一种科技型企业运营隐性负债分析方法及系统与流程

1.本发明属于大数据领域，尤其是一种利用大数据技术进行科技型企业运营隐性负债分析方法及系统。


背景技术：

2.隐性负债指的是一种公司的负债，不像明显的债务那样在财务报表中以清晰的形式呈现。它们通常是指潜在的、未来可能发生的债务或责任，或者是与已经发生的事情有关的可能的债务或责任。
3.传统企业常见的隐性负债包括退休金责任、环境责任、法律诉讼责任等。例如，一家公司可能需要承担退休金计划的义务，但在目前的财务报表中并没有明确的数字来反映这一点。这些责任通常需要通过仔细的分析和估计来确定。隐性负债是在财务报表中不容易发现的，因此投资者和分析师需要仔细分析公司的财务状况，并考虑到可能存在的隐性负债。
4.科技型企业的隐性负债与传统企业有着不同之处，科技型企业通常服务更多的用户；通常人门只会更容易关注到随着用户量的增长带来企业收入的增长；但用户量增加也会带来意料之外的费用增长，如运营费用；随着用户爆发式的增长运营费用呈指数上升，运营过程中需要更多的服务器资源、需要增加的审核人员、需要更多的维护人员等；随着资源、人员需要的上升，与资、人员相关的间接费用也不断增加。
5.现有技术中通常通过人力对科技型企业的隐性负债进行分析，分析门槛高，难以通过计算机实现自动化分析。


技术实现要素：

6.为了解决现有技术无法使用计算机对科技型企业的隐性负债进行分析的问题，本发明提供一种科技型企业运营隐性负债分析方法及系统。
7.一方面，本发明提供一种科技型企业运营隐性负债分析方法，其特征在于：使用爬虫获取已上市企业及待分析企业的经营范围；根据所述已上市企业及待分析企业的经营范围确定出与待分析企业的经营范围相似度大于第一阈值的若干第一已上市企业；使用爬虫获取所述若干第一已上市企业的历史财务报表，所述历史财务报表包括已上市企业历年用户规模以及历年各分类项费用；获取待分析企业已有的历年用户规模及各分类项费用；以用户规模为自变量，各项分类费用为因变量，为所述若干第一已上市企业的每一项费用拟合一条第一费用曲线，为待分析企业的每一项费用拟合一条第二费用曲线；获取待分析企业的第一经营年限；获取每一条所述第一费用曲线前第一经营年限的第一线段；获取每一条所述第二费用曲线前第一经营年限的第二线段；对每一项费用，计算费用项对应的第二线段与对应费用项的每一条第一线段的相似度；将相似度大于第二阈值的第一线段对应的第一费用曲线确定为相应费用项的预测曲线根据当前年每一项费用，确定当前年每一项费用的占比；根据相应费用项的预测曲线计算预设年后的每一项费用；根据预设年后的每一
项费用计算出预设年后每一项费用的占比；根据预设年后每一项费用的占比与当前年每一项费用的占比确定出占比提升大于第三阈值的费用项；将占比提升大于第三阈值的费用项确定为隐性负债项。
8.进一步地，将经营范围文本进行分词，并仅保留经营相关词，将保留的经营相关词转换为词频向量，通过计算词频向量的余弦相似度确定两个经营范围的相似度。
9.进一步地，所述经营相关词由预设的词典确定。
10.进一步地，使用正则表达式从财务报表信息中提取相应的用户量数据。
11.进一步地，所述第一经营年限由计算机程序从待分析企业的报表中分析出或由用户手动进行填写。
12.本发明还提供一种科技型企业运营隐性负债分析系统，其特征在于所述系统包括：第一获取模块，用于使用爬虫获取已上市企业及待分析企业的经营范围；第一分析模块，用于根据所述已上市企业及待分析企业的经营范围确定出与待分析企业的经营范围相似度大于第一阈值的若干第一已上市企业；第二获取模块，用于使用爬虫获取所述若干第一已上市企业的历史财务报表，所述历史财务报表包括已上市企业历年用户规模以及历年各分类项费用；第三获取模块，用于获取待分析企业已有的历年用户规模及各分类项费用；第二分析模块，用于以用户规模为自变量，各项分类费用为因变量，为所述若干第一已上市企业的每一项费用拟合一条第一费用曲线，为待分析企业的每一项费用拟合一条第二费用曲线；第四获取模块，用于获取待分析企业的第一经营年限；第五获取模块，用于获取每一条