一种基于机器学习算法的财务风险识别与管理的实现方法与流程

本发明涉及公司或企业财务风险识别领域，融合系统性金融风险指标，尤其涉及一种基于机器学习的财务风险识别方法。

背景技术：

1、在现代商业环境中，财务风险管理对企业的可持续发展至关重要。企业面临的财务风险包括但不限于资金流动性不足、债务偿还风险、市场波动性、经营不善等。准确地识别和管理财务风险对于企业保持健康的财务状况、提高利润稳定性以及降低经营风险具有重要意义。

2、传统的财务风险识别与管理方法主要依赖于人工分析和统计指标的应用。然而，这些方法存在着以下几个主要问题：首先，人工分析过程繁琐且耗时，容易产生主观偏差；其次，传统统计指标仅能提供有限的风险识别能力，无法应对复杂的财务风险模式；最后，传统方法往往无法实现实时监测和预警，导致企业对风险的应对不够及时和精确。

3、随着机器学习技术的快速发展，基于机器学习算法的财务风险识别与管理方法成为了一种新的解决方案。机器学习算法通过对大量财务数据的分析和模式识别，能够自动发现潜在的财务风险模式，并能够根据实时数据进行快速预测和预警。这种方法能够提高财务风险识别的准确性和效率，为企业提供更科学、客观的决策依据。

4、尽管在财务风险识别与管理领域已经有一些相关的研究和方法，但现有技术仍然存在着一些局限性。现有方法往往无法有效利用大规模的财务数据，无法充分挖掘和利用财务数据中隐藏的信息。同时，现有方法在模型的准确性和实时性方面也存在着一定的不足。因此，需要一种新的财务风险识别与管理方法，能够更好地利用机器学习算法，提高财务风险识别的准确性和实时性，为企业提供更全面、有效的风险管理手段。

5、因此，本发明提出了一种基于机器学习算法的财务风险识别与管理的实现方法，旨在克服现有技术的不足，并提供一种高效、准确、自动化的财务风险管理解决方案，为企业的财务决策和风险管理提供有力支持。

技术实现思路

1、本发明要解决的技术问题是，针对上述问题，提供一种基于机器学习算法的财务风险识别与管理的实现方法，旨在克服传统方法的局限性，提高财务风险识别的准确性和实时性，为企业提供更全面、有效的风险管理手段。

2、为解决上述技术问题，本发明提供的技术方案为：一种基于机器学习算法的财务风险识别与管理的实现方法，所述方法包括以下主要步骤：

3、s1、收集财务数据，

4、在该步骤中，首先收集企业的财务数据，包括财务报表、财务指标、现金流量等，同时，结合行业标准和历史数据，建立一个全面的财务数据集，这样的数据集能够提供丰富的信息基础，为财务风险识别和分析提供可靠的数据支持。

5、s2、机器学习模型训练，

6、在该步骤中，采用机器学习算法进行模型训练。所选择的机器学习算法可以是logistic、adaboost、贝叶斯判别和云模型等。通过输入财务数据集，模型能够自动识别与财务风险相关的特征，并对数据进行降维和优化，以提高模型的准确性和效率。

7、s3、logistic模型，

8、logistic方法主要应用于研究某些现象发生的概率。其回归方程如下式所示

9、

10、π＝p(y＝1x1,x2,...,xk)

11、在进行logistic回归之前，需要对财务指标变量进行显著性分析，通过t检验方法分析财务危机公司和正常公司，寻找出差别较大，能够区分两类公司的财务指标。

12、s4、adaboost分类器，

13、adaboost 算法的思想是合并多个“弱”分类器的输出以产生一个更强的有效分类器。它的主要原理是通过改变数据分布结构来实现的，利用每次训练集之中每个样本的分类是否正确来确定每个样本的权值，将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后融合每次的分类结果，作为最后的决策分类器。

14、s5、贝叶斯判别，

15、logistic算法和adaboost分类算法没有考虑人们对研究对象已有的认知，已有的认知可能会对分类的结果产生贡献，贝叶斯(bayes)判别用先验概率表达这种已有的认知，然后通过样本数据修正先验概率，修正后的先验概率称为后验概率，基于此来进行分类判别。

