基于回归分析的经营性资产底价分析方法及系统与流程

本发明涉及量化分析领域，尤其涉及基于回归分析的经营性资产底价分析方法、系统、计算机设备及存储介质。

背景技术：

1、伴随经济的快速发展和企业的壮大，企业的经营性资产逐渐增多，进而经营性资产管理在企业的发展过程中起到了越来越重要的作用。企业的经营性资产具有数量大、种类多、价值高、租售价格波动多、经营场景与影响因素统计成本高等特点，管理难度非常大。传统的经营资产定价方式依赖凭借人工经验推测、参照往期价格或者周边价格的方式，效率低下并且较难把握市场波动规律，容易导致企业对于经营性资产的定价缺乏统计学的预测与规划，进而影响资产的实际定价，定价过高或过低都会影响企业的实际经营收入造成损失。

技术实现思路

1、为了解决上述现有技术中存在的技术问题，本发明提供了一种基于回归分析的经营性资产底价分析方法、系统、计算机设备及存储介质。

2、为实现上述目的，本发明实施例提供了如下的技术方案：

3、第一方面，在本发明提供的一个实施例中，提供了基于回归分析的经营性资产底价分析方法，该方法包括以下步骤：

4、获取经营性资产的样本经营数据；

5、配置与样本经营数据中的每项经营性资产对应的若干个回归预测模型；

6、预制的若干个回归预测模型分别根据经营数据拟合生成对应的拟合函数；

7、利用若干个拟合函数分别对上一个经营周期的经营资产进行预测，以获得对应的若干样本预测销售价格，并将若干样本预测销售价格与对应的经营资产实际销售价格进行比对，以获得比对结果数据，并根据结果数据以获得最佳回归预测模型；

8、最佳回归预测模型对对应的经营性资产进行销售价格预测，以获得经营性资产对应的预测销售价格；

9、比对经营性资产的销售价格是否小于对应的预测销售价格，若小于则发出提示信号。

10、本发明解决了企业资产经营过程中的对于经营性资产的定价销售时的价格制定问题，利用回归分析技术对经营性资产的未来成交价格进行预测，及时反馈给市场定价人员，从而可以对经营性资产提供科学且直观的定价参考。

11、作为本发明的进一步方案，所述回归预测模型包括但不限于线性回归模型、逻辑回归模型、多项式回归模型、逐步回归模型、岭回归模型、套索回归模型和弹性网络回归模型。

12、作为本发明的进一步方案，所述线性回归模型通过如下公式计算：

13、y＝a+b*x

14、式中，y因变量为价格，x自变量为经营交易的时间，a为第一参数、b为第二参数。

15、作为本发明的进一步方案，第一参数和第二参数通过如下公式进行计算获得：

16、

17、

18、其中，n为历史数据的行数，yi为每行数据的价格、xi为每行数据的金额，则为全部行数中价格的平均值，则为全部行数中时间的平均值。

19、作为本发明的进一步方案，所述预制的若干个回归预测模型分别根据经营数据拟合生成对应的拟合函数，包括：

20、回归预测模型样本经营资产历次销售单位时间内销售价格数据通过各预制的回归分析策略进行回归分析得出的样本经营资产对应的拟合函数。

21、作为本发明的进一步方案，所述利用若干个拟合函数分别对上一个经营周期的经营资产进行预测，以获得对应的若干样本预测销售价格，包括：

22、所述比对结果数据包括若干比对差值，根据若干比对差值计算对应的差额绝对值；

23、根据若干差额绝对值，选择最小的差额绝对值对应的回归预测模型为最佳回归预测模型。

24、作为本发明的进一步方案，比对经营性资产的销售价格是否小于对应的预测销售价格，若小于则发出提示信号，包括：

25、比对经营性资产的销售价格是否小于对应的预测销售价格，若小于则对预测价格进行显示，以便提醒。

26、第二方面，在本发明提供的又一个实施例中，提供了基于回归分析的经营性资产底价分析系统，该系统包括：数据获取模块、回归模型策略预制模块、数据拟合公式生成模块、模型匹配度评价模块、推荐模块和提醒模块。

27、所述数据获取模块，用于获取经营性资产的样本经营数据。

28、所述回归模型策略预制模块，用于配置与样本经营数据中的每项经营性资产对应的若干个回归预测模型。

29、所述数据拟合公式生成模块，用于预制的若干个回归预测模型分别根据经营数据拟合生成对应的拟合函数。

30、所述模型匹配度评价模块，用于利用若干个拟合函数分别对上一个经营周期的经营资产进行预测，以获得对应的若干样本预测销售价格，并将若干样本预测销售价格与对应的经营资产实际销售价格进行比对，以获得比对结果数据，并根据结果数据以获得最佳回归预测模型。

