CN119379428A 一种基于多源数据的金融风险动态监控与报告生成方法 （厦门渊亭信息科技有限公司）

(19)国家知识产权局(71)申请人厦门渊亭信息科技有限公司地址361000福建省厦门市软件园二期望海路61号801单元N8-01(72)发明人洪万福朱成忠董庆利(74)专利代理机构厦门原创专利事务所(普通合伙)35101专利代理师李权GO6Q40/03((54)发明名称程本申请提供一种基于多源数据的金融风险动态监控与报告生成方法，包括：获取信用违约互换的多源数据，针对不同期限的利差数据进行预处理和特征提取，得到期限结构特征向量；基于实时获取的长短期利差数据得到长短期利差曲线，对长短期利差曲线的形态变化进行异常检测，当检测到利差曲线扭曲异常时，触发信用风险蔓延效应的评估流程；在风险评估和监控过程中，持续收集市场评价，提取与关键信用违约互换属性相关的信息，将所述信息作为风险传导机理分析和监控策略的补充输入，动态优化风险管21.一种基于多源数据的金融风险动态监控与报告生成方法，其特征在于，所述方法包获取信用违约互换的多源数据，针对不同期限的利差数据进行预处理和特征提取，得到期限结构特征向量；基于实时获取的长短期利差数据得到长短期利差曲线，对长短期利差曲线的形态变化进行异常检测，当检测到利差曲线扭曲异常时，触发信用风险蔓延效应的评估流程；在触发信用风险蔓延效应的评估流程时，将标准化的期限结构特征向量作为图的节点属性，利差曲线扭曲异常作为边的属性，通过图神经网络学习信用风险在不同期限和市场主体之间的传导路径和强度，以分析基于图神经网络的信用风险传导机理；采用蒙特卡洛模拟方法对图神经网络学习到的信用风险传导机理进行分析，生成不同期限信用违约互换利差异常变化驱动的风险蔓延情景，评估在不同情景下信用风险的累积损失分布，确定以关键信用违约互换属性为核心的风险监控指标阈值和预警等级；对关键信用违约互换属性进行动态监控，当信用违约互换利差超出预设阈值，或其他属性出现显著异常变化时，触发风险预警和应急响应流程，并根据预警等级采取相应的风险缓释措施；在风险评估和监控过程中，持续收集市场评价，提取与关键信用违约互换属性相关的信息，将所述信息作为风险传导机理分析和监控策略的补充输入，动态优化风险管理策略；定期生成信用风险监控报告，汇总风险评估结果、预警情况和应对措施，以及在不同风险蔓延情景下的累积损失分布，采用数据可视化方法可视化信用风险监控内容，包括信用违约互换属性变化的时间序列图、信用风险传导网络图、累积损失分布的概率密度图。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取信用违约互换的多源数据，针对不同期限的利差数据进行预处理和特征提取，得到期限结构特征向量，包括：根据时间区间从数据库获取利差数据，通过日期对齐方法及小数位统一处理得到初始利差数据集；针对所述初始利差数据集采用线性插值方法对检测到的空值点进行填充，通过分布特征去除重复数据项得到清洗后利差数据集；对所述清洗后利差数据集按照期限分组后采用移动平均方法修正异常值，通过百分位数方法剔除超出阈值区间的数据点得到平滑处理后利差数据；针对所述平滑处理后利差数据采用最小最大标准化方法进行归一化，通过支持向量回归模型拟合计算得到期限结构特征向量。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于实时获取的长短期利差数据得到长短期利差曲线，对长短期利差曲线的形态变化进行异常检测，当检测到利差曲线扭曲异根据预设采样频率从市场数据库获取长期利差数据与短期利差数据，通过数据标准化处理与时间戳对齐得到基础利差数据集；针对所述基础利差数据集，采用三次样条插值方法与最小二乘法确定样条函数系数，得到连续平滑的利差曲线数据；对所述利差曲线数据计算相邻期限点位间的利差变化率，通过滑动窗口法与自回归移动平均方法得到曲线异常程度数据；若曲线异常程度数据超出预警阈值，则计算风险传导概率，通过风险传导概率建立风险传导矩阵，得到期限结构风险传导系数。34.