【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及企业监管，尤其涉及一种企业分类分级监管指标体系构建的方法。
技术介绍
1、在当今复杂多变的经济环境下，企业的数量和种类不断增多，其经营活动的多样性和复杂性也日益显著。对企业进行有效的监管是维护市场秩序、保障经济健康发展的关键。传统的企业监管方式往往采用较为单一的指标或简单的分类方法，难以全面、准确地反映企业的真实状况和风险水平。例如，仅依靠财务指标来评估企业，可能会忽略企业在经营管理、市场竞争力和合规风险等方面的重要信息。而且，随着市场环境的快速变化和企业经营模式的不断创新，传统监管方法的滞后性和不适应性逐渐凸显。此外，不同行业的企业具有各自的特点和差异，通用的监管标准难以满足精细化监管的需求。同时，在数据收集和处理方面，传统方式可能存在数据来源有限、数据准确性难以保证以及数据分析方法简单等问题，无法充分挖掘数据中的潜在价值，从而影响监管决策的科学性和有效性。因此，构建科学、合理、全面且具有动态适应性的企业分类分级监管指标体系显得尤为重要。
2、因此，本申请提出一种企业分类分级监管指标体系构建的方法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是针对
技术介绍
中存在通用的监管标准无法充分挖掘数据中的潜在价值从而影响监管决策的科学性和有效性的问题，提出一种企业分类分级监管指标体系构建的方法。
2、本专利技术的技术方案：一种企业分类分级监管指标体系构建的方法，包括以下步骤：
3、确定监管目标和范围，明确对企业类型和企业项目进行监管；
5、筛选出对企业分类分级有显著影响的关键指标，通过数据分析进行筛选；
6、对筛选出的关键指标进行分类，形成不同的指标类别，包括财务状况类指标、经营管理类指标、市场竞争力类指标、合规风险类指标；
7、为每个指标类别设定相应的权重，权重的确定采用层次分析法与熵权法相结合的方式，具体计算公式如下：
8、首先，利用层次分析法计算主观权重：ws；
9、构建判断矩阵a，其中aij表示第i个指标相对于第j个指标的重要性程度，通过专家打分确定；
10、计算判断矩阵a的最大特征值λmax及其对应的特征向量w，对特征向量w进行归一化处理得到主观权重ws；
11、然后，利用熵权法计算客观权重：wo，对于第i个指标，计算其信息熵：ei
12、假设共有n个企业样本，第i个指标的取值为xij(j＝1,2,…,n)，则该指标的信息熵ei计算公式为：
13、
14、其中，
15、计算第i个指标的权重wo,i；
16、其中m为指标总数；
17、最后，综合主观权重和客观权重得到综合权重wi；
18、wi＝αws,i+(1-α)wo,i，其中α为权重调整系数，取值范围为[0,1]，根据实际情况确定；
19、根据企业在各关键指标上的实际数据，对企业进行量化评估，得到每个企业在各个指标上的得分；
20、按照综合权重对各指标得分进行加权求和，计算出每个企业的综合得分；
21、根据综合得分对企业进行分类分级，设定不同的分类分级阈值，将企业划分为不同的等级和类别；
22、定期对指标体系进行更新和调整，根据企业经营环境的变化、政策法规的调整以及监管实践的反馈，适时调整关键指标、权重以及分类分级阈值。
23、可选的，所述收集数据的渠道包括企业自主申报、政府部门数据库、行业协会数据、第三方数据服务机构以及公开的市场信息平台；
24、对于企业自主申报的数据，采用数据验证算法进行准确性校验，具体公式为：
25、其中，v为数据偏差值，为企业申报的第i个数据项，
26、为通过其他渠道核实的对应数据项，n为数据项总数，当v超过预设的阈值t1时，要求企业重新申报并进行核实。
27、可选的，所述数据分析采用相关性分析、主成分分析和因子分析方法，筛选出与企业分类分级相关性较高且相互独立的关键指标；
28、相关性分析采用pearson相关系数法，计算两个指标和之间的相关系数，公式为：
29、
30、其中xi和yi分别为第i个样本的x和y指标值，和分别为x和y指标的平均值，n为样本数量,当|r|大于预设的相关性阈值0.7时，认为两个指标具有较强相关性，需进一步分析是否保留其中一个指标。
31、可选的，所述财务状况类指标包括资产负债率、流动比率、净利润增长率；
32、经营管理类指标包括存货周转率、应收账款周转率、市场占有率；
33、市场竞争力类指标包括产品创新能力、品牌影响力、客户满意度；
34、合规风险类指标包括违法违规记录次数、环保达标情况、安全生产事故发生率；
35、对于产品创新能力指标，采用以下综合评估算法：
36、p＝β1np+β2rp+β3tp；
37、其中p为产品创新能力得分，np为新产品推出数量得分，根据企业新产品推出数量与行业平均水平的比较进行量化打分；rp为研发投入占比得分，根据企业研发投入占营业收入的比例与行业标准的比较进行量化打分；tp为专利数量得分，根据企业拥有的有效专利数量与行业平均数量的比较进行量化打分,β1、β2、β3为权重系数，且β1+β2+β3＝1，通过数据分析确定。
