[发明专利]一种预警指数评价方法、装置及存储介质有效
申请号: | 201910741065.4 | 申请日: | 2019-08-12 |
公开(公告)号: | CN110472863B | 公开(公告)日: | 2020-09-25 |
发明(设计)人: | 芦淑娟 | 申请(专利权)人: | 北京联想金服科技有限公司 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06Q40/00 |
代理公司: | 北京乐知新创知识产权代理事务所(普通合伙) 11734 | 代理人: | 江宇 |
地址: | 100094 北京市海淀*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 预警 指数 评价 方法 装置 存储 介质 | ||
本发明公开了一种预警指数评价方法、装置及计算机可读存储介质,首先采集用于预警指数评价的多个指标参数的周期数据;根据所采集的多个指标参数的周期数据分别计算所述多个指标参数中每一个指标参数的分数值;根据所计算出的每一个指标参数的分数值对每一个指标参数进行权重配置;将所配置的权重作为加权系数对所计算出的每一个指标参数的分数值进行加权计算,获得周期预警指数。
技术领域
本发明涉及供应链金融风险防控领域,尤其涉及一种预警指数评价方法、装置及计算机可读存储介质。
背景技术
供应链作为一个链接最初供应商和最终用户的功能网链,其基础特征是复杂性、动态性、和交互性,供应链中的上下游交易为了自身的利益而争夺系统的资源,通过监督机制的漏洞和各节点的信息不够完整充分而做出的不为所知的利益取向。
在供应链中各节点企业之间信息相对封闭,造成链上企业对需求信息的去接会沿着下游向上级逐级放大,同时供应链中的产品开发生产过程是很多企业相互交流合作的,所以风险因素再通过这个流程传递,从而影响整个供应链的风险水平。
目前对供应链金融风险管理的研究大多集中在概念和价值的定性描述,理论研究上未形成供应链金融风险全面管理的理论体系支撑,实践应用上缺乏科学的定量预警测度模型工具和有效的风险管理技术与方法。
发明内容
本发明实施例为了解决在供应链金融风险管理上存在的种种问题,创造性地提供一种预警指数评价方法、装置及计算机可读存储介质。
根据本发明的第一方面,提供一种预警指数评价方法,该方法包括:采集用于预警指数评价的多个指标参数的周期数据;根据所采集的多个指标参数的周期数据分别计算所述多个指标参数中每一个指标参数的分数值;根据所计算出的每一个指标参数的分数值对每一个指标参数进行权重配置;将所配置的权重作为加权系数对所计算出的每一个指标参数的分数值进行加权计算,获得周期预警指数。
根据本发明一实施方式,所述在采集用于预警指数评价的多个指标参数的周期数据之前,所述方法还包括:构建预警指数评价指标体系,所述预警指数评价指标体系包括用于预警指标评价的多个指标参数;其中,所述多个指标参数包括应收周转、库存、库存周转、应付周转、现金点折扣及销量。
根据本发明一实施方式,所述多个指标参数包括下游交易的应收周转、库存、库存周转、应付周转、现金点折扣及销量。
根据本发明一实施方式,所述方法还包括:对所述多个指标参数中每一个指标参数的周期数据进行数据清洗,得到清洗后的每一个指标参数的周期数据;相应的,根据所采集的多个指标参数的周期数据分别计算所述多个指标参数中每一个指标参数的分数值为根据清洗后的每个指标参数的周期数据分别计算所述多个指标参数中每一个指标参数的分数值。
根据本发明一实施方式,对所述多个指标参数中每一个指标参数的周期数据进行数据清洗,得到清洗后的每一个指标参数的周期数据,包括:针对每一个指标参数的周期数据进行特征分析,得到特征分析结果;根据特征分析结果来对周期数据进行数据清洗。
根据本发明一实施方式,根据特征分析结果来对周期数据进行数据清洗,包括:若所述特征分析结果为周期数据存在缺省值,则根据周期数据的分布情况填充缺省值数据;若所述特征分析结果为周期数据存在异常值,则忽略所述周期数据中的异常值数据;若所述特征分析结果为周期数据存在重复值,则删除所述周期数据中的重复值数据。
根据本发明一实施方式,根据周期数据的分布情况填充缺省值数据,包括:若周期数据的数据分布均匀,则使用均值来填充缺省值数据;若周期数据的数据分布倾斜,则使用中位数来填充缺省值数据。
根据本发明一实施方式,在获得周期预警指数之后,所述方法还包括:对所获得的周期预警指数进行有效性验证。
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