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在触发信用风险蔓延效应的评估流程时，将标准化的期限结构特征向量作为图的节点属性，利差曲线扭曲异常作为边的属性，通过图神经网络学习信用风险在不同期限和市场主体之间的传导路径和强度，以分析基于图根据标准化期限结构特征向量构建节点属性矩阵，通过利差曲线扭曲数据构建边属性矩阵，采用最小最大归一化方法得到初始传导图数据；针对所述初始传导图数据采用加权欧氏距离方法计算节点间相似度得分，若相似度得分低于节点对相似度得分中位数，则对节点连接进行剪枝处理得到优化传导图数据；通过切比雪夫多项式展开形式设计图卷积算子，对所述优化传导图数据中节点构建特征提取器，计算相邻节点加权特征和得到局部结构特征；采用点积注意力计算方法得到局部结构特征间注意力权重矩阵，基于注意力权重对节点特征进行加权聚合得到全局传导特征。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用蒙特卡洛模拟方法对图神经网络学习到的信用风险传导机理进行分析，生成不同期限信用违约互换利差异常变化驱动的风险蔓延情景，评估在不同情景下信用风险的累积损失分布，确定以关键信用违约互换属性为核心的风险监控指标阈值和预警等级，包括：根据信用利差历史数据计算漂移率及波动率参数，采用几何布朗运动方程生成信用利差的随机波动路径集合，所述几何布朗运动方程包括漂移项和扰动项；针对所述随机波动路径集合，采用指数加权移动平均方法计算动态波动区间值，通过所述动态波动区间值与标准差的比值识别信用状况突变点，得到多维风险特征序列；对所述多维风险特征序列，采用高斯核密度估计方法拟合风险损失分布函数，所述高斯核密度估计方法的带宽参数通过交叉验证方法获取；针对所述风险损失分布函数，采用广义帕累托分布拟合尾部风险特征，获取置信区间下的风险损失分位数值，通过层次聚类方法确定风险预警阈值。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对关键信用违约互换属性进行动态监控，当信用违约互换利差超出预设阈值，或其他属性出现显著异常变化时，触发风险预警和应急响应流程，并根据预警等级采取相应的风险缓释措施，包括：根据信用评级变动数据和期限利差数据及市场交易量数据构建监控指标矩阵，通过主成分分析法对所述监控指标矩阵进行降维处理，采用马氏距离计算得到异常得分数据；针对所述异常得分数据，采用指数加权移动平均控制图进行异常检验，根据加权移动平均值及加权标准差设置多级预警阈值，得到分级预警数据；针对所述分级预警数据，利用累积和控制图计算趋势特征值，通过所述趋势特征值判断指标变动方向，若所述指标变动方向相同，则得到联动预警数据；针对所述联动预警数据，采用高斯核函数支持向量机进行分类，根据分类结果构建风险知识图谱，通过所述风险知识图谱查询风险应对规则库，得到风险缓释方案。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在风险评估和监控过程中，持续收集市场评价，提取与关键信用违约互换属性相关的信息，将所述信息作为风险传导机理分析根据预设规则从金融网站获取市场评价文本，通过条件随机场方法提取所述文本中的4针对所述初始文本数据，采用词频与逆文档频率构建文本向量，通过含有两层卷积层的神经网络提取文本特征，得到文本语义数据；对所述文本语义数据按照评级机构层级、发布时间间隔和历史准确率计算信息可靠性得分，若所述可靠性得分高于预设阈值，则通过实体关系抽取构建文本知识图谱，得到信息知识数据；针对所述信息知识数据，采用注意力机制识别风险关联实体，通过长短时记忆网络预测风险传导路径，得到风险趋势数据，利用马尔科夫决策过程对风险传导概率进行动态更新。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述定期生成信用风险监控报告，汇总风险评估结果、预警情况和应对措施，以及在不同风险蔓延情景下的累积损失分布，采用数据可视化方法可视化信用风险监控内容，包括信用违约互换属性变化的时间序列图、信用风根据信用状况数据和期限结构数据及流动性数据采用加权平均方法计算指标滑动均针对所述风险指标序列采用滚动时间窗口进行分段统计计算，通过层次聚类方法对指标特征进行分组，得到风险特征序列；对所述风险特征序列采用高斯核函数进行核密度估计拟合，通过拉丁超立方抽样生成针对所述风险概率数据构建传导网络图，设置节点间引力系数，通过迭代优化确定节5技术领域[0001]本发明涉及信息技术领域，尤其涉及一种基于多源数据的金融风险动态监控与报告生成方法。背景技术[0002]信用违约互换利差是一种金融衍生品，用来对冲信用风险，其利差反映了市场对信用风险的评估。在基于多源数据进行金融风险动态监控与报告生成的过程中，信用违约互换利差的期限结构特征是一个重要的分析对象。