[发明专利]营收数据的预测方法、装置、电子设备和介质

权利要求书

1.一种营收数据的预测方法，其特征在于，包括：

利用金融机构下各分部的历史营收数据拟合预测模型，其中，所述预测模型用于反映多维数据间的概率相依结构；

利用所述拟合好的预测模型预测所述各分部的未来营收数据，并将所述各分部的未来营收数据进行求和，得到所述金融机构的营收预测总额；

获取所述拟合好的预测模型经多次预测得到的多个营收预测总额；

根据各个营收预测总额在所述多个营收预测总额中的分位点，确定所述金融机构的营收总额预测范围。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测模型为copula模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述拟合好的预测模型预测所述各分部的未来营收数据，包括：

利用所述拟合好的预测模型产生多维模拟数据，将所述多维模拟数据作为所述各分部的未来营收数据，其中，所述模拟数据的维度与所述分部的个数相同。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取所述拟合好的预测模型经多次预测得到的多个营收预测总额，包括：

利用所述拟合好的预测模型进行多次预测，产生多组所述多维模拟数据；

将所述每一组多维模拟数据分别进行求和，得到所述多个营收预测总额。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各个营收预测总额在所述多个营收预测总额中的分位点，确定所述金融机构的营收总额预测范围，包括：

从所述多个营收预测总额中，获取与预设的上界分位点和下界分位点分别对应的营收预测总额上界和营收预测总额下界；

根据所述营收预测总额上界和营收预测总额下界确定所述金融机构的营收总额预测范围。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：

根据所述金融机构未来营收的真实值和所述营收总额预测范围，对所述预测模型进行有效性检验。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：

根据所述金融机构未来营收的真实值分别与所述营收预测总额上界和营收预测总额下界的数值偏差，确定所述金融机构营收总额的未来变化趋势，其中，所述未来变化趋势包括增长或衰退。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用金融机构下各分部的历史营收数据拟合预测模型，包括：

获取所述各分部在过去设定时间段内的每日营收历史数据，并形成营收历史数据矩阵，其中，所述营收历史数据矩阵中的各列对应所述各分部，各行对应各分部的每日营收历史数据；

将所述营收历史数据矩阵中的各列数据，按样本分位点值进行转换，得到经验概率分布值矩阵；

利用所述经验概率分布值矩阵拟合所述预测模型。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述将所述营收历史数据矩阵中的各列数据，按样本分位点值进行转换，得到经验概率分布值矩阵，包括：

将所述营收历史数据矩阵中的各列数据按照大小顺序进行排序，排序后得到各列的样本总体；

将经排序的各列数据中的每个数据，转化为其在各列样本总体中对应的分位点值，其中，所述分位点值的取值范围为0至1；

根据所述每个数据对应的分位点值得到所述经验概率分布值矩阵。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述将所述营收历史数据矩阵中的各列数据，按样本分位点值进行转换，得到经验概率分布值矩阵，还包括：

在不改变所述排序的顺序的情况下，将所述每个数据在各列样本总体对应的分位点值中出现的极值进行缩放。

11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用金融机构下各分部的历史营收数据拟合预测模型，包括：

利用金融机构下各分部的历史营收数据，以极大似然法拟合所述预测模型。