一种企业前景指数预测方法及系统与流程

本发明实施例涉及企业发展前景预测
技术领域：
，尤其涉及一种企业前景指数预测方法及系统。
背景技术：
：随着信息技术的发展和大数据时代的来临，企业作为市场经济的主体，对企业发展前景的预测无论是从微观企业优化资源配置角度还是政府对宏观或中观市场经济进行监管调节角度来看都具有非常重要的意义。然而，传统对企业发展前景的预测方法，大多仍停留在人工手动进行海量数据统计和指标测算分析操作的阶段，不仅存在工作量大，操作繁琐，人力和时间成本高的问题，而且操作过程中容易出错，从而导致预测结果不准确。此外，目前如何实现不同层面的企业发展前景预测，尚无具体的方法和统一的指标。因此，如何提供一种能够基于相同指标自动、快速且准确地实现不同层面企业前景预测的企业前景指数预测方案成为亟待解决的问题。技术实现要素：有鉴于此，本发明实施例所解决的技术问题之一在于提供一种企业前景指数预测方法及系统，用以克服现有技术中无法基于相同指标进行不同层面企业前景预测，并且需人工手动操作，工作量大，人力和时间成本高，易出错导致预测结果不准等缺陷，达到基于相同指标自动、快速且准确地实现不同层面企业前景预测的效果。第一方面，本发明实施例提供一种企业前景指数预测方法，包括：步骤s1：根据用户的预测需求从数据仓库中获取待分析企业从观测时点t0开始向前回溯至少12个月的月度应税销售收入yi，t，其中，i表示待分析企业序列，t表示包含观测时点t0的观测月份序列，yi，t表示第i家待分析企业第t月的月度应税销售收入的实际值；步骤s2：通过二次函数样条插值法拟合每户所述待分析企业的所述月度应税销售收入yi，t得到用于计算月度应税销售收入估计值y*i,t的二次拟合曲线方程式：所述二次拟合曲线方程式(1)中的待定系数ai、bi、ci是根据每户所述待分析企业的月度应税销售收入的实际值yi，t和对应的观测月份序列i使用下述公式(2)计算得出：步骤s3：根据所述二次拟合曲线方程式(1)分别计算每户所述待分析企业在所述观测时点t0前后各一个预测期δt中每个月的月度应税销售收入估计值，并分别汇总所述各预测期δt中的月度应税销售收入估计值得到每户所述待分析企业的未来应税销售收入总估计值u*i,t0+δt和历史应税销售收入总估计值u*i,t0-δt，根据每户所述待分析企业的所述未来应税销售收入总估计值u*i,t0+δt和所述历史应税销售收入总估计值u*i,t0-δt使用下述公式(3)计算每户所述待分析企业的预测销售增长率zi,t：步骤s4：根据预设的企业前景评分规则获取与所述预测销售增长率zi,t对应的每户所述待分析企业的企业前景得分si,t；步骤s5：根据每户所述待分析企业的未来应税销售收入总估计值u*i,t0+δt使用下述公式(4)计算每户所述待分析企业的未来应税销售收入总估计值占比wi,t作为所述企业前景得分si,t的权重:步骤s6：根据每户所述待分析企业的企业前景得分si,t和所述企业前景得分si,t的权重wi,t使用下述公式(5)计算得到所述观测时点t0的企业前景指数fit：可选地，在基于第一方面的本发明第一具体实施例中，所述步骤s1具体为根据所述用户的预测需求从所述数据仓库中获取所述待分析企业从观测时点t0开始向前回溯24个月的月度应税销售收入yi，t。可选地，在基于第一方面的本发明第二具体实施例中，在执行所述步骤s1之前，所述企业前景指数预测方法还包括：采集所述待分析企业的原始经营数据，其中所述原始经营数据包括企业销售收入数据；对所述原始经营数据进行预处理得到企业前景分析数据，并将所述企业前景分析数据存储于所述数据仓库中，其中所述企业前景分析数据中包括所述月度应税销售收入yi，t，所述月度应税销售收入yi，t是根据所述企业销售收入数据进行处理得到。可选地，在基于第一方面的本发明第三具体实施例中，所述原始经营数据的来源为涉税数据，所述企业销售收入数据具体为销项开票明细数据；所述采集所述待分析企业的原始经营数据的步骤具体为：从税务数据库采集所述待分析企业的涉税数据；所述对所述原始经营数据进行预处理得到所述企业前景分析数据的步骤具体为：对所述涉税数据进行预处理得到所述企业前景分析数据，其中所述月度应税销售收入yi，t是根据所述销项开票明细数据中的销项开票金额进行月度汇总得出。可选地，在基于第一方面的本发明第四具体实施例中，所述企业前景分析数据还包括企业名称、企业类型、企业成立年限及存续状态、企业规模、企业注册地和企业注册地所在区域，企业所属行业类别、企业主营业务名称和业务类别、主营产品名称和产品类别。