申请/专利权人：安徽海汇金融投资集团有限公司

申请日：2019-03-21

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN111798014B

主分类号：G06Q40/12

分类号：G06Q40/12;G06Q10/0635

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2020.11.06#实质审查的生效;2020.10.20#公开

摘要：本发明公开了一种应收账款债权流转业务量预测方法及系统，属于风险控制技术领域，包括获取应收账款债权流转业务的历史申请数据；根据历史申请数据，建立债权流转业务量预测模型；根据债权流转业务量预测模型，对待预测数据进行处理，得到债权流转业务量预测值。本发明利用预测模型对待预测的样本数据进行处理，预测出未来一段时间内将要申请应收账款债权流转的业务量，有助于动态监测高风险地区及相关经济主体的债务风险状况并采取有效措施逐步化解风险，加强对地方政府及各类经济主体的债务风险监测和防范，助力打好防范化解重大风险的攻坚战。

主权项：1.一种应收账款债权流转业务量预测方法，其特征在于，包括：S1：获取应收账款债权流转的历史申请数据；S2：根据历史申请数据，建立债权流转业务量预测模型；S3：根据债权流转业务量预测模型，对待预测数据进行处理，得到债权流转业务量预测值；S31：设定入选临界值和临界值；S32：根据设定的入选临界值和临界值，从所述预测数据中筛选出入选变量；S321：计算相关矩阵S，并根据相关矩阵S计算所述待预测数据中所有未入选变量的F值； 其中：yk表示y的第k个值，表示y的平均值，xkj表示第k轮第j次的值，表示x第j次的平均值，表示x的第i次的平均值，k表示求和的顺序号，Fi中取最大值Fmax，若Fmax大于等于Fi，则最大值Fmax对应的变量作为入选变量；S322：若所有未入选变量的F值的最大值大于所述入选临界值，则将所述F值的最大值所对应的变量作为入选变量；S323：根据入选变量，对所述相关矩阵S做消去变换，直至所述未入选变量的F值中的最大值小于未入选变量的F值中的最小值；S324：根据所述未入选变量的F值中的最大值小于未入选变量的F值中的最小值时，得到所有入选变量k；S33：将入选变量作为所述债权流转业务量预测模型的变量，计算待测回归系数；S34：将待测回归系数代入所述债权流转业务量预测模型，得到所述待测数据对应的债权流转业务量预测值。

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权利要求：

百度查询： 安徽海汇金融投资集团有限公司 一种应收账款债权流转业务量预测方法及系统

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