CN109102178A - 一种电力企业价值评估方法、装置及设备 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种电力企业价值评估方法,获取的是与境外多个电力企业对应的目标数据,然后根据该目标数据构建电力企业价值评估模型,目的是生成对应的评估值报表,在后期可以直接利用该评估值报表对相关电力企业价值进行评估,也就是说,评估值报表中是包含境外多个电力企业的相关评估信息的,与现有技术中只对当前被投资的境外电力企业有针对性地进行价值评估,然后再利用当前已评估的电力企业的价值评估结果去估计其它电力企业的价值相比,评估全面性高,进而提高了评估准确性。另外,本发明还公开了一种电力企业价值评估装置及设备,效果如上。
Description
技术领域
本发明涉及投资领域,特别涉及一种电力企业价值评估方法、装置及设备。
背景技术
随着经济全球化趋势的扩展与市场化程度的加深,加快境外业务发展布局以及规划境外资产布置已成为电力企业的首要任务。
目前只对当前被投资的境外电力企业有针对性地进行价值评估,也就是说,当前需要在哪个境外电力企业投资就对哪个电力企业的价值进行评估,之后再需要对境外其它电力企业价值进行评估时,直接用当前已评估的电力企业的价值评估结果去估计其它电力企业的价值,由于目前的评估方式比较片面,评估全面性低,所以最终会导致评估准确性低,进而会对电力系统的投资结果产生影响。
由此可见,如何克服对境外电力企业的价值进行评估时,由于评估片面性导致的评估准确性低的问题是本领域技术人员亟待解决的问题。
发明内容
本申请实施例提供了一种电力企业价值评估方法、装置及设备,以解决现有技术中对境外电力企业的价值进行评估时,由于评估片面性导致的评估准确性低的问题。
为解决上述技术问题,本发明提供了一种电力企业价值评估方法,包括:
获取与境外多个电力企业对应的目标数据;
依据所述目标数据构建电力企业价值评估模型;
控制输出经所述电力企业价值评估模型分析后的结果数据以生成评估值报表;
依据所述评估值报表对各所述电力企业的价值进行评估。
优选地,所述获取与境外多个电力企业对应的目标数据具体为:
通过爬虫方式获取所述目标数据。
优选地,在所述获取与境外多个电力企业对应的目标数据之后,还包括:
对所述目标数据进行清洗以得出第一目标数据;
对应地,所述依据所述目标数据构建电力企业价值评估模型具体为:
依据所述第一目标数据构建所述电力企业价值评估模型。
优选地,所述对所述目标数据进行清洗具体为:
对所述目标数据进行格式转换,并消除所述目标数据中的冗余数据。
优选地,在所述获取与境外多个电力企业对应的目标数据之后,还包括:
建立所述目标数据与各所述电力企业之间的关系型数据表,将对应的所述电力企业的名称作为所述关系型数据表的键值,并将所述关系型数据表存入数据库。
优选地,所述电力企业价值评估模型包括神经网络模型、打分模型以及财务预警模型。
优选地,所述目标数据包括工商登记信息,企业组织架构信息,企业融资信息,法人基本信息,知识产权信息,财务状况信息以及运营计划信息。
优选地,所述评估值报表中的信息包括舆情信息、贷款信息、财务指标得分信息以及评级预估结果信息。
为解决上述技术问题,本发明还提供了一种与电力企业价值评估方法对应的电力企业价值评估装置,包括:
获取模块,用于获取与境外多个电力企业对应的目标数据;
构建模块,用于依据所述目标数据构建电力企业价值评估模型;
控制模块,用于控制输出经所述电力企业价值评估模型分析后的结果数据以生成评估值报表;
评估模块,用于依据所述评估值报表对各所述电力企业的价值进行评估。
为解决上述技术问题,本发明还提供了一种与电力企业价值评估方法对应的电力企业价值评估设备,包括:
存储器,用于存储计算机程序;
处理器,用于执行所述计算机程序以实现上述任意一种电力企业价值评估方法的步骤。
相比于现有技术,本发明所提供的一种电力企业价值评估方法,首先获取与境外多个电力企业对应的目标数据;然后依据目标数据构建电力企业价值评估模型;接着再控制输出经电力企业价值评估模型分析后的结果数据,目的是生成评估值报表;最后依据生成的评估值报表对各电力企业的价值进行评估。由此可见,该方法,获取的是与境外多个电力企业对应的目标数据,然后根据该目标数据建模生成对应的评估值报表,在后期可以直接利用该评估值报表对相关电力企业价值进行评估,也就是说,评估值报表中是包含境外多个电力企业的相关评估信息的,与现有技术中只对当前被投资的境外电力企业有针对性地进行价值评估,然后再利用当前已评估的电力企业的价值评估结果去估计其它电力企业的价值相比,评估全面性高,进而提高了评估准确性。另外,本发明还提供了一种电力企业价值评估装置及设备,效果如上。