可选地，在基于第一方面的本发明第五具体实施例中，在执行所述步骤s6之后，所述企业前景指数预测方法还包括：以可视化形式展示所述企业前景指数。第二方面，本发明实施例提供一种企业前景指数预测系统，包括：数据获取模块，用于根据用户的预测需求从数据仓库中获取待分析企业从观测时点t0开始向前回溯至少12个月的月度应税销售收入yi，t，其中，i表示待分析企业序列，t表示包含观测时点t0的观测月份序列，yi，t表示第i家待分析企业第t月的月度应税销售收入的实际值；数据拟合模块，用于通过二次函数样条插值法拟合每户所述待分析企业的所述月度应税销售收入yi，t得到用于计算月度应税销售收入估计值y*i,t的二次拟合曲线方程式：所述二次拟合曲线方程式(1)中的待定系数ai、bi、ci是根据每户所述待分析企业的月度应税销售收入的实际值yi，t和对应的观测月份序列t使用下述公式(2)计算得出：销售预测模块，用于根据所述二次拟合曲线方程式(1)分别计算每户所述待分析企业在所述观测时点t0前后各一个预测期δt中每个月的月度应税销售收入估计值，并分别汇总所述各预测期δt中的月度应税销售收入估计值得到每户所述待分析企业的未来应税销售收入总估计值u*i,t0+δt和历史应税销售收入总估计值u*i,t0-δt，根据每户所述待分析企业的所述未来应税销售收入总估计值u*i,t0+δt和所述历史应税销售收入总估计值u*i,t0-δt使用下述公式(3)计算每户所述待分析企业的预测销售增长率zi,t：前景评分模块，用于根据预设的企业前景评分规则获取与所述预测销售增长率zi,t对应的每户待分析企业的企业前景得分si,t；权重计算模块，用于根据每户所述待分析企业的未来应税销售收入总估计值u*i,t0+δt使用下述公式(4)计算每户所述待分析企业的未来应税销售收入总估计值占比wi,t作为所述企业前景得分si,t的权重:前景预测模块，用于根据每户所述待分析企业的企业前景得分si,t和所述企业前景得分si,t的权重wi,t使用下述公式(5)计算得到所述观测时点t0的企业前景指数fit：可选地，在基于第二方面的本发明第一具体实施例中，所述数据获取模块具体用于根据所述用户的预测需求从所述数据仓库中获取所述待分析企业从观测时点t0开始向前回溯24个月的月度应税销售收入yi，t。可选地，在基于第二方面的本发明第二具体实施例中，所述企业前景指数预测系统还包括：数据采集模块，用于采集所述待分析企业的原始经营数据，其中所述原始经营数据包括企业销售收入数据；数据预处理模块，用于对所述原始经营数据进行预处理得到企业前景分析数据，并将所述企业前景分析数据存储于所述数据仓库中，其中所述企业前景分析数据中包括所述月度应税销售收入yi，t，所述月度应税销售收入yi，t是根据所述企业销售收入数据进行处理得到。可选地，在基于第二方面的本发明第三具体实施例中，所述原始经营数据的来源为涉税数据，所述企业销售收入数据具体为销项开票明细数据；所述数据采集模块具体用于从税务数据库采集所述待分析企业的涉税数据；所述数据预处理模块具体用于对所述涉税数据进行预处理得到所述企业前景分析数据，其中所述月度应税销售收入yi，t是根据所述销项开票明细数据中的销项开票金额进行月度汇总得出。可选地，在基于第二方面的本发明第四具体实施例中，所述企业前景分析数据还包括企业名称、企业类型、企业成立年限及存续状态、企业规模、企业注册地和企业注册地所在区域，企业所属行业类别、企业主营业务名称和业务类别、主营产品名称和产品类别。可选地，在基于第二方面的本发明第五具体实施例中，所述企业前景指数预测系统还包括：数据展示模块，用于以可视化形式展示所述企业前景指数。第三方面，本发明实施例提供一种企业前景指数预测系统，包括存储器，处理器、外部通信接口、总线以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其中，所述存储器，所述处理器和所述外部通信接口通过所述总线连接，所述处理器用于运行所述计算机程序时执行上述第一方面或者上述基于第一方面的任一具体实施例中所述企业前景指数预测方法的步骤。第四方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面或者上述基于第一方面的任一具体实施例中所述企业前景指数预测方法的步骤。