企业财务状况评估方法、服务器及存储介质与流程

本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种企业财务状况评估方法、服务器及存储介质。

背景技术：

随着经济的快速发展，企业面临的挑战和压力日益增大，有咨询公司通过大量实证资料研究证实，企业破产、债务违约的原因中经营和财务管理不善占所占比例超过90％。因此，构建一个有效、适用的财务危机预警指标体系，能提前预判企业的财务风险。

现有方案中，通过企业财务报表的财务数据进行定量分析，所运用的模型为经典的altman多元线性判别分析模型(z值模型)，但该模型一般运用在国外的上市企业。

由于国内外企业存在一定差异，该模型不能有效、准确地预警国内企业的财务危机。

技术实现要素：

鉴于以上内容，本发明提供一种企业财务状况评估方法、服务器及存储介质，其目的在于对企业财务状况作出全面、准确的综合评价。

为实现上述目的，本发明提供一种企业财务状况评估方法，该方法包括：

获取步骤：获取企业财务状况评估预定财务指标及新增财务指标并存储于数据库；

计算步骤：根据所述预定财务指标计算预定财务指标比率，根据所述预定财务指标比率、所述新增财务指标及预设的计算规则计算得出预定财务指标比率的权重及新增财务指标的权重；

构建步骤：根据所述预定财务指标比率、所述预定财务指标比率的权重、所述新增财务指标及所述新增财务指标的权重，利用加权算法构建企业财务状况的评估模型；及

输出步骤：根据所述评估模型输出企业财务状况指数并反馈至所述客户端。

优选的，所述新增财务指标包括：财务困境、破产重组、债务违约、债务逾期、强制退市、净资产收益率及流动比率。

优选的，所述评估模型的公式为：

z′＝k1×x1+k2×x2+k3×x3+k4×x4+k5×x5+k6×x6+k7×x7，

其中，z′代表企业财务状况指数，x1为营运资本比率，x2为期末留存收益比率，x3为息税前利润比率，x4为期末股东权益的市场价值比率，x5为本期销售额比率，k1～k5分别代表营运资本比率、期末留存收益比率、息税前利润比率、期末股东权益的市场价值比率及本期销售额比率的权重，x6为净资产收益率，k6为净资产收益率权重，x7为流动比率权重，k7为流动比率。

优选的，所述构建步骤还包括：获取预设数量的预定财务指标比率数据及新增财务指标的样本，将所述样本输入至所述评估模型，根据所述评估模型输出的结果计算出企业财务状况评估的准确率，根据所述准确率及预设判断规则判断所述评估模型是否满足投入实际应用的条件。

优选的，所述输出步骤包括：

当所述企业财务状况指数小于第一预设阈值时，发送第一预设格式的提示信息至所述客户端；

当所述企业财务状况指数大于或等于第一预设阈值时，发送第二预设格式的提示信息至所述客户端。

为实现上述目的，本发明还提供一种服务器，该服务器包括：存储器及处理器，其特征在于，所述存储器上存储企业财务状况评估程序，所述企业财务状况评估程序被所述处理器执行，可实现如下步骤：

获取步骤：获取企业财务状况评估预定财务指标及新增财务指标并存储于数据库；

计算步骤：根据所述预定财务指标计算预定财务指标比率，根据所述预定财务指标比率、所述新增财务指标及预设的计算规则计算得出预定财务指标比率的权重及新增财务指标的权重；

构建步骤：根据所述预定财务指标比率、所述预定财务指标比率的权重、所述新增财务指标及所述新增财务指标的权重，利用加权算法构建企业财务状况的评估模型；及

输出步骤：根据所述评估模型输出企业财务状况指数并反馈至所述客户端。

优选的，所述新增财务指标包括：财务困境、破产重组、债务违约、债务逾期、强制退市、净资产收益率及流动比率。

优选的，所述评估模型的公式为：

z′＝k1×x1+k2×x2+k3×x3+k4×x4+k5×x5+k6×x6+k7×x7，

其中，z′代表企业财务状况指数，x1为营运资本比率，x2为期末留存收益比率，x3为息税前利润比率，x4为期末股东权益的市场价值比率，x5为本期销售额比率，k1～k5分别代表营运资本比率、期末留存收益比率、息税前利润比率、期末股东权益的市场价值比率及本期销售额比率的权重，x6为净资产收益率，k6为净资产收益率权重，x7为流动比率权重，k7为流动比率。

