[发明专利]一种智能确定离群点和优化显示方式的财务预测方法

摘要

本发明公开了一种智能检查离群点(奇异点)和优化显示方式的财务预测方法，采用数据分析和智能的方法，样本数据离群点的检测；采用回归加季节平滑模型进行财务预测；采用Dundas技术展示其预测结果和可信范围，本发明的预处理模块采用数据分析技术，自动确定时间序列样本数据中的离群点；财务预测模块采用回归加季节平滑模型预测；显示方式采用Dundas技术展现预测结果和可信范围。

主权项

一种智能确定离群点和优化显示方式的财务预测方法，其特征在于，采用数据分析和智能的方法，样本数据离群点的检测；采用回归加季节平滑模型进行财务预测；采用Dundas技术展示其预测结果和可信范围，样本数据离群点的检测步骤如下：1)检测与整体样本的均值之比大于100和小于0.01的数据；2)采用数据平滑法，检测出处理后的数据与原始值之比大于2.5和小于0.4的数据；3)采用回归技术，得到预测结果和原始数据的绝对误差和均方差，对样本数据依据绝对误差从小到大排序，检测出占样本总量第98％‑100％的数据；检测出绝对误差与均方差之比大于5的数据；对检测出的数据进行亮显，由人工修订；4)采用数据平滑法为五点二次平滑法和七点三次平滑法，处理后的数据为采用五点二次平滑法和七点三次平滑法计算出结果的均值；5)首先分析样本数据的规律，如果样本数据的环比增长速度大致相同，采用指数曲线进行回归分析，否则采用一元三次进行回归分析；6)对财务中的主营业务收入采用首先分析样本数据的规律，如果样本数据的环比增长速度大致相同，采用指数曲线进行回归分析；若样本数据对数一次差的环比速度大致相同，采用Gompertz曲线；若样本数据倒数一次差的环比速度大致相同，可配合罗古斯蒂曲线；否则采用一元三次进行回归分析；再加上季节平滑模型进行修正，得到主营业务收入的预测曲线；7)利用主营业务收入与财务的现金流量表、损益表、资产负债表三表中的财务指标计算线性回归和相关关系，分别以紧密相关、比较相关、一般相关和微相关表征相关程度，用相关系数R确定相关程度，紧密相关为R≥0.8、比较相关0.8＞R≥0.5、一般相关0.5＞R≥0.3和微相关0.3＞R≥0.18)当财务的现金流量表、损益表、资产负债表三表中的财务指标的相关关系R≥0.5时，用权利4已经预测出的主营业务收入和权利5得到的线性回归结果计算财务指标；当财务三表中的财务指标的相关关系R＜0.5时，采用步骤5要求主营业务收入预测的方式预测相应财务指标：如果样本数据的环比增长速度大致相同，采用指数曲线进行回归分析；若样本数据对数一次差的环比速度大致相同，采用Gompertz曲线；若样本数据倒数一次差的环比速度大致相同，可配合罗古斯蒂曲线；否则采用一元三次进行回归分析；再加上季节平滑模型进行修正；9)采用Dundas技术显示步骤5得到预测数据的曲线，根据预测结果和原始数据计算绝对误差，对绝对误差进行统计分析，得到基于正态分布的期望和方差σ，然后根据不同的置信区间确定方差值，用实际的预测数据加上和减去此方差值，得到预测结果可能的上限和下限，与预测结果一起展现出来；10)所设置的置信区间为0.95、0.997、0.99994，分别对应方差值为2σ、3σ和4σ。