由以上技术方案可见，本发明实施例能够基于相同指标自动、快速且准确地实现不同层面的企业前景预测,从不同层面前瞻反映企业在未来的发展潜力，不仅能够有效地辅助政府高效了解全国内、行业内、区域内或不同规模下的企业发展能力，了解不同区域范围或经济区域内在的未来动力导向，识别不同产业具有核心竞争力的企业利用规模经济以及区域经济优势加速经济结构调整，同时通过中观层面的经济动力判断，辅助政府了解经济结构调整以及战略新兴产业等重点发展产业的动力、竞争力以及经济贡献现状，及时有效的反馈经济信息，帮助地方政府增强对经济信息的识别和判断能力，辅助权利政策调整，而且还能够帮助企业管理人员有效的判断各行业在宏观环境、市场作用以及政策调整作用下的行业发展情况，判断未来市场的行业发展趋势、地理分布以及未来经营状况预期，帮助优质企业更好的引导和利用社会资源优化配置中的政策红利，从企业端辅助加速资源优化配置。附图说明为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明实施例中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本发明实施例中一种企业前景指数预测方法的流程示意图；图2为本发明实施例中一种企业前景指数预测系统的功能模块示意图；图3为本发明另一实施例中一种企业前景指数预测系统的功能模块示意图；图4为本发明实施例中企业前景指数的展示示例图；图5为本发明实施例中企业前景指数的另一种展示示例图。具体实施方式为了使本领域的人员更好地理解本发明实施例中的技术方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明实施例一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明实施例中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明实施例保护的范围。请参阅图1，本发明实施例提供了一种企业前景指数预测方法，可以应用于提供企业发展经营前景预测业务的服务器或云平台上。如图1所示，本发明实施例所述企业前景指数预测方法包括：步骤s1，根据用户的预测需求从数据仓库中获取待分析企业从观测时点t0开始向前回溯至少12个月的月度应税销售收入yi，t；步骤s2，通过二次函数样条插值法拟合每户待分析企业的月度应税销售收入yi，t得到用于计算月度应税销售收入估计值y*i,t的二次拟合曲线方程式；步骤s3，根据该二次拟合曲线方程式分别计算每户待分析企业在观测时点t0前后各一个预测期δt中每个月的月度应税销售收入估计值，并分别汇总各预测期δt中的月度应税销售收入估计值得到每户待分析企业的未来应税销售收入总估计值u*i,t0+δt和历史应税销售收入总估计值u*i,t0-δt，根据每户待分析企业的未来应税销售收入总估计值u*i,t0+δt和历史应税销售收入总估计值u*i,t0-δt计算每户待分析企业的预测销售增长率zi,t；步骤s4，根据预设的企业前景评分规则获取与预测销售增长率zi,t对应的每户待分析企业的企业前景得分si,t；步骤s5，根据每户待分析企业的未来应税销售收入总估计值u*i,t0+δt计算每户待分析企业的未来应税销售收入总估计值占比wi,t作为企业前景得分si,t的权重；步骤s6，根据每户待分析企业的企业前景得分si,t和企业前景得分si,t的权重wi,t计算得到观测时点t0的企业前景指数fit。需要说明的是，本发明实施例的步骤s1中的i表示待分析企业序列，t表示包含观测时点t0的观测月份序列，yi，t表示第i家待分析企业第t月的月度应税销售收入的实际值。可选地，作为本发明实施例的一种具体实现方式，本发明实施例的步骤s1具体为根据用户的预测需求从数据仓库中获取待分析企业从观测时点t0开始向前回溯24个月的月度应税销售收入yi，t。例如，若观测时点t0指的是2017年8月，则获取待分析企业从观测时点t0开始向前回溯24个月的月度应税销售收入yi，t便是获取待分析企业从2015年9月至2017年8月的月度应税销售收入yi，t。在实际应用中，从观测时点t0开始向前回溯24个月的观测月份序列t可以表示为t0，t0-1，t0-2，……，t0-23，在观测区间[t0-23，t0]内的月度应税销售收入yi，t对应为yi,t，yi,t-1，yi,t-2……yi,t-23。