专利名称：一种智能确定离群点和优化显示方式的财务预测方法
技术领域：
本发明涉及一种计算机应用技术，具体地说是一种智能检查离群点(奇异点)和 优化显示方式的财务预测系统，特别是对样本数据的离群点(奇异点)提供一系列自动检 测方案，对财务核心业务与财务三表采用不同方法预测，可同时显示预测结果和不同置信 度下的可信范围。
背景技术：
由于企业信息化过程近几年发展较快，企业对生产经营愈来愈精细化，企业在生 产经营管理中的许多问题需要进行预测，包括销售量预测、库存量预测、市场行情预测、价 格指数预测、薪酬水平预测以及企业或行业发展景气预测等，同时，销售收入直接影响流动 资产、流动负债、现金流量等财务指标。预测指标准确的前提是能对样本数据进行有效的清 洗，能够有效去除由于手工录入或其它原因引起的财务数据失真点，即离群点；采用历史数 据对未来进行预测本身就有不确定性，同时显示预测的结果和此时预测结果的可能上限和 下限，应该更具有指导意义。
发明内容
本发明的目的是提供一种智能检查离群点(也叫奇异点)和优化显示方式的财务 预测方法。本发明的目的是按以下方式实现的，采用数据分析和智能的方法，样本数据离群 点的检测；采用回归加季节平滑模型进行财务预测；采用Dimdas技术展示其预测结果和可 信范围，样本数据离群点的检测步骤如下1)检测与整体样本的均值之比大于100和小于0. 01的数据；2)采用数据平滑法，检测出处理后的数据与原始值之比大于2. 5和小于0. 4的数 据；3)采用回归技术，得到预测结果和原始数据的绝对误差和均方差，对样本数据依 据绝对误差从小到大排序，检测出占样本总量第98% -100%的数据；检测出绝对误差与均 方差之比大于5的数据；对检测出的数据进行亮显，由人工修订；4)采用数据平滑法为五点二次平滑法和七点三次平滑法，处理后的数据为采用五 点二次平滑法和七点三次平滑法计算出结果的均值；5)首先分析样本数据的规律，如果样本数据的环比增长速度大致相同，采用指数 曲线进行回归分析，否则采用一元三次进行回归分析；6)对财务中的主营业务收入采用首先分析样本数据的规律，如果样本数据的环比 增长速度大致相同，采用指数曲线进行回归分析；若样本数据对数一次差的环比速度大致 相同，采用Gompertz曲线；若样本数据倒数一次差的环比速度大致相同，可配合罗古斯蒂 曲线；否则采用一元三次进行回归分析；再加上季节平滑模型进行修正，得到主营业务收 入的预测曲线；
7)利用主营业务收入与财务的现金流量表、损益表、资产负债表三表中的财务指 标计算线性回归和相关关系，分别以紧密相关、比较相关、一般相关和微相关表征相关程 度，用相关系数R确定相关程度，紧密相关为R > 0. 8、比较相关0. 8 > R > 0. 5、一般相关 0. 5 > R彡0. 3和微相关0. 3 > R彡0. 18)当财务的现金流量表、损益表、资产负债表三表中的财务指标的相关关系 R ^ 0.5时，用权利4已经预测出的主营业务收入和权利5得到的线性回归结果计算财务 指标；当财务三表中的财务指标的相关关系R < 0. 5时，采用步骤5要求主营业务收入预 测的方式预测相应财务指标如果样本数据的环比增长速度大致相同，采用指数曲线进行 回归分析；若样本数据对数一次差的环比速度大致相同，采用Gompertz曲线；若样本数据 倒数一次差的环比速度大致相同，可配合罗古斯蒂曲线；否则采用一元三次进行回归分析； 再加上季节平滑模型进行修正；9)采用Dimdas技术显示步骤5得到预测数据的曲线，根据预测结果和原始数据计 算绝对误差，对绝对误差进行统计分析，得到基于正态分布的期望和方差σ，然后根据不同 的置信区间确定方差值，用实际的预测数据加上和减去此方差值，得到预测结果可能的上 限和下限，与预测结果一起展现出来；10)所设置的置信区间为0.95、0.997、0.99994，分别对应方差值为2 0、3 0和
