企业风险评估的装置、方法及存储介质制造方法及图纸

技术编号:21158513 阅读:20 留言:0更新日期:2019-05-22 07:52
本发明专利技术涉及一种数据分析技术,揭露了一种企业风险评估的装置、方法及存储介质,该方法包括获取企业所在地区的各个关键指标数据,获取该企业所在地区的各个关键指标数据对应的评分、权值,基于各个关键指标数据对应的评分、权值计算得到地区风险分值;在确定该企业的行业类型后,获取该行业类型对应的风险评估模型,分别获取该企业的资产表、利润表及负债表中的比率数据,将该比率数据输入该风险评估模型,获取该风险评估模型输出的企业风险分值;分别获取地区风险的权值及企业风险的权值,基于该地区风险分值、企业风险分值、地区风险的权值及企业风险的权值计算得到企业的风险指数。本发明专利技术能够对企业的风险指数做出全面、准确的综合评价。

Installation, Method and Storage Medium of Enterprise Risk Assessment

The invention relates to a data analysis technology, which discloses a device, method and storage medium for enterprise risk assessment. The method includes acquiring data of key indicators in the area where the enterprise is located, obtaining corresponding scores and weights of key indicators in the area where the enterprise is located, and calculating regional risk scores based on corresponding scores and weights of key indicators. After determining the industry type of the enterprise, the corresponding risk assessment model of the industry type is obtained, and the ratio data of the enterprise's balance sheet, profit statement and balance sheet are obtained respectively. The ratio data are input into the risk assessment model to obtain the enterprise risk score output from the risk assessment model. The weights of regional risk and enterprise risk are obtained respectively, based on the region. The enterprise risk index is calculated from the risk score, enterprise risk score, regional risk weight and enterprise risk weight. The invention can make a comprehensive and accurate comprehensive evaluation of enterprise risk index.