当长短期利差曲线形态发生扭曲时，如何准确评估信用风险的蔓延效应，并据此调整监控策略，是一个复杂的技术问题。这个问题涉及到多个方面：首先，如何从海量的多源异构数据中，及时发现利差曲线扭曲的信号；其次，如何量化评估曲线扭曲对信用风险的影响，并考虑风险在不同实体和市场间的传导机这一系列问题环环相扣，且受到数据质量、模型能力、算力效率等多重因素的制约，给技术实现带来巨大挑战。发明内容[0003]本发明提供了一种基于多源数据的金融风险动态监控与报告生成方法，主要包获取信用违约互换的多源数据，针对不同期限的利差数据进行预处理和特征提取，得到期限结构特征向量；基于实时获取的长短期利差数据得到长短期利差曲线，对长短期利差曲线的形态变化进行异常检测，当检测到利差曲线扭曲异常时，触发信用风险蔓延效应的评估流程；在触发信用风险蔓延效应的评估流程时，将标准化的期限结构特征向量作为图的节点属性，利差曲线扭曲异常作为边的属性，通过图神经网络学习信用风险在不同期限和市场主体之间的传导路径和强度，以分析基于图神经网络的信用风险传导机理；采用蒙特卡洛模拟方法对图神经网络学习到的信用风险传导机理进行分析，生成不同期限信用违约互换利差异常变化驱动的风险蔓延情景，评估在不同情景下信用风险的累积损失分布，确定以关键信用违约互换属性为核心的风险监控指标阈值和预警等级；对关键信用违约互换属性进行动态监控，当信用违约互换利差超出预设阈值，或其他属性出现显著异常变化时，触发风险预警和应急响应流程，并根据预警等级采取相应的风险缓释措施；在风险评估和监控过程中，持续收集市场评价，提取与关键信用违约互换属性相关的信息，将所述信息作为风险传导机理分析和监控策略的补充输入，动态优化风险管理策略；定期生成信用风险监控报告，汇总风险评估结果、预警情况和应对措施，以及在不同风险蔓延情景下的累积损失分布，采用数据可视化方法可视化信用风险监控内容，包括信用违约互换属性变化的时间序列图、信用风险传导网络图、累积损失分布的概率密度图。[0004]本发明实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：本发明公开了一种基于多源数据的金融风险动态监控与报告生成方法。该方法通6过获取多源异构数据，提取标准化期限结构特征，实时监测利差曲线异常，触发风险评估。利用图神经网络学习风险传导机制，结合蒙特卡洛模拟生成风险蔓延情景，评估累积损失分布并确定监控指标。对关键属性进行动态监控，自动触发预警和应急响应。同时整合市场评价，优化风险管理策略。该方法实现了对信用违约互换市场的全面风险监控，能够及时识别异常，评估传导路径，预测潜在损失，为风险管理决策提供支持，有效防范系统性信用风附图说明[0005]图1为本发明的一种基于多源数据的金融风险动态监控与报告生成方法的流程[0006]图2为本发明的一种基于多源数据的金融风险动态监控与报告生成方法的示意[0007]图3为本发明的一种基于多源数据的金融风险动态监控与报告生成方法的又一示具体实施方式[0008]为进一步了解本发明的内容，结合附图及实施例对本发明作详细描述。下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与发明相关的部分。[0009]如图1-3,本实施例一种基于多源数据的金融风险动态监控与报告生成方法具体可以包括：S101、获取信用违约互换的多源数据，针对不同期限的利差数据进行预处理和特[0010]根据时间区间从数据库获取利差数据，通过日期对齐方法及小数位统一处理得到初始利差数据集；针对所述初始利差数据集采用线性插值方法对检测到的空值点进行填充，通过分布特征去除重复数据项得到清洗后利差数据集；对所述清洗后利差数据集按照期限分组后采用移动平均方法修正异常值，通过百分位数方法剔除超出阈值区间的数据点得到平滑处理后利差数据；针对所述平滑处理后利差数据采用最小最大标准化方法进行归一化，通过支持向量回归模型拟合计算得到期限结构特征向量。[0011]具体的，根据指定的时间区间从证券交易所数据库获取不同期限的信用违约互换利差数据，通过金融数据平台采集银行间市场报价利差数据，并从国际评级机构获取评级变动信息，对所采集利差数据进行日期对齐和小数位数统一处理得到初始利差数据集。针对初始利差数据集进行数据质量验证，通过缺失值检测方法识别数据空值点，采用线性插值方法对检测到的空值点进行填充，并基于数据分布特征去除重复数据项得到清洗后利差数据集。