[发明专利]银行利润预测方法及装置

权利要求书

1.一种银行利润预测方法，其特征在于，所述的方法包括：

获取银行利润预测的预设历史时段相关变量数据；

根据所述的历史时段相关变量数据确定银行利润预测的多元线性回归模型；

利用GM模型和所述的预设历史时段相关变量数据确定待预测时段的相关变量数据；

根据确定的待预测时段的相关变量数据和所述的多元线性回归模型生成银行利润预测结果。

2.如权利要求1所述的银行利润预测方法，其特征在于，所述的银行利润预测的预设历史时段相关变量数据包括：人均存款数据，通货膨胀率数据，居民消费价格指数，人口增长率，银行成本收入比数据，银行历年储蓄占GDP比重数据，银行不良贷款率及银行资产总额数据。

3.如权利要求1所述的银行利润预测方法，其特征在于，所述的根据所述的历史时段相关变量数据确定银行利润预测的多元线性回归模型包括：

利用逐步回归法对所述的历史时段相关变量数据进行筛选确定银行利润预测的多元线性回归模型的自变量；

根据确定的自变量历史数据和银行利润历史数据确定银行利润预测的多元线性回归模型的模型参数以确定银行利润预测的多元线性回归模型。

4.如权利要求3所述的银行利润预测方法，其特征在于，所述的利用GM模型和所述的预设历史时段相关变量数据确定待预测时段的相关变量数据包括：

根据所述银行利润预测的多元线性回归模型的自变量获取预设历史时段的自变量数据；

利用GM模型根据获取的预设历史时段的自变量数据确定待预测时段的相关变量数据。

5.一种银行利润预测装置，其特征在于，所述的装置包括：

数据获取模块，用于获取银行利润预测的预设历史时段相关变量数据；

多元线性回归模型确定模块，用于根据所述的历史时段相关变量数据确定银行利润预测的多元线性回归模型；

变量数据确定模块，用于利用GM模型和所述的预设历史时段相关变量数据确定待预测时段的相关变量数据；

预测模块，用于根据确定的待预测时段的相关变量数据和所述的多元线性回归模型生成银行利润预测结果。

6.如权利要求5所述的银行利润预测装置，其特征在于，所述的银行利润预测的预设历史时段相关变量数据包括：人均存款数据，通货膨胀率数据，居民消费价格指数，人口增长率，银行成本收入比数据，银行历年储蓄占GDP比重数据，银行不良贷款率及银行资产总额数据。

7.如权利要求5所述的银行利润预测装置，其特征在于，所述的多元线性回归模型确定模块包括：

筛选单元，用于利用逐步回归法对所述的历史时段相关变量数据进行筛选确定银行利润预测的多元线性回归模型的自变量；

模型确定单元，用于根据确定的自变量历史数据和银行利润历史数据确定银行利润预测的多元线性回归模型的模型参数以确定银行利润预测的多元线性回归模型。

8.如权利要求7所述的银行利润预测装置，其特征在于，所述的变量数据确定模块包括：

自变量历史数据确定单元，用于根据所述银行利润预测的多元线性回归模型的自变量获取预设历史时段的自变量数据；

自变量数据确定单元，用于利用GM模型根据获取的预设历史时段的自变量数据确定待预测时段的相关变量数据。

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4任一项所述方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有执行权利要求1至4任一项所述方法的计算机程序。