一种金融数据计算方法与装置制造方法
【专利摘要】本发明公开了一种金融数据计算方法，包括：获取金融数据；验证所述金融数据是否符合预设数据规则；当所述金融数据符合所述预设数据规则时，则利用多个java并行处理框架JPPF节点，并行处理对所述数据的蒙特卡洛计算过程。本发明还公开了一种金融数据计算装置，应用本发明提供的金融数据计算方法和装置，利用多个java并行处理框架JPPF节点，并行处理对所述数据的蒙特卡洛计算过程，节省了大数据量时次数繁多的蒙特卡洛计算时间，可以快速准确地计算大量金融数据。
【专利说明】一种金融数据计算方法与装置
【技术领域】
[0001] 本发明涉及资本计算领域，特别是涉及一种金融数据计算方法和装置。
【背景技术】
[0002] 经济资本是在一定的置信度水平、一定时间内，为了弥补银行的非预期损失所需 要的资本，是银行为承担风险而需要的资本量，能够完全反映银行自身的风险特征。
[0003] 经济资本计算是以评级器装置的输出结果（PD\LGD\EAD等参数）为基础，结合基 于外部数据的资产相关性的度量结果，自下而上地度量信用风险损失分布，进一步计算整 个资产组合所需的信用风险经济资本。经济资本计算基于违约模式模型，通过蒙特卡洛模 拟来计算此贷款组合的经济资本和预期损失，通过经济资本分配分解到每一笔债项，根据 各个维度汇总，计算出各个维度所需经济资本。
[0004] 蒙特卡洛模拟方法是一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方 法，进行一次计算的步骤较为繁琐，在进行经济资本的计算时数据量通常很大，利用蒙特卡 洛模拟方法直接进行大数据量的计算非常耗时。
【发明内容】
[0005] 有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种金融数据计算方法和装置，可以快速 准确地对金融数据进行计算。
[0006] 为实现上述目的，本发明提供了一种金融数据计算方法，包括：
[0007] 获取金融数据；
[0008] 验证所述金融数据是否符合预设数据规则；
[0009] 当所述金融数据符合所述预设数据规则时，则利用多个java并行处理框架JPPF 节点，并行处理对所述数据的蒙特卡洛计算过程。
[0010] 优选地，所述获取金融数据包括：
[0011] 通过数据抽取、转换、装载ETL方式抽取评级器装置的输出结果数据，得到所述金 融数据。
[0012] 优选地，利用多个java并行处理框架JPPF节点，并行处理对所述数据的蒙特卡洛 计算过程前还包括：
[0013] 判断是否修改默认的金融计算的参数，如果是，则更改默认的金融计算的参数，如 果否，则将默认的金融计算的参数确定为目标参数。
[0014] 优选地，所述蒙特卡洛计算过程包括：
[0015] 确定循环次数N和模拟次数K，计算违约阈值，进行K次模拟，根据K次模拟结果得 到全部债项损失，根据全部债项损失计算预期损失，根据全部债项损失计算统计量置信区 间的分位数，分位数减去预期损失得到结果；
[0016] 所述模拟包括：
[0017] 进行资产相关性的柴可夫斯基分解，生成预设定数值个标准正态分步随机数，产 生资产相关的随机数序列，进行N次循环计算，计算全部债项损失；
[0018] 所述循环计算包括：
[0019] 生成一个标准正态分步随机数，计算资产收益率，根据资产收益率和违约阈值确 定债项损失。
[0020] 优选地，利用多个java并行处理框架JPPF节点，并行处理对所述数据的蒙特卡洛 计算过程后还包括进行重要性抽样模拟。
[0021] 优选地，根据所述参数进行重要性抽样模拟后还包括将计算得出的金融数据进行 分配。
[0022] 优选地，将计算得出的金融数据进行分配后还包括对计算结果进行展示。
[0023] 本发明还提供了一种金融数据计算装置，包括：