所述第一费用曲线前第一经营年限的第一线段；第六获取模块，用于获取每一条所述第二费用曲线前第一经营年限的第二线段；第三分析模块，用于对每一项费用，计算费用项对应的第二线段与对应费用项的每一条第一线段的相似度；第四分析模块，用于将相似度大于第二阈值的第一线段对应的第一费用曲线确定为相应费用项的预测曲线第五分析模块，用于根据当前年每一项费用，确定当前年每一项费用的占比；第六分析模块，用于根据相应费用项的预测曲线计算预设年后的每一项费用；第七分析模块，用于根据预设年后的每一项费用计算出预设年后每一项费用的占比；第八分析模块，用于根据预设年后每一项费用的占比与当前年每一项费用的占比确定出占比提升大于第三阈值的费用项；将占比提升大于第三阈值的费用项确定为隐性负债项。
13.进一步地，将经营范围文本进行分词，并仅保留经营相关词，将保留的经营相关词转换为词频向量，通过计算词频向量的余弦相似度确定两个经营范围的相似度。
14.进一步地，所述经营相关词由预设的词典确定。
15.进一步地，使用正则表达式从财务报表信息中提取相应的用户量数据。
16.进一步地，所述第一经营年限由计算机程序从待分析企业的报表中分析出或由用户手动进行填写。
17.本发明的有益效果为：通过计算机程序获取已上市企业的经营数据、财务数据等，并与用户规模拟合成曲线，将待分析企业的用户规模-费用曲线与上市企业的用户规模-费用曲线进行对比，确定出待分析企业的每一类费用的用户规模-费用曲线，从而更精确在预测出后续的费用，通过费用占比，计算出占比提升高的费用，从而确定出可能的隐性负债。本发明通过大数据分析技术，确定出隐性负债，该方案可通过计算机程序自动实现，从而提高分析效率，减少人力劳动。
附图说明
18.图1为第一企业a、b、c项目费用曲线、为第二企业b、c、d项目费用曲线；图2为待分析企业a、c、d项目费用曲线；图3为第一企业a、b、c项目费用线段、为第二企业b、c、d项目费用线段；图4为待分析企业a、c、d项目费用线段；
19.图中：1（a）为第一企业a项目费用曲线、1（b）为第一企业b项目费用曲线、1（c）为第一企业c项目费用曲线、1（d）为第二企业b项目费用曲线、1（e）为第二企业c项目费用曲线、1（f）为第二企业d项目费用曲线；2（a）为待分析企业a项目费用曲线、2（b）为待分析企业c项目费用曲线、2（c）为待分析企业d项目费用曲线；3（a）为第一企业a项目费用线段、3（b）为第一企业b项目费用线段、3（c）为第一企业c项目费用线段、3（d）为第二企业b项目费用线段、3（e）为第二企业c项目费用线段、3（f）为第二企业d项目费用线段；4（a）为待分析企业a项目费用线段、4（b）为待分析企业c项目费用线段、4（c）为待分析企业d项目费用线段。
实施方式
20.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行描述和说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。基于本发明提供的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
21.显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本发明应用于其他类似情景。此外，还可以理解的是，虽然这种开发过程中所作出的努力可能是复杂并且冗长的，然而对于与本发明公开的内容相关的本领域的普通技术人员而言，在本发明揭露的技术内容的基础上进行的一些设计，制造或者生产等变更只是常规的技术手段，不应当理解为本发明公开的内容不充分。
22.在本发明中提及
“ꢀ
实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域普通技术人员显式地和隐式地理解的是，本发明所描述的实施例在不冲突的情况下，可以与其它实施例相结合。
23.除非另作定义，本发明所涉及的技术术语或者科学术语应当为本发明所属技术领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本发明所涉及的