假设观测时点t0的取值为24，则在观测区间[1，24]内的月度应税销售收入yi，t如下表所示：需要说明的是，本发明实施例的步骤s2中得到的二次拟合曲线方程式如下述公式(1)所示：在上述公式(1)中，ai、bi、ci是根据每户待分析企业的月度应税销售收入的实际值yi，t和对应的观测月份序列t使用下述公式(2)计算得出：具体地，本发明实施例的步骤s2中所述通过二次函数样条插值法拟合每户待分析企业的月度应税销售收入yi，t得到用于计算月度应税销售收入估计值y*i,t的二次拟合曲线方程式的实现思路如下：针对每户待分析企业的月度应税销售收入yi，t构造二次样条插值函数hi(t)：hi(t)：yi,t＝ait2+bit+ci，使用月度应税销售收入的实际值yi，t作为插值点，并构造月度应税销售收入估计值y*i,t和月度应税销售收入的实际值yi，t之间的误差距离函数qi：将二次样条插值函数hi(t)代入上述误差距离函数qi中得到下述函数形式：qi＝∑(ait2+bit+ci-yi，t)2(1)，求函数qi的最优解，即qi对于ai、bi、ci的偏导值为0，具体公式如下：由此便可推导出公式(2)，将每户待分析企业的月度应税销售收入的实际值yi，t和对应的观测月份序列t代入公式(2)中便可解出待定系数ai、bi、ci，从而得到二次拟合曲线方程式(1)。在本发明实施例的步骤s3中，所述每户待分析企业的预测销售增长率zi,t是根据下列公式(3)计算得出：需要说明的是，在本发明实施例的步骤s3中，预测期是指进行企业前景指数测算的周期，预测期δt的长度可以根据业务应用实际需求进行灵活设定，例如，预测期δt可以设定为一个月、一个季度、半年或一年等。在本发明实施例中，t0+δt表示观测时点t0后一个预测期，t0-δt表示观测时点t0前一个预测期。本发明实施例中的未来应税销售收入总估计值是指每户待分析企业在观测时点t0后一个预测期δt内每个月的月度应税销售收入估计值之和。本发明实施例中的历史应税销售收入总估计值是指每户待分析企业在观测时点t0前一个预测期δt内每个月的月度应税销售收入估计值之和。举例而言，若2017年8月为观测时点t0，需预测下一季度企业前景指数，则预测期为一个季度，即δt为3个月，2017年9月至2017年11月为观测时点t0后一个预测期，2017年5月至2017年7月为观测时点t0前一个预测期，根据本发明实施例的步骤s3，根据二次拟合曲线方程式分别计算每户待分析企业从2017年9月至2017年11月以及从2017年5月至2017年7月共6个月的月度应税销售收入估计值，并将从2017年9月至2017年11月的月度应税销售收入估计值汇总得到每户待分析企业的未来应税销售收入总估计值u*i,t0+3，将从2017年5月至2017年7月的月度应税销售收入估计值汇总得到每户待分析企业的历史应税销售收入总估计值u*i,t0-3，然后使用公式(3)计算每户所述待分析企业的预测销售增长率zi,t如下所示：应指出的是，在实际应用中，本发明实施例的步骤s4中所述企业前景评分规则可以按待分析企业的预测销售增长率zi,t所在区间进行分档。例如，企业前景评分规则可以如下表所示：预测销售增长率(zi,t)区间企业前景得分(si,t)zi,t>0.510.2<zi,t≤0.50.90.1<zi,t≤0.20.7-0.1<zi,t≤0.10.5-0.2<zi,t≤-0.10.3-0.8<zi,t≤-0.20.1zi,t≤-0.80另外，需要说明的是，本发明实施例的步骤s5中所述每户待分析企业的未来应税销售收入总估计值占比wi,t是指每户待分析企业的未来应税销售收入总估计值u*i,t0+△t在所有待分析企业同期未来应税销售收入总估计值总和中所占比重。具体地，每户待分析企业的未来应税销售收入总估计值占比wi,t可以使用下述公式(4)计算得到以作为企业前景得分si,t的权重:需要说明的是，本发明实施例的步骤s6中所述企业前景指数fit是对所有待分析企业的企业前景得分si,t加权求和，并乘以指数基准量级的方式得到。具体地，在本发明实施例的步骤s6中，根据每户待分析企业的企业前景得分si,t和企业前景得分si,t的权重wi,t使用下述公式(5)可以计算得到观测时点t0的企业前景指数fit：可选地，在执行本发明实施例的步骤s1之前，本发明实施例的企业前景指数预测方法还包括：采集待分析企业的原始经营数据，其中原始经营数据包括企业销售收入数据；对原始经营数据进行预处理得到企业前景分析数据，并将企业前景分析数据存储于数据仓库中，其中企业前景分析数据中包括待分析企业的月度应税销售收入yi，t，该月度应税销售收入yi，t是根据企业销售收入数据进行处理得到。