[0024] 数据获取单元，用于获取金融数据；
[0025] 验证单元，用于验证所述金融数据是否符合预设数据规则；
[0026] 处理单元，用于当所述金融数据符合所述预设数据规则时，则利用多个java并行 处理框架JPPF节点，并行处理对所述数据的蒙特卡洛计算过程。
[0027] 优选地，所述金融数据计算装置还包括参数配置单元，用于配置进行金融数据计 算的参数。
[0028] 优选地，所述金融数据计算装置还包括结果展示单元，用于对计算结果进行展示。
[0029] 应用本发明提供的金融数据计算方法和装置，利用多个java并行处理框架JPPF 节点，并行处理对所述数据的蒙特卡洛计算过程，节省了大数据量时次数繁多的蒙特卡洛 计算时间，可以快速准确地计算大量金融数据。
【专利附图】
【附图说明】
[0030] 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 提供的附图获得其他的附图。
[0031] 图1为本发明一种金融数据计算方法的流程图；
[0032] 图2为本发明一种金融数据计算方法的又一流程图；
[0033] 图3为本发明一种金融数据计算方法的又一流程图；
[0034] 图4为本发明一具体实施例的流程图；
[0035] 图5为本发明一种金融数据计算方法具体实施例的原理框图；
[0036] 图6为本发明一种金融数据计算方法具体实施例经济资本计量组件交互图；
[0037] 图7为本发明一种金融数据计算方法的蒙特卡洛计算过程的示意图；
[0038] 图8为本发明一种金融数据计算装置的结构示意图；
[0039] 图9为本发明一种金融数据计算装置的又一结构示意图；
[0040] 图10为本发明一种金融数据计算装置的又一结构示意图。
【具体实施方式】
[0041] 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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于 本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他 实施例，都属于本发明保护的范围。
[0042] 本发明提供了一种金融数据计算方法，如图1所示，为本发明金融数据计算方法 实施例的流程图，其特征在于，包括：
[0043] 步骤SlOl :获取金融数据；
[0044] 步骤S102 :验证所述金融数据是否符合预设数据规则；
[0045] 步骤S103 :当所述金融数据符合所述预设数据规则时，则利用多个java并行处理 框架JPPF节点，并行处理对所述数据的蒙特卡洛计算过程。
[0046] 应用本实施例提供的金融数据计算方法，利用多个java并行处理框架JPPF节点， 并行处理对所述数据的蒙特卡洛计算过程，节省了大数据量时次数繁多的蒙特卡洛计算时 间，可以快速准确地计算大量金融数据。
[0047] 如图2所示，为本发明具体实施例的方法流程图，应用在银行的经济资本计算中， 对应于图1，获取金融数据具体包括：
[0048] 步骤S201 :通过数据抽取、转换、装载ETL方式抽取评级器装置的输出结果数据， 得到所述金融数据。
[0049] 还增加了步骤S204 :配置进行蒙特卡洛计算的参数。
[0050] 如图3所示，为本发明又一实施例的方法流程图，应用在银行的经济资本计算中， 对应于图2,配置进行蒙特卡洛计算的参数具体包括：
[0051] 步骤S304 :判断是否修改默认的蒙特卡洛计算的参数，如果是，则进入步骤S305， 如果否，则进入步骤S306。
[0052] 步骤S305 :更改默认的蒙特卡洛计算的参数；
[0053] 步骤S306 :将默认的蒙特卡洛计算的参数确定为目标参数。
[0054] 还增加了步骤S308 :对计算结果进行展示。