4 σ 0本发明的优异效果预处理模块采用数据分析技术，自动确定时间序列样本数据 中的离群点；财务预测模块采用回归加季节平滑模型预测；显示方式采用Dimdas技术展现 预测结果和可信范围。
图1是样本数据预处理流程示意图；图2是预测某个核心业务指标的基本步骤流程示意图；图3是预测财务三表中的财务指标的具体步骤流程示意图。图4是预测结果和可信范围具体坐标曲线图。
具体实施例方式参照说明书附图对本发明的方法作以下详细地说明。具有对财务的核心业务和财务三表(现金流量表、损益表、资产负债表)预测的功 能。预测指标的结果能够应用到许多领域，比如筹资预测决策模块，包括优化资本结构的智 能模型和优化筹资结构的智能决策模型。投资预测决策模块，包括投资计划编制、投资项目 选择和投资项目评价等主要智能决策模型。生产预测决策模块，包括优化产品生产组合、新 品种决策分析、差量分析、零件自制与外购分析决策模型。存货预测决策模块，包括库存结 构分析、库存预警、库存盘点分析等主要智能决策模型。预测指标准确的前提是能对样本数据进行有效的清洗，剔除可能出现的离群点， 具体清洗过程如下首先检测与整体样本的均值之比大于100和小于0. 01的数据；采用数 据平滑法，检测出处理后的数据与原始值之比大于2. 5和小于0.4的数据。采用回归技术， 得到预测结果和原始数据的绝对误差和均方差，对样本数据依据绝对误差从小到大排序，检测出占样本总量第98% -100%的数据；检测出绝对误差与均方差之比大于5的数据。应选用准确的方法判断要预测的时间序列样本数据属于那种曲线，如果样本数据 的环比增长速度大致相同，采用指数曲线进行回归分析；若样本数据对数一次差的环比速 度大致相同，采用Gompertz曲线；若样本数据倒数一次差的环比速度大致相同，可配合罗 古斯蒂曲线；否则采用一元三次进行回归分析。采用上述方法确定财务核心业务指标，如主营业务收入预测曲线以后，分析财务 三表(现金流量表、损益表、资产负债表)中财务指标的特点，根据指标同主营业务收入之 间的关系，分为不受主营业务收入的影响及随着主营业务收入的变动而成比例变动两类， 随着主营业务收入的变动而变动的指标分析其相关系数，当R > 0. 5时，根据主营业务收入 的预测值及与主营业务收入相关关系，预测此财务指标；当R < 0. 5时，与不受主营业务收 入影响的财务指标采用主营业务收入预测的方式预测。根据预测结果和原始数据计算绝对误差，对绝对误差进行统计分析，得到基于正 态分布的期望和方差(O)，然后根据不同的置信区间确定方差值，所设置的置信区间为 0. 95,0. 997,0. 99994，分别对应方差值为2 σ、3 σ和4 σ。用实际的预测数据分别加上和减 去此方差值，得到预测结果可能的上限和下限，与预测结果一起展现出来。
实施例输入要预测的具有时间序列特征的具体财务指标数据库，首先启动数据的预处理 过程，如果财务指标是0值，就把这一行删除，否则进行如图1流程对数据进行分析判断，达 到离群点要求的就标红显示出来，然后要求预测的人员判断是否为正确数据，进行保留、删 除、修改的操作。数据清洗完后，进入预测环节，根据预测是某个核心业务指标还是所有财务三表 分别处理。如果是某个核心业务指标，如主营业务收入，则根据样本数据的特征，选取合适 的曲线预测，整个步骤如图2所示，具体选取和预测过程由软件自动完成。如果预测整个财 务三表，首先分析核心业务指标与其它财务指标的相关关系，如果相关系数大于阀值，根据 核心业务指标的预测值及与主营业务收入相关关系，预测此财务指标；当相关系数小于阀 值时，采用核心业务指标预测的方式预测此财务指标，整个步骤如图3所示，具体预测过程 由软件自动完成。鉴于采用历史数据对未来进行预测本身具有随机性，对于预测出的核心业务指标 数据需要有可信范围估计。根据预测结果和原始数据计算绝对误差，对绝对误差进行统计 分析，得到基于正态分布的期望和方差(O)，然后根据不同的置信区间确定方差值，所设置 的置信区间为0. 95,0. 997,0. 99994，分别对应方差值为2 σ、3 σ和4 σ。用实际的预测数 据分别加上和减去此方差值，得到预测结果可能的上限和下限，具体计算过程由软件自动 完成，使用者选取置信区间，与预测结果一起展现出来。如图4所示，黑线为预测结果，蓝线 为可信范围。除说明书所述的技术特征外，均为本专业技术人员的已知技术。
