【技术实现步骤摘要】
企业健康程度的综合评价方法、装置及存储介质
[0001]本专利技术涉及数据
，具体涉及一种企业健康程度的综合评价方法、装置及存储介质。
技术介绍
[0002]由于针对企业、个人等某一主体的综合性评分涉及到多维度、多指标的结合评价，并且多个维度之间的指标数据存在量纲差异，因此无法进行统一的综合评价。
[0003]现有技术中，对于如何有效的去除量纲并划分维度进行量纲消除，采用层次建模方法，以此保证主体间能以同一评判标准进行比较，但这种方法对原始指标数据消除量纲时，大多使用标准化以及归一化的方式转换概率进行评分映射处理，那针对数据集的正常数据边界值的取值不同，会造成数据的空间位置信息丢失，无法有效的针对数据进行概率映射，导致评分的结果存在误差。
技术实现思路
[0004]基于此，有必要针对上述问题，提出一种企业健康程度的综合评价方法、装置及存储介质。
[0005]为实现上述目的，本申请第一方面提供一种企业健康程度的综合评价方法，所述方法包括：
[0006]获取企业健康程度的全部评价指标...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种企业健康程度的综合评价方法，其特征在于，所述方法包括：获取企业健康程度的全部评价指标；筛选每个评价指标中的可用数据构成该评价指标的样本，根据样本均值将所述样本划分为高分区间、标准分区间和低分区间；分别获取所述高分区间、标准分区间和低分区间的对应概率映射点，通过映射拟合得到高分概率映射曲线、标准值和低分概率映射曲线；根据所述高分概率映射曲线、标准值和低分概率映射曲线构成所述评价指标的概率映射曲线；通过每个所述评价指标的概率映射曲线，确定待评价企业在所述全部评价指标下的分值矩阵；根据所述全部评价指标确定综合权重矩阵；根据所述综合权重矩阵和所述待评价企业在全部评价指标下的分值矩阵，确定待评价企业的企业健康程度的最终评价分数。2.根据权利要求1所述的企业健康程度的综合评价方法，其特征在于，所述全部评价指标包括：营运能力、盈利能力、价值能力、偿债能力、发展能力；所述营运能力包括总资产周转率、人均产值、应收账款、票据周转率；所述盈利能力包括毛利率、净利率、总资产报酬率、净资产收益率；所述价值能力包括营业成本收入比率、销售管理费用收入比率、现金收款率、杠杆贡献率；所述偿债能力包括流动比率、现金流量比率、资产负债率；所述发展能力包括营收3年复合增长率、经营现金流3年复合增长率、总资产3年复合增长率。3.根据权利要求2所述的企业健康程度的综合评价方法，其特征在于，所述筛选每个评价指标中的可用数据构成该评价指标的样本，根据样本均值将所述样本划分为高分区间、标准分区间和低分区间；包括：筛选每个评价指标中的可用数据构成该评价指标的样本；确定所述样本的均值；根据所述均值确定样本数据中高于均值的部分为高分区间，样本数据中与均值相等的部分为标准分区间，确定样本数据中低于均值的部分为低分区间。4.根据权利要求3所述的企业健康程度的综合评价方法，其特征在于，所述分别获取高分区间、标准分区间和低分区间的对应概率映射点，通过映射拟合得到高分概率映射曲线、标准值和低分概率映射曲线，具体包括：基于每个评价指标，获取高分区间、标准分区间和低分区间的上下四分位数据点及区间均值；将所述高分区间、标准分区间和低分区间的上下四分位数据点及区间均值分别映射概率区间的上下四分位概率点，确定拟合出高分概率映射曲线、标准值和低分概率映射曲线的对应概率映射点；根据所述高分区间、标准分区间和低分区间的对应概率映射点，通过三次样条差值法拟合出高分概率映射曲线、标准值和低分概率映射曲线。5.根据权利要求4所述的企业健康程度的综合评价方法，其特征在于，所述根据高分概率映射曲线、标准值和低分概率映射曲线构成所述评价指标的概率映射曲线，具体包括：
根据公式确定所述评价指标的概率映射曲线，其中S(x)为概率映射曲线，为评价指标的样本均值，x为待评价企业在评价指标下的真实数据，C为样本数据，S0(x)为低分概率映射曲线，0.5为标准值，S
n
‑1(x)为高分概率映射曲线，Max(C)为区间最大值；Min(C)为区间最小值，a0、b0、c0、d0为低分区间三次样条插值法选择的上四分位数，下四分位数、上边缘值，下边缘值所计算出来的系数值；a
n
‑1...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄志明，谢晓宾，郑小华，徐凯，尹光荣，陈友，
申请(专利权)人：深圳天源迪科信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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