1.本技术属于计算机技术领域，尤其涉及风险指标的预测方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术：2.反映企业经营状况的指标有多种，这些指标中，有一些指标的变化趋势比较明显，通过统计变化趋势即可确定其是否为风险指标。还有一些指标的变化趋势不明显，通过变化趋势不能确定其是否是风险指标，而对企业的经营状况影响最大的经营指标可能是变化趋势不明显的风险指标，若不能及时发现这些风险指标，会严重影响企业的发展。
技术实现要素：3.有鉴于此，本技术实施例提供了风险指标的预测方法、装置、电子设备及存储介质，可以解决现有技术中不能确定对企业经营状况影响最大的风险指标的问题。
4.本技术实施例的第一方面提供了一种风险指标的预测方法，包括：
5.获取企业所属的行业类别、第一预设时段的宏观经济数据的变化信息以及所述企业在所述第一预设时段的经营指标，所述经营指标包括资产信息以及营收变化信息，所述资产信息包括资产组成信息和资产变化信息；
6.将所述行业类别、所述第一预设时段的宏观经济数据的变化信息以及所述企业在所述第一预设时段的经营指标输入数据分析模型，得到所述数据分析模型输出的经营状况的等级；
7.根据所述经营状况的等级确定所述经营指标中与所述经营状况的等级最相关的指标，将所述最相关的指标作为风险指标。
8.在一种可能的实现方式中，所述数据分析模型是以多个上市公司历史时段的经营指标、所述历史时段的宏观经济数据的变化信息以及各所述上市公司所属的行业类别、各所述上市公司历史时段的经营状况的等级为训练样本，对分类模型进行训练得到的。
9.在一种可能的实现方式中，所述根据所述经营状况的等级确定所述经营指标中与所述经营状况的等级最相关的指标，包括：
10.根据所述经营状况的等级以及所述经营指标拟合所述经营状况的等级与所述经营指标的关系函数；
11.根据所述关系函数确定所述经营指标中与所述经营状况的等级最相关的指标。
12.在一种可能的实现方式中，所述根据所述经营状况的等级以及所述经营指标拟合所述经营状况的等级与所述经营指标的关系函数，包括：
13.根据初始函数以及所述经营指标确定所述经营状况的等级的拟合值；
14.根据所述经营状况的等级的拟合值以及所述经营状况的等级，优化所述初始函数的参数，直到得到最优参数；
15.根据所述最优参数确定所述关系函数。
16.在一种可能的实现方式中，在所述根据所述经营状况的等级以及所述经营指标拟合所述经营状况的等级与所述经营指标的关系函数，包括：
17.对所述经营指标进行归一化；
18.根据所述经营状况的等级以及归一化后的所述经营指标，拟合所述经营状况的等级与所述经营指标的关系函数。
19.在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
20.根据所述关系函数确定所述经营指标中的各指标对所述经营状况的影响权重。
21.在一种可能的实现方式中，所述根据所述经营状况的等级确定所述经营指标中与所述经营状况的等级最相关的指标，包括：
22.根据所述经营指标中的预设指标以及第一关系式确定第一等级；
23.根据所述第一等级、所述经营状况的等级以及预设权重分配方式确定目标经营状况的等级；
24.根据所述目标经营状况的等级确定所述经营指标中与所述经营状况的等级最相关的指标。
25.本技术实施例的第二方面提供了一种风险指标的预测装置，包括：
26.获取模块，用于获取企业所属的行业类别、第一预设时段的宏观经济数据的变化信息以及所述企业在所述第一预设时段的经营指标，所述经营指标包括资产信息以及营收变化信息，所述资产信息包括资产组成信息和资产变化信息；
27.分析模块，用于将所述行业类别、所述第一预设时段的宏观经济数据的变化信息以及所述企业在所述第一预设时段的经营指标输入数据分析模型，得到所述数据分析模型输出的经营状况的等级；
28.输出模块，用于根据所述经营状况的等级确定所述经营指标中与所述经营状况的等级最相关的指标，将所述最相关的指标作为风险指标。
29.本技术实施例的第三方面提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的风险指标的预测方法。
30.本技术实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的风险指标的预测方法。
31.本技术实施例的第五方面提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在电子设备上运行时，使得电子设备执行上述第一方面中任一项所述的风险指标的预测方法。
32.本技术实施例与现有技术相比存在的有益效果是：通过将企业所属的行业类别、第一预设时段的宏观经济数据的变化信息以及企业在第一预设时段的经营指标，输入数据分析模型，得到经营状况的等级，从而可以综合行业情况、宏观经济情况得到更准确的经营状况的等级，再根据经营状况的等级确定最相关的经营指标，将最相关的经营指标作为风险指标，由于最相关的经营指标对企业经营状况的影响最大，因此，可以确定出对企业经营状况影响最大的风险指标。
附图说明
33.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，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。
34.图1是本技术一实施例提供的风险指标的预测方法的实现流程示意图；
35.图2是本技术实施例提供的风险指标的预测装置示意图；
36.图3是本技术实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