“ꢀ
一”、
“ꢀ
一个”、
“ꢀ
一种”、
“ꢀ
该”等类似词语并不表示数量限制，可表示单数或复数。
24.一方面，本发明公开了一种利用大数据技术进行科技型企业运营隐性负债分析方法。所述方法包括如下步骤：使用爬虫获取已上市企业及待分析企业的经营范围。
25.上市企业会定时地发布自己的经营范围，通常财经类网站会收集相应企业的基本信息，并且将相应的信息放置于固定的栏目，通过爬虫技术等可以访问相应的网站的，提取固定栏目中的经营范围内容。
26.根据所述已上市企业及待分析企业的经营范围确定出与待分析企业的经营范围
相似度大于第一阈值的若干第一已上市企业。
27.财经类网站中的经营范围通常是以文本段的形式呈现，为了方便比较经验范围，进一步地，可以将经营范围文本进行分词，并仅保留经营相关词，经营相关词由预设的词典确定，将保留的经营相关词转换为词频向量，通过计算词频向量的余弦相似度确定两个经营范围的相似度。
28.将相似度大于第一阈值，如相似度大于90%的企业确定为与待分析企业经营范围相似的企业。由于已上市企业有很多，通过经营范围相似度分析可以确定出相同领域的若干个企业，由于经营范围相似，在企业的成长过程中的问题相似的可能性也最大，如ugc企业，在企业发展到一定规模后会面对内容的审核问题，在内容审核方面的支出会急剧增长，确定出经营范围的相似度的企业后可利用相似的企业来预测待分析企业后续的经营情况。
29.使用爬虫获取所述若干第一已上市企业的历史财务报表，所述历史财务报表包括已上市企业历年用户规模以及历年各分类项费用。
30.与经营范围类似，已上市企业每年、每季度都会公布财务报表，财经网站，如同花顺等会收集相应企业的财务报表数据，通过爬虫可将获取相应的财务报表。互联网类企业在财报表中通常会公布用户增长量，可使用正则表达式等技术从财务报表信息中提取相应的用户量数据，并按照公布时间进行存储。类似地，各分类项费用也属于财务报表中的常规项目，如管理费用、员工薪水支出、租赁费用、资源费用等。
31.进一步地，为了确定出项目分类，提取所述第一已上市企业的历史财务报表的全部费用类型，将全部费用类型做为费用项目分类。例如，第一企业的财务报表中包括了a、b、c三种费用，第二企业的财务报表中包括了b、c、d三种费用，则全部费用类型为a、b、c、d。
32.获取若干第一已上市企业的历史财务报表的全部内容，每一项目可能对应多种费用项目，不同企业之间对应的费用项目可能不同，同一种费用项目可能在多个不同的企业中都有。
33.获取待分析企业已有的历年用户规模及各分类项费用。
34.待分析企如果是上市企业则可以与前述的方式，从公布的财务报表中获取相应的用户规模及各分类项费用。如果是未市企业，则可以由用户手动进行填写，如在分析系统中使用表单等，提示用户将相应的信息输入至系统中。
35.以用户规模为自变量，各项分类费用为因变量，为所述若干第一已上市企业的每一项费用拟合一条第一费用曲线，为待分析企业的每一项费用拟合一条第二费用曲线。
36.科技企业的费用常与用户规模相关，本实施例采用用户规模来描述企业的费用变化。确定出企业的费用项目以及用户规模变化后，可以将相应的点标注于坐标系，如图1-2所示，以用户规模为自变量，各项分类费用为因变量可以为每一个企业的每一种费用项目拟合出一条曲线。
37.由于已上市企业的经营时间通常比较长，因此已上市企业拟合出的曲线更具有代表性，也就是对该类的费用的预测更加准确。需要进行隐性负债分析的企业都是经营时间不长的企业，需要进行后期的隐性负债分析。但待分析企业的数据较少，曲线的后期预测准确度较低。本实施方式的原理在于根据待分析企业前期较短的曲线找出已上市企业相应费用的相似曲线，提高待分析企业对应项目费用的预测精度。
38.需要说明的是这里的第一费用曲线是为了方便描述的命名，不是指特定的一个曲