针对清洗后利差数据集按照期限分组，采用五日移动平均方法对异常值进行修正，通过百分位数方法计算各期限组利差数据的上下四分位区间阈值，对超出阈值区间的数据点进行剔除得到平滑处理后的分组利差数据。根据平滑处理后的分组利差数据，采用自相关分析方法计算各期限组数据间的相关系数矩阵，基于相关系数阈值对高度相关的期限组7数据进行合并得到降维后的期限结构数据。对降维后的期限结构数据采用最小最大标准化方法进行归一化处理，计算方法为对每个数据点减去该组最小值后除以该组数值区间，得到标准化特征数据。针对标准化特征数据构建支持向量回归模型，选取高斯核函数作为核函数，通过交叉验证方法确定惩罚参数和核函数参数，对各期限组数据进行拟合计算得到拟合利差数据。采用均方根误差方法计算拟合利差数据与标准化特征数据的残差向量，并基于残差向量通过主成分分析法提取特征得到期限结构特征向量。信用违约互换的利差数据通常来自多个市场主体，不同来源的数据格式存在差异，比如证券交易所的利差数据精确到小数点后4位，而银行间市场报价数据精确到小数点后2位，因此需要进行统一处理。以某企业债券为例，其5年期信用违约互换在交易所的利差数据为235.4568个基点，银行间市场报价为235.46个基点，统一处理后取值为235.46个基点。在数据质量验证阶段，对于存在的缺失值采用线性插值方法进行填充。假设某企业2月1日和2月3日的5年期信用违约互换利差分别为245.36和255.36个基点，而2月2日数据缺失，则通过线性插值计算得到2月2日的利差值为250.36个基点。此外，若发现同一天存在重复数据，如某企业同一天的5年期利差重复记录为240.35和240.36个基点，则保留240.36个基点的数据。在异常值处理中，采用5日移动平均方法对波动较大的数据点进行平滑。比如某企业连续5个交易日的5年期利差日移动平均值271.59个基点对其进行修正。同时计算上下四分位区间，若上四分位值为280.36个基点，下四分位值为250.36个基点，则区间外的数据点将被剔除。针对不同期限的利差数据，通过自相关分析识别高度相关的期限组。假设计算得到3年期和5年期利差的相关系数为0.95,超过预设的0.9阈值，则将这两个期限组的数据进行合并处理。在标准化过程中，若某期限组的最大值为320.36个基点，最小值为220.36个基点，则对于该组内值为270.36个基点的数据点，其标准化后的值为0.5。在构建支持向量回归模型时，选择高斯核函数作为核函数，通过交叉验证确定核函数参数γ=0.01和惩罚参数C=100。对于拟合结果，true为实际值，n为样本数量。最后基于残差向量进行主成分分析，提取特征值贡献率超过85%的主成分作为期限结构特征向量。[0012]S102、基于实时获取的长短期利差数据得到长短期利差曲线，对长短期利差曲线的形态变化进行异常检测，当检测到利差曲线扭曲异常时，触发信用风险蔓延效应的评估流程。[0013]根据预设采样频率从市场数据库获取长期利差数据与短期利差数据，通过数据标准化处理与时间戳对齐得到基础利差数据集；针对所述基础利差数据集，采用三次样条插值方法与最小二乘法确定样条函数系数，得到连续平滑的利差曲线数据；对所述利差曲线数据计算相邻期限点位间的利差变化率，通过滑动窗口法与自回归移动平均方法得到曲线异常程度数据；若曲线异常程度数据超出预警阈值，则计算风险传导概率，通过风险传导概率建立风险传导矩阵，得到期限结构风险传导系数。[0014]具体的，根据固定频率从交易市场数据库获取长期利差数据和短期利差数据，通过数据格式标准化处理、数据更新时间戳对齐、数据有效性检验，对超出前五日平均值两倍标准差的数据点进行剔除，生成长短期基础利差数据。针对长短期基础利差数据，采用三次样条插值方法构建连续平滑的利差曲线，插值节点选取各期限关键点位，通过最小二乘法8确定样条函数系数，得到连续平滑的利差曲线数据。对利差曲线数据计算相邻期限点位间的利差变化率，通过滑动窗口法计算各期限点位的历史波动区间，设定波动区间上下限为前二十日波动率的正负两倍，得到利差曲线波动特征数据。针对利差曲线波动特征数据采用自回归移动平均方法构建预测基准曲线，自回归阶数取五阶，移动平均阶数取三阶，计算实际曲线与预测曲线的均方根误差，得到利差曲线异常程度数据。根据利差曲线异常程度数据，设定预警阈值为前三十日均方根误差的两倍，对超出预警阈值的曲线区间进行标记，得到风险关注区间数据。针对风险关注区间数据，采用基于熵值法的随机森林算法计算不同期限点位间的风险传导概率，特征变量包含利差变化率、波动率、交易量变化率，建立风险传导矩阵。