具体地，本发明实施例中所述对原始经营数据进行预处理得到企业前景分析数据的步骤可以通过以下过程来实现：(1)对原始经营数据进行数据清洗；(2)按照预设的数据格式和规则将经过数据清洗后的数据转换得到企业前景分析数据。需要说明的是，本发明实施例中的企业前景分析数据是指从企业的原始经营数据中通过提取或相应的分类、统计或计算等方式转换得到的各项数据，用于作为企业前景指数预测的依据。作为本发明实施例的一种可选具体实施方式，本发明实施例中的原始经营数据的来源可以为涉税数据；对应地，本发明实施例中的企业销售收入数据具体为销项开票明细数据；相应地，本发明实施例中所述采集待分析企业的原始经营数据的步骤具体为：从税务数据库采集待分析企业的涉税数据；本发明实施例中所述对原始经营数据进行预处理得到企业前景分析数据的步骤具体为：对涉税数据进行预处理得到企业前景分析数据，企业前景分析数据中的月度应税销售收入yi，t是根据销项开票明细数据中的销项开票金额进行月度汇总得出。作为本发明实施例的一种可选具体实施方式，本发明实施例中的企业前景分析数据还可以包括但不限于企业名称、企业类型、企业成立年限及存续状态、企业规模、企业注册地和企业注册地所在区域，企业所属行业类别、企业主营业务名称和业务类别、主营产品名称和产品类别等。可选地，在执行本发明实施例中的步骤s6之后，本发明实施例所述企业前景指数预测方法还包括：以可视化形式展示企业前景指数。在实际应用中，本发明实施例能够根据用户的预测需求，实现不同层面的企业前景指数预测，既能够实现单户企业的企业前景指数预测，从微观层面预测单户企业在未来一段时间内的销售状况，也能够实现不同企业群体的企业前景指数预测，从中观或宏观层面预测企业群体的总体销售规模在未来一段时间内的增长趋势，从而前瞻反映不同中观或宏观口径中企业在未来的发展潜力。例如，可根据用户的预测需求，实现全国、某一行业、某一地域或某类企业规模等不同层面的企业前景指数预测，对全国经济、局部经济、局部市场或特征企业群体依据不同的合成标准自下而上的进行汇总，从而形成对经济前景具有参考价值的企业前景全国、行业、地域或规模指数系列。根据应用场景和实际需求的不同，本发明实施例的企业前景指数可以采用文字或图形的方式进行展示。例如，图4和图5分别展示了本发明实施例中企业前景指数的两种应用示例，如图4所示为企业前景指数趋势图，如图5所示为全国和某省的企业前景指数对比图。由上述方法实现可知，本发明实施例能够基于相同指标自动、快速且准确地实现不同层面的企业前景预测,从不同层面前瞻反映企业在未来的发展潜力，不仅能够有效地辅助政府高效了解全国内、行业内、区域内或不同规模下的企业发展能力，了解不同区域范围或经济区域内在的未来动力导向，识别不同产业具有核心竞争力的企业利用规模经济以及区域经济优势加速经济结构调整，同时通过中观层面的经济动力判断，辅助政府了解经济结构调整以及战略新兴产业等重点发展产业的动力、竞争力以及经济贡献现状，及时有效的反馈经济信息，帮助地方政府增强对经济信息的识别和判断能力，辅助权利政策调整，而且还能够帮助企业管理人员有效的判断各行业在宏观环境、市场作用以及政策调整作用下的行业发展情况，判断未来市场的行业发展趋势、地理分布以及未来经营状况预期，帮助优质企业更好的引导和利用社会资源优化配置中的政策红利，从企业端辅助加速资源优化配置。以上从方法角度对本发明实施例中的企业前景指数预测方法进行了描述，下面将对本发明实施例中的企业前景指数预测系统进行描述。为了实现上述企业前景指数预测方法实施例中各步骤及方法，本发明实施例还提供了企业前景指数预测系统。下面将通过具体实施例对本发明实施例的企业前景指数预测系统进行详细说明。请参阅图2，本发明实施例中提供了一种企业前景指数预测系统。