权利要求
1. 一种智能确定离群点和优化显示方式的财务预测方法，其特征在于，采用数据分 析和智能的方法，样本数据离群点的检测；采用回归加季节平滑模型进行财务预测；采用 Dundas技术展示其预测结果和可信范围，样本数据离群点的检测步骤如下1)检测与整体样本的均值之比大于100和小于0.01的数据；2)采用数据平滑法，检测出处理后的数据与原始值之比大于2.5和小于0. 4的数据；3)采用回归技术，得到预测结果和原始数据的绝对误差和均方差，对样本数据依据绝 对误差从小到大排序，检测出占样本总量第98% -100%的数据；检测出绝对误差与均方差 之比大于5的数据；对检测出的数据进行亮显，由人工修订；4)采用数据平滑法为五点二次平滑法和七点三次平滑法，处理后的数据为采用五点二 次平滑法和七点三次平滑法计算出结果的均值；5)首先分析样本数据的规律，如果样本数据的环比增长速度大致相同，采用指数曲线 进行回归分析，否则采用一元三次进行回归分析；6)对财务中的主营业务收入采用首先分析样本数据的规律，如果样本数据的环比增长 速度大致相同，采用指数曲线进行回归分析；若样本数据对数一次差的环比速度大致相同， 采用Gompertz曲线；若样本数据倒数一次差的环比速度大致相同，可配合罗古斯蒂曲线； 否则采用一元三次进行回归分析；再加上季节平滑模型进行修正，得到主营业务收入的预 测曲线；7)利用主营业务收入与财务的现金流量表、损益表、资产负债表三表中的财务指标计 算线性回归和相关关系，分别以紧密相关、比较相关、一般相关和微相关表征相关程度，用 相关系数R确定相关程度，紧密相关为R彡0. 8、比较相关0. 8 > R彡0. 5、一般相关0. 5 > R ^ 0. 3和微相关0. 3 > R彡0. 18)当财务的现金流量表、损益表、资产负债表三表中的财务指标的相关关系R> 0. 5 时，用权利4已经预测出的主营业务收入和权利5得到的线性回归结果计算财务指标；当 财务三表中的财务指标的相关关系R < 0. 5时，采用步骤5要求主营业务收入预测的方式 预测相应财务指标如果样本数据的环比增长速度大致相同，采用指数曲线进行回归分析； 若样本数据对数一次差的环比速度大致相同，采用Gompertz曲线；若样本数据倒数一次差 的环比速度大致相同，可配合罗古斯蒂曲线；否则采用一元三次进行回归分析；再加上季 节平滑模型进行修正；9)采用Dimdas技术显示步骤5得到预测数据的曲线，根据预测结果和原始数据计算绝 对误差，对绝对误差进行统计分析，得到基于正态分布的期望和方差σ，然后根据不同的置 信区间确定方差值，用实际的预测数据加上和减去此方差值，得到预测结果可能的上限和 下限，与预测结果一起展现出来；10)所设置的置信区间为0.95,0. 997,0. 99994，分别对应方差值为2 σ、3 ο和4 σ。
全文摘要
本发明公开了一种智能检查离群点(奇异点)和优化显示方式的财务预测方法，采用数据分析和智能的方法，样本数据离群点的检测；采用回归加季节平滑模型进行财务预测；采用Dundas技术展示其预测结果和可信范围，本发明的预处理模块采用数据分析技术，自动确定时间序列样本数据中的离群点；财务预测模块采用回归加季节平滑模型预测；显示方式采用Dundas技术展现预测结果和可信范围。
文档编号G06Q40/00GK102129651SQ201110034858
公开日2011年7月20日 申请日期2011年2月9日 优先权日2011年2月9日
发明者刘树涛, 张家重, 王相成, 闫伟 申请人:浪潮集团山东通用软件有限公司