[发明专利]小微企业的信用评价方法、系统、存储介质及电子设备

说明书

本发明公开小微企业的信用评价方法、系统、存储介质及电子设备，其中，该方法包括：获取并清洗样本企业的样本经营数据，基于清洗后的样本经营数据确定每个变量对应的变量权重，创建加权平均模型；将被评价企业的经营数据输入加权平均模型计算被评价企业的分数，生成评价报告并显示给用户和/或上传至服务器。该系统实现上述小微企业的信用评价方法，对被评价企业进行动态评级，更加客观、全面反映被评价企业信用水平，既缩短了对小微企业进行信用评价的时间，又提升了金融机构风险准入的效率。

技术领域

本发明涉及数据分析技术领域，尤其涉及小微企业的信用评价方法、系统、存储介质及电子设备。

背景技术

企业信用评价是指：信用评级服务机构以第三方的客观公正立场，根据规范的评估指标体系，运用科学的评估方法，履行严格的评估程序，对企业的基础信息、司法涉诉、经营状况、履约历史、法人资质五个维度进行全面了解、尽职调查和分析研究后，就其在未来一段时间内履行承诺的能力以及可能出现的各种风险所做的综合评价，并以一定的符号表示其优劣并公布于社会公众的经济活动。

但目前，受限于小微企业数量大、类型多、分布分散甚至信息缺失、信息极度不对称等问题，并没有有效的基于小微企业经营数据的企业信用评价模型生成算法，导致小微企业信用评价存在着不确定性和不公允性等问题。因此，如何利用小微企业经营数据来为企业进行信用评价，同时能根据企业风险变化实现评价的实时更新，避免传统评价方法无法根据小微企业经营状况的动态变化带来的影响，为小微企业融资前的信用评估提供更加准确的结论，是申请人及本领域的技术人员一致致力于解决的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供小微企业的信用评价方法、系统、存储介质及电子设备，利用小微企业经营数据来为企业进行信用评价，并且根据企业风险变化实现评价的实时更新，为小微企业融资前的信用评价提供更加准确的结论。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种小微企业的信用评价方法，包括：

获取并清洗样本企业的样本经营数据，基于清洗后的样本经营数据确定每个变量对应的变量权重，创建加权平均模型；

将被评价企业的经营数据输入所述加权平均模型计算被评价企业的分数，生成评价报告并显示给用户和/或上传至服务器。

优选地，清洗样本经营数据的方法包括样本经营数据预处理：数据缺失处理、数据异常处理及数据对数化处理。

较佳地，清洗样本经营数据的方法还包括从所述样本经营数据中剔除具有多重共线性的变量：VIF分析法和皮尔逊相关系数分析法中的一种或两种。

进一步地，基于清洗后的样本经营数据确定每个变量对应的变量权重，创建加权平均模型的方法包括：

清洗后的样本经营数据中包括多个原始变量；

利用主成分分析方法从所述原始变量中选取多个主成分变量；

基于皮尔逊相关系数计算每个原始变量分别与每个主成分变量之间的因子载荷系数并生成因子载荷矩阵；

基于因子载荷矩阵，以及主成分变量对应的方差贡献率，确定每个原始变量对应的变量权重，并创建加权平均模型。

优选地，创建加权平均模型的方法还包括：

判断利用加权平均模型计算得到的评分是否为正偏态分布；

若是正偏态分布，则不做调整；

若不是偏态分布，则调整所述加权平均模型直至得到的评分为正偏态分布。

具体地，所述的小微企业的信用评价方法还包括：

设置评分区间；