[發明專利]一種企業金融風險定量分析和預警方法、裝置及設備在審
| 申請號: | 202011023365.8 | 申請日: | 2020-09-25 |
| 公開(公告)號: | CN111967802A | 公開(公告)日: | 2020-11-20 |
| 發明(設計)人: | 戚華春;孫學軍 | 申請(專利權)人: | 杭州安恒信息安全技術有限公司 |
| 主分類號: | G06Q10/06 | 分類號: | G06Q10/06;G06Q40/00;G06F16/215;G06N20/00 |
| 代理公司: | 北京集佳知識產權代理有限公司 11227 | 代理人: | 張春輝 |
| 地址: | 310000 浙江省杭州*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 企業 金融風險 定量分析 預警 方法 裝置 設備 | ||
1.一種企業金融風險定量分析和預警方法,其特征在于,包括:
采集目標企業的企業數據;
從所述企業數據中提取企業金融風險指標的指標數據,其中所述企業金融風險指標包括企業注冊風險指標、企業經營風險指標和企業輿情風險指標;
采集所述目標企業的官網的訪問量數據以作為樣本,計算樣本方差、樣本均值、樣本標準差;根據所述樣本方差、所述樣本均值、所述樣本標準差的大小關系,確定輿情調節參數,其中所述輿情調節參數用于對所述企業輿情風險指標的權重進行調節;
將所述指標數據和所述輿情調節參數輸入企業金融風險模型,得到所述目標企業的企業金融風險指數,其中所述企業金融風險模型包括各項企業金融風險指標的權重;
根據所述企業金融風險指數,進行風險預警。
2.如權利要求1所述的方法,其特征在于,所述采集目標企業的企業數據,包括:
通過以下任意一項或多項技術,采集目標企業的企業數據:逆向JS腳本技術、網頁自動化測試技術、多賬號Cookie池技術、中間人代理技術。
3.如權利要求2所述的方法,其特征在于,所述從所述企業數據中提取企業金融風險指標的指標數據,包括:
對所述企業數據進行預處理,其中所述預處理包括數據清洗和整理;從預處理后的企業數據中識別得到企業金融風險指標的文字描述;通過自然語言處理技術,將所述文字描述轉換為向量表示,得到企業金融風險指標的指標數據。
4.如權利要求1所述的方法,其特征在于,在所述將所述指標數據和所述輿情調節參數輸入企業金融風險模型之前,還包括:
構建企業金融風險模型,所述企業金融風險模型包括企業金融風險指標的初始權重;
根據訓練樣本,采用線性回歸方法對所述企業金融風險模型中企業金融風險指標的初始權重進行調整。
5.如權利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據所述企業金融風險指數,進行風險預警,包括:
若所述企業金融風險指數小于等于第一閾值,則判定所述目標企業為低風險企業,并進行相應的風險預警;
若所述企業金融風險指數大于所述第一閾值且小于第二閾值,則判定所述目標企業為中風險企業,并進行相應的風險預警;
若所述企業金融風險指數大于等于所述第二閾值,則判定所述目標企業為高風險企業,并進行相應的風險預警。
6.如權利要求1-5任意一項所述的方法,其特征在于,所述根據所述樣本方差、所述樣本均值、所述樣本標準差的大小關系,確定輿情調節參數,包括:
若所述樣本方差與所述樣本均值的差值小于等于3倍的所述樣本標準差,則選取第一預設值作為輿情調節參數;
若所述樣本方差與所述樣本均值的差值大于3倍的所述樣本標準差,則選取第二預設值作為輿情調節參數;
其中,所述第一預設值小于所述第二預設值。
7.如權利要求6所述的方法,其特征在于,所述第一預設值為1,所述第二預設值為1.5。
8.一種企業金融風險定量分析和預警裝置,其特征在于,包括:
互聯網數據采集模塊:用于采集目標企業的企業數據;
指標數據提取模塊:用于從所述企業數據中提取企業金融風險指標的指標數據,其中所述企業金融風險指標包括企業注冊風險指標、企業經營風險指標和企業輿情風險指標;
網絡流量采集分析模塊:用于采集所述目標企業的官網的訪問量數據以作為樣本,計算樣本方差、樣本均值、樣本標準差;根據所述樣本方差、所述樣本均值、所述樣本標準差的大小關系,確定輿情調節參數,其中所述輿情調節參數用于對所述企業輿情風險指標的權重進行調節;
風險定量分析模塊:用于將所述指標數據和所述輿情調節參數輸入企業金融風險模型,得到所述目標企業的企業金融風險指數,其中所述企業金融風險模型包括各項企業金融風險指標的權重;
風險預警模塊:用于根據所述企業金融風險指數,進行風險預警。
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