【技术实现步骤摘要】
企业财务数据的预测方法、装置、电子设备和存储介质
[0001]本专利技术实施例涉及深度学习
，尤其涉及一种企业财务数据的预测方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
[0002]财务预测是根据企业历年的财务情况，结合企业当前的实际情况综合考虑，对企业未来的财务情况进行科学预测。
[0003]目前企业财务预测大都是通过特定的模型直接预测得到预测结果，存在预测结果准确率低的问题。
技术实现思路
[0004]本专利技术实施例提供一种企业财务数据的预测方法、装置、电子设备和存储介质，以提高企业财务数据预测的准确性。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种企业财务数据的预测方法，该方法包括：
[0006]为目标企业的待预测财务科目选择至少两个候选预测模型；
[0007]基于候选预测模型，确定目标企业在待预测财务科目上的预测值，并根据预测值从至少两个候选预测模型中选择目标预测模型，且将目标预测模型所确定的预测值作为待预测财务科目的目标预测值；
[0008]获取目标...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种企业财务数据的预测方法，其特征在于，所述方法包括：为目标企业的待预测财务科目选择至少两个候选预测模型；基于候选预测模型，确定目标企业在待预测财务科目上的预测值，并根据预测值从至少两个候选预测模型中选择目标预测模型，且将目标预测模型所确定的预测值作为待预测财务科目的目标预测值；获取目标预测模型的至少两个扰动模型，并基于至少两个扰动模型分别确定目标企业在待预测财务科目上的扰动值；基于所述目标预测值和所述扰动值，确定所述待预测财务科目的目标置信区间。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，为目标企业的待预测财务科目选择至少两个候选预测模型，包括：确定目标企业的行业特征和规模特征；根据所述目标企业的行业特征和/或规模特征，为目标企业的待预测财务科目选择至少两个候选预测模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述目标企业的行业特征和/或规模特征，为目标企业的待预测财务科目选择至少两个候选预测模型，包括：若根据目标企业的规模特征确定目标企业属于小微企业，则将待预测财务科目的小微企业预测模型，作为候选预测模型；根据目标企业的行业特征，从待预测财务科目的至少两个候选行业子模型中选择目标行业子模型作为候选预测模型；将待预测财务科目的行业通用模型，作为候选预测模型。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于候选预测模型，确定目标企业在待预测财务科目上的预测值，包括：获取目标企业的历史财务科目特征和目标企业的非财务特征；基于候选预测模型，根据所述历史财务科目特征和所述非财务特征，确定目标企业在待预测财务科目上的预测值。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述非财务特征包括如下至少一项：借方总额、贷方总额、账户余额、还息金额、还本金额、债项余额、借方总额增长率、贷方总额增长率、账户余额增长率、当年借方总额变异系数、上一年借方总额变异系数、当年贷方总额变异系数或上一年贷方总额变异系数；非财务特征的增长率通过如下方式计算：G＝2(X
‑
X1)/(X+X1+1)；其中，G为非财务特征的增长率，X为非财务特征的当年值，X1为非财务特征的上一年值；非财务特征的变异系数通过如下方式计算：C＝Y1/[abs(Y2)+1]；其中，C为非财务特征的变异系数，Y1为非财务特征的月度样本方差，Y2为非财务特征的月度样本均值。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述历史财务科目特征包括历史的长期投资和历史的无形资产：
历史的长期投资根据可供出售金融资产、持有至到期投资、长期应收账款、长期股权投资和投资性房地产确定；所述历史的无形资产根据开发支出确定。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据预测值从至少两个候选预测模型中选择目标预测模型，包括：获取目标企业在待预测财务科目的最新真实值；将预测值与最新真实值之间差值最小的候选预测模型，作为目标预测模型。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述目标预测值和所述扰动值，确定所述待预测财务科目的目标置信区间，包括：根据所述扰动值，确定扰动值的扰动样本方差；根据目标预测值和扰动样本方差，确定待预测财...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴超荣，夏成扬，詹丽娟，
申请(专利权)人：中国建设银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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