附图说明
图1为本发明实施例所提供的一种电力企业价值评估方法流程图;
图2为本发明实施例所提供的一种电力企业价值评估装置组成示意图;
图3为本发明实施例所提供的一种电力企业价值评估设备组成示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明的核心是提供一种电力企业价值评估方法、装置及设备,可以解决现有技术中对境外电力企业的价值进行评估时,由于评估片面性导致的评估准确性低的问题。
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明的方案,下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。
图1为本发明实施例所提供的一种电力企业价值评估方法流程图,如图1所示,该评估方法包括:
S101:获取与境外多个电力企业对应的目标数据。
境外多个电力企业就是选定的需要投资电力项目的企业,目标数据就是与境外多个电力企业的价值相关的数据;作为优选地实施方式,目标数据包括工商登记信息,企业组织架构信息,企业融资信息,法人基本信息,知识产权信息,财务状况信息以及运营计划信息;在实际应用中,财务状况信息可以选取近三年的财务状况信息,运营计划信息也可以选取未来三年的运营计划信息;当然,目标数据除了上述介绍的相关信息之外,还可以选取各电力企业的相关联系信息,如负责人的手机号,邮箱以及各电力企业的确定地址等信息。作为优选地实施方式,获取与境外多个电力企业对应的目标数据具体为:通过爬虫方式获取目标数据。利用爬虫方式获取数据的速度相对较快,当然,在实际应用中,还可以通过第三方金融机构线下获取对应的目标数据,或通过直接将第三方金融机构网站后台服务器端的数据进行导出的方式获取对应的目标数据。当然,目标数据的类型以及目标数据的获取方式并不会影响本申请实施例的实现。
S102:依据目标数据构建电力企业价值评估模型。
在获取到与境外各电力企业对应的目标数据之后,就依据获取到的目标数据构建电力企业价值评估模型,具体就是在获取到各电力企业的目标数据,并选定模型之后,将目标数据分别导入相应的模型,进行数据建模,模型的具体构建方式与现有技术中的相同,在此不再赘述。对于电力企业价值评估模型的选取将在下文进行详细说明,本发明实施例在此暂不作说明。在实际应用中,电力企业价值评估模型可以为多个,具体选取几个合适可根据实际情况确定,本发明不做限定。
为了提高平挂结果的准确性,作为优选地实施方式,在获取与境外多个电力企业对应的目标数据之后,还包括:
对目标数据进行清洗以得出第一目标数据;
对应地,依据目标数据构建电力企业价值评估模型具体为:
依据第一目标数据构建电力企业价值评估模型。
具体就是在获取到各电力企业的目标数据之后,对获取到的目标数据进行清洗操作,得出清洗后的第一目标数据,作为优选地实施方式,对目标数据进行清洗具体为:就是对目标数据进行格式转换,并消除目标数据中的冗余数据(多余的或者重复的数据)。
对目标数据进行清洗后,得出的第一目标数据是具有一致性的标准格式数据,方便数据的分析与应用。
在具体应用中,需根据目标数据的类型对目标数据进行格式转换,目标数据的类型包括;含有噪声的数据、含有重复信息的数据、数据不平衡的数据、数据与编码表不对应或不一致的数据以及不完整的数据等。并且,对于不同类型的目标数据均对应有不同的解决方法,例如,对于含有噪声的数据可以采用去除特大值以及负值点的方式对该数据进行处理;对于含有重复信息的数据可以采用删除重复项的方式对其进行处理;对于不平衡的数据可以采用数据去噪的方式对其进行处理;对于数据与编码表不对应的数据可以采用与不同行业标准表格对应的方式对其进行处理;对于数据与编码表不一致的数据可以采用按数据类型归类的方式对其进行处理;对于不完整的数据可以采用确立相关标准参照值的方式对其进行处理。当然,如果目标数据中包含明显不符合常理的数据,则需要将该异常数据剔除。
为了进一步提高评估结果的准确性,在对目标数据进行清洗之后,还可以对标准格式的第一目标数据进行数据特征描述,了解标准格式的第一目标数据特征状况,最后选取标准格式的第一目标数据中特征状况匹配程度高的数据进行后续操作。该过程可以理解为数据匹配环节。
