【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及企业信用分析的，具体涉及一种基于线性回归模型的企业信用智能分析方法和系统。
技术介绍
1、企业信用分析是评估企业按照合同如期履行义务的意愿和能力，进行企业信用分析的目的在于评估企业的违约风险大小。当下的企业信用主观分析方法虽然综合了多方分析结果，但主观性较强且受分析师个人影响较大，耗费大量人力物力，且不能及时反映企业信用水平。而现有的算法分析方法虽然实时性强，成本较低，但不能完全替代专家知识，对定性信息的理解也不充分，未来尚有很大的发展空间。现有的应用于企业信用分析的多元线性回归模型操作简单，易于理解，但该类模型大部分都是基于变量间有明显的线性关系的假设，适用范围受到了限制，对影响企业信用的各因素之间的相互关系处理过于简单，缺乏科学性和准确性。企业信用与其影响因素之间不是简单的线性关系，企业的信用受企业自身、所处行业、银行资金、市场经济大环境等多种因素共同影响，导致模型实际评估效果不佳。此外，对于企业的信用的分析主要基于静态的数据，对于企业的信用发展趋势的评价相对缺失，难以准确捕捉到企业经营状况的周期性波动和趋势走向。p>
2、如申请本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于线性回归模型的企业信用智能分析方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于线性回归模型的企业信用智能分析方法，其特征在于：所述一级信用指标包括偿债能力、发展能力、企业规模、盈利能力、经营能力、创新能力、企业素质。
3.如权利要求2所述的一种基于线性回归模型的企业信用智能分析方法，其特征在于：所述初始权重的计算公式如下：
4.如权利要求3所述的一种基于线性回归模型的企业信用智能分析方法，其特征在于：所述多输出线性回归模型的方程如下：
5.如权利要求4所述的一种基于线性回归模型的企业信用智能分...
【技术特征摘要】
1.一种基于线性回归模型的企业信用智能分析方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于线性回归模型的企业信用智能分析方法，其特征在于：所述一级信用指标包括偿债能力、发展能力、企业规模、盈利能力、经营能力、创新能力、企业素质。
3.如权利要求2所述的一种基于线性回归模型的企业信用智能分析方法，其特征在于：所述初始权重的计算公式如下：
4.如权利要求3所述的一种基于线性回归模型的企业信用智能分析方法，其特征在于：所述多输出线性回归模型的方程如下：
5.如权利要求4所述的一种基于线性回归模型的企业信用智能分析方法，其特征在于：训练所述多输出线性回归模型采用的损失函数计算公式如下：
6.如权利要求5所述的一种基于线性回归模型的企业信用智能分析方法，其特征在于：所述计算每个一级信用指标的预测值的方法如下：
7.如权利要求6所述的一种基于线性回归模型的企业信用智能分析方法，其特征在于：所述信用得分的计算公式如下：
8.如权利要求7所述的一种基于线性回归模...
【专利技术属性】
技术研发人员：高峰，
申请(专利权)人：南京启尚数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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