一种基于统计模型的企业财务数据的利润分析方法及应用

本发明涉及数学统计分析，尤其涉及一种基于统计模型的企业财务数据的利润分析方法及应用。

背景技术：

1、随着科技的不断发展和应用场景的不断扩大大数据技术逐渐渗透到各个领域，财务领域也不例外。财务数据是指在财务管理和决策过程中通过收集、整理、分析海量的财务数据，以发现隐藏在数据背后的规律和价值信息，从而为企业提供决策依据和业务优化方案的一种技术手段。在财务造假方面的应用背景主要来自于企业财务舞弊的严重问题。财务舞弊是指企业在财务报表中故意误导投资者或其他利益相关方，以获取不当利益的行为。财务舞弊对于企业的稳定和发展具有严重的负面影响，因此，准确识别和防止财务舞弊至关重要。

2、在这个背景下，大数据分析作为一种强大的工具，具有规模大、速度快、多样性和价值密度高等特点，能够从海量的数据中发现模式、趋势和异常，提供更加准确和全面的信息支持。通过大数据分析，可以有效应对随着企业规模扩大和经营复杂性所带来的财务造假更高的隐蔽性问题，更有效地识别财务舞弊行为，提高财务报告的透明度和可信度。

3、大数据在财务造假方面的意义主要体现在以下几个方面：

4、提高财务报告的透明度和可信度：通过大数据分析，企业可以更全面地收集、整理和分析财务数据，发现隐藏在数据背后的规律和价值信息，提高财务报告的透明度和可信度。这有助于增强投资者和其他利益相关方对企业的信任，降低投资风险。

5、识别潜在的财务造假风险：大数据分析可以通过对海量数据的挖掘和分析，发现潜在的财务舞弊行为。通过对数据的模式识别和关联分析，企业可以更准确地判断是否存在财务舞弊行为，并采取相应的措施加以防止和纠正。

6、提高财务审核效率：大数据技术可以在较短时间内对大量数据就行分析处理，提高财务审核的效率和准确性。与传统的抽样审计对比，可以更全面审查和分析全部数据，从而更好识别财务造假行为。

7、加强风险管理：大数据分析可以帮助企业建立更完善的内部控制体系，通过对财务数据的全面监控和分析，及时发现财务风险和管理漏洞。同时，大数据分析还可以为企业提供更准确的信用风险评估和预警，帮助企业制定更有效的风险管理策略。

8、推动企业财务管理创新：大数据分析在财务造假方面的应用促使企业不断探索新的财务管理模式和方法，推动财务管理创新。同时，大数据分析还可以为企业提供更精细化的管理，帮助企业更好地掌控财务状况，提高财务管理水平。然而，现有技术中大数据在财务造假方面的应用尚存在一定的不足，比如对造价风险无法把控，因此，如何帮助企业识别潜在的财务造假风险，提高财务审核效率是目前研究人员所面临的一个重要课题。

技术实现思路

1、本发明针对上述现有技术的不足而提供一种能有效提高财务管理水平和财务审核效率的基于统计模型的企业财务数据的利润分析方法及应用。

2、本发明为解决上述问题所采用的技术方案为：

3、本发明提供一种基于统计模型的企业财务数据的利润分析方法，包括如下步骤：:

4、s1：相关性分析以及偏相关性分析，

5、s2：多元线性回归模型，

6、s3：因子特征分析，

7、s4：logistics模型，

8、s5：朴素贝叶斯模型。

9、进一步地，步骤s1包括s11相关性分析和s12偏相关性分析，

10、所述s11相关性分析包括相关性分析模型和公式，假设有两个变量x和y，我们可以使用pearson积差相关系数来衡量它们之间的相关性。pearson积差相关系数的计算公式如下：