线，而是一类曲线，第一费用曲线是指若干第一已上市企业的每一项费用的拟合的曲线，如图1所示，其所有的曲线都可称为第一费用曲线，并且每一个企业的每一种项目费用都可拟合出一条第一费用曲线；示例性地，如图1所示，1（a）为第一企业a项目费用曲线、1（b）为第一企业b项目费用曲线、1（c）为第一企业c项目费用曲线、1（d）为第二企业b项目费用曲线、1（e）为第二企业c项目费用曲线、1（f）为第二企业d项目费用曲线。类似的第二费用曲线是指待分析企业的费用曲线，如图2所示，待分析企业有a、c、d三种费用，其包括了三条第二费用曲线，其中2（a）为待分析企业a项目费用曲线、2（b）为待分析企业c项目费用曲线、2（c）为待分析企业d项目费用曲线。
39.获取待分析企业的第一经营年限。
40.与获取待分析企的用户规模及各分类项费用类似，可从企业公布的报表获取，也可以由用户手动进行填写，如在分析系统中使用表单等，提示用户将相应的信息输入至系统中。
41.获取每一条所述第一费用曲线前第一经营年限的第一线段。
42.以第一经营年限为5年为例，如图3所示，对每一个企业的每一个第一费用曲线取前5年的线段，其中前5年是根据前5年用户规模对应的线段，如前5年用户增长到400万，则线段取在用户规模400万处，与图1中的曲线对应地，可以得到图3中的具体线段为3（a）为第一企业a项目费用线段、3（b）为第一企业b项目费用线段、3（c）为第一企业c项目费用线段、3（d）为第二企业b项目费用线段、3（e）为第二企业c项目费用线段、3（f）为第二企业d项目费用线段。
43.获取每一条所述第二费用曲线前第一经营年限的第二线段。
44.与取第一线段类似的，以第一经营年限为5年为例，如图4所示，对每一个第二费用曲线取前5年的线段，则有图4中的对应的4（a）待分析企业a项目费用线段、4（b）待分析企业c项目费用线段、4（c）待分析企业d项目费用线段。
45.与前述第一曲线、第二曲线类似，这里的第一线段、第二线段都是指一类线段，如图3中的全部线段为第一线段，图4中的全部线段为第二线段。
46.对每一项费用，计算费用项对应的第二线段与对应费用项的每一条第一线段的相似度。
47.如图4所示，将图4中的每一个线段，如c项目费用的线段，与全部包括c项目费用的企业的第一线段进行相似度计算，如图3中，图3（c）包括了第一企业的c项目费用线段，图3(e)为第二企业的c项目费用线段，计算图4中c项目费用的第二线段与如图3中第一企业的c项目费用线段、第二企业的c项目费用线段的相似度，得到与第二企业c项目费用的第二线段相似度较高。
48.线段的相似度计算可以采用现有技术中的任意方法，如余弦距离等，本实施方式不做具体限定。
49.将相似度大于第二阈值的第一线段对应的第一费用曲线确定为相应费用项的预测曲线。
50.第二阈值可以根据用户偏好设置，如取90%。如图3（e）、4（c）所示，待分析企业c项目费用的第二线段与第二企业d项目费用的线段相似度高于第二阈值，则将第二企业c项目费用对应的第一费用曲线确定为待分析企业c项目费用的预测曲线。即将图1(f)中第二企
业c项目的第一费用曲线确定为待分析企业c项目费用的预测曲线。
51.此处的原理为，由于已上市企业的经营时间通常比较长，因此已上市企业拟合出的曲线更具有代表性，也就是对该类的费用的预测更加准确。需要进行隐性负债分析的企业都是经营时间不长的企业，需要进行后期的隐性负债分析。但待分析企业的数据较少，曲线的后期预测准确度较低，即如果直接采用图2中的曲线预测，则可能出现较大的误差。而经营范围相似的企业，如果在发展前期费用变化相似，在后期费用变化相似的概率较高。如用图1中的第二企业c项目曲线预测待预测企业c项目的费用的准确性高的可能性更大。类似地，可以对待预测企业的每一项费用都用相同的方法，从已上市企业中找出费用趋势相似的曲线，从而可以以较高的准确度预测后续的每一项费用。
52.根据当前年每一项费用，确定当前年每一项费用的占比。
53.待分析企业的当前年度的每一项费用都已确定，则可以计算出每一项费用的占比，如待分析企业包括a、c、d三项费用，占比分别为20%、40%、40%。
54.根据相应费用项的预测曲线计算预设年后的每一项费用。
