【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及金融数据处理与分析领域，尤其涉及一种融资风险预测方法及系统。
技术介绍
1、准确的风险预测不仅可以帮助金融机构有效防范潜在损失，还能在市场不确定性增加时提供稳健的决策支持。然而，现有的技术手段在处理融资风险时存在显著不足。现有技术（中国专利技术专利，公开号：cn116452344a，名称：一种基于知识图谱的融资租赁风险预测方法）通常依赖于基于知识图谱的风险评估方法，通过构建融资租赁知识图谱，将融资人及其关联人的负面事件与金融关系节点进行关联，并利用多元线性回归模型等传统统计方法计算风险因子。然而，这些方法存在以下缺陷：
2、现有技术主要依赖静态数据，未能有效整合实时动态数据，难以及时捕捉市场的快速变化；采用线性回归等传统模型，无法充分捕捉复杂非线性关系，尤其是在多层次风险传导路径中，易导致风险评估结果失真；现有系统往往缺乏递归优化和反馈调整机制，导致在动态环境中模型适应性差，难以应对多变的市场环境。
3、这些不足限制了现有技术在精准融资风险预测中的应用效果，尤其在面对复杂市场情境时，预测精度与响应速
【技术保护点】
1.一种融资风险预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述非线性核嵌入算法的映射过程通过选择高斯核函数或多项式核函数，将多维数据映射至高维空间，以增强数据的特征表达能力，其中，高斯核函数的计算公式为：
3.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述稀疏编码通过稀疏矩阵分解技术对高维嵌入数据进行处理，具体表示为：
4.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述多重叠加路径分析模型利用量子路径积分法对多层次风险路径的叠加效应进行计算，具体计算公式为：
5.根据权利要求4所...
【技术特征摘要】
1.一种融资风险预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述非线性核嵌入算法的映射过程通过选择高斯核函数或多项式核函数，将多维数据映射至高维空间，以增强数据的特征表达能力，其中，高斯核函数的计算公式为：
3.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述稀疏编码通过稀疏矩阵分解技术对高维嵌入数据进行处理，具体表示为：
4.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述多重叠加路径分析模型利用量子路径积分法对多层次风险路径的叠加效应进行计算，具体计算公式为：
5.根据权利要求4所述的预测方法，其特征在于，所述自适应熵优化算法通过以下公式对所述传导风险数据的路径权重进行动态调整：
6.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述多级反...
【专利技术属性】
技术研发人员：王宗祥，
申请(专利权)人：今东云数字科技浙江有限公司，
类型：发明
国别省市：
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