37.以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本技术实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本技术。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本技术的描述。
38.为了说明本技术所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
39.应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
40.反映企业经营状况的指标有多种，对企业的经营状况影响最大的经营指标可能是变化趋势不明显的指标，不容易被发现，若不能确定对经营状况影响最大的风险指标，会严重影响企业的发展。
41.为此，本技术提供了一种风险指标的预测方法，通过将企业所属的行业类别、第一预设时段的宏观经济数据的变化信息以及企业在第一预设时段的经营指标，输入数据分析模型，得到经营状况的等级，从而可以综合行业情况、宏观经济情况得到更准确的经营状况的等级，再根据经营状况的等级确定最相关的经营指标，将最相关的经营指标作为风险指标，由于最相关的经营指标对企业经营状况的影响最大，因此，可以确定出对企业经营状况影响最大的风险指标。
42.下面对本技术提供的风险指标的预测方法进行示例性说明。
43.请参阅附图1，本技术一实施例提供的风险指标的预测方法包括：
44.s101：获取企业所属的行业类别、第一预设时段的宏观经济数据的变化信息以及所述企业在所述第一预设时段的经营指标，所述经营指标包括资产信息以及营收变化信息，所述资产信息包括资产组成信息和资产变化信息。
45.其中，行业类别是指制造行业、建筑行业、广告行业、服务行业、旅游行业、金融行业、通信行业、半导体行业等类别，企业所属的行业类别可以是一个或多个。
46.宏观经济数据可以是全球或者全国的经济数据，例如国民收入信息、国民消费信息等。宏观经济数据的变化信息可以是宏观经济数据的月度、季度或年度的增长率，增长率可以是一个数值，也可以是多个数值，若增长率是多个数值，每个增长率与一个时间段对应。
47.资产组成信息包括随时间变化的客户集中度、直销比例、分销比例、应付账款账期、员工人数、研发投入比例等信息。资产变化信息包括资产负债随时间的变化信息、现金流量随时间的变化信息、利润表随时间的变化信息，变化信息可以是增长率。在一实施例
中，资产变化信息还包括基于财务报表计算出的净资产收益率，总资产净利率，营业净利率，总资产周转率，权益乘数，资产负债率等。营收变化信息包括产品的营收总额、增长速度、毛利率、竞争集中度等。
48.s102：将所述行业类别、所述第一预设时段的宏观经济数据的变化信息以及所述企业在所述第一预设时段的经营指标输入数据分析模型，得到所述数据分析模型输出的经营状况的等级。
49.其中，数据分析模型是采用训练样本对分类模型进行训练得到的，可以输出经营状况的等级。
50.在一实施例中，输入数据分析模型的第一预设时段的宏观经济数据的变化信息以及企业在第一预设时段的经营指标是经过归一化处理后的数据，即将所有的经营指标转换为0至1之间的数值，从而可以使各指标处于同一量级，更适合进行综合分析，进而提高了输出的经营状况的等级的准确度。
51.在一实施例中，在对经营指标进行归一化之前，先对数据进行数据清洗和数据规约，以提高数据质量，提高计算准确度。
52.在一实施例中，数据分析模型是以多个上市公司历史时段的经营指标、历史时段的宏观经济数据的变化信息以及各上市公司所属的行业类别、各上市公司历史时段的经营状况的等级为训练样本，对分类模型进行训练得到的。其中，各上市公司历史时段的经营状况的等级是根据各上市公司历史时段的财务信息或者营业信息确定的，例如，可以根据各上市公司的利润增长率或者营业收入的增长率确定经营状况的等级。经营状况的等级可以是用于表示等级的数值，例如，1、2、3等，也可以是根据经营状况确定的分数值。多个上市公司的数据更能反映不同行业在不同的宏观经济形势下的经营状况，数据量越多，得到的数据分析模型越具有普遍性，适用性越高，也越准确。
53.可选的，数据分析模型也可以是以与当前企业所属的行业类别相同的企业在历史时段的经营指标、经营状况的等级，以及历史时段的宏观经济数据的变化信息为训练样本，对分类模型进行训练得到的。
54.在另一实施例中，数据分析模型是以当前企业在历史时段的经营指标、历史时段的宏观经济数据的变化信息以及当前企业在历史时段的不同时期对应的经营状况的等级为训练样本，对分类模型进行训练得到的。其中，当前企业在历史时段的不同时期对应的经营状况的等级是根据当前企业在历史时段的财务信息或者营业信息确定的。采用当前企业的历史数据作为训练样本，得到的数据分析模型可以更好地与当前企业相匹配。
55.s103：根据所述经营状况的等级确定所述经营指标中与所述经营状况的等级最相关的指标，将所述最相关的指标作为风险指标。
56.在一实施例中，将经营状况的等级以及第一预设时段的各经营指标输入预测模型，得到预测模型输出的最相关指标。预测模型是根据多个上市公司历史时段的经营状况的等级、历史时段的经营指标以及最相关指标为训练样本，对分类模型进行训练得到的。其中，最相关指标是对多个上市公司长期的数据进行分析得到的。通过预先训练的预测模型，可以快速确定最相关指标。
57.在另一实施例中，根据经营状况的等级以及经营指标拟合经营状况的等级与经营指标的关系函数，根据关系函数确定经营指标中最相关的指标。例如，待拟合的函数为