55.在前述步骤中确定出了每一项费用的预测曲线，则可以根据预测曲线计算出若干年后的每一项费用。预设年可根据用户设定，如设定为10年，则计算10年后每一项目的预测费用。
56.根据预设年后的每一项费用计算出预设年后每一项费用的占比。
57.得到每一项目的具体预测费用后，可以计算出每一项预测费用的所占的比例，示例性地，预测10年后，a、c、d三项的占比分别为50%、25%、25%。
58.根据预设年后每一项费用的占比与当前年每一项费用的占比确定出占比提升大于第三阈值的费用项。
59.如果预测若干年后每一项费用的占比与当前年的费用占比区别不大，则表示若干年后的企业运营费用情况也当前类似，则表明不存在隐性的负债。如果某些费用会增大很多，则表示超出当前有的预期，此项费用在成为隐性负债的可能性较高。以第三阈值为10%为例。继续采用前述的示例，a项目费用占比从20%提升到50%，占比提升了30%。则占比提升大于第三阈值的费用项确定为隐性负债项，即a项目的费用在后续的运营过程中增加过快，很可能成为隐性负债。
60.在另一实施例中，本发明还公开了一种科技型企业运营隐性负债分析系统，其特征在于所述系统包括：第一获取模块，用于使用爬虫获取已上市企业及待分析企业的经营范围；第一分析模块，用于根据所述已上市企业及待分析企业的经营范围确定出与待分析企业的经营范围相似度大于第一阈值的若干第一已上市企业；第二获取模块，用于使用爬虫获取所述若干第一已上市企业的历史财务报表，所述历史财务报表包括已上市企业历年用户规模以及历年各分类项费用；第三获取模块，用于获取待分析企业已有的历年用户规模及各分类项费用；第二分析模块，用于以用户规模为自变量，各项分类费用为因变量，为所述若干第一已上市企业的每一项费用拟合一条第一费用曲线，为待分析企业的每一项费用拟合一条第二费用曲线；第四获取模块，用于获取待分析企业的第一经营年限；
第五获取模块，用于获取每一条所述第一费用曲线前第一经营年限的第一线段；第六获取模块，用于获取每一条所述第二费用曲线前第一经营年限的第二线段；第三分析模块，用于对每一项费用，计算费用项对应的第二线段与对应费用项的每一条第一线段的相似度；第四分析模块，用于将相似度大于第二阈值的第一线段对应的第一费用曲线确定为相应费用项的预测曲线第五分析模块，用于根据当前年每一项费用，确定当前年每一项费用的占比；第六分析模块，用于根据相应费用项的预测曲线计算预设年后的每一项费用；第七分析模块，用于根据预设年后的每一项费用计算出预设年后每一项费用的占比；第八分析模块，用于根据预设年后每一项费用的占比与当前年每一项费用的占比确定出占比提升大于第三阈值的费用项；将占比提升大于第三阈值的费用项确定为隐性负债项。
61.同时该系统包括现有技术中能够执行或辅助执行前述实施例中全部方法的模块，本领域技术人员可通过现有技术中的任意手段实现该系统，只要能够执行前述实施例中的方法即可。
62.在本说明书的描述中，术语
“ꢀ
一个实施例”、
“ꢀ
一些实施例”、
“ꢀ
具体实施例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或实例。而且，描述的具体特征、结构、材料或特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
63.以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种科技型企业运营隐性负债分析方法，其特征在于：使用爬虫获取已上市企业及待分析企业的经营范围；根据所述已上市企业及待分析企业的经营范围确定出与待分析企业的经营范围相似度大于第一阈值的若干第一已上市企业；使用爬虫获取所述若干第一已上市企业的历史财务报表，所述历史财务报表包括已上市企业历年用户规模以及历年各分类项费用；获取待分析企业已有的历年用户规模及各分类项费用；以用户规模为自变量，各项分类费用为因变量，为所述若干第一已上市企业的每一项费用拟合一条第一费用曲线，为待分析企业的每一项费用拟合一条第二费用曲线；获取待分析企业的第一经营年限；获取每一条所述第一费用曲线前第一经营年限的第一线段；获取每一条所述第二费用曲线前第一经营年限的第二线段；对每一项费用，计算费用项对应的第二线段与对应费用项的每一条第一线段的相似度；将相似度大于第二阈值的第一线段对应的第一费用曲线确定为相应费用项的预测曲线根据当前年每一项费用，确定当前年每一项费用的占比；根据相应费用项的预测曲线计算预设年后的每一项费用；根据预设年后的每一项费用计算出预设年后每一项费用的占比；根据预设年后每一项费用的占比与当前年每一项费用的占比确定出占比提升大于第三阈值的费用项；将占比提升大于第三阈值的费用项确定为隐性负债项。