38、可选的，对企业进行量化评估时，对于定量指标，直接采用其实际数值进行计算；对于定性指标，通过模糊综合评价法将其转化为定量数值。
39、模糊综合评价法采用以下步骤：
40、确定评价因素集u＝{u1,u2,…,um}，即定性指标集合；
41、确定评价等级集v＝{v1,v2,…,vn}，分为优秀、良好、中等、较差；
42、构建模糊关系矩阵r，其中rij表示第i个评价因素对第j个评价等级的隶属度，通过问卷调查方式确定；
43、确定权重向量a＝{a1,a2,…,am}，采用层次分析法确定各评价因素的权重；
44、进行模糊合成运算，得到综合评价向量其中为模糊合成运算符，模糊合成运算符包括采用加权平均型、主因素突出型运算方法，最后将综合评价向量b转化为定量数值，作为定性指标的得分。
45、可选的，计算企业综合得分的公式为：
46、
47、其中s为企业综合得分，wi为第i个指标的综合权重，xi为企业在第i个指标上的得分；
48、为了避免个别指标异常值对综合得分的过度影响，对指标得分进行标准化处理后再计算综合得分，标准化公式为：
49、
50、其中,为标准化后的指标得分，为第i个指标的样本平均值，为第i个指标的样本标准差,则综合得分公式更新为：
51、
52、可选的，所述分类分级阈值的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种企业分类分级监管指标体系构建的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种企业分类分级监管指标体系构建的方法，其特征在于，所述收集与企业相关的各类数据的渠道包括企业自主申报、政府部门数据库、行业协会数据、第三方数据服务机构以及公开的市场信息平台；
3.根据权利要求1所述的一种企业分类分级监管指标体系构建的方法，其特征在于，所述数据分析采用相关性分析、主成分分析和因子分析方法，筛选出与企业分类分级相关性较高且相互独立的关键指标；
4.根据权利要求1所述的一种企业分类分级监管指标体系构建的方法，其特征在于，所述财务状况类指标包括资产负债率、流动比率、净利润增长率；
5.根据权利要求1所述的一种企业分类分级监管指标体系构建的方法，其特征在于，对企业进行量化评估时，对于定量指标采用实际数值进行计算，对于定性指标通过模糊综合评价法将其转化为定量数值；
6.根据权利要求1所述的一种企业分类分级监管指标体系构建的方法，其特征在于，计算企业综合得分的公式为：
7.根据权利要求1所述的一种企业分类分级
8.根据权利要求1所述的一种企业分类分级监管指标体系构建的方法，其特征在于，在对指标体系更新和调整过程中，引入动态调整因子γ，根据市场变化的剧烈程度，当市场变化率超过预设的市场变化阈值20％时，γ取值为0.5，加快指标体系的调整速度，具体计算公式为:
9.根据权利要求1所述的一种企业分类分级监管指标体系构建的方法，其特征在于，还包括建立企业分类分级监管的动态反馈机制，实时监测企业的经营状况和指标变化情况，当企业的某项关键指标发生重大变化或突破预设阈值时，自动触发预警系统，及时对企业的分类分级进行重新评估和调整；
10.根据权利要求9所述的一种企业分类分级监管指标体系构建的方法，其特征在于，还包括建立企业分类分级监管的动态反馈机制，实时监测企业的经营状况和指标变化情况，当企业的某项指标突破预设阈值30％时，自动触发预警系统，及时对企业的分类分级进行重新评估和调整,对于第j个关键指标，其变化率计算公式为：
...【技术特征摘要】
1.一种企业分类分级监管指标体系构建的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种企业分类分级监管指标体系构建的方法，其特征在于，所述收集与企业相关的各类数据的渠道包括企业自主申报、政府部门数据库、行业协会数据、第三方数据服务机构以及公开的市场信息平台；
3.根据权利要求1所述的一种企业分类分级监管指标体系构建的方法，其特征在于，所述数据分析采用相关性分析、主成分分析和因子分析方法，筛选出与企业分类分级相关性较高且相互独立的关键指标；
4.根据权利要求1所述的一种企业分类分级监管指标体系构建的方法，其特征在于，所述财务状况类指标包括资产负债率、流动比率、净利润增长率；
5.根据权利要求1所述的一种企业分类分级监管指标体系构建的方法，其特征在于，对企业进行量化评估时，对于定量指标采用实际数值进行计算，对于定性指标通过模糊综合评价法将其转化为定量数值；
6.根据权利要求1所述的一种企业分类分级监管指标体系构建的方法，其特征在于，计算企业综合得分的公式为：
7.根据权利要求1所述的一种企业分类分级监管指标体系构建的方...
【专利技术属性】
技术研发人员：安博，王倩，吕北方，徐丹，周雄，刘堃，李谦，赵瑞杰，
申请(专利权)人：北京天恒安科集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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