优选的，所述输出步骤包括：

当所述企业财务状况指数小于第一预设阈值时，发送第一预设格式的提示信息至所述客户端；

当所述企业财务状况指数大于或等于第一预设阈值时，发送第二预设格式的提示信息至所述客户端。

为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括企业财务状况评估程序，所述企业财务状况评估程序被处理器执行时，可实现如上所述企业财务状况评估方法中的任意步骤。

本发明提出的企业财务状况评估方法、服务器及存储介质，解决了经典altman多元线性判别分析模型(z值模型)由于国内外企业存在一定差异，该模型不能有效、准确地预警国内企业的财务危机的问题，通过更多维数据对企业的财务状况进行分析，对企业财务状况作出更全面、准确的综合评价。

附图说明

图1为本发明企业财务状况评估方法较佳实施例的应用环境图；

图2为本发明服务器较佳实施例的示意图；

图3为图2中企业财务状况评估程序较佳实施例的模块示意图；

图4为本发明企业财务状况评估方法较佳实施例的流程图；

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

参照图1所示，是本发明企业财务状况评估方法较佳实施例的应用环境图。服务器1安装有企业财务状况评估程序10。多个客户端3通过网络2连接服务器1。网络2可以为局域网，广域网，城域网，个人局域网等等类型的网络；可以为有线网络，也可以为无线网络。客户端3可以为桌上型计算机、笔记本、平板电脑、手机，或其它安装有应用软件，可以通过网络2与服务器1进行通信的终端装置。数据库4用于存储企业的资产、财务、经营及债务各项指标数据。

参照图2所示，为本发明服务器1较佳实施例的示意图。

服务器1包括但不限于存储器11、处理器12。

其中，存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，sd或dx存储器等)、随机访问存储器(ram)、静态随机访问存储器(sram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、可编程只读存储器(prom)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，所述存储器11可以是所述服务器1的内部存储单元，例如该服务器1的硬盘或内存。在另一些实施例中，所述存储器11也可以是所述服务器1的外部存储设备，例如该服务器1配备的插接式硬盘，智能存储卡(smartmediacard,smc)，安全数字(securedigital,sd)卡，闪存卡(flashcard)等。当然，所述存储器11还可以既包括所述服务器1的内部存储单元也包括其外部存储设备。本实施例中，存储器11通常用于存储安装于所述服务器1的操作系统和各类应用软件，例如企业财务状况评估程序10的程序代码等。此外，存储器11还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。

处理器12在一些实施例中可以是中央处理器(centralprocessingunit，cpu)、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器12通常用于控制所述服务器1的总体操作，例如执行数据交互或者通信相关的控制和处理等。本实施例中，所述处理器12用于运行所述存储器11中存储的程序代码或者处理数据，例如运行企业财务状况评估程序10的程序代码等。

网络接口13可选地可以包括标准的有线接口、无线接口(如wi-fi接口)，该网络接口13通常用于在所述服务器1与其它电子设备之间建立通信连接。

图2仅示出了具有组件11-12以及企业财务状况评估程序10的服务器1，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。

可选地，所述服务器1还可以包括用户接口，用户接口可以包括显示器(display)、输入单元比如键盘(keyboard)，可选的用户接口还可以包括标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是led显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及有机发光二极管(organiclight-emittingdiode，oled)触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在服务器1中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。

该服务器1还可以包括射频(radiofrequency，rf)电路、传感器和音频电路等等，在此不再赘述。

在上述实施例中，处理器12执行存储器11中存储的企业财务状况评估程序10时可以实现如下步骤：

获取步骤：获取企业财务状况评估预定财务指标及新增财务指标并存储于数据库；

计算步骤：根据所述预定财务指标计算预定财务指标比率，根据所述预定财务指标比率、所述新增财务指标及预设的计算规则计算得出预定财务指标比率的权重及新增财务指标的权重；