[0055] 如图4所述，为本发明又一具体实施例的方法流程图，对银行的经济资本进行计 算，本实施例经济资本计算以评级器系统的输出结果（PD\LGD\EAD等参数）为基础，计算前 需要完成计算数据的准备工作，通过ETL(即数据抽取、转换、装载的过程）抽取上游系统推 送的经济资本计算所需要的数据，并根据数据规则校验引擎完成数据校验；之后可以进行 经济资本计算任务的发起。
[0056] 经济资本计算步骤：
[0057] 1)蒙特卡洛模拟，这部分是为了获得债项组合损失的总体分布，从而获得对应经 济资本目标置信度的损失值U。同时以这个损失分布为基础，确定一个用于下一步计算的 损失值，以及一系列（η个）门槛值L i, i = 1，2……，n。这些门槛值将用于确定重要性抽样 模拟的损失分布的尾部。通常情况下，L11会小于L i，Li小于L μ
[0058] 2)计算μ值，μ值是用于重要性抽样模拟的重要参数，他表示了在重要性抽样模 拟技术中新的概率度量下系统性因素随机分布的中间值；
[0059] 3)重要性抽样模拟这部分是通过重要性抽样技术，模拟出债项损失分布的尾部， 即与第一步中的门槛值Li对应的损失概率Probi。根据这一系列的损失概率和对应的门槛 值，可以由差值获得对应经济资本目标置信度的损失值L进而得到整个债项组合的经济 资本；
[0060] 4)经济资本分配，将计算出的经济资本分解到每笔债项，通过两个方法分配经济 资本：基于标准差的风险配置方法和边际贡献方法，经济资本项目主要采用标准差的风险 配置方法。
[0061] 本实施例经济资本计算实现主要采用了 Hessian轻量级框架与Spring批处理框 架集成，来完成计算批处理任务的执行，Spring批处理框架是通过使用Spring的依赖注入 (dependency injection)来对经济资本计算任务进行批处理，Spring是一个开源框架是为 了解决企业应用开发的复杂性而创建的。针对普通模特卡洛模拟计算系统调用了计算引擎 工具JPPF并行处理框架，JPPF，即java并行处理框架，是一个开放源码的网格计算框架， 它可以在一个分布执行环境中同时运行多个java应用，JPFF架构由客户端、服务端和节点 三部分组成，工作的原理是它将多个任务分配到多个节点上去执行，通过开启多个JPPF节 点并行处理模特卡洛计算过程。JPPF提供了负载平衡，故障转移和错误恢复等服务，还提供 一个基于JMX的管理控制台，它既可以监视节点也可以管理执行的任务，可以远程取消和 重启任务，或配置令其超时的截止日期或时间间隔。
[0062] 本实施例对JPPF进行了技术上的调优处理，通过开启多个JPPF节点并行处理模 特卡洛计算过程，把300万次的普通模特卡里模拟计算时间从72几个小时压缩至目前的1 小时左右，原理框图如图5所示。
[0063] 如图6所示为本实施例经济资本计量组件交互图，本实施例经济资本计量组件采 用面向接口的设计模式，采用接口化和依赖注入的设计方法，通过接口的不同实现者来完 成不同的功能，即同一接口不同实现，图中可看出依赖（调用）任务参数接口完成经济资本 计量任务模型参数的设置工作，依赖任务执行接口完成任务执行步骤的读取工作，为经济 资本计量做了准备工作。准备工作完成之后通过调用经济资本计量批处理服务接口完成对 经济资本计量各个模块的调用工作。
[0064] 如图7所示，经济资本计算中普通蒙特卡洛模拟计算的方法流程图，确定客户数N 和要进行蒙特卡洛模拟计算的次数N，普通蒙特卡洛模拟计算的方法步骤包括：
[0065] 步骤S401 :计算每个客户的违约阀值，调用NORMSINV(pd)(标准正态分布函数的 反函数）公式计算；
[0066] 完成步骤S401后开始K次蒙特卡洛模拟的计算过程，每次模拟都要将所有客户模 拟一遍：
[0067] 步骤S402 :资产相关性的柴可夫斯基分解，调用CholeskyO公式将矩阵转置成下 二角矩阵；