通过风险传导矩阵计算各期限节点的风险溢出系数和风险承接系数，风险溢出系数表示该期限向其他期限传导风险的能力，风险承接系数表示该期限承接其他期限风险的程度，得到期限结构风险传导评估结果。在信用违约互换市场中，长短期利差数据的异常波动往往反映了市场对信用风险的担忧程度。以某大型企业的信用违约互换为例，其1年期利差为150个基点，5年期利差为280个基点，当出现数据异常时，如1年期利差突然上升到220个基点，超过前5日平均值145基点的两倍标准差30基点，该数据点会被标记为异常并进作为关键期限点位，设定每个期限点的利差值分别为1通过最小二乘法求解样条函数系数，得到平滑的利差曲线方程S(x)=ax³+bx²+cx+d,其中年期和1年期之间的利差变化率为(180-150)/(2-1)=30个基点/年。采用20日窗口计算各期限点位的历史波动率，若某期限点位的日均波动率为15个基点，则设定波动区间上限为30个基点，下限为-30个基点。对于自回归移动平均模型，五阶自回归项表示利用前5个交易日的数据预测当前值，如当前5年期利差的预测值计算公式为Y_t=0.3Y_t-1+0.25Y_t-2+此类推，系数通过历史数据拟合得到。加入三阶移动平均项后，考虑随机扰动项的影响。在风险传导分析中，利用熵值法计算特征权重，假设利差变化率、波动率、交易量变化率的权重分别为0.4、0.35和0.25。构建的风险传导矩阵中，矩阵元素P_ij表示风险从期限i传导到期限j的概率，通过随机森林算法计算得到。期限结构上的风险传导路径往往呈现出短期向长期蔓延的特征，如从2年期向5年期的传导概率为0.65,而从5年期向2年期的传导概率仅为0.25,表明短期限利差的异常波动更容易触发长期限利差的调整。[0015]S103、在触发信用风险蔓延效应的评估流程时，将标准化的期限结构特征向量作为图的节点属性，利差曲线扭曲异常作为边的属性，通过图神经网络学习信用风险在不同期限和市场主体之间的传导路径和强度，以分析基于图神经网络的信用风险传导机理。[0016]根据标准化期限结构特征向量构建节点属性矩阵，通过利差曲线扭曲数据构建边属性矩阵，采用最小最大归一化方法得到初始传导图数据；针对所述初始传导图数据采用加权欧氏距离方法计算节点间相似度得分，若相似度得分低于节点对相似度得分中位数，则对节点连接进行剪枝处理得到优化传导图数据；通过切比雪夫多项式展开形式设计图卷积算子，对所述优化传导图数据中节点构建特征提取器，计算相邻节点加权特征和得到局部结构特征；采用点积注意力计算方法得到局部结构特征间注意力权重矩阵，基于注意力9权重对节点特征进行加权聚合得到全局传导特征。[0017]具体的，根据标准化的期限结构特征向量构建图的节点属性矩阵，通过利差曲线扭曲异常数据构建边的属性矩阵，采用最小最大归一化方法对节点属性矩阵和边属性矩阵进行标准化处理得到初始传导图数据。针对初始传导图数据进行节点度量计算，通过加权欧氏距离方法计算不同期限节点间的相似度得分，设定相似度得分最小阈值为所有节点对相似度得分的中位数，对低于阈值的节点连接进行剪枝得到优化传导图数据。对优化传导图数据中每个节点构建三层感知野的图卷积特征提取器，采用切比雪夫多项式展开形式设计图卷积算子，计算相邻节点的加权特征和得到节点的局部结构特征。针对节点的局部结构特征，通过点积注意力计算方法得到节点间的注意力权重矩阵，基于注意力权重对节点特征进行加权聚合得到全局传导特征。构建四层图神经网络结构，每层包含图卷积层和注意力层，相邻层之间采用跳跃连接方式传递特征，通过节点分类任务训练网络参数得到风险传导图谱。根据风险传导图谱提取节点间的最短路径和路径权重，计算路径上的累积传导概率和传导时延，对信用风险传导路径和传导强度进行定量刻画得到风险传导机理矩阵。在信用市场中，期限结构特征向量反映了不同期限债务的风险特征，以某公司债券为例，其1年期、3年期和5年期的标准化特征值分别为0.3、0.5和0.7,通过最小最大归一化处理将这些特征值映射到0-1区间，作为图中节点的属性值。同时，3年期利差从50个基点突增至120个基点，这种异常变化被标准化后作为连接这两个期限节点的边的属性值。在构建图结构时，节点间的相似度通过加权欧氏距离计算，权重根据期限的远近设定，相邻期限的权重为0.6,间隔一个期限的权重为0.3,间隔两个期限的权重为0.1。假设两个节点的特征向量分别为[0.3,0.4,0.5]和[0.4,0.5,0.6],计算得到的加权距离为0.15,若所有节点对距离的中位数为0.2,则这两个节点之间的连接保留。