构建步骤：根据所述预定财务指标比率、所述预定财务指标比率的权重、所述新增财务指标及所述新增财务指标的权重，利用加权算法构建企业财务状况的评估模型；及

输出步骤：根据所述评估模型输出企业财务状况指数并反馈至所述客户端。

关于上述步骤的详细介绍，请参照下述图3关于企业财务状况评估程序10实施例的程序模块图以及图4关于企业财务状况评估方法实施例的流程图的说明。

在其他实施例中，所述企业财务状况评估程序10可以被分割为多个模块，该多个模块被存储于存储器12中，并由处理器13执行，以完成本发明。本发明所称的模块是指能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段。

参照图3所示，为图1中企业财务状况评估程序10一实施例的程序模块图。在本实施例中，所述企业财务状况评估程序10可以被分割为：获取模块110、计算模块120、构建模块130、输出模块140。

获取模块110，用于获取企业财务状况评估预定财务指标及新增财务指标并存储于数据库。

在本实施例中，企业财务状况评估预定的财务指标包括：营运资本、期末留存收益、息税前利润、期末股东权益的市场价值、本期销售收入、期末总资产及期末总负债，新增财务指标包括：不同年份下财务困境、破产重组、债务违约、债务逾期、强制退市、净资产收益率及流动比率。

获取的各项指标来源于预设的数据库，该预设的数据库存储了海量的财务指标数据，但财务指标数据是按年度累计计算所得，所以在下载到数据库时，需要保存原始财务数据(即分子和分母的原始数据)。企业财务状况评估是采用年度数据进行计算，而上市企业的财务报表按季度更新，为了能够提高更新频率，需要对数据进行修正，采用移动时间窗口，获取最近四个季度即年度的相应财务指标。

计算模块120，用于根据所述预定财务指标计算预定财务指标比率，根据所述预定财务指标比率、所述新增财务指标及预设的计算规则计算得出预定财务指标比率的权重及新增财务指标的权重。

在本实施例中，预定的财务指标比率包括：营运资本比率、期末留存收益比率、息税前利润比率、期末股东权益的市场价值比率及本期销售收入比率。

其中，营运资本比率＝营运资本/期末总资产。反映了企业流动资产的变现能力和规模特征。企业是否会面临财务困境，主要看可以用来偿还债务的流动资产在整个资产中所占比重的大小。可变现的营运资本越多，可以偿还的债务能力越强。

期末留存收益比率＝期末留存收益/期末总资产。企业留存收益是支付了股东股利和税款后的净利润，税后的累积获利能力越大，发生财务风险的可能性越小。

息税前利润比率＝息税前利润/期末总资产。该指标考虑了支付所得税和利息之前的利润对企业的贡献度，息税前利润占整个企业资产的比重，一般来讲，总资产规模越大的企业承受财务风险的能力就越大。

期末股东权益的市场价值比率＝期末股东权益的市场价值/期末总负债。这一指标能够反映出企业资产所有者的资产能否增值，如果出现股东权益市场价值增加，则不会出现财务困境。通常情况下，由于企业股权结构非常复杂，如何确定股东权益非常困难，所以大多数企业常用预期收益法来确定股东的市场价值。

本期销售收入比率＝本期销售收入/总资产。该指标反映了总资产周转率，资产周转率越低，周转的时间越长。

新增财务指标中的净资产收益率是公司税后利润除以净资产得到的百分比率，该指标反映股东权益的收益水平，用以衡量公司运用自有资本的效率，净资产收益率越高，说明投资带来的收益越高。流动比率是流动资产对流动负债的比率，用来衡量企业流动资产在短期债务到期以前，可以变为现金用于偿还负债的能力，流动比率越高，说明企业资产的变现能力越强，短期偿债能力亦越强，反之则弱。

