[发明专利]一种企业逃废债风险预警系统及构建方法

说明书

本发明公开了一种企业逃废债风险预警系统及构建方法，属于风险预警技术领域。该构建方法为收集能反映目标企业经营状况的相关数据，构建数据汇聚模块；然后通过分析预警模块，构建风险指标体系，并基于朴素贝叶斯算法，构建企业逃废债风险预警模型；最后，对预警结果进行识别，若识别结果为企业存在逃废债风险，则通知相关部门处理，否则，不作处理。本发明能够有效的预测出逃废债企业，具有较好的准确率和查全率，能够应用于实际的企业逃废债风险预警工作中；并且该系统可以在不占有企业财务报表资料的情况下，通过对反映企业经营行为的第三方数据进行分析研判，并推送预警结果给相关部门。

技术领域

本发明属于风险预警技术领域，具体涉及一种企业逃废债风险预警系统及构建方法。

背景技术

逃废债是一种民事违约行为，不是所有的欠债都是逃废债，它强调债务人的主观故意，是指有履行债务的能力而不尽力履行债务的行为。近年来，我国企业恶意逃废债务现象突出，我国对逃废债问题日益重视，逃废债行为如能早发现、早处置即可有效预防，且预防的止损率基本可达100%，社会效益明显。但当前的相关文献主要研究企业的财务风险预警，研究企业逃废债风险预警的相关文献目前还较少。基于Logistic回归法的企业财务风险预警模型构建（李长山, 统计与决策, 2018, (6): 185-188）中提出了一种基于Logistic回归法的企业财务风险预警模型；基于财务与非财务指标的亏损公司财务预警研究——以公司ST为例（王克敏, 姬美光. 财经研究, 2006: (7), 63-72）中研究了基于财务与非财务指标的亏损公司财务预警，但这些方法都严重依赖于企业的财务报表，且方法仅适用于上市企业；BP神经网络在企业财务危机预警之应用（杨保安, 季海, 徐晶等, 预测, 2001, (2), 49-54, 68）中提出了一种基于BP神经网络的企业财务危机预警方法，同样，该方法依赖于企业的财务报表。

发明内容

针对现有技术中存在的问题，本发明要解决的技术问题是提供一种企业逃废债风险预警系统的构建方法，该方法不占有企业财务报表资料，通过对反映企业经营行为的第三方数据进行分析研判，构建风险预警模型。本发明要解决的技术问题还有一个是提供一种企业逃废债风险预警系统，该系统对有恶意逃废债务倾向的企业自动分析预警，并向相关部门推送预警结果，提升发现和预防企业逃废债务的能力，服务社会经济的发展。

为了解决上述问题，本发明所采用的技术方案如下：

一种企业逃废债风险预警系统的构建方法，收集能反映目标企业经营状况的相关数据，构建数据汇聚模块；然后通过分析预警模块，构建企业逃废债风险指标体系，并基于朴素贝叶斯算法，构建企业逃废债风险预警模型；最后，对预警结果进行识别，若识别结果为企业存在逃废债风险，则通知相关部门处理，否则，不作处理。具体包括以下步骤：

（1）收集能反映目标企业经营状况的相关数据，构建数据汇聚模块；所述相关数据为企业的工商数据、税务数据、房产数据和其他相关数据；所述其他相关数据为国土、公安、法院和煤、电、水气部门的数据；

（2）通过分析预警模块，构建企业逃废债风险预警指标体系，基于企业逃废债风险预警指标进行数据计算，构建样本特征空间；并基于朴素贝叶斯算法，构建企业逃废债风险预警模型，并对模型进行测试和优化；

（3）对预警结果进行识别，若预警结果显示目标企业存在逃废债风险，则将预警结果通知相关部门，相关部门对预警结果进行实地核查确认，如果核查结果属实，则对企业进行立案通知；若预警结果显示目标企业不存在逃废债风险，则不作处理。

所述企业逃废债风险预警系统的构建方法，所述构建数据汇聚模块包括以下步骤：

（1）系统根据各部门相关数据，生成数据字典：

（2）用户根据数据字典，选择需要入库的数据字段；