如图2所示，本发明实施例中所述企业前景指数预测系统包括：数据获取模块201，用于根据用户的预测需求从数据仓库中获取待分析企业从观测时点t0开始向前回溯至少12个月的月度应税销售收入yi，t；数据拟合模块202，用于通过二次函数样条插值法拟合每户待分析企业的月度应税销售收入yi，t得到用于计算月度应税销售收入估计值y*i,t的二次拟合曲线方程式；销售预测模块203，用于根据该二次拟合曲线方程式分别计算每户待分析企业在观测时点t0前后各一个预测期δt中每个月的月度应税销售收入估计值，并分别汇总各预测期δt中的月度应税销售收入估计值得到每户待分析企业的未来应税销售收入总估计值u*i,t0+δt和历史应税销售收入总估计值u*i,t0-δt，根据每户待分析企业的未来应税销售收入总估计值u*i,t0+δt和历史应税销售收入总估计值u*i,t0-δt计算每户待分析企业的预测销售增长率zi,t；前景评分模块204，用于根据预设的企业前景评分规则获取与预测销售增长率zi,t对应的每户待分析企业的企业前景得分si,t；权重计算模块205，用于根据每户待分析企业的未来应税销售收入总估计值u*i,t0+δt计算每户待分析企业的未来应税销售收入总估计值占比wi,t作为企业前景得分si,t的权重；前景预测模块206，用于根据每户待分析企业的企业前景得分si,t和企业前景得分si,t的权重wi,t计算得到观测时点t0的企业前景指数fit。需要说明的是，本发明实施例中的i表示待分析企业序列，t表示包含观测时点t0的观测月份序列，yi，t表示第i家待分析企业第t月的月度应税销售收入的实际值。可选地，作为本发明实施例的一种具体实现方式，本发明实施例中的数据获取模块201具体用于根据用户的预测需求从数据仓库中获取待分析企业从观测时点t0开始向前回溯24个月的月度应税销售收入yi，t。需要说明的是，本发明实施例中得到的二次拟合曲线方程式如下述公式(1)所示：在上述公式(1)中，ai、bi、ci是根据每户待分析企业的月度应税销售收入的实际值yi，t和对应的观测月份序列t使用下述公式(2)计算得出：还需要说明的是，本发明实施例中预测期是指进行企业前景指数测算的周期，预测期δt的长度可以根据业务应用实际需求进行灵活设定，例如，预测期δt可以设定为一个月、一个季度、半年或一年等。在本发明实施例中，t0+δt表示观测时点t0后一个预测期，t0-δt表示观测时点t0前一个预测期。本发明实施例中的未来应税销售收入总估计值是指每户待分析企业在观测时点t0后一个预测期δt内每个月的月度应税销售收入估计值之和。本发明实施例中的历史应税销售收入总估计值是指每户待分析企业在观测时点t0前一个预测期δt内每个月的月度应税销售收入估计值之和。具体地，本发明实施例中的销售预测模块203用于根据每户待分析企业的未来应税销售收入总估计值u*i,t0+δt和历史应税销售收入总估计值u*i,t0-δt使用下列公式(3)计算得到每户待分析企业的预测销售增长率zi,t：应指出的是，在实际应用中，本发明实施例中的企业前景评分规则可以按待分析企业的预测销售增长率zi,t区间进行分档。另外，需要说明的是，本发明实施例中的每户待分析企业的未来应税销售收入总估计值占比wi,t是指每户待分析企业的未来应税销售收入总估计值u*i,t0+△t在所有待分析企业同期未来应税销售收入总估计值总和中所占比重。具体地，本发明实施例中的权重计算模块205用于根据每户待分析企业的未来应税销售收入总估计值u*i,t0+δt使用下述公式(4)计算每户待分析企业的未来应税销售收入总估计值占比wi,t以作为企业前景得分si,t的权重:本发明实施例中的企业前景指数fit是对所有待分析企业的企业前景得分si,t加权求和，并乘以指数基准量级的方式得到。具体地，本发明实施例的前景预测模块206用于根据每户待分析企业的企业前景得分si,t和企业前景得分si,t的权重wi,t使用下述公式(5)计算得到观测时点t0的企业前景指数fit：可选地，本发明实施例所述企业前景指数预测系统还包括：数据采集模块，用于采集待分析企业的原始经营数据，其中该原始经营数据包括企业销售收入数据；数据预处理模块，用于对原始经营数据进行预处理得到企业前景分析数据，并将企业前景分析数据存储于数据仓库中，其中企业前景分析数据中包括月度应税销售收入yi，t，月度应税销售收入yi，t是根据企业销售收入数据进行处理得到。作为本发明实施例的一种可选具体实施方式，本发明实施例的数据预处理模块进一步包括：数据清洗单元，用于对原始经营数据进行数据清洗；数据转换单元，用于按照预设的数据格式和规则将经过数据清洗后的数据转换得到企业前景分析数据。需要说明的是，本发明实施例中的企业前景分析数据是指从企业的原始经营数据中通过提取或相应的分类、统计或计算等方式转换得到的各项数据，用于作为企业前景指数预测的依据。