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龙图腾网恭喜南通中楼信息科技有限责任公司申请的专利一种预测企业财务数据模型构建方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119647786B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510153730.3，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种预测企业财务数据模型构建方法及系统是由刘媛媛设计研发完成，并于2025-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种预测企业财务数据模型构建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种预测企业财务数据模型构建方法及系统，涉及数据科学技术领域，本发明通过提取企业上一年季度的财务数据，计算出企业的费用收入比、毛利率、利润转化率和自由现金流比率，进而生成财务健康指数，结合所属行业其他企业的历史财务数据，计算行业的收入变化率和平均利润率，生成财务修正因子，利用神经网络模型预测财务安全指数，并通过调节因子对其进行修正，得到最终的财务安全指数修正值，设定财务风险阈值，判断企业的财务健康状态。本发明通过采集和处理企业财务数据，结合行业财务修正因子，构建财务预测模型，实现了对企业财务健康状态的动态评估与风险预警。

本发明授权一种预测企业财务数据模型构建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种预测企业财务数据模型构建方法，其特征在于，具体步骤包括：步骤1：基于待预测企业上一年季度的企业财务数据，提取特征参数数据，所述特征参数数据包括企业的营业收入、总开销支出、销售成本、利润总额、净利润、总负债以及自由现金流；步骤2：对采集的特征参数数据进行预处理，结合经过预处理后企业的营业收入、总开销支出、销售成本、利润总额、净利润、总负债以及自由现金流，进行排列组合分别生成企业财务的费用输入比率、毛利率、利润转化率以及自由现金流比率，所述预处理包括对采集到的特征参数数据进行数据清洗与归一化；步骤3：利用生成得到的企业财务的费用输入比率、毛利率、利润转化率以及自由现金流比率以计算企业的财务健康指数；步骤4：获取待预测企业所属行业中其他企业公司的历史财务数据，以计算待预测企业所属行业的收入变化率和平均利润率，结合收入变化率和平均利润率，生成待预测企业所属行业的财务修正因子；步骤5：建立财务安全预测模型，将待预测企业的特征参数数据输入财务安全预测模型中，以得到财务安全指数，利用计算所得到的财务修正因子和财务健康指数对财务安全指数进行修正，以得到财务安全指数修正值；步骤6：设立财务风险阈值，将财务安全指数修正值与财务风险阈值比较，判断企业财务数据的健康安全状态；对采集到的特征参数数据进行数据清洗与归一化，所依据的方法为：对特征参数数据进行数据清洗包括异常值与重复数据的检测删除、缺失值的处理，具体为采用统计法识别特征参数数据中的异常值及重复数据，删除特征参数数据中异常值及重复数据，使用特征参数数据的均值、中位数或者众数填补特征参数数据中的缺失值；特征参数数据标准化处理为最小-最大归一化，将数据缩放到[0,1]范围内，使得所有特征参数数据都具有相同的尺度，所依据的公式为： 其中，X′是经过归一化处理后的特征参数数据，X为原始的特征参数数据，Xmin为数据集中同一类特征参数数据中的最小值，Xmax为数据集中同一类特征参数数据中的最大值；进行排列组合分别生成企业财务的费用输入比率、毛利率、利润转化率以及自由现金流比率，所依据的公式为： 费用收入比用于衡量企业的成本管理和开支控制，毛利率用于衡量企业的核心盈利能力，利润转化率用于衡量企业从总利润到净利润的转化效率，自由现金流比率用于衡量企业的偿债能力与财务风险；计算企业的财务健康指数,所依据的方法为：将企业财务的费用收入比、毛利率、利润转化率以及自由现金流比率分别定义为字母a、b、c、d，综合计算企业的财务健康指数，所依据的公式为： 其中，JK表示企业的财务健康指数，a、b、c、d分别表示企业财务的费用收入比、毛利率、利润转化率以及自由现金流比率；结合收入变化率和平均利润率，生成待预测企业所属行业的财务修正因子，所依据的方法为：获取所属行业N个其他企业公司去年年度营业与前年年度营业收入，计算去年年度营业收入与前年年度营业收入差值的绝对值与去年年度的比值，取其平均值作为收入变化率，所依据的公式为： 其中，b表示行业的收入变化率，分别为其他企业第i家公司去年年度营业与前年年度营业收入，i表示所属行业其他企业公司的索引，i∈[1,N]，N为所属行业其他企业公司的数量；获取所属行业N个其他企业公司去年年度净利润与营业收入，并计算其比值，取其平均值作为平均利润率，所依据的公式为： 其中，a表示行业的平均利润率，为其他企业第i家公司的去年年度净利润；根据收集收入变化率和行业的平均利润率计算财务修正因子，所依据的公式为： 其中，β表示财务修正因子；建立财务安全预测模型，以得到企业的财务安全指数修正值，所依据的方法为：建立财务安全预测模型，以企业的特征参数数据为输入，以企业的财务安全指数为输出，财务安全预测模型采用神经网络卷积结构，包括输入层、隐藏层和输出层，输入层用于负责接收处理后的特征参数数据；隐藏层用于对特征参数数据进行数据处理，通过应用多个卷积核，隐藏层能够识别复杂的特征模式，通过使用ReLu激活函数，引入非线性关系使得模型能够拟合复杂的特征关系；输出层内设置一个独立的神经元，负责将隐藏层提取的局部和高级特征表示转换未最终的预测结果；再利用计算所得到的财务修正因子和财务健康指数对财务安全指数进行修正，得到财务安全指数修正值，计算财务安全指数修正值所依据的公式为：Rsafe′＝eJK+β*Rsafe其中，JK表示财务健康指数，Rsafe′为财务安全指数修正值，Rsafe为财务安全指数；将模型输出的财务安全指数修正值与财务风险阈值进行比较，判断企业财务数据的健康状态，所依据的逻辑公式为： 其中，Q表示判断企业财务数据健康状态的逻辑值，当Q＝0时，企业财务安全指数修正值未超过财务风险阈值，表明此时企业财务数据不存在潜在风险，继续保持即可；当Q＝1时，企业财务安全指数修正值超过财务风险阈值，表明此时企业财务数据存在风险，需要监控调节；Ghealth为财务风险阈值。

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