一种智能财报分析模型制造技术

本发明专利技术涉及智能财报分析技术领域，且公开了一种智能财报分析模型。该模型数据采集模块通过资产负债表采集单元、利润表采集单元以及现金流量表采集单元采集资产负债数据Zcfc、利润数据Lrsj以及现金流量数据Xjsj，数据清洗模块根据公式计算清洗后的资产负债数据Qxzc、清洗后的利润数据Qxlr以及清洗后的现金流量数据Qxxj，特征提取模块根据上述数据提取财务状况系数Cwxs、盈利能力系数Ylxs以及偿债能力系数Czxs，机器学习算法模块计算资产负债训练模型参考值Zcck利润训练模型参考值Lrck以及现金流量训练模型参考值Xjck，模型评估模块计算随机资产负债数据集Sjzc、随机利润数据集Sjlr以及随机现金流量数据集Sjxj，结果可视化模块输出模型性能报告。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及智能财报分析，具体为一种智能财报分析模型。

技术介绍

1、智能财报分析模型通常建立在自然语言处理、机器学习和数据挖掘等技术的基础上，其中自然语言处理技术用于处理和理解文本数据，帮助模型从财务报告、新闻、社交媒体等来源中提取信息，自然语言处理技术可以用于实体识别、情感分析、关键词提取等任务，机器学习算法被用于训练模型以预测股票价格、财务绩效等指标，或者识别异常模式和风险因素，数据挖掘技术用于发现数据中的模式、规律和趋势，帮助分析师做出更准确的决策，深度学习技术在财务报告分析中也有广泛应用，例如利用深度神经网络进行财务数据的预测和分类。

2、但是传统的智能财报分析模型需要结合多项技术才能发挥出可靠的效果，且对于相应的数据无法做到清洗去除杂质，导致采集的多项数据参数存在杂糅，从而使得训练的模型无法通过精准度训练输出准确的效果，导致模型分析数据缺乏精度，无法让使用人员做出正确的决策。

技术实现思路

1、(一)解决的技术问题

2、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种智能财报分析本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种智能财报分析模型，其特征在于：包括数据采集模块、数据清洗模块、特征提取模块、机器学习算法模块、模型评估模块、结果可视化模块；

2.根据权利要求1所述的一种智能财报分析模型，其特征在于：所述资产负债表采集单元将财报中采集的资产负债数据Zcfz存放在数据采集模块中，所述利润表采集单元将财报中采集的利润数据Lrsj存放在数据采集模块中，所述现金流量表采集单元将财报中采集的现金流量数据Xjsj存放在数据采集模块中。

3.根据权利要求2所述的一种智能财报分析模型，其特征在于：所述数据采集模块将采集的数据进行分类编号，其中：

4.根据权利要求3所述的一种智...

【技术特征摘要】

1.一种智能财报分析模型，其特征在于：包括数据采集模块、数据清洗模块、特征提取模块、机器学习算法模块、模型评估模块、结果可视化模块；

2.根据权利要求1所述的一种智能财报分析模型，其特征在于：所述资产负债表采集单元将财报中采集的资产负债数据zcfz存放在数据采集模块中，所述利润表采集单元将财报中采集的利润数据lrsj存放在数据采集模块中，所述现金流量表采集单元将财报中采集的现金流量数据xjsj存放在数据采集模块中。

3.根据权利要求2所述的一种智能财报分析模型，其特征在于：所述数据采集模块将采集的数据进行分类编号，其中：

4.根据权利要求3所述的一种智能财报分析模型，其特征在于：所述数据清洗模块通过接收数据采集模块传输的数据，用公式计算清洗后的资产负债数据qxzc值，计算公式如下：

5.根据权利要求3所述的一种智能财报分析模型，其特征在于：所述数据清洗模块通过接收数据采集模块传输的数据，用公式计算清洗后的利润数据qxlr值，计算公式如下：

6.根据权利要求3所述的一种智能财报分析模型，其特征在于：所述数据清洗模块通过接收数据采集模块传输的数据，用公式计算清洗后的现金流量数据值qxxj，计算公式如下

7.根据权利要求4或5或6所述的一种智...

【专利技术属性】
技术研发人员：崔建文，陈超，于中宝，
申请(专利权)人：上海银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：