本发明专利技术公开一种基金投资理财风险防控系统及方法，包括风险类型测评模块、企业经营数据模块、企业会员中心模块及自我风控诊断分析模块；风险类型测评模块用于对投资理财风险等级进行测评；企业经营数据模块用于采集和载入客户设置的企业名单，并对采集数据进行清洗、计算分析，并将采集企业数据可视化，显示数据结果；企业会员中心模块用于企业进行注册成为会员；自我风控诊断分析模块用于用户自行选择基金组合，并进行自动计算分析，从结果中发现基金理财的风险问题。本系统可以使得用户可以自我设定企业级行业分析数据跟踪、优化调整，实现了客户长期跟踪自己的资产配置和风险防控情况。控情况。控情况。
【技术实现步骤摘要】
一种基金投资理财风险防控系统及方法
[0001]本专利技术涉及一种基金投资理财风险防控系统及方法，属于互联网金融信息技术和基金理财风险防控领域。
技术介绍
[0002]传统同类系统及方法以基金理财风险提醒为主，加上用户隐私、服务范围、价值观取向、基金顾问的利益冲突等因素，严重影响了基金理财风险防控的效果，其缺点主要有以下几点：1）不够客观中立，商家容易从自身利益出发推荐产品，特别是推荐自己发行的产品，虽然有风险提醒，但是缺乏客观、中立立场，容易误导基金者盲目进行资产配置，购买某些产品，风控失败，损失本金；2）风险防控技术较为主观，因风险防控涉及多种技术，因受限于系统设计者技术能力，导致系统不能提供多种强大的风险预测功能，用户投资风险加大，甚至损失本金。
[0003]理财的本质是资产配置，资产配置成功的前提是做好风险防控，基金理财风险防控系统及方法更加注重的是根据系统自动采集及用户录入的企业数据，基金者的投资目标和理财组合如何进行风险防控，通过在线风险测算等模块生成风险防控策略。由此可见，针对现有技术存在以上问题，急需一种互联网服务辅助用户基金理财风险防控的实施。
技术实现思路
[0004]针对上述现有技术存在的问题，本专利技术提供一种投资理财风险防控系统，从而解决上述技术问题。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：一种投资理财风险防控系统，包括风险类型测评模块、企业经营数据模块、企业会员中心模块以及自我风控诊断分析模块；所述风险类型测评模块用于对投资理财风险等级进行测评，并用于用户查阅、了解、掌握常用的风险模型的定义、背景、在资产配置中的作用以及使用策略以及使用操作流程；所述企业经营数据模块用于采集和载入客户设置的企业名单，并对采集数据进行清洗，然后对采集的企业数据进行计算分析，并将采集企业数据可视化，显示数据结果；所述企业会员中心模块用于企业进行注册成为其投资理财风险防控系统的会员；所述自我风控诊断分析模块用于用户自行选择基金组合，并进行自动计算分析，从结果中发现基金理财的风险问题。
[0006]进一步的，所述风险类型测评模块包括线性规划模型模块、回归模型模块、ARIMA模型模块；所述线性规划模型模块用以对定性分析进行量化指标操作，并考虑对未来金融产品价格预测以及跨时期的因素，进而运用到各种投资组合中；所述回归模型模块用于解决多重共线性的问题；
所述ARIMA模型模块用于将预测未来金融产品价格随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列，用一定的数学模型来近似描述这个序列，进而可以从时间序列的过去值及现在值来预测未来值。
[0007]进一步的，自我风控诊断分析模块通过基金理财风险防控系统的会员中心模块注册成为会员用户，利用风险测评模块让用户自行选择基金组合，并进行自动计算分析，从结果中发现自己基金理财的风险问题，进而诊断用户是保守型、轻度保守型、稳健型、轻度进取型、进取型中的一个类型，自动分析并建议未来一段时间内的风险防控策略，在风险防控意识下自我跟踪收益情况并根据实际情况进行调整优化，逐步实现财富安全、稳定增值。
[0008]进一步的，所述回归模型模块通过利用OLS方法逐一求对各个解释变量的回归，结合经济意义和统计检验选出拟合效果最好的一元回归模型；所述一元回归模型中分别引入第二个变量，共建立k
‑
1个二元回归模型（设共有k个解释变量），从这些模型中再选取一个较优的模型。
[0009]基于上述系统的一种基金投资理财风险防控方法，包括以下步骤；步骤一：采集企业数据；步骤二：选择基金风控模型；步骤三：挖掘分析；步骤四：生成分析报告。
[0010]进一步的，所述步骤一采集企业数据具体方法为通过企业经营数据模块进行采集。
[0011]进一步的，所述步骤二选择基金风控模型具体方法为通过风险类型测评模块进行选择。
[0012]进一步的，所述步骤三挖掘分析具体方法为通过自我风控诊断分析模块进行分析判断。
[0013]本专利技术的有益效果是：本系统可以使得用户可以自我设定企业级行业分析数据跟踪、优化调整，实现了客户长期跟踪自己的资产配置和风险防控情况，系统可以生成自己的资产配置模型并记录跟踪每个阶段基金工具收益及基金组合变化情况便于用户实现自我跟踪、优化调整管理需求。
附图说明
[0014]图1为本专利技术的基金理财风险防控系统的系统结构示意图；图2为本专利技术的基金理财风险防控系统的流程示意图。
