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申请/专利权人：福建大数据交易有限公司

摘要：本发明公开了一种基于大数据的金融资产评估方法及系统，具体涉及金融领域，包括数据采集时序规划步骤、金融数据采集步骤、金融数据分析步骤、金融资产评估步骤以及风险判断步骤。本发明通过系统化数据采集、多维度数据分析与综合评估，实现了对金融资产风险的全面、准确评估，有益效果在于提高了评估的时效性和准确性，为企业和投资者提供了科学的决策依据，有助于降低投资风险、提升资产价值，同时，该系统的定期评估功能，能够及时发现风险变化，支持企业的持续改进和风险管理。

主权项：1.一种基于大数据的金融资产评估方法，其特征在于，包括：S1：数据采集时序规划：用于规划目标企业的金融数据采集时序，按照预设的相同时间间隔来安排数据采集的时刻，并对这些时刻进行顺序编号；所述S1根据目标企业的业务特点和市场环境，设定金融数据采集周期，具体周期取决于数据的波动性和分析需求，然后确定数据采集的起始时间和结束时间；S2：金融数据采集：用于采集目标企业的金额数据，并传输到S3；所述S2用于采集目标企业在各时序的高频交易行为与市场结构数据、信用风险与资本结构优化数据、运营效率与技术创新潜力数据以及市场联动与宏观经济数据；S3：金融数据分析：用于对S2传输的数据进行分析，并将分析结果传输到S4；所述S3包括高频交易行为与市场结构分析方法、信用风险与资本结构优化分析方法、运营效率与技术创新潜力评估方法以及市场联动与宏观经济风险评估方法，用于建立对应的数学模型对S2传输的数据进行分析；所述高频交易行为与市场结构分析方法用于建立高频交易行为与市场结构分析模型，将S2传输的高频交易行为与市场结构数据导入高频交易行为与市场结构分析模型，计算出各时序的高频交易市场动态评估值，具体表示为： ，MLi表示第i时序的高频交易市场动态评估值，Loi表示第i时序的限价订单簿动态斜率，Lti表示第i时序的交易持续时间分布熵，Lci表示第i时序的取消重挂比例，Lpi表示第i时序的价格冲击弹性系数，n表示时序数量；所述信用风险与资本结构优化分析方法用于建立信用风险与资本结构优化分析模型，将S2传输的信用风险与资本结构优化数据导入信用风险与资本结构优化分析模型，计算出各时序的信用风险与资本结构评估值，具体表示为： ，MCi表示第i时序的信用风险与资本结构评估值，Cdi表示第i时序的信用衍生品隐含违约率，Csi表示第i时序的债务期限结构偏离度，Cmi表示第i时序的资本结构调整成本，Cli表示第i时序的或有负债准备金充足率，n表示时序数量；所述运营效率与技术创新潜力评估方法用于建立运营效率与技术创新潜力评估模型，将S2传输的运营效率与技术创新潜力数据导入运营效率与技术创新潜力评估模型，计算出各时序的运营优化与技术潜力评估值，具体表示为： ，MDi表示第i时序的运营优化与技术潜力评估值，Doi表示第i时序的数字化投入产出效率比，Dpi表示第i时序的知识产权资产周转率，Dci表示第i时序的客户反馈循环时间，Dsi表示第i时序的智能化系统故障恢复时间，n表示时序数量；所述市场联动与宏观经济风险评估方法用于建立市场联动与宏观经济风险评估模型，将S2传输的市场联动与宏观经济数据导入市场联动与宏观经济风险评估模型，计算出各时序的宏观经济与市场互动风险评估值，具体表示为： ，MGi表示第i时序的宏观经济与市场互动风险评估值，Gei表示第i时序的经济周期同步性指数，Gci表示第i时序的大宗商品价格波动关联性，Gti表示第i时序的贸易流量变动率，Gmi表示第i时序的企业市场份额变动率，n表示时序数量；S4：金融资产评估：用于对S3传输的数据进行综合评估，计算出目标企业的综合风险评估值，并传输到S5；S5：风险判断：用于根据S4传输的综合风险评估值确定目标企业的金融资产风险状态。

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