11、

12、其中，n表示样本数量，σ表示求和符号，x和y分别表示两个变量的观测值。

13、进一步地，所述相关系数的取值范围在-1到1之间。当r为正数时，表示变量之间存在正相关关系；当r为负数时，表示变量之间存在负相关关系；当r为0时，表示变量之间没有线性关系。一般来说，|r|越接近1，表示变量之间的线性关系越强。

14、进一步地，步骤s12偏相关性分析具体如下：

15、假设有三个变量x、y和z，我们想要研究x和y之间的偏相关关系，同时控制z的影响。我们可以使用偏相关系数的计算公式来衡量它们之间的关系。偏相关系数的计算公式如下：

16、

17、其中，r_xy表示x和y之间的简单相关系数，r_xz表示x和z之间的简单相关系数，r_yz表示y和z之间的简单相关系数，通过将x和y的简单相关系数与x和z、y和z的相关系数进行比较和调整，我们可以得到控制z的影响后的x和y的偏相关系数r_xy.z。

18、进一步地，所述偏相关系数的取值范围在-1到1之间，当r_xy.z为正数时，表示在控制z的影响后，x和y之间存在正相关关系；当r_xy.z为负数时，表示在控制z的影响后，x和y之间存在负相关关系；当r_xy.z为0时，表示在控制z的影响后，x和y之间没有线性关系。一般来说，|r_xy.z|越接近1，表示在控制其他变量影响后，x和y之间的线性关系越强。

19、进一步地，步骤s2中多元线性回归模型具体如下：

20、多元线性回归模型的一般形式为：

21、y＝β0+β1x1+β2x2+...+βn·xn+ε

22、其中，y是因变量，x1,x2,...,xn是自变量，β0,β1,...,βn是要估计的模型参数，ε是误差项，多元线性回归模型的公式为：

23、β＝(x'x)-1x'y

24、其中，x是自变量的设计矩阵，y是因变量的向量，β是要估计的模型参数向量，在多元线性回归模型中，我们使用最小二乘法来估计模型参数。这种方法通过最小化预测值与实际值之间的残差平方和来找到最佳拟合的模型参数。

25、进一步地，步骤s3因子特征分析包括如下步骤：

26、y1:因子特征分析结构，具体包括如下步骤：

27、y11:寻找潜在的因子结构：通过观察变量之间的相关性，我们可以发现一些潜在的因子结构，这些因子结构可能代表了数据中的某种共性或本质特征，

28、y12:降维：通过将变量投影到较少的维度上，我们可以简化数据的复杂性，并更容易地理解和分析数据。，

29、y13:解释变量之间的关系：因子特征分析可以帮助我们理解变量之间的关系，并找出哪些变量具有相似的行为或趋势；

30、y2:因子特征分析的模型和公式

31、因子特征分析的模型可以表示为：

32、x＝af+ε

33、其中，x是观测数据的矩阵(每行代表一个观测值，每列代表一个变量)，a是因子载荷矩阵(每行代表一个因子，每列代表一个变量)，f是潜在因子的矩阵(每行代表一个因子，每列代表一个观测值)，ε是误差项，假设我们有一个n个观测值和p个变量的数据集x，我们希望从中提取出m个潜在因子f。那么，我们可以使用以下公式来计算因子载荷矩阵a：

