信用风险采集

摘要

本发明公开了使用各种数据源来开发和实施信用风险模型的系统和技术，这些数据源包括价格数据、财会比、ESG（环境、社会和）数据和文字数据。每种数据源提供与工厂或公司等实体的健康状况有关的唯一并且独特的信息。这些系统和技术组合不同来源的信息，产生特别强大的信号。这些系统和技术可以用来预测许多事件，这些事件包括但不限于拖欠债务或破产的概率、违约损失率、评级机构评级变化的概率，和股本价格变动的概率。

主权项

一种判断一家公司的信用风险的方法，包括：为第一组文档中包括的每个文档分配对象描述符，该对象描述符依据于历史事件或量化量度；为该第一组文档中的每个文档分配至少一个特征向量，该至少一个特征向量是数值特征的N维向量，这些数值特征各自表示识别出来的文字内容、识别出来的语义内容，或这两种内容的组合；判断多个所分配的对象描述符与多个所分配的特征向量之间的关系；依据这种关系为第二组文档中不包括在该第一组文档中的每个文档分配预测描述符，该预测描述符表示与公司拖欠债务、公司破产、违约损失率、信贷息差、评级机构评级变化和股本价格变动中的至少一项有关的将来事件；以及依据该第二组文档中的至少一个预测描述符产生信号。