16、判别规则的平均误判代价为：

17、

18、使平均误判代价最小的判别规则为：

19、x∈gi,若

20、s6、云模型，

21、云模型是一种处理不确定性问题的双向认知模型，主要用于定性和定量之间的相互转换。“云滴”是云模型的基本单元，所谓“云滴”是指其在论域上的一个分布，可以用联合概率的形式(x,μ)来类比；

22、云模型用三个数据表示其特征：

23、(1)期望：云滴在论域空间分布的期望，用符号ex表示；

24、(2)熵：不确定性程度，由离群程度和模糊程度共同决定，用符号en表示；

25、(3)超熵：用来度量熵的不确定性，即熵的熵，用符号he表示。

26、s7、财务风险识别，

27、在该步骤中，将训练得到的模型应用于新的财务数据，通过输入企业的最新财务数据，该方法能够快速评估企业的财务状况，并给出相应的风险等级，模型还能够分析风险的原因和潜在影响，为企业提供相关建议和应对策略。

28、s8、实时监测和预警，

29、为了实现实时风险管理，本发明的方法支持实时监测和预警功能，通过定期更新财务数据并重新训练模型，该方法能够及时发现和识别新的财务风险，并向企业发送预警信息，以便及时采取相应的风险管理措施。

30、进一步地，一种基于机器学习算法的财务风险识别与管理的实现方法，包括收集企业的财务数据，建立财务数据集，构建系统性金融风险指标，采用机器学习算法进行模型训练，自动识别并提取与财务风险相关的特征，对数据进行降维和优化，通过模型对新的财务数据进行风险识别，分析风险的原因和潜在影响，提供相关建议和应对策略，支持实时监测和预警功能。

31、本发明与现有技术相比的优点在于：

32、1、高准确性：通过机器学习算法的应用，本发明能够准确地识别和评估企业的财务风险，避免了传统方法中存在的主观偏差和局限性。

33、2、实时性：通过实时监测和预警功能，本发明能够及时发现和识别新的财务风险，并向企业发送预警信息，帮助企业及时采取风险管理措施，降低潜在风险的影响。

34、3、综合性：本发明综合利用了大规模财务数据和机器学习算法，能够从多个角度全面评估企业的财务状况和风险因素，提供更全面、客观的决策依据。

35、4、可定制性：本发明的方法可根据企业的特定需求进行定制，可以根据不同行业和企业的财务特点进行调整和优化，提供更适用的财务风险管理解决方案。

技术特征：

1.一种基于机器学习算法的财务风险识别与管理的实现方法，其特征在于，所述方法包括以下主要步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习算法的财务风险识别与管理的实现方法，其特征在于：

3.一种基于机器学习算法的财务风险识别与管理的实现方法，其特征在于；包括收集企业的财务数据，建立财务数据集，构建系统性金融风险指标，采用机器学习算法进行模型训练，自动识别并提取与财务风险相关的特征，对数据进行降维和优化，通过模型对新的财务数据进行风险识别，分析风险的原因和潜在影响，提供相关建议和应对策略，支持实时监测和预警功能。

技术总结
本发明涉及一种基于机器学习算法的财务风险识别与管理的实现方法，该方法利用先进的机器学习技术，通过对大量财务数据的分析和模式识别，实现对企业的财务风险进行快速、准确的识别和管理。该方法能够分析风险的原因和潜在影响，为企业提供相关建议和应对策略，此外，本发明还构建了公司财务系统性金融风险指标，系统性金融风险指标的加入提高了模型和算法的预测精度。本发明的财务风险识别与管理的实现方法，具有高效、准确、自动化的特点，能够帮助企业及时识别和管理财务风险，提高财务决策的科学性和精确性，降低企业面临的风险和损失。

技术研发人员：凌建华,吕穗,刘丹青
受保护的技术使用者：北京宽鱼科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/4/17