其中，y表示经营状况的等级，x1、x2、x3…
xn分别表示其中一项经营指标，k1、k2、k3…kn
、b、n分别表示与各项经营指标对应的待拟合系数。根据经营状况的等级和经营指标确定待拟合系数后，即可得到关系函数。可以看出，x1对y的影响最大，因此，x1对应的经营指标即为最相关的指标。
58.在一实施例中，首先确定待拟合函数中各待拟合参数的初始值，根据初始值得到初始函数，根据初始函数以及经营指标确定经营状况的等级的拟合值，根据经营状况的等级的拟合值以及经营状况的等级，优化初始函数的参数，直到得到最优参数，根据最优参数确定关系函数。具体地，经营状况的等级的拟合值与经营状况的等级的差值达到预设值或者到达迭代次数时，得到最优参数。示例性地，可以采用最小二乘法拟合得到关系函数。在其他实施例中，也可以采用基于神经网络的方法拟合出关系函数。
59.在一实施例中，在拟合关系函数之前，对经营指标进行归一化，根据经营状况的等级以及归一化后的经营指标，拟合经营状况的等级与经营指标的关系函数，从而可以使各指标处于同一量级，提高了后续输出的最相关的指标的准确度。
60.在一种可能的实现方式中，在确定关系函数后，根据关系函数确定不同经营指标与经营状况的等级的相关程度，根据相关程度确定各指标对经营状况的影响权重。示例性地，公式地，公式中，从x1到xn，各经营指标与经营状况的等级的相关程度依次下降，根据各经营指标对应的系数或者根据经营指标的数量以及预设的权重设定规则即可确定各指标对经营状况的影响权重。例如，可以将各经营指标对应的系数作为各经营指标对应的影响权重。通过计算各经营指标对应的影响权重，可以为企业经营者提供决策依据。在一实施例中，也可以按照影响权重的顺序对各经营指标进行排序或者按照预设规则绘制成图表并输出，以便于向用户直观展示企业经营过程中的风险因素。
61.在一实施例中，在得到数据分析模型输出的经营状况的等级后，根据经营指标中的预设指标以及第一关系式确定第一等级。其中，第一关系式是预先设定的用于确定经营状况的等级的关系式，可以是金融领域的专家根据大数据或者经验数据设定的。预设指标可以是第一预设时段的经营指标中的部分指标，例如营业收入、利润总额、资产总值等。在确定第一等级后，根据第一等级、经营状况的等级以及预设权重分配方式确定目标经营状况的等级。其中，预设权重分配方式可以是数据分析模型输出的经营状况的等级与第一等级为1:1的关系，也可以是7:3的关系。在计算出目标经营状况的等级后，根据目标经营状况的等级确定经营指标中与目标经营状况的等级最相关的指标，即为与经营状况的等级最相关的指标。通过综合数据分析模型输出的经营状况的等级以及人为设定的第一关系式确定的第一等级，来确定目标经营状况的等级，提高了确定出的目标经营状况的等级的准确度。
62.上述实施例中，通过将企业所属的行业类别、第一预设时段的宏观经济数据的变化信息以及企业在第一预设时段的经营指标，输入数据分析模型，得到经营状况的等级，从而可以综合行业情况、宏观经济情况得到更准确的经营状况的等级，再根据经营状况的等级确定最相关的经营指标，将最相关的经营指标作为风险指标，由于最相关的经营指标对企业经营状况的影响最大，因此，可以确定出对企业经营状况影响最大的风险指标。
63.应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程
的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本技术实施例的实施过程构成任何限定。
64.对应于上文实施例所述的风险指标的预测方法，图2示出了本技术实施例提供的风险指标的预测装置的结构框图，为了便于说明，仅示出了与本技术实施例相关的部分。
65.如图2所示，风险指标的预测装置包括，
66.获取模块21，用于获取企业所属的行业类别、第一预设时段的宏观经济数据的变化信息以及所述企业在所述第一预设时段的经营指标，所述经营指标包括资产信息以及营收变化信息，所述资产信息包括资产组成信息和资产变化信息；
67.分析模块22，用于将所述行业类别、所述第一预设时段的宏观经济数据的变化信息以及所述企业在所述第一预设时段的经营指标输入数据分析模型，得到所述数据分析模型输出的经营状况的等级；
68.输出模块23，用于根据所述经营状况的等级确定所述经营指标中与所述经营状况的等级最相关的指标，将所述最相关的指标作为风险指标。
69.在一种可能的实现方式中，所述数据分析模型是以多个上市公司历史时段的经营指标、所述历史时段的宏观经济数据的变化信息以及各所述上市公司所属的行业类别、各所述上市公司历史时段的经营状况的等级为训练样本，对分类模型进行训练得到的。
70.在一种可能的实现方式中，输出模块23具体用于：
71.根据所述经营状况的等级以及所述经营指标拟合所述经营状况的等级与所述经营指标的关系函数；
72.根据所述关系函数确定所述经营指标中与所述经营状况的等级最相关的指标。
73.在一种可能的实现方式中，输出模块23具体还用于：
74.根据初始函数以及所述经营指标确定所述经营状况的等级的拟合值；
75.根据所述经营状况的等级的拟合值以及所述经营状况的等级，优化所述初始函数的参数，直到得到最优参数；
76.根据所述最优参数确定所述关系函数。
77.在一种可能的实现方式中，输出模块23具体还用于：
78.对所述经营指标进行归一化；
79.根据所述经营状况的等级以及归一化后的所述经营指标，拟合所述经营状况的等级与所述经营指标的关系函数。
80.在一种可能的实现方式中，输出模块23还用于：
81.根据所述关系函数确定所述经营指标中的各指标对所述经营状况的影响权重。