预定财务指标比率的权重及新增财务指标的权重是利用线性感知器算法计算得到。

所述线性感知器算法是一种直接得到完整的线性判别函数：

g(x)＝ω^tx+ω0，

企业财务状况预警的本质可以是一个线性二分类的问题，通过预定的财务指标比率及新增财务指标把企业分成财务良好和财务预警两类，对于两类的样本点，使用线性判别函数来划分这些样本点，需要用这些样本点来确定线性判别函数的权值向量，将线性判别函数齐次化，设z＝[1,x]^t,α＝[ω0,ω]^t,则g(x)＝ω^tx+ω0＝α^tz,其中：

x为样本向量(即上述的比率数据、新增财务指标)，ω为权值，ω0为常量。设{z1，z2，…，zi}为增广样本向量，存在合适的增广权值向量α，使得g(z)>0，则z∈类别1；g(z)<0，则z∈类别2，例如，类别1为财务良好，类别2为财务预警，对应用“0”、“1”表示时，“0”表示不预警，“1”表示进行财务预警，满足上述分类的权值向量α称为解向量。

利用感知器准则函数求解该权值向量：

jp(α)＝∑z∈γ(-α^t×zj)，

其中，γ是被当前权值向量α分错的样本点的集合，容易看出，当且仅当jp(α^*)＝minjp(α)＝0时，无错分样本，即α^*是解向量。

对于感知器准则函数的求解权值向量的方法，可以采用梯度下降迭代算法：

α(t+1)＝α(t)-ηtjp(α)，

其中，t为迭代次数，ηt是调整的步长。即下一时刻的权值向量是当前时刻的权值向量向目标函数的负梯度方向调整一个修正量。注意到：

因此，迭代的修正公式可以是：

即在每一步迭代式把错分的样本按照某个系数加到权值向量上，经过多次迭代后得到权值向量α，从而得到预定财务指标比率的权重及新增财务指标的权重。

权重的求解方法，还可以是线性支持向量机(svm)、fisher判别。

构建模块130，用于根据所述预定财务指标比率、所述预定财务指标比率的权重、所述新增财务指标及所述新增财务指标的权重，利用加权算法构建企业财务状况的评估模型。

在一实施例中，所述评估模型的公式为：

z′＝k1×x1+k2×x2+k3×x3+k4×x4+k5×x5+k6×x6+k7×x7，

其中，z′代表企业财务状况指数，x1为营运资本比率，x2为期末留存收益比率，x3为息税前利润比率，x4为期末股东权益的市场价值比率，x5为本期销售额比率，k1～k5分别代表营运资本比率、期末留存收益比率、息税前利润比率、期末股东权益的市场价值比率及本期销售额比率的权重，x6为净资产收益率，k6为净资产收益率权重，x7为流动比率权重，k7为流动比率。

在另一实施例中，还包括获取预设数量的预定财务指标比率数据及新增财务指标的样本，将所述样本输入至所述评估模型，根据所述评估模型输出的结果计算出企业财务状况评估的准确率，根据所述准确率及预设判断规则判断所述评估模型是否满足投入实际应用的条件。

企业财务状况评估模型是否满足投入实际应用的条件可以是根据模型对企业财务状况评估的准确率来判断。例如：获取100份样本，将样本的预定财务指标比率数据、新增财务指标输入该模型中，基于该模型输出的结果与企业实际的财务状况进行比较计算企业财务状况评估的准确率，评估的准确率＝评估正确数量/样本总数，如果评估的准确率大于或等于第二预设阈值(例如：98％)，则判断模型可以投入实际应用，否则，需要增加或者更改新增财务指标重新构建模型。

输出模块140，用于根据所述评估模型输出企业财务状况指数并反馈至所述客户端。

在一实施例中，当所述企业财务状况指数小于第一预设阈值时，发送第一预设格式的提示信息至所述客户端；

当所述企业财务状况指数大于或等于第一预设阈值时，发送第二预设格式的提示信息至所述客户端。

其中，企业财务状况指数z′值越低，企业发生破产的可能性就越大。例如：第一预设阈值为2.99，当z′值小于2.99时，发送“财务警报”的提示信息至客户端；当z′值大于或等于2.99时，则发送“财务良好”的提示信息至客户端。