31、所述推荐模块，用于最佳回归预测模型对对应的经营性资产进行销售价格预测，以获得经营性资产对应的预测销售价格。

32、所述提醒模块，用于比对经营性资产的销售价格是否小于对应的预测销售价格，若小于则发出提示信号。

33、第三方面，在本发明提供的又一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器加载并执行所述计算机程序时实现基于回归分析的经营性资产底价分析方法的步骤。

34、第四方面，在本发明提供的再一个实施例中，提供了一种存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器加载并执行时实现所述基于回归分析的经营性资产底价分析方法的步骤。

35、本发明提供的技术方案，具有如下有益效果：

36、本发明提供的基于回归分析的经营性资产底价分析方法、系统、计算机设备及存储介质，该方法包括以下步骤：获取经营性资产的样本经营数据；配置与样本经营数据中的每项经营性资产对应的若干个回归预测模型；预制的若干个回归预测模型分别根据经营数据拟合生成对应的拟合函数；利用若干个拟合函数分别对上一个经营周期的经营资产进行预测，以获得对应的若干样本预测销售价格，并将若干样本预测销售价格与对应的经营资产实际销售价格进行比对，以获得比对结果数据，并根据结果数据以获得最佳回归预测模型；最佳回归预测模型对对应的经营性资产进行销售价格预测，以获得经营性资产对应的预测销售价格；比对经营性资产的销售价格是否小于对应的预测销售价格，若小于则发出提示信号。本发明解决了企业资产经营过程中的对于经营性资产的定价销售时的价格制定问题，利用回归分析技术对经营性资产的未来成交价格进行预测，及时反馈给市场定价人员，从而可以对经营性资产提供科学且直观的定价参考。

37、本发明的这些方面或其他方面在以下实施例的描述中会更加简明易懂。应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。

技术特征：

1.一种基于回归分析的经营性资产底价分析方法，其特征在于，该方法包括：

2.如权利要求1所述的基于回归分析的经营性资产底价分析方法，其特征在于，所述回归预测模型包括但不限于线性回归模型、逻辑回归模型、多项式回归模型、逐步回归模型、岭回归模型、套索回归模型和弹性网络回归模型。

3.如权利要求1所述的基于回归分析的经营性资产底价分析方法，其特征在于，线性回归模型通过如下公式计算：

4.如权利要求3所述的基于回归分析的经营性资产底价分析方法，其特征在于，第一参数和第二参数通过如下公式进行计算获得：

5.如权利要求4所述的基于回归分析的经营性资产底价分析方法，其特征在于，所述预制的若干个回归预测模型分别根据经营数据拟合生成对应的拟合函数，包括：

6.如权利要求1所述的基于回归分析的经营性资产底价分析方法，其特征在于，所述利用若干个拟合函数分别对上一个经营周期的经营资产进行预测，以获得对应的若干样本预测销售价格，包括：

7.如权利要求1所述的基于回归分析的经营性资产底价分析方法，其特征在于，比对经营性资产的销售价格是否小于对应的预测销售价格，若小于则发出提示信号，包括：

8.一种基于回归分析的经营性资产底价分析系统，其特征在于，该系统包括：数据获取模块、回归模型策略预制模块、数据拟合公式生成模块、模型匹配度评价模块、推荐模块和提醒模块；

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器加载并执行所述计算机程序时实现如权利要求1-7任一项所述的基于回归分析的经营性资产底价分析方法的步骤。

10.一种存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器加载并执行时实现如权利要求1-7任一项所述的基于回归分析的经营性资产底价分析方法的步骤。

技术总结
本发明涉及量化分析领域，具体涉及基于回归分析的经营性资产底价分析方法、系统、计算机设备及存储介质。该方法包括以下步骤：获取经营性资产的样本经营数据；配置与样本经营数据中的每项经营性资产对应的若干个回归预测模型；预制的若干个回归预测模型分别根据经营数据拟合生成对应的拟合函数；利用若干个拟合函数分别对上一个经营周期的经营资产进行预测，以获得对应的若干样本预测销售价格，并将若干样本预测销售价格与对应的经营资产实际销售价格进行比对，以获得比对结果数据，并根据结果数据以获得最佳回归预测模型；最佳回归预测模型对对应的经营性资产进行销售价格预测，以获得经营性资产对应的预测销售价格。

技术研发人员：赵闻达,张振宇,魏忠法
受保护的技术使用者：浪潮通用软件有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/4/17