82.在一种可能的实现方式中，输出模块23具体还用于：
83.根据所述经营指标中的预设指标以及第一关系式确定第一等级；
84.根据所述第一等级、所述经营状况的等级以及预设权重分配方式确定目标经营状况的等级；
85.根据所述目标经营状况的等级确定所述经营指标中与所述经营状况的等级最相关的指标。
86.需要说明的是，上述装置/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本技术方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此
处不再赘述。
87.图3是本技术实施例提供的电子设备的结构示意图。所述电子设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。如图3所示，该实施例的电子设备包括：处理器31、存储器32以及存储在所述存储器32中并可在所述处理器31上运行的计算机程序33。所述处理器31执行所述计算机程序33时实现上述风险指标的预测方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤s101至s103。或者，所述处理器31执行所述计算机程序33时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图2所示获取模块21至输出模块23的功能。
88.示例性的，所述计算机程序33可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器32中，并由所述处理器31执行，以完成本技术。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序33在所述电子设备中的执行过程。
89.本领域技术人员可以理解，图3仅仅是电子设备的示例，并不构成对电子设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述电子设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
90.所述处理器31可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现场可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
91.所述存储器32可以是所述电子设备的内部存储单元，例如电子设备的硬盘或内存。所述存储器32也可以是所述电子设备的外部存储设备，例如所述电子设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smart media card，smc)，安全数字(secure digital，sd)卡，闪存卡(flash card)等。进一步地，所述存储器32还可以既包括所述电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器32用于存储所述计算机程序以及所述电子设备所需的其他程序和数据。所述存储器32还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
92.所属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，仅以上述各功能单元、模块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单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，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，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本技术的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
93.在本技术所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/电子设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/电子设备实施例仅仅是示意性的，例如，所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，机械或其它的形式。
94.所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。
95.集成的模块/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，本技术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，所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，所述计算机程序包括计算机程序代码，所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。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所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-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。