具体实施方式
[0015]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面通过附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。但是应该理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限制本专利技术的范围。
[0016]除非另有定义，本文所使用的所有的技术术语和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同，本文中在本专利技术的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本专利技术。
[0017]如图1、图2所示，一种投资理财风险防控系统，包括风险类型测评模块、企业经营数据模块、企业会员中心模块以及自我风控诊断分析模块；风险类型测评模块用于对投资理财风险等级进行测评，并用于用户查阅、了解、掌握常用的风险模型的定义、背景、在资产配置中的作用以及使用策略以及使用操作流程；企业经营数据模块用于采集和载入客户设置的企业名单，并对采集数据进行清洗，然后对采集的企业数据进行计算分析，并将采集企业数据可视化，显示数据结果；企业经营数据模块通过列表展示企业数据、曲线图展示企业数据和柱状图展示企业数据；其设有的企业经营数据库用于用户查阅、了解、掌握投资企业的经营状况，基金工具包括基金净值数据，收盘价等；企业会员中心模块用于企业进行注册成为其投资理财风险防控系统的会员；自我风控诊断分析模块用于用户自行选择基金组合，并进行自动计算分析，从结果中发现基金理财的风险问题。
[0018]本实施例优选的，风险类型测评模块包括线性规划模型模块、回归模型模块、ARIMA模型模块；本实施例优选的，所述线性规划模型模块用以对定性分析进行量化指标操作，并考虑对未来金融产品价格预测以及跨时期的因素，进而运用到各种投资组合中；所述回归模型模块用于解决多重共线性的问题；所述ARIMA模型模块用于将预测未来金融产品价格随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列，用一定的数学模型来近似描述这个序列，进而可以从时间序列的过去值及现在值来预测未来值。
[0019]本实施例优选的，自我风控诊断分析模块通过基金理财风险防控系统的会员中心模块注册成为会员用户，利用风险测评模块让用户自行选择基金组合，并进行自动计算分析，从结果中发现自己基金理财的风险问题，进而诊断用户是保守型、轻度保守型、稳健型、轻度进取型、进取型中的一个类型，自动分析并建议未来一段时间内的风险防控策略，在风险防控意识下自我跟踪收益情况并根据实际情况进行调整优化，逐步实现财富安全、稳定增值。
[0020]本实施例优选的，回归模型模块通过利用OLS方法本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基金投资理财风险防控系统，其特征在于，包括风险类型测评模块、企业经营数据模块、企业会员中心模块以及自我风控诊断分析模块；所述风险类型测评模块用于对投资理财风险等级进行测评，并用于用户查阅、了解、掌握常用的风险模型的定义、背景、在资产配置中的作用以及使用策略以及使用操作流程；所述企业经营数据模块用于采集和载入客户设置的企业名单，并对采集数据进行清洗，然后对采集的企业数据进行计算分析，并将采集企业数据可视化，显示数据结果；所述企业经营数据模块通过列表展示企业数据、曲线图展示企业数据和柱状图展示企业数据；所述企业会员中心模块用于企业进行注册成为其投资理财风险防控系统的会员；所述自我风控诊断分析模块用于用户自行选择基金组合，并进行自动计算分析，从结果中发现基金理财的风险问题。2.根据权利要求1所述的一种基金投资理财风险防控系统，其特征在于，所述风险类型测评模块包括线性规划模型模块、回归模型模块、ARIMA模型模块；所述线性规划模型模块用以对定性分析进行量化指标操作，并考虑对未来金融产品价格预测以及跨时期的因素，进而运用到各种投资组合中；所述回归模型模块用于解决多重共线性的问题；所述ARIMA模型模块用于将预测未来金融产品价格随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列，用一定的数学模型来近似描述这个序列，进而可以从时间序列的过去值及现在值来预测未来值。3.根据权利要求2所述的一种基金投资理财风险防控系统，其特征在于，所述回归模型模块的回归方法具体为首先通过利用OLS方法逐一求对各个解释变量的回归，结合经济意义和统计检验选出拟合效果最好的一元回归模型；所述一元回归模型中分别引入第二个变量，共建立k
‑
1个二元回归模型（设共有k个解释变量），从这些模型中再选取一个较优的模型；如果新...
【专利技术属性】
技术研发人员：石建，汪静进，
申请(专利权)人：江苏宇昂基金管理有限公司，
类型：发明
国别省市：
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