[发明专利]上市公司疑似财务风险判别方法及装置在审
申请号: | 202010306652.3 | 申请日: | 2020-04-17 |
公开(公告)号: | CN111612602A | 公开(公告)日: | 2020-09-01 |
发明(设计)人: | 部慧;吴俊杰;姚磊;王岸汀 | 申请(专利权)人: | 北京智信度科技有限公司 |
主分类号: | G06Q40/00 | 分类号: | G06Q40/00;G06Q10/06;G06Q10/04 |
代理公司: | 北京远大卓悦知识产权代理事务所(普通合伙) 11369 | 代理人: | 卞静静 |
地址: | 100071 北京市丰台区南四环西*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 上市公司 疑似 财务 风险 判别 方法 装置 | ||
1.上市公司疑似财务风险判别方法,其特征在于,包括:
获取上市公司的财务报表,提取财务报表中的财务数据;
根据财务数据,至少在退市风险警示维度、盈利能力维度、流动性风险维度、经营风险维度、偿债能力维度、科创板专属指标维度下构建财务变量;
判断各财务变量是否分别符合各给定规则,记录不符合对应给定规则的财务变量;
根据不符合对应给定规则的财务变量,判别上市公司是否存在疑似财务风险。
2.如权利要求1所述的上市公司疑似财务风险判别方法,其特征在于,给定规则至少包括:
财务变量在设定时间段内是否为负;
财务变量是否超过同行业、同成熟度、同板块的上市公司的阈值水平;
财务变量是否超过固定阈值。
3.如权利要求1所述的上市公司疑似财务风险判别方法,其特征在于,还包括:
将上市公司至少按照行业类型、板块类型和成熟度进行分类,并计算同行业、同成熟度、同板块的上市公司的财务变量的阈值水平。
4.如权利要求3所述的上市公司疑似财务风险判别方法,其特征在于,判断上市公司的成熟度的方法包括:
上市公司股票是否为特定指数的成分股,如是,则认为上市公司在当期是成熟型企业;上市公司是否上市时间长达十年以上,如是,则认为上市公司是成熟型企业;上市公司近三年的平均营业收入增长率是否小于预设增长率,如是,则认为上市公司是成熟型企业。
5.如权利要求2所述的上市公司疑似财务风险判别方法,其特征在于,退市风险警示维度的财务变量包括上市公司各年净利润、期末净资产、营业总收入、审计意见、证监会处罚信息、公司停牌时间及是否按时披露财务信息;盈利能力维度的财务变量包括毛利率、ROE、净利润、营业收入增长率;流动性风险维度的财务变量包括经营活动产生的现金流入、经营活动产生的现金流量净额、现金收入比、净利润与经营活动产生的现金流量净额之比;经营风险维度的财务变量包括流动比率、速动比率、利息保障倍数;科创板专属指标包括净利润、研发费用、营业总收入和经营活动产生的现金流量净额。
6.如权利要求5所述的上市公司疑似财务风险判别方法,其特征在于,根据不符合对应给定规则的财务变量,对上市公司的疑似财务风险进行计分,若上市公司的得分超过给定阈值,则判别该上市公司存在疑似财务风险。
7.如权利要求6所述的上市公司疑似财务风险判别方法,其特征在于,若退市风险警示维度的财务变量不符合对应给定规则,则直接判别上市公司存在疑似财务风险。
8.如权利要求6所述的上市公司疑似财务风险判别方法,其特征在于,还包括:
采集财务数据样本,构建财务数据样本的退市风险警示维度、盈利能力维度、流动性风险维度、经营风险维度、偿债能力维度、科创板专属指标维度的各财务变量,并对各财务变量进行赋值,将财务变量分为第一类财务变量和第二类财务变量,进而得到第一类财务变量得分和第二类财务变量得分,以第一类财务变量得分为输入,以第二类财务变量得分为输出,训练获得神经网络预测模型;
若退市风险警示维度的财务变量符合对应给定规则,则将上市公司对应的第一类财务变量得分输入神经网络预测模型,将得到的预测结果与第二类财务变量得分比较,获得比较误差,若比较误差小于误差阈值,则将第一财务变量得分与第二财务变量得分相加,并与给定阈值比较,若比较误差大于误差阈值,则判别上市公司存在疑似财务风险;
所述第一类财务变量为盈利能力维度、流动性风险维度、经营风险维度的财务变量,所述第二类财务变量为除第一类财务变量之外的财务变量。
9.上市公司疑似财务风险判别装置,其特征在于,包括:
处理器;
存储器,其存储有可执行指令;
其中,所述处理器被配置为执行所述可执行指令,以执行权利要求1~8任一所述的上市公司疑似财务风险判别方法。
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