【技术实现步骤摘要】
企业风险评估的装置、方法及存储介质
本专利技术涉及数据分析
,尤其涉及一种企业风险评估的装置、方法及存储介质。
技术介绍
目前,企业风险涉及到企业的经营管理、资产配置、资金运用、利润分配、信息披露等方方面面,企业存在大的风险时会给企业、投资者、国家和集体造成了重大损失,也对证券市场造成了恶劣的负面影响。目前,对企业风险进行评估的方法有很多,对企业风险进行评估时采用不同的指标,例如,以企业财务状况为主要评估因素等,然而,这种评估方法考虑的因素单一、不全面,导致评估结果不准确。因此,亟待一种评估方法能够对企业的风险进行全面、准确的评估。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种企业风险评估的装置、方法及存储介质,旨在对企业的风险指数做出全面、准确的综合评价。为实现上述目的,本专利技术提供一种企业风险评估的装置,所述企业风险评估的装置包括存储器及与所述存储器连接的处理器,所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的处理系统,所述处理系统被所述处理器执行时实现如下步骤:获取企业所在地区的各个关键指标数据,基于预设的关键指标数据分别与评分、权值的关系,获取该企业所在地区的各个关键指标数据对应的评分、权值,基于各个关键指标数据对应的评分、权值计算得到地区风险分值;在确定该企业的行业类型后,获取预先训练得到该行业类型对应的风险评估模型,分别获取该企业的资产表、利润表及负债表中的比率数据,将该比率数据输入该风险评估模型,获取该风险评估模型输出的企业风险分值;分别获取地区风险的权值及企业风险的权值,基于该地区风险分值、企业风险分值、地区风险的权值及企业风险的权值计算得到企业的风险指数。优选地,所述基于各个关键指标数据对应的评分、权值计算得到地区风险分值的步骤,具体包括:将各个关键指标数据对应的评分与对应权值相乘得到各个关键指标数据对应的分值,将同一类型的关键指标数据的分值进行累加,得到同一类型的关键指标数据对应的二级因素的分值;将同一类型的二级因素的分值进行累加,得到同一类型的二级因素对应的一级因素的分值;获取一级因素的权值,基于一级因素的分值及一级因素的权值计算得到地区风险分值,所述一级因素包括该企业所在地区的经济实力、财政实力、政府债务及地区信用环境。优选地,所述风险评估模型的训练包括:获取与该企业的行业类型相同的企业的比率数据,将一个企业的比率数据作为一个样本,将预设数量的样本作为输入并利用预定机器学习方法训练得到该风险评估模型,该风险评估模型包括各一级指标的权值、各一级指标下的二级指标的评分区间及各二级指标的权值,所述一级指标包括企业的资产质量、资本结构、盈利能力、现金流量、偿债能力及财务弹性。优选地,所述处理系统被所述处理器执行时,还实现如下步骤:将产生ST信息、信用违约信息及/或市值大幅下跌信息的企业标记为有风险企业,基于标记为有风险企业确定受试者工作特征曲线下对应的面积AUC的检验阈值;计算该风险评估模型的受试者工作特征曲线,并计算该受试者工作特征曲线下对应的面积AUC;若该受试者工作特征曲线下对应的面积AUC大于等于该检验阈值,则该风险评估模型为可应用的模型,否则,重新训练该风险评估模型。为实现上述目的,本专利技术还提供一种企业风险评估的方法,所述企业风险评估的方法包括:S1,获取企业所在地区的各个关键指标数据,基于预设的关键指标数据分别与评分、权值的关系,获取该企业所在地区的各个关键指标数据对应的评分、权值,基于各个关键指标数据对应的评分、权值计算得到地区风险分值;S2,在确定该企业的行业类型后,获取预先训练得到该行业类型对应的风险评估模型,分别获取该企业的资产表、利润表及负债表中的比率数据,将该比率数据输入该风险评估模型,获取该风险评估模型输出的企业风险分值;S3,分别获取地区风险的权值及企业风险的权值,基于该地区风险分值、企业风险分值、地区风险的权值及企业风险的权值计算得到企业的风险指数。优选地,所述基于各个关键指标数据对应的评分、权值计算得到地区风险分值的步骤,具体包括:将各个关键指标数据对应的评分与对应权值相乘得到各个关键指标数据对应的分值,将同一类型的关键指标数据的分值进行累加,得到同一类型的关键指标数据对应的二级因素的分值;将同一类型的二级因素的分值进行累加,得到同一类型的二级因素对应的一级因素的分值;获取一级因素的权值,基于一级因素的分值及一级因素的权值计算得到地区风险分值,所述一级因素包括该企业所在地区的经济实力、财政实力、政府债务及地区信用环境。优选地,所述风险评估模型的训练包括:获取与该企业的行业类型相同的企业的比率数据,将一个企业的比率数据作为一个样本,将预设数量的样本作为输入并利用预定机器学习方法训练得到该风险评估模型,该风险评估模型包括各一级指标的权值、各一级指标下的二级指标的评分区间及各二级指标的权值,所述一级指标包括企业的资产质量、资本结构、盈利能力、现金流量、偿债能力及财务弹性。优选地,该方法还包括:将产生ST信息、信用违约信息及/或市值大幅下跌信息的企业标记为有风险企业,基于标记为有风险企业确定受试者工作特征曲线下对应的面积AUC的检验阈值;计算该风险评估模型的受试者工作特征曲线,并计算该受试者工作特征曲线下对应的面积AUC;若该受试者工作特征曲线下对应的面积AUC大于等于该检验阈值,则该风险评估模型为可应用的模型,否则,重新训练该风险评估模型。优选地,所述风险评估模型的训练进一步包括:将所述比率数据转换成证据权重,获取企业的风险信息,将一个企业的转换为证据权重后的比率数据及风险信息作为一个样本,将预设数量的样本作为输入并利用预定机器学习方法训练得到该风险评估模型。本专利技术还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有处理系统,所述处理系统被处理器执行时实现上述的企业风险评估的方法的步骤。本专利技术的有益效果是:本专利技术基于地区风险分值、企业风险分值构建企业风险指数的总体框架,其中,基于企业所在地区的各个关键指标数据对应的评分、权值计算得到地区风险分值,基于企业所在行业确定风险评估模型,通过将比率数据输入风险评估模型来得到企业风险分值,最终通过地区风险的权值及企业风险的权值计算得到企业的风险指数,从而通过企业本身的财务资产状况,并结合了地方的经济财务水平,对企业的风险指数做出全面、准确的综合评价。附图说明图1为本专利技术企业风险评估的装置一实施例的硬件架构的示意图;图2为本专利技术企业风险评估的方法一实施例的流程示意图;图3为图2所示基于各个关键指标数据对应的评分、权值计算得到地区风险分值的步骤的细化流程示意图;图4为本专利技术企业风险指数的总体框架示意图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术,并不用于限定本专利技术。基于本专利技术中的实施例,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,都属于本专利技术保护的范围。需要说明的是,在本专利技术中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外,各个实施例之间本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种企业风险评估的装置,其特征在于,所述企业风险评估的装置包括存储器及与所述存储器连接的处理器,所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的处理系统,所述处理系统被所述处理器执行时实现如下步骤:获取企业所在地区的各个关键指标数据,基于预设的关键指标数据分别与评分、权值的关系,获取该企业所在地区的各个关键指标数据对应的评分、权值,基于各个关键指标数据对应的评分、权值计算得到地区风险分值;在确定该企业的行业类型后,获取预先训练得到该行业类型对应的风险评估模型,分别获取该企业的资产表、利润表及负债表中的比率数据,将该比率数据输入该风险评估模型,获取该风险评估模型输出的企业风险分值;分别获取地区风险的权值及企业风险的权值,基于该地区风险分值、企业风险分值、地区风险的权值及企业风险的权值计算得到企业的风险指数。