图卷积特征提取采用三阶切比雪夫多项式展开，多项式系数通过训练得到[0.8,-0.3,0.1]。对于中心节点的特征更新，先计算一阶邻居的特征均值，如邻居节点特征值为[0.4,0.5],则一阶特征为0.45,二阶特征为0.42,三阶特征为0.40,最后将这些特征加权组合得到节点的新特征。在注意力机制中，通过点积计算注意力分数，如节点i和j的特征向量点积为0.85,经过softmax归一化后得到注意力权重0.3,表示在信息传递过程中节点j对节点i的影响强度。四层图神经网络中，每层的输出维度分别设置为64、32、16和8,相邻层之间通过跳跃连接传递特征，避免深层网络的信息损失。风险传导路径的提取采用Dijkstra算法，以传导概率的负对数作为路径权重。假设从1年期到5年期的最短路径经过3年期，各段的传导概率分别为0.8和0.7,则累积传导概率为0.56,传导时延为2个期限单位。[0018]S104、采用蒙特卡洛模拟方法对图神经网络学习到的信用风险传导机理进行分析，生成不同期限信用违约互换利差异常变化驱动的风险蔓延情景，评估在不同情景下信用风险的累积损失分布，确定以关键信用违约互换属性为核心的风险监控指标阈值和预警等级。[0019]根据信用利差历史数据计算漂移率及波动率参数，采用几何布朗运动方程生成信用利差的随机波动路径集合，所述几何布朗运动方程包括漂移项和扰动项；针对所述随机波动路径集合，采用指数加权移动平均方法计算动态波动区间值，通过所述动态波动区间值与标准差的比值识别信用状况突变点，得到多维风险特征序列；对所述多维风险特征序列，采用高斯核密度估计方法拟合风险损失分布函数，所述高斯核密度估计方法的带宽参数通过交叉验证方法获取；针对所述风险损失分布函数，采用广义帕累托分布拟合尾部风险特征，获取置信区间下的风险损失分位数值，通过层次聚类方法确定风险预警阈值。[0020]具体的，根据图神经网络提取的风险传导机理，构建利差异常变化的蒙特卡洛模拟器，采用几何布朗运动方程dS=μSdt+oSdW生成参考实体信用利差的随机波动路径，史数据估计，dW为布朗运动的增量，是一个随机变量，用来引入随机性，通过马尔科夫转移概率矩阵对不同期限利差进行联动调整得到利差路径集合。针对利差路径集合，采用指数加权移动平均方法计算动态波动区间，设定上下限为两倍标准差，识别信用状况突变点，结合短期利差与长期利差之比计算期限结构失衡指数，通过日交易量变化率刻画流动性波动特征，得到多维风险特征序列。对多维风险特征序列构建分层级别，依据信用评级、期限结构、流动性水平划分风险层次，在每个层次内采用高斯核密度估计方法拟合风险损失分布函数，核函数带宽通过交叉验证法选择得到风险分布函数族。基于风险分布函数族，采用广义帕累托分布拟合尾部风险，计算99%、97.5%、95%置信区间下置信水平的损失阈值序列。对损失阈值序列采用层次聚类算法，通过类间距离最大化准则确定聚类数量，基于聚类中心划分风险等级区间，得到分层次的风险预警阈值。根据风险预警阈值，利用条件熵方法计算各维度风险指标对预警结果的贡献度，选取贡献度排名前列的指标构建监控指标集，设定红、橙、黄三级预警等级界限值得到风险预警指标体系。信用违约互换利差的随机波动过程通过几何布朗运动方程进行模拟，以某公司5年期信用违约互换为例，基于历史数据估计得到漂移率μ=0.02,波动率σ=0.15,设定初始利差为200个基点，时间步长为1天，通过蒙特卡洛模拟生成1000条随机路径。在相邻期限利差的联动调整中，通过马尔科夫转移矩阵描述期限间的相关性，如3年期向5年期的转移概率为0.7,表示3年期利差变动在70%的概率上会传导至5年期。在风险特征识别过程中，采用指数加权移动平均方法计算动态波动区间，对最近5个交易日的数据赋予权重[0.4,0.25,0.15,0.12,0.08],当某日利差超出两倍标准差区间时标记为信用突变点。期限结构失衡指数通过短期利差与长期利差之比计算，如2年期利差为180基点，5年期利差为240基点，失衡指数为0.75,低于正常水平0.85.流动性特征通过日交易量变化率刻画，如当日交易量较前一日下降30%,指示流动性显著恶化。在风险损失分布估计中，采用高斯核密度函数，通过交叉验证选择最优带宽h=0.08。对于尾部风险，采用广义帕累托分布进行拟合，其分布函数为F(x)=1-(1+ξx/β)^(-1/ξ),其中位置参数ξ=0.3,尺度参数β=50,计算得到99%置信水平下的风险损失分位数为350基点。