在得出第一目标数据之后,对应地,依据目标数据构建电力企业价值评估模型具体为:依据第一目标数据构建电力企业价值评估模型。具体就是依据清洗后的第一目标数据构建电力企业价值评估模型。
S103:控制输出经电力企业价值评估模型分析后的结果数据以生成评估值报表。
S104:依据评估值报表对各电力企业的价值进行评估。
在构建好电力企业价值评估模型之后,就利用电力企业价值评估模型对获取到的目标数据进行分析处理,然后再控制电力企业价值评估模型输出分析处理后的结果数据,并根据相关结果数据生成评估值报表;最后再依据评估值报表以及结合其它方面的风险评估对各电力企业的价值进行评估,进而确定在境外各电力企业中投资时的投资风险。作为优选地实施方式,评估值报表中的信息包括舆情信息、贷款信息、财务指标得分信息以及评级预估结果信息。舆情信息,主要反应各电力企业在社会民众中产生的正面信息和负面信息的程度。当然,评估值报表中除了包括上述介绍的信息之外,还可以包括与各电力企业相关的其它评估信息,在此不再赘述。
考虑到在负面信息严重的境外电力企业投资风险大的问题,在实际应用中,如果获取的与各电力企业对应的目标数据中包含大量的负面消息,并且该负面消息可能会严重影响对应电力企业的价值评估结果,此时直接就结束对相应的电力企业的价值评估,即将相应的电力企业排除在外,不进行后续的操作。
本发明所提供的一种电力企业价值评估方法,首先获取与境外多个电力企业对应的目标数据;然后依据目标数据构建电力企业价值评估模型;接着再控制输出经电力企业价值评估模型分析后的结果数据,目的是生成评估值报表;最后依据生成的评估值报表对各电力企业的价值进行评估。由此可见,该方法,获取的是与境外多个电力企业对应的目标数据,然后根据该目标数据建模生成对应的评估值报表,在后期可以直接利用该评估值报表对相关电力企业价值进行评估,也就是说,评估值报表中是包含境外多个电力企业的相关评估信息的,与现有技术中只对当前被投资的境外电力企业有针对性地进行价值评估,然后再利用当前已评估的电力企业的价值评估结果去估计其它电力企业的价值相比,评估全面性高,进而提高了评估准确性。
考虑到数据处理的方便性以及便于后期对各电力企业的目标数据进行查询,在上述实施例的基础上,作为优选地实施方式,在获取与境外多个电力企业对应的目标数据之后,还包括:
建立目标数据与各电力企业之间的关系型数据表,将对应的电力企业的名称作为关系型数据表的键值,并将关系型数据表存入数据库。
具体就是在获取到各电力企业的目标数据之后,建立电力企业与各自对应的目标数据之间的关系型数据表,将对应的电力企业的名称作为关系型数据表的键值,方便对数据处理,在建立好关系型数据表之后,可以将各关系型数据表存至数据库中,方便后期对相关数据进行查找。
在上述实施例的基础上,作为优选地实施方式,电力企业价值评估模型包括神经网络模型、打分模型以及财务预警模型。
在本申请实施例中,电力企业价值评估模型可以选用神经网络模型、打分模型以及预警模型三类评估模型,利用上述三类模型从不同维度进行数据分析,得出更为客观的评估结果;在实际应用中,可以根据各电力企业的数据特征选取最符合要求的电力企业价值评估模型,进而增加估值结果的科学性,当然,电力企业价值评估模型的类型以及个数并不会影响本申请实施例的实现。
如果电力企业价值评估模型选用的是神经网络模型,则具体为首先将步骤S101中获取的目标数据导入神经网络模型,然后运用Elman神经网络对导入的目标数据进行学习,制定神经网络模型。神经网络模型对电力企业中的不含财务数据的目标数据进行分析。根据目标数据从不同模型分析出的不同维度的评估结果,将评估结果反馈在估值报表中。
在实际应用中,打分模型包括,多因子分析子模型、评分卡子模型以及聚类分析子模型,各模型具体的分析步骤为:将获取的目标数据首先导入多因子分析子模型,对不同类型的目标数据指标赋予相应权重;再通过评分卡子模型对不同权重的目标数据根据估值项目的重要程度进行打分;最后通过聚类分析模型,将电力企业进行类别划分。聚类分析模型的分析方法包括二阶聚类和SOM神经网络,聚类分析模型将通过二阶聚类方法和SOM神经网络方法得出的结果进行对比,整合适应随机数据的变量类型和特征。具体可设置7-12维变量、10000-15000组随机数模拟电力企业的相关特征。
上文中对于一种电力企业价值评估方法的实施例进行了详细描述,基于上述实施例描述的电力企业价值评估方法,本发明实施例还提供了一种与该方法对应的电力企业价值评估装置。由于装置部分的实施例与方法部分的实施例相互对应,因此装置部分的实施例请参照方法部分的实施例描述,这里不再赘述。