参照图4所示，是本发明企业财务状况评估方法较佳实施例的流程图。

步骤s10，获取企业财务状况评估预定财务指标及新增财务指标并存储于数据库。

其中，企业财务状况评估预定的财务指标包括：营运资本、期末留存收益、息税前利润、期末股东权益的市场价值、本期销售收入、期末总资产及期末总负债，新增财务指标包括：不同年份下财务困境、破产重组、债务违约、债务逾期、强制退市、净资产收益率及流动比率。

获取的各项指标来源于预设的数据库，该预设的数据库存储了海量的财务指标数据，但财务指标数据是按年度累计计算所得，所以在下载到数据库时，需要保存原始财务数据(即分子和分母的原始数据)。企业财务状况评估是采用年度数据进行计算，而上市企业的财务报表按季度更新，为了能够提高更新频率，需要对数据进行修正，采用移动时间窗口，获取最近四个季度即年度的相应财务指标。

步骤s20，根据所述预定财务指标计算预定财务指标比率，根据所述预定财务指标比率、所述新增财务指标及预设的计算规则计算得出预定财务指标比率的权重及新增财务指标的权重。

在本实施例中，预定的财务指标比率包括：营运资本比率、期末留存收益比率、息税前利润比率、期末股东权益的市场价值比率及本期销售收入比率。

其中，营运资本比率＝营运资本/期末总资产。反映了企业流动资产的变现能力和规模特征。企业是否会面临财务困境，主要看可以用来偿还债务的流动资产在整个资产中所占比重的大小。可变现的营运资本越多，可以偿还的债务能力越强。

期末留存收益比率＝期末留存收益/期末总资产。企业留存收益是支付了股东股利和税款后的净利润，税后的累积获利能力越大，发生财务风险的可能性越小。

息税前利润比率＝息税前利润/期末总资产。该指标考虑了支付所得税和利息之前的利润对企业的贡献度，息税前利润占整个企业资产的比重，一般来讲，总资产规模越大的企业承受财务风险的能力就越大。

期末股东权益的市场价值比率＝期末股东权益的市场价值/期末总负债。这一指标能够反映出企业资产所有者的资产能否增值，如果出现股东权益市场价值增加，则不会出现财务困境。通常情况下，由于企业股权结构非常复杂，如何确定股东权益非常困难，所以大多数企业常用预期收益法来确定股东的市场价值。

本期销售收入比率＝本期销售收入/总资产。该指标反映了总资产周转率，资产周转率越低，周转的时间越长。

新增财务指标中的净资产收益率是公司税后利润除以净资产得到的百分比率，该指标反映股东权益的收益水平，用以衡量公司运用自有资本的效率，净资产收益率越高，说明投资带来的收益越高。流动比率是流动资产对流动负债的比率，用来衡量企业流动资产在短期债务到期以前，可以变为现金用于偿还负债的能力，流动比率越高，说明企业资产的变现能力越强，短期偿债能力亦越强，反之则弱。

预定财务指标比率的权重及新增财务指标的权重是利用线性感知器算法计算得到。

所述线性感知器算法是一种直接得到完整的线性判别函数：

g(x)＝ω^tx+ω0，

企业财务状况预警的本质可以是一个线性二分类的问题，通过预定的财务指标比率及新增财务指标把企业分成财务良好和财务预警两类，对于两类的样本点，使用线性判别函数来划分这些样本点，需要用这些样本点来确定线性判别函数的权值向量，将线性判别函数齐次化，设z＝[1,x]^t,α＝[ω0,ω]^t,则g(x)＝ω^tx+ω0＝α^tz,其中：

x为样本向量(即上述的比率数据、新增财务指标)，ω为权值，ω0为常量。设{z1，z2，…，zi}为增广样本向量，存在合适的增广权值向量α，使得g(z)>0，则z∈类别1；g(z)<0，则z∈类别2，例如，类别1为财务良好，类别2为财务预警，对应用“0”、“1”表示时，“0”表示不预警，“1”表示进行财务预警，满足上述分类的权值向量α称为解向量。

