在于，所述信息数据处理服务器包括违约概率分析模块、压力分析测试模块、企业财务指标分析模块、资产相关性模块、资产组合分析模块、宏观行业分析模块、债券价格查询、工商信息变更查询模块、法院诉讼查询模块、新增借款查询模块、净资产损失额查询模块、重大事项查询模块、管理层人员犯罪查询模块以及舆情监控模块。
3.根据权利要求2所述的一种债券存续期风险预警系统，其特征在于，所述违约概率分析模块将信息数据采集服务器采集到存储器中的数据计算债券发行人的历史资产、负债及其变化率、波动率，通过以下步骤实现违约概率分析的：
步骤S1；采用莫顿理论计算出违约概率；
步骤S2：根据各类财务指标和历史违约概率建立数据挖掘模型，用以预测债券违约概率；
步骤S3：结合宏观行业因素指标以及市场波动率变化，动态调整违约概率权重，计算债券违约概率。
4.根据权利要求2所述的一种债券存续期风险预警系统，其特征在于，所述企业财务指标分析模块分析主营业务收入、利润、投资杠杆率、投资幅度、利润率变化、短期债务、现金短期债务比率、流动性比率。
5.根据权利要求2所述的一种债券存续期风险预警系统，其特征在于，所述舆情监控模块采用文本挖掘算法对发债企业风险评级调降、工商信息变更、法院诉讼、公司高管犯罪、大比例或频繁更换企业高管进行分析并预警。
6.根据权利要求2所述的一种债券存续期风险预警系统，其特征在于，所述宏观行业分析模块用于分析对与债券相关宏观经济指标、行业景气度判断、行业国家政策、行业竞争态势。
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