图2为本发明实施例所提供的一种电力企业价值评估装置组成示意图,如图2所示,该装置包括获取模块201,构建模块202,控制模块203以及评估模块204。
获取模块201,用于获取与境外多个电力企业对应的目标数据;
构建模块202,用于依据目标数据构建电力企业价值评估模型;
控制模块203,用于控制输出经电力企业价值评估模型分析后的结果数据以生成评估值报表;
评估模块204,用于依据评估值报表对各电力企业的价值进行评估。
本发明所提供的一种电力企业价值评估装置,首先获取与境外多个电力企业对应的目标数据;然后依据目标数据构建电力企业价值评估模型;接着再控制输出经电力企业价值评估模型分析后的结果数据,目的是生成评估值报表;最后依据生成的评估值报表对各电力企业的价值进行评估。由此可见,该装置,获取的是与境外多个电力企业对应的目标数据,然后根据该目标数据建模生成对应的评估值报表,在后期可以直接利用该评估值报表对相关电力企业价值进行评估,也就是说,评估值报表中是包含境外多个电力企业的相关评估信息的,与现有技术中只对当前被投资的境外电力企业有针对性地进行价值评估,然后再利用当前已评估的电力企业的价值评估结果去估计其它电力企业的价值相比,评估全面性高,进而提高了评估准确性。
上文中对于一种电力企业价值评估方法的实施例进行了详细描述,基于上述实施例描述的电力企业价值评估方法,本发明实施例还提供了一种与该方法对应的电力企业价值评估设备。由于设备部分的实施例与方法部分的实施例相互对应,因此设备部分的实施例请参照方法部分的实施例描述,这里不再赘述。
图3为本发明实施例所提供的一种电力企业价值评估设备组成示意图,如图3所示,该设备包括存储器301以及处理器302。
存储器301,用于存储计算机程序;
处理器302,用于执行计算机程序以实现上述任意一个实施例所提供的电力企业价值评估方法的步骤。
本发明所提供的一种电力企业价值评估设备,获取的是与境外多个电力企业对应的目标数据,然后根据该目标数据建模生成对应的评估值报表,在后期可以直接利用该评估值报表对相关电力企业价值进行评估,也就是说,评估值报表中是包含境外多个电力企业的相关评估信息的,与现有技术中只对当前被投资的境外电力企业有针对性地进行价值评估,然后再利用当前已评估的电力企业的价值评估结果去估计其它电力企业的价值相比,评估全面性高,进而提高了评估准确性。
以上对本发明所提供的一种电力企业价值评估方法、装置及设备进行了详细介绍。本文中运用几个实例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明,只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制,本领域技术人员,在没有创造性劳动的前提下,对本发明所做出的修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请中。
还需要说明的是,在本说明书中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个操作与另一个操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或者操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”等类似词,使得包括一系列要素的单元、设备或系统不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种单元、设备或系统所固有的要素。
Claims (10)
1.一种电力企业价值评估方法,其特征在于,包括:
获取与境外多个电力企业对应的目标数据;
依据所述目标数据构建电力企业价值评估模型;
控制输出经所述电力企业价值评估模型分析后的结果数据以生成评估值报表;
依据所述评估值报表对各所述电力企业的价值进行评估。
2.根据权利要求1所述的电力企业价值评估方法,其特征在于,所述获取与境外多个电力企业对应的目标数据具体为:
通过爬虫方式获取所述目标数据。
3.根据权利要求1所述的电力企业价值评估方法,其特征在于,在所述获取与境外多个电力企业对应的目标数据之后,还包括:
对所述目标数据进行清洗以得出第一目标数据;
对应地,所述依据所述目标数据构建电力企业价值评估模型具体为:
依据所述第一目标数据构建所述电力企业价值评估模型。
4.根据权利要求3所述的电力企业价值评估方法,其特征在于,所述对所述目标数据进行清洗具体为:
对所述目标数据进行格式转换,并消除所述目标数据中的冗余数据。
5.根据权利要求1所述的电力企业价值评估方法,其特征在于,在所述获取与境外多个电力企业对应的目标数据之后,还包括:
建立所述目标数据与各所述电力企业之间的关系型数据表,将对应的所述电力企业的名称作为所述关系型数据表的键值,并将所述关系型数据表存入数据库。
6.根据权利要求1所述的电力企业价值评估方法,其特征在于,所述电力企业价值评估模型包括神经网络模型、打分模型以及财务预警模型。
7.根据权利要求1所述的电力企业价值评估方法,其特征在于,所述目标数据包括工商登记信息,企业组织架构信息,企业融资信息,法人基本信息,知识产权信息,财务状况信息以及运营计划信息。
8.根据权利要求1所述的电力企业价值评估方法,其特征在于,所述评估值报表中的信息包括舆情信息、贷款信息、财务指标得分信息以及评级预估结果信息。
9.一种电力企业价值评估装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取与境外多个电力企业对应的目标数据;
构建模块,用于依据所述目标数据构建电力企业价值评估模型;
控制模块,用于控制输出经所述电力企业价值评估模型分析后的结果数据以生成评估值报表;
评估模块,用于依据所述评估值报表对各所述电力企业的价值进行评估。
10.一种电力企业价值评估设备,其特征在于,包括:
存储器,用于存储计算机程序;
处理器,用于执行所述计算机程序以实现如权利要求1至8任意一项所述的电力企业价值评估方法的步骤。
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---|---|
CN (1) | CN109102178A (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113095712A (zh) * | 2021-04-25 | 2021-07-09 | 国家电网有限公司 | 企业授信评分获取方法、装置及计算机设备 |
CN115146997A (zh) * | 2022-07-26 | 2022-10-04 | 国家电网有限公司大数据中心 | 基于电力数据的评估方法、装置、电子设备及存储介质 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105389732A (zh) * | 2015-11-30 | 2016-03-09 | 安徽融信金模信息技术有限公司 | 一种用于企业风险评估的方法 |
CN105574656A (zh) * | 2015-12-11 | 2016-05-11 | 芜湖乐锐思信息咨询有限公司 | 一种企业投资价值评估系统 |
CN106779457A (zh) * | 2016-12-29 | 2017-05-31 | 深圳微众税银信息服务有限公司 | 一种企业信用评估方法及系统 |
CN107240014A (zh) * | 2017-04-28 | 2017-10-10 | 天合泽泰(厦门)征信服务有限公司 | 一种基于企业征信业务的信用评级方法 |
-
2018
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Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105389732A (zh) * | 2015-11-30 | 2016-03-09 | 安徽融信金模信息技术有限公司 | 一种用于企业风险评估的方法 |
CN105574656A (zh) * | 2015-12-11 | 2016-05-11 | 芜湖乐锐思信息咨询有限公司 | 一种企业投资价值评估系统 |
CN106779457A (zh) * | 2016-12-29 | 2017-05-31 | 深圳微众税银信息服务有限公司 | 一种企业信用评估方法及系统 |
CN107240014A (zh) * | 2017-04-28 | 2017-10-10 | 天合泽泰(厦门)征信服务有限公司 | 一种基于企业征信业务的信用评级方法 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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