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摘要：本发明提供金融科技与绿色金融耦合性分析方法及系统，涉及绿色金融分析技术领域，本发明通过对政策信息和企业绩效进行量化分析，提供了一种动态、全面的耦合性分析方法，通过综合考虑政策影响、企业的生产和销售数据等多个因素对于企业收益的影响，能够有效地衡量企业在环境保护和可持续发展方面的绩效指标。相比现有方法，提高了政策评估的客观性和精确性，能够及时反映政策变化的实际影响。同时，结合时间序列和回归模型，增强了收益预测的准确性和灵活性，为企业绿色发展决策提供了强有力的技术支持，确保企业能够及时应对外部环境变化，以帮助企业更好地进行资源配置和优化，提高运营效率和经济效益。
主权项：1.金融科技与绿色金融耦合性分析方法，其特征在于，具体步骤包括：S1：采集历年与环境相关的政策信息，以及企业的历史产出信息和历史收益数据；S2：构建文本识别模型对历年的政策信息进行处理，对政策信息中的不同条款进行量化评分，生成对应年份的政策影响指数；S3：基于政策影响指数、历史产出信息生成企业关于环境的绿色绩效指数，并构建绿色绩效指数与历史收益数据的关联模型；构建绿色绩效指数与历史收益数据的关联模型的逻辑为：基于支持向量回归方法，构建绿色绩效指数与历史收益数据之间的关联模型，关联模型表示为： ；式中表示第年的历史收益数据，表示关于的核函数，表示模型误差；其中核函数采用径向基函数，表示为： ；式中表示预设的超参数，，表示L2范数，表示预设的参考步长，且为正整数；再使用均方误差来评估关联模型的表现，计算方式为： ；式中表示均方误差，表示历年的年数，、分别表示实际采集到的第年的历史收益数据，和关联模型输出的第年的历史收益数据；将绿色绩效指数与历史收益数据按照4:1的比例划分为训练集和验证集，分别利用训练集、验证集对关联模型进行训练优化，当均方误差小于预设的误差阈值时，认为关联模型训练完成；S4：构建时间序列算法模型，对企业的历史产出信息进行时序分析，生成当年的预测产出信息；S5：采集当年与环境相关的政策信息，基于当年的政策信息和预测产出信息生成预测绩效指数，再根据预测绩效指数对当年的收益数据进行预测。
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百度查询： 西安邮电大学 金融科技与绿色金融耦合性分析方法及系统
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