作为本发明实施例的一种可选具体实施方式，本发明实施例中的原始经营数据的来源为涉税数据；对应地，本发明实施例中的企业销售收入数据具体为销项开票明细数据；相应地，本发明实施例中的数据采集模块具体用于从税务数据库采集待分析企业的涉税数据；本发明实施例中的数据预处理模块具体用于对涉税数据进行预处理得到企业前景分析数据，其中企业前景分析数据中的月度应税销售收入yi，t是根据销项开票明细数据中的销项开票金额进行月度汇总得出。可选地，本发明实施例中的企业前景分析数据还可以包括但不限于企业名称、企业类型、企业成立年限及存续状态、企业规模、企业注册地和企业注册地所在区域，企业所属行业类别、企业主营业务名称和业务类别、主营产品名称和产品类别等。作为本发明实施例的一种可选具体实施方式，本发明实施例所述企业前景指数预测系统还包括：数据展示模块，用于以可视化形式展示企业前景指数。本领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，本发明实施例所述的企业前景指数预测系统仅以上述各功能模块、单元的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块、单元完成，即将上述企业前景指数预测系统的内部结构划分成不同的功能模块或单元，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能模块、单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。本发明实施例所述的企业前景指数预测系统能够执行本发明前述实施例中所述的企业前景指数预测方法，因此本发明实施例中未详细描述的部分，可以参考本发明前述企业前景指数预测方法实施例中的相关说明，本发明实施例所述企业前景指数预测系统及其中各功能模块、单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。基于上述技术实现可知，本发明实施例的企业前景指数预测系统能够基于相同指标自动、快速且准确地实现不同层面的企业前景预测,从不同层面前瞻反映企业在未来的发展潜力，不仅能够有效地辅助政府高效了解全国内、行业内、区域内或不同规模下的企业发展能力，了解不同区域范围或经济区域内在的未来动力导向，识别不同产业具有核心竞争力的企业利用规模经济以及区域经济优势加速经济结构调整，同时通过中观层面的经济动力判断，辅助政府了解经济结构调整以及战略新兴产业等重点发展产业的动力、竞争力以及经济贡献现状，及时有效的反馈经济信息，帮助地方政府增强对经济信息的识别和判断能力，辅助权利政策调整，而且还能够帮助企业管理人员有效的判断各行业在宏观环境、市场作用以及政策调整作用下的行业发展情况，判断未来市场的行业发展趋势、地理分布以及未来经营状况预期，帮助优质企业更好的引导和利用社会资源优化配置中的政策红利，从企业端辅助加速资源优化配置。另请参阅图3，本发明实施例还提供了一种企业前景指数预测系统，用于实现上述企业前景指数预测方法实施例中各步骤及方法。如图3所示，本发明实施例所述企业前景指数预测系统包括存储器301、处理器302、外部通信接口303、总线304以及存储在存储器301上并可在该处理器302上运行的计算机程序，其中，存储器301，处理器302和外部通信接口303通过总线304连接，处理器302用于运行存储在存储器301的计算机程序时执行如上述实施例中企业前景指数预测方法的步骤。需要说明的是，本发明实施例中的存储器301可以是一个存储装置，也可以是多个存储单元的统称，且用于存储可执行计算机程序代码或应用程序运行装置运行所需要参数、数据等。该存储器301可以包括随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、也可以包括非易失性存储器，如磁盘存储器，闪存等。本发明实施例中的处理器302可以是一个处理元件，也可以是多个处理元件的统称。例如，该处理元件可以是中央处理器，也可以是特定集成电路(applicationspecificintegratedcircuit,简称asic)，或者是被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路，例如：一个或多个微处理器(digitalsignalprocessor,dsp)，或，一个或多个现场可编程门阵列(fieldprogrammablegatearray,fpga)。