[发明专利]一种基于灰色模糊的企业信用评价方法

说明书

技术领域

本发明涉及企业信用评价领域，尤其是一种适用处理财税的大容量多维实时数据的企业信用评价方法。

背景技术

财务方面的实时数据通常具有数量大、数据流量突发性高、维度高等特点，如何处理如此庞大的实时数据以及如何运用如此庞大的数据进行企业的信用评价一直是个难题。因为这些实时数据维数高，噪音大，冗余量高，数据的突变性也较高，如果运用这样的数据进行企业信用评价，运算的复杂度必然较高，时效性也会大大折扣。同时，采用这样的数据对企业进行信用评价，结果也必然会存在失真的危险。

因为我们是对企业财政数据进行实时采集，所以得到的都是基于时间序列的数据，这些数据具有时间属性，但是它的时态关系和时态数据库系统相比要简单一些，主要是说其时间是序列化的。用户可能对那些在较小范围变化的数据兴趣不大，仅较为关注默写变化剧烈的拐点数据。

由于受评样本——上市公司经济结构比较复杂，常常会因为政策或者某些特殊的原因导致其在某一个或者某一段时间点的数据发生剧增或者骤减的现象，与其正常稳定状态下的数据产生很大的差异。但是对于每家企业来说，在长期的经营周期里其经验业绩必然会呈现出一种稳定的趋势，这样就意味着该企业的信用状态也必然会在同样的时间段里相对稳定。

所谓“数据突变”是指当受评样本由于受到某些特殊原因的影响，从而导致其在某一个或者某一段时间点的数据发生剧增或者骤减的现象，与其正常稳定状态下的数据产生很大的差异。如果采用这种情况下采集来的数据样本对企业进行信用评价的话，必然会导致很明显的错评现象，对企业的评价就不够真实、客观，很容易产生信用风险。传统信用评价技术大多数都是针对在孤立时间点上对受评的目标企业数据进行评价分析，但是往往受评目标由于某些原因可能会产生数据“突变”，导致评价结果不准确，从而产生信用风险。

发明内容

为了克服已有企业信用评价方法的运算复杂度高、时效性较差、可靠性较差的不足，本发明提供一种降低运算复杂度、时效性良好、有效提高可靠性的基于灰色模糊的企业信用评价方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种基于灰色模糊的企业信用评价方法，所述评价方案包括以下步骤：

1)多维时间序列数据初始化：

将待评价企业的财政数据实时采集，得到基于时间序列的数据，即长度为n的d维时间序列定义为x_i(t)；{i＝1，2，L，d；t＝1，2，L，n}，其中，x_i(t)表示的是当时间点为t时，第i维变量x_i的取值；

一个长度为n的d维时间序列用矩阵的形式表示为：