一种基于机器学习的企业债务风险量化评估方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种基于机器学习的企业债务风险量化评估方法及系统，分为模型训练和实际应用两个阶段。在模型训练阶段，通过读取包含多个财年财报数据，使用五大类指标进行打标分级。使用XGBoost机器学习算法，基于处理后的数据进行训练。在实际应用阶段，读取未处理的财报数据，将其首先经过数据预处理后，输入到经过训练的模型中进行风险等级评估，输出风险等级结果。本发明专利技术在数据预处理阶段采用了中央企业债务风险量化评估模型进行风险等级评估，各项指标的评分是评估企业债务风险的重要基础，通过精确的计算公式，能够准确地衡量企业在财务结构和债务管理等方面的状况，从而有效地识别和评估潜在的债务风险。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及机器学习分类，具体为一种基于机器学习的企业债务风险量化评估方法及系统。

技术介绍

1、随着全球经济的不断发展，金融市场的稳定性成为国家经济安全的重要组成部分。在金融市场中，上市国有企业扮演着重要的角色，它们的财务健康状况直接关系到国家经济的稳定和发展。然而，随着市场竞争的加剧和经济环境的变化，上市国有企业面临着越来越复杂的债务风险。

2、债务风险是指企业在履行债务义务方面可能面临的不确定性和风险，它包括了偿债能力下降、违约风险增加等诸多方面。

3、对于上市国有企业而言，有效地预警和管理债务风险至关重要，这不仅关乎企业自身的生存与发展，也直接关系到金融市场的稳定性和国家经济的健康发展。

4、现有企业存在很多对于自身债务风险无法及时识别的问题。近年来，随着机器学习和数据挖掘技术的快速发展，人工智能在金融领域的应用日益广泛。利用机器学习技术对上市国有企业的财务数据进行分析和挖掘，可以更加准确地评估企业的债务风险，并及时提供预警和决策支持。同时，将机器学习模型与网络技术相结合，实现债务风险预警系统的设计和开发，可以本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于机器学习的企业债务风险量化评估方法，其特征在于，包括如下步骤：读取多个年度各企业的财报数据并进行数据预处理和打标处理；其中，数据预处理以搭建风险指标体系，计算新的指标并添加到数据集中，其中，打标处理采用国企债务风险量化评估模型进行风险等级评估，在国企债务风险量化评估模型中，涉及多个维度：包括债务水平、资产质量、盈利能力、现金保障、隐性风险；国企债务风险量化评估模型为每个指标提供计算公式和计分方法，并为每个财务指标分配权重，最终得出综合的风险等级评估；

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的打标处理采用国企债务风险量化评估模型进行风险等级评估，模型为每个指...

【技术特征摘要】

1.一种基于机器学习的企业债务风险量化评估方法，其特征在于，包括如下步骤：读取多个年度各企业的财报数据并进行数据预处理和打标处理；其中，数据预处理以搭建风险指标体系，计算新的指标并添加到数据集中，其中，打标处理采用国企债务风险量化评估模型进行风险等级评估，在国企债务风险量化评估模型中，涉及多个维度：包括债务水平、资产质量、盈利能力、现金保障、隐性风险；国企债务风险量化评估模型为每个指标提供计算公式和计分方法，并为每个财务指标分配权重，最终得出综合的风险等级评估；

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的打标处理采用国企债务风险量化评估模型进行风险等级评估，模型为每个指标提供计算公式和计分方法，模型训练阶段包括读取多个财务报表数据并进行打标操作如下：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述的每个财务指标分配权重，最终得出综合的风险等级评估，其中，债务水平的指标中：负债率的权重为15%；短期集中债务占比的权重为15%；带息负债占比的权重为10%；

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述的数据预处理以搭建风险指标体系，计算新的指标并添加到数据集中，指标大类为盈利能力状况、资产质量状况、债务风险状况、经营增长状况、经营增长状况、补充资料；

5.根据权利要求1所述的方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩志科，陆佳伟，范晔馨，
申请(专利权)人：杭州聚秀科技有限公司，
类型：发明
国别省市：