34、a＝(x'x)-1x'y

35、其中，x'是x的转置矩阵，y是因变量的向量。

36、进一步地，步骤s4 logistics模型或者朴素贝叶斯模型具体如下：

37、假设我们有一个样本集，每个样本的特征向量为x，则logistics回归的模型可以表示为：

38、

39、其中，w是权重向量，b是偏置项。

40、对于logistics回归，我们通常使用对数似然损失函数，其公式为：

41、

42、其中，n是样本数量，y_i是样本的真实标签(0或1)，h(x_i)是模型预测的概率值。

43、进一步地，：步骤s5朴素贝叶斯模型具体如下：

44、假设我们有一个样本集，每个样本的特征向量为x，类标签为y(假设有两个类别，y＝0或1)，则朴素贝叶斯的模型可以表示为：

45、

46、

47、其中，w0,b0和w1,b1分别是类别0和类别1的权重和偏置项。

48、对于朴素贝叶斯分类器，我们通常使用对数似然损失函数，其公式为：

49、

50、其中，n是样本数量，y_i是样本的真实标签(0或1)，p(y_i|x_i)是模型预测的概率值。

51、一种基于统计模型的企业财务数据的利润分析方法在财务数据利润分析的应用。

52、有益效果在于：

53、本技术运用机器学习方法讨论了大数据分析技术在财务领域中的应用研究，通过构建多元线性回归，朴素贝叶斯，因子特征分析等模型，对企业营业利润预测、挖掘财务造假识别特征进行了案例研究，通过对企业过去的经营业绩进行分析，能够衡量目前的财务状况并预测未来的发展趋势，对企业做外部投资、贷款、赊销等决策具有重要作用。经济管理部门通过企业财务数据分析可以了解到该行业的运行状况，进而合理配置资源，科学调控经济运行，促进经济高质量发展。利用因子特征分析挖掘财务造假的潜在特征，通过朴素贝叶斯等二分类方法助于经济管理部门察觉可能存在财务造假的企业，便于管控市场，具有极大的社会价值和使用价值。

技术特征：

1.一种基于统计模型的企业财务数据的利润分析方法，其特征在于，包括如下步骤：:

2.根据权利要求1所述的一种基于统计模型的企业财务数据的利润分析方法，其特征在于：步骤s1包括s11相关性分析和s12偏相关性分析，

3.根据权利要求2所述的一种基于统计模型的企业财务数据的利润分析方法及应用，其特征在于：所述相关系数的取值范围在-1到1之间。当r为正数时，表示变量之间存在正相关关系；当r为负数时，表示变量之间存在负相关关系；当r为0时，表示变量之间没有线性关系。一般来说，|r|越接近1，表示变量之间的线性关系越强。

4.根据权利要求2所述的一种基于统计模型的企业财务数据的利润分析方法，其特征在于：步骤s12偏相关性分析具体如下：

5.根据权利要求4所述的一种基于统计模型的企业财务数据的利润分析方法，其特征在于：所述偏相关系数的取值范围在-1到1之间，当r_xy.z为正数时，表示在控制z的影响后，x和y之间存在正相关关系；当r_xy.z为负数时，表示在控制z的影响后，x和y之间存在负相关关系；当r_xy.z为0时，表示在控制z的影响后，x和y之间没有线性关系。一般来说，|r_xy.z|越接近1，表示在控制其他变量影响后，x和y之间的线性关系越强。

6.根据权利要求1所述的一种基于统计模型的企业财务数据的利润分析方法，其特征在于：步骤s2中多元线性回归模型具体如下：

7.根据权利要求1所述的一种基于统计模型的企业财务数据的利润分析方法，其特征在于：步骤s3因子特征分析包括如下步骤：

8.根据权利要求1所述的一种基于统计模型的企业财务数据的利润分析方法，其特征在于，步骤s4 logistics模型或者朴素贝叶斯模型具体如下：

9.根据权利要求1所述的一种基于统计模型的企业财务数据的利润分析方法，其特征在于：步骤s5朴素贝叶斯模型具体如下：

10.根据权利要求1-9任一权利要求所述的一种基于统计模型的企业财务数据的利润分析方法在财务数据利润分析的应用。

技术总结
本发明提供一种基于统计模型的企业财务数据的利润分析方法，包括如下步骤:S1：相关性分析以及偏相关性分析，S2：多元线性回归模型，S3：因子特征分析，S4：Logistics模型或者朴素贝叶斯模型，S5：朴素贝叶斯模型。本申请运用机器学习方法讨论了大数据分析技术在财务领域中的应用研究，便于管控市场，具有极大的社会价值和使用价值。

技术研发人员：周大镯,许思婷,徐思绮,张舒婷
受保护的技术使用者：惠州学院
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23