【技术特征摘要】
1.一种企业风险评估的装置,其特征在于,所述企业风险评估的装置包括存储器及与所述存储器连接的处理器,所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的处理系统,所述处理系统被所述处理器执行时实现如下步骤:获取企业所在地区的各个关键指标数据,基于预设的关键指标数据分别与评分、权值的关系,获取该企业所在地区的各个关键指标数据对应的评分、权值,基于各个关键指标数据对应的评分、权值计算得到地区风险分值;在确定该企业的行业类型后,获取预先训练得到该行业类型对应的风险评估模型,分别获取该企业的资产表、利润表及负债表中的比率数据,将该比率数据输入该风险评估模型,获取该风险评估模型输出的企业风险分值;分别获取地区风险的权值及企业风险的权值,基于该地区风险分值、企业风险分值、地区风险的权值及企业风险的权值计算得到企业的风险指数。2.根据权利要求1所述的企业风险评估的装置,其特征在于,所述基于各个关键指标数据对应的评分、权值计算得到地区风险分值的步骤,具体包括:将各个关键指标数据对应的评分与对应权值相乘得到各个关键指标数据对应的分值,将同一类型的关键指标数据的分值进行累加,得到同一类型的关键指标数据对应的二级因素的分值;将同一类型的二级因素的分值进行累加,得到同一类型的二级因素对应的一级因素的分值;获取一级因素的权值,基于一级因素的分值及一级因素的权值计算得到地区风险分值,所述一级因素包括该企业所在地区的经济实力、财政实力、政府债务及地区信用环境。3.根据权利要求1或2所述的企业风险评估的装置,其特征在于,所述风险评估模型的训练包括:获取与该企业的行业类型相同的企业的比率数据,将一个企业的比率数据作为一个样本,将预设数量的样本作为输入并利用预定机器学习方法训练得到该风险评估模型,该风险评估模型包括各一级指标的权值、各一级指标下的二级指标的评分区间及各二级指标的权值,所述一级指标包括企业的资产质量、资本结构、盈利能力、现金流量、偿债能力及财务弹性。4.根据权利要求3所述的企业风险评估的装置,其特征在于,所述处理系统被所述处理器执行时,还实现如下步骤:将产生ST信息、信用违约信息及/或市值大幅下跌信息的企业标记为有风险企业,基于标记为有风险企业确定受试者工作特征曲线下对应的面积AUC的检验阈值;计算该风险评估模型的受试者工作特征曲线,并计算该受试者工作特征曲线下对应的面积AUC;若该受试者工作特征曲线下对应的面积AUC大于等于该检验阈值,则该风险评估模型为可应用的模型,否则,重新训练该风险评估模型。5.一种企业风险评估的方法,其特征在于,所述企业风险评估的方法包括:S1,获取企业所在地区的各个关键指标数据,基于预设的关键指标数据分别与评分...

【专利技术属性】
技术研发人员:何伟臻
申请(专利权)人:重庆金融资产交易所有限责任公司
类型:发明
国别省市:重庆,50

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