在风险等级划分中，通过层次聚类算法计算类间距离，采用欧氏距离度量不同风险水平的差异。假设损失阈值序列为[150,200,250,300,350]基点，通过最大类间距离准则将其划分为三个等级区间为[150,200]、[200,300]和[300,350]。基于条件熵方法计算风险指标的贡献度，熵值越大表示指标的区分能力越强。如信用利差变化率的条件熵为0.85,期限结构失衡指数的条件熵为0.72,流动性指标的条件熵为0.65,据此选取贡献度排名前三的指标作为核心监控指标。最终设定红色预警阈值为300基点，橙色预警阈值为200基点，黄色预警阈值为15[0021]S105、对关键信用违约互换属性进行动态监控，当信用违约互换利差超出预设阈值，或其他属性出现显著异常变化时，触发风险预警和应急响应流程，并根据预警等级采取相应的风险缓释措施。11[0022]根据信用评级变动数据、期限利差数据及市场交易量数据构建监控指标矩阵，通过主成分分析法对所述监控指标矩阵进行降维处理，采用马氏距离计算得到异常得分数据；针对所述异常得分数据，采用指数加权移动平均控制图进行异常检验，根据加权移动平均值及加权标准差设置多级预警阈值，得到分级预警数据；针对所述分级预警数据，利用累积和控制图计算趋势特征值，通过所述趋势特征值判断指标变动方向，若所述指标变动方向相同，则得到联动预警数据；针对所述联动预警数据，采用高斯核函数支持向量机进行分类，根据分类结果构建风险知识图谱，通过所述风险知识图谱查询风险应对规则库，得到风险缓释方案。[0023]具体的，根据信用评级变动情况、期限利差波动幅度、市场交易量变化率构建多维监控指标矩阵，采用主成分分析法对多维指标进行降维处理，通过马氏距离计算指标异常得分，其中马氏距离采用协方差矩阵的逆矩阵作为度量矩阵，得到实时异常监测数据。针对实时异常监测数据，采用指数加权移动平均控制图进行异常检验，权重系数设为λ=0.2,计算加权均值和加权标准差，设置三倍标准差作为红色预警上限，两倍标准差作为橙色预警上限，一倍标准差作为黄色预警上限，得到分级预警数据。利用累积和控制图计算分级预警数据的趋势特征，设定连续上升点数阈值和累积距离阈值，对持续性异常趋势进行识别，结合多个指标的同向变动幅度得到联动预警数据。对联动预警数据采用高斯核函数支持向量机进行分类，核函数参数σ通过交叉验证确定，基于历史风险事件样本训练分类器，得到预警等级判别数据。根据预警等级判别数据构建风险知识图谱，节点表示风险事件类型，边表示风险传导关系，通过图数据库存储和查询风险应对规则，得到风险处置数据。针对风险处置数据，基于预设的风险缓释措施库进行匹配，按照指标异常程度、预警等级和风险类型选择相应的缓释方案，设定执行优先级得到风险应对方案。以某大型企业的信用违约互换合约为例，构建多维监控指标时包含信用评级变动频率、期限利差变化幅度和市场交易量变化率三个维度。通过主成分分析对这些指标进行降维，第一主成分解释了75%的方差，表示综合信用风险水平，第二主成分解释了15%的方差，反映期限结构变化特征。在计算马氏距离时，采用样本协方差矩阵的逆矩阵作为度量矩阵，当观测值与均值的马氏距离超过10.0时判定为异常。在异常检验阶段，指数加权移动平均控制图的权重系数λ=0.2,表示最近一期数据的权重为0.2,前一期为0.16,再前一期为0.128,依次递减。假设某时点的加权均值为250基点，加权标准差为30基点，则红色预警上限为340基点，橙色预警上限为280基点。在累积和控制图中，设定连续5个点上升且累积距离超过50基点时触发趋势性预警。对多个指标的联动分析表明，当信用评级下调一个级别、5年期利差上升80基点、日交易量下降40%时，这种同向恶化的组合特征往往预示着信用风险的加速暴露。在支持向量机分类器中，采用高斯核函数K(x,y)=exp(-I|x-yll²/2σ²),其中x和y是来自数据集的样本向量，可以是任意维度的特征向量，||x-y||是x和y之间的欧几里得距85%。风险知识图谱的构建基于历史风险事件数据，节点包括信用评级下调、期限结构扭曲、流动性枯竭等风险类型，边的权重表示风险传导概率。当识别到信用评级下调风险时，通过图数据库查询相关的风险传导路径，计算累积风险暴露程度。