本发明实施例中的总线304可以是工业标准体系结构(industrystandardarchitecture，isa)总线、外部设备互连(peripheralcomponent，pci)总线或扩展工业标准体系结构(extendedindustrystandardarchitecture,eisa)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图3中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。本发明实施例中的外部通信接口303用于为本系统提供与外部通信的接口。此外，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中企业前景指数预测方法的步骤。基于上述技术实现可知，本发明实施例能够基于相同指标自动、快速且准确地实现不同层面的企业前景预测,从不同层面前瞻反映企业在未来的发展潜力，不仅能够有效地辅助政府高效了解全国内、行业内、区域内或不同规模下的企业发展能力，了解不同区域范围或经济区域内在的未来动力导向，识别不同产业具有核心竞争力的企业利用规模经济以及区域经济优势加速经济结构调整，同时通过中观层面的经济动力判断，辅助政府了解经济结构调整以及战略新兴产业等重点发展产业的动力、竞争力以及经济贡献现状，及时有效的反馈经济信息，帮助地方政府增强对经济信息的识别和判断能力，辅助权利政策调整，而且还能够帮助企业管理人员有效的判断各行业在宏观环境、市场作用以及政策调整作用下的行业发展情况，判断未来市场的行业发展趋势、地理分布以及未来经营状况预期，帮助优质企业更好的引导和利用社会资源优化配置中的政策红利，从企业端辅助加速资源优化配置。需特别指出的是，本发明描述中的“第一”、“第二”等术语仅出于描述目的，用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序，也不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，本发明描述中的“包括”及“具有”等术语及其任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其他实施例的相关描述。本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的功能模块及方法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的系统和方法，可以通过其他的方式实现。例如，以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如，上述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其他的形式。上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。上述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，上述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，上述计算机程序包括计算机程序代码，上述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。上述计算机可读存储介质可以包括：能够携带上述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，上述计算机可读存储介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读存储介质不包括电载波信号和电信信号。上述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制。尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的普通技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。显然，本领域的技术人员可以对本发明实施例进行各种改动和变型而不脱离本发明实施例的精神和范围。这样，倘若本发明实施例的这些修改和变型属于本发明实施例权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明实施例也意图包含这些改动和变型在内。当前第1页12