[0068] 步骤S403 :生成d个行业的标准正态分布随机数，调用 ORMINV (RAND ()，mean, standard_dav)公式计算；
[0069] 步骤S404 :将转置后的矩阵与d个行业随机数相乘，产生资产相关的随机数序 列；
[0070] 完成步骤S404后循环所有客户（N个）：
[0071] 步骤S405 :生成客户个性的标准正态分布随机数ε ;
[0072] 步骤S406 :计算客户的资产收益率，ξ k= a k|3 Z+b ε ;
[0073] 步骤S407 :如果客户资产收益率〈客户违约阀值，则该客户下债项损失为： N-\ A =Σ Μ?7·0/ (N为客户下债项数）； 7=〇
[0074] 其中：不考虑LGD波动性时，LGhS债项的违约损失率。
[0075] 考虑 L⑶波动性时，LGDj= BETAINV (Rnd ()，Alpha, Beta)
[0076] Alpha = LGD* (LGD* (I-LGD) /LGDvol/LGDvol-l)
【权利要求】
1. 一种金融数据计算方法，其特征在于，包括： 获取金融数据； 验证所述金融数据是否符合预设数据规则； 当所述金融数据符合所述预设数据规则时，则利用多个java并行处理框架JPPF节点， 并行处理对所述数据的蒙特卡洛计算过程。
2. 根据权利要求1所述的金融数据计算方法，其特征在于，所述获取金融数据包括： 通过数据抽取、转换、装载rni方式抽取评级器装置的输出结果数据，得到所述金融数 据。
3. 根据权利要求1所述的金融数据计算方法，其特征在于，利用多个java并行处理框 架JPPF节点，并行处理对所述数据的蒙特卡洛计算过程前还包括： 判断是否修改默认的金融计算的参数，如果是，则更改默认的金融计算的参数，如果 否，则将默认的金融计算的参数确定为目标参数。
4. 根据权利要求3所述的金融数据计算方法，其特征在于，所述蒙特卡洛计算过程包 括： 确定循环次数N和模拟次数K，计算违约阔值，进行K次模拟，根据K次模拟结果得到全 部债项损失，根据全部债项损失计算预期损失，根据全部债项损失计算统计量置信区间的 分位数，分位数减去预期损失得到结果； 所述模拟包括： 进行资产相关性的柴可夫斯基分解，生成预设定数值个标准正态分步随机数，产生资 产相关的随机数序列，进行N次循环计算，计算全部债项损失； 所述循环计算包括： 生成一个标准正态分步随机数，计算资产收益率，根据资产收益率和违约阔值确定债 项损失。
5. 根据权利要求4所述的金融数据计算方法，其特征在于，利用多个java并行处理框 架JPPF节点，并行处理对所述数据的蒙特卡洛计算过程后还包括进行重要性抽样模拟。
6. 根据权利要求5所述的金融数据计算方法，其特征在于，根据所述参数进行重要性 抽样模拟后还包括将计算得出的金融数据进行分配。
7. 根据权利要求6所述的金融数据计算方法，其特征在于，将计算得出的金融数据进 行分配后还包括对计算结果进行展示。
8. -种金融数据计算装置，其特征在于，包括： 数据获取单元，用于获取金融数据； 验证单元，用于验证所述金融数据是否符合预设数据规则； 处理单元，用于当所述金融数据符合所述预设数据规则时，则利用多个java并行处理 框架JPPF节点，并行处理对所述数据的蒙特卡洛计算过程。
9. 根据权利要求8所述的金融数据计算装置，其特征在于，还包括参数配置单元，用于 配置进行金融数据计算的参数。
10. 根据权利要求9所述的金融数据计算装置，其特征在于，还包括结果展示单元，用 于对计算结果进行展示。
【文档编号】G06Q40/00GK104463662SQ201410722408
【公开日】2015年3月25日 申请日期:2014年12月2日 优先权日:2014年12月2日
【发明者】刘民, 史银双, 姜林青, 张乐奎 申请人:山东中创软件工程股份有限公司