在风险处置层面，对于红色预警情况，如5年期利差突破340基点，启动最高级别响应，包括限制交易规模、提高保证金要求；对于橙色预警，如连续5日利差上升且累积超过50基点，采取频率、调整限额；对于黄色预警，如交易量持续萎缩，采取一般性预防措施，如加强市场观[0024]S106、在风险评估和监控过程中，持续收集市场评价，提取与关键信用违约互换属性相关的信息，将所述信息作为风险传导机理分析和监控策略的补充输入，动态优化风险管理策略。[0025]根据预设规则从金融网站获取市场评价文本，通过条件随机场方法提取所述文本中的命名实体，得到初始文本数据；针对所述初始文本数据，采用词频与逆文档频率构建文本向量，通过含有两层卷积层的神经网络提取文本特征，得到文本语义数据；对所述文本语义数据按照评级机构层级、发布时间间隔、历史准确率计算信息可靠性得分，若所述可靠性得分高于预设阈值，则通过实体关系抽取构建文本知识图谱，得到信息知识数据；针对所述信息知识数据，采用注意力机制识别风险关联实体，通过长短时记忆网络预测风险传导路径，得到风险趋势数据，利用马尔科夫决策过程对风险传导概率进行动态更新。[0026]具体的，根据预设的信息采集规则从金融新闻网站、评级机构公告、研究报告中获取市场评价文本，其中采集规则包含发行人名称列表、评级变动关键词、评级展望关键词，采用双向最大匹配分词算法对文本进行预处理，通过条件随机场方法提取文本中的命名实体，得到初始文本数据。针对初始文本数据，构建基于词频与逆文档频率的文本向量，采用滑动窗口大小为5的词向量模型计算文本语义相似度，利用含有两层卷积层的神经网络提取文本特征，对文本情感进行三分类，得到文本语义数据。对文本语义数据按照信息源的评级机构层级、发布时间距今间隔、历史准确率计算信息可靠性得分，设定可靠性得分高于0.75的阈值进行筛选，通过实体关系抽取构建文本知识图谱，得到信息知识数据。基于信息知识数据构建风险信息矩阵，利用注意力机制识别文本中的风险关联实体，通过实体间的共现频率和语义距离计算风险传导概率，得到风险关联数据。对风险关联数据设置预警分值标准，采用长短时记忆网络预测风险传导路径的演化趋势，网络输入维度与风险实体数量相同，隐层节点数设置为输入维度的两倍，得到风险趋势数据。根据风险趋势数据，利用马尔科夫决策过程构建风险响应规则，基于最新的市场评价信息对风险传导概率进行动态更新，结合风险预警阈值生成风险管理方案。在金融市场文本分析中，预设的信息采集规则到"公司债务规模持续扩张，现金流压力加大，评级展望调整为负面"这样的文本时，通过条件随机场方法识别出"公司"为发行人实体，"负面"为评级展望实体。在文本向量构建过程文档总词数为100,而在1000个文档中有10个文档包含该词，则其TF值为0.03,IDF值为log(1000/10)=2,最终权重为0.06。通过两层卷积神经网络提取文本特征，第一层使用64个3×3的卷积核，第二层使用32个3×3的卷积核，对文本进行积可靠性评估中，对不同来源的信息赋予不同权重，如评级机构发布的信息权重为0.9,研究机构报告权重为0.7,新闻报道权重为0.5.时效性方面，信息发布当天权重为1.0,每过一天衰减0.05。历史准确率通过前期预测的准确性计算，如某信息源过去的预测准确率为85%,则赋予0.85的权重。三个维度的加权平均得到最终的信息可靠性得分。风险信息矩阵中，实体间的关联强度通过共现频率和语义距离计算。如“房地产”和"流动性风险"在文本中共同出现的次数为50次，各自出现的次数分别为100次和80次，则共现频率为50/√(100×80)=0.56。通过长短时记忆网络预测风险传导趋势，输入维度为风险实体数量20,隐层节点数为40,预测窗口为5个交易日。在风险响应规则构建中，采用马尔科夫决策过程，状态空间包含如当市场评价呈现持续负面趋势，且负面信息可靠性得分超过0.8时，触发状态从“关注”向"警告"的转移，相应调整风险管理方案。[0027]S107、定期生成信用风险监控报告，汇总风险评估结果、预警情况和应对措施，以及在不同风险蔓延情景下的累积损失分布，采用数据可视化方法可视化信用风险监控内容，包括信用违约互换属性变化的时间序列图、信用风险传导网络图、累积损失分布的概率[0028]根据信用状况数据、期限结构数据及流动性数据采用加权平均方法计算指标滑动均值，得到风险指标序列；针对所述风险指标序列采用滚动时间窗口进行分段统计计算，通过层次聚类方法对指标特征进行分组，得到风险特征序列；对所述风险特征序列采用高斯核函数进行核密度估计拟合，通过拉丁超立方抽样生成累积损失样本数据，得到风险概率数据；针对所述风险概率数据构建传导网络图，设置节点间引力系数，通过迭代优化确定节[0029]具体