利用感知器准则函数求解该权值向量：

jp(α)＝∑z∈γ(-α^t×zj)，

其中，γ是被当前权值向量α分错的样本点的集合，容易看出，当且仅当jp(α^*)＝minjp(α)＝0时，无错分样本，即α^*是解向量。

对于感知器准则函数的求解权值向量的方法，可以采用梯度下降迭代算法：

α(t+1)＝α(t)-ηtjp(α)，

其中，t为迭代次数，ηt是调整的步长。即下一时刻的权值向量是当前时刻的权值向量向目标函数的负梯度方向调整一个修正量。注意到：

因此，迭代的修正公式可以是：

即在每一步迭代式把错分的样本按照某个系数加到权值向量上，经过多次迭代后得到权值向量α，从而得到预定财务指标比率的权重及新增财务指标的权重。

权重的求解方法，还可以是线性支持向量机(svm)、fisher判别。

步骤s30，根据所述预定财务指标比率、所述预定财务指标比率的权重、所述新增财务指标及所述新增财务指标的权重，利用加权算法构建企业财务状况的评估模型。

进一步地，所述评估模型的公式为：

z′＝k1×x1+k2×x2+k3×x3+k4×x4+k5×x5+k6×x6+k7×x7，

其中，z′代表企业财务状况指数，x1为营运资本比率，x2为期末留存收益比率，x3为息税前利润比率，x4为期末股东权益的市场价值比率，x5为本期销售额比率，k1～k5分别代表营运资本比率、期末留存收益比率、息税前利润比率、期末股东权益的市场价值比率及本期销售额比率的权重，x6为净资产收益率，k6为净资产收益率权重，x7为流动比率权重，k7为流动比率。

在另一实施例中，还包括获取预设数量的预定财务指标比率数据及新增财务指标的样本，将所述样本输入至所述评估模型，根据所述评估模型输出的结果计算出企业财务状况评估的准确率，根据所述准确率及预设判断规则判断所述评估模型是否满足投入实际应用的条件。

企业财务状况评估模型是否满足投入实际应用的条件可以是根据模型对企业财务状况评估的准确率来判断。例如：获取100份样本，将样本的预定财务指标比率数据、新增财务指标输入该模型中，基于该模型输出的结果与企业实际的财务状况进行比较计算企业财务状况评估的准确率，评估的准确率＝评估正确数量/样本总数，如果评估的准确率大于或等于第二预设阈值(例如：98％)，则判断模型可以投入实际应用，否则，需要增加或者更改新增财务指标重新构建模型。

步骤s40，根据所述评估模型输出企业财务状况指数并反馈至所述客户端。

当所述企业财务状况指数小于第一预设阈值时，发送第一预设格式的提示信息至所述客户端；

当所述企业财务状况指数大于或等于第一预设阈值时，发送第二预设格式的提示信息至所述客户端。

其中，企业财务状况指数z′值越低，企业发生破产的可能性就越大。例如：第一预设阈值为2.99，当z′值小于2.99时，发送“财务警报”的提示信息至客户端；当z′值大于或等于2.99时，则发送“财务良好”的提示信息至客户端。

此外，本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是硬盘、多媒体卡、sd卡、闪存卡、smc、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom)、便携式紧致盘只读存储器(cd-rom)、usb存储器等等中的任意一种或者几种的任意组合。所述计算机可读存储介质中包括企业财务状况评估程序10，所述企业财务状况评估程序10被处理器执行时实现如下操作：

获取步骤：获取企业财务状况评估预定财务指标及新增财务指标并存储于数据库；

计算步骤：根据所述预定财务指标计算预定财务指标比率，根据所述预定财务指标比率、所述新增财务指标及预设的计算规则计算得出预定财务指标比率的权重及新增财务指标的权重；

构建步骤：根据所述预定财务指标比率、所述预定财务指标比率的权重、所述新增财务指标及所述新增财务指标的权重，利用加权算法构建企业财务状况的评估模型；及

输出步骤：根据所述评估模型输出企业财务状况指数并反馈至所述客户端。

本发明之计算机可读存储介质的具体实施方式与上述企业财务状况评估方法的具体实施方式大致相同，在此不再赘述。

需要说明的是，上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。并且本文中的术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、装置、物品或者方法不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、装置、物品或者方法所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、装置、物品或者方法中还存在另外的相同要素。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。