96.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单元及算法步骤，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来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技术的范围。
97.以上所述实施例仅用以说明本技术的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本技术进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本技术各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本技术的保护范围之内。
技术特征：1.一种风险指标的预测方法，其特征在于，包括：获取企业所属的行业类别、第一预设时段的宏观经济数据的变化信息以及所述企业在所述第一预设时段的经营指标，所述经营指标包括资产信息以及营收变化信息，所述资产信息包括资产组成信息和资产变化信息；将所述行业类别、所述第一预设时段的宏观经济数据的变化信息以及所述企业在所述第一预设时段的经营指标输入数据分析模型，得到所述数据分析模型输出的经营状况的等级；根据所述经营状况的等级确定所述经营指标中与所述经营状况的等级最相关的指标，将所述最相关的指标作为风险指标。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据分析模型是以多个上市公司历史时段的经营指标、所述历史时段的宏观经济数据的变化信息以及各所述上市公司所属的行业类别、各所述上市公司历史时段的经营状况的等级为训练样本，对分类模型进行训练得到的。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述经营状况的等级确定所述经营指标中与所述经营状况的等级最相关的指标，包括：根据所述经营状况的等级以及所述经营指标拟合所述经营状况的等级与所述经营指标的关系函数；根据所述关系函数确定所述经营指标中与所述经营状况的等级最相关的指标。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述经营状况的等级以及所述经营指标拟合所述经营状况的等级与所述经营指标的关系函数，包括：根据初始函数以及所述经营指标确定所述经营状况的等级的拟合值；根据所述经营状况的等级的拟合值以及所述经营状况的等级，优化所述初始函数的参数，直到得到最优参数；根据所述最优参数确定所述关系函数。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述根据所述经营状况的等级以及所述经营指标拟合所述经营状况的等级与所述经营指标的关系函数，包括：对所述经营指标进行归一化；根据所述经营状况的等级以及归一化后的所述经营指标，拟合所述经营状况的等级与所述经营指标的关系函数。6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述关系函数确定所述经营指标中的各指标对所述经营状况的影响权重。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述经营状况的等级确定所述经营指标中与所述经营状况的等级最相关的指标，包括：根据所述经营指标中的预设指标以及第一关系式确定第一等级；根据所述第一等级、所述经营状况的等级以及预设权重分配方式确定目标经营状况的等级；根据所述目标经营状况的等级确定所述经营指标中与所述经营状况的等级最相关的指标。8.一种风险指标的预测装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取企业所属的行业类别、第一预设时段的宏观经济数据的变化信息以及所述企业在所述第一预设时段的经营指标，所述经营指标包括资产信息以及营收变化信息，所述资产信息包括资产组成信息和资产变化信息；分析模块，用于将所述行业类别、所述第一预设时段的宏观经济数据的变化信息以及所述企业在所述第一预设时段的经营指标输入数据分析模型，得到所述数据分析模型输出的经营状况的等级；输出模块，用于根据所述经营状况的等级确定所述经营指标中与所述经营状况的等级最相关的指标，将所述最相关的指标作为风险指标。9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的风险指标的预测方法。10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的风险指标的预测方法。
技术总结本申请适用于计算机技术领域，提供了风险指标的预测方法、装置、电子设备及存储介质。风险指标的预测方法包括：获取企业所属的行业类别、第一预设时段的宏观经济数据的变化信息以及企业在第一预设时段的经营指标，经营指标包括资产信息以及营收变化信息，资产信息包括资产组成信息和资产变化信息；将行业类别、第一预设时段的宏观经济数据的变化信息以及企业在第一预设时段的经营指标输入数据分析模型，得到数据分析模型输出的经营状况的等级；根据经营状况的等级确定经营指标中与经营状况的等级最相关的指标，将最相关的指标作为风险指标，从而可以确定出对企业经营状况影响最大的风险指标。风险指标。风险指标。
技术研发人员：乔恩
受保护的技术使用者：未来地图（深圳）智能科技有限公司
技术研发日：2022.04.11
技术公布日：2022/7/5