2.根据权利要求1所述的科技型企业运营隐性负债分析方法，其特征在于所述经营范围相似度计算方法包括：将经营范围文本进行分词，并仅保留经营相关词，将保留的经营相关词转换为词频向量，通过计算词频向量的余弦相似度确定两个经营范围的相似度。3.根据权利要求2所述的科技型企业运营隐性负债分析方法，其特征在于所述经营相关词由预设的词典确定。4.根据权利要求1所述的科技型企业运营隐性负债分析方法，其特征在于使用正则表达式从财务报表信息中提取相应的用户量数据。5.根据权利要求1所述的科技型企业运营隐性负债分析方法，其特征在于所述第一经营年限由计算机程序从待分析企业的报表中分析出或由用户手动进行填写。6.一种科技型企业运营隐性负债分析系统，其特征在于所述系统包括：第一获取模块，用于使用爬虫获取已上市企业及待分析企业的经营范围；第一分析模块，用于根据所述已上市企业及待分析企业的经营范围确定出与待分析企业的经营范围相似度大于第一阈值的若干第一已上市企业；第二获取模块，用于使用爬虫获取所述若干第一已上市企业的历史财务报表，所述历史财务报表包括已上市企业历年用户规模以及历年各分类项费用；第三获取模块，用于获取待分析企业已有的历年用户规模及各分类项费用；第二分析模块，用于以用户规模为自变量，各项分类费用为因变量，为所述若干第一已
上市企业的每一项费用拟合一条第一费用曲线，为待分析企业的每一项费用拟合一条第二费用曲线；第四获取模块，用于获取待分析企业的第一经营年限；第五获取模块，用于获取每一条所述第一费用曲线前第一经营年限的第一线段；第六获取模块，用于获取每一条所述第二费用曲线前第一经营年限的第二线段；第三分析模块，用于对每一项费用，计算费用项对应的第二线段与对应费用项的每一条第一线段的相似度；第四分析模块，用于将相似度大于第二阈值的第一线段对应的第一费用曲线确定为相应费用项的预测曲线第五分析模块，用于根据当前年每一项费用，确定当前年每一项费用的占比；第六分析模块，用于根据相应费用项的预测曲线计算预设年后的每一项费用；第七分析模块，用于根据预设年后的每一项费用计算出预设年后每一项费用的占比；第八分析模块，用于根据预设年后每一项费用的占比与当前年每一项费用的占比确定出占比提升大于第三阈值的费用项；将占比提升大于第三阈值的费用项确定为隐性负债项。7.根据权利要求6所述的科技型企业运营隐性负债分析系统，其特征在于所述经营范围相似度计算方法包括：将经营范围文本进行分词，并仅保留经营相关词，将保留的经营相关词转换为词频向量，通过计算词频向量的余弦相似度确定两个经营范围的相似度。8.根据权利要求7所述的科技型企业运营隐性负债分析系统，其特征在于所述经营相关词由预设的词典确定。9.根据权利要求6所述的科技型企业运营隐性负债分析系统，其特征在于使用正则表达式从财务报表信息中提取相应的用户量数据。10.根据权利要求6所述的科技型企业运营隐性负债分析系统，其特征在于所述第一经营年限由计算机程序从待分析企业的报表中分析出或由用户手动进行填写。

技术总结
本发明提供一种科技型企业运营隐性负债分析方法及系统，根据所述已上市企业及待分析企业的经营范围确定出与待分析企业的经营范围相似度大于第一阈值的若干第一已上市企业；将相似度大于第二阈值的第一线段对应的第一费用曲线确定为相应费用项的预测曲线根据当前年每一项费用，确定当前年每一项费用的占比；根据相应费用项的预测曲线计算预设年后的每一项费用；根据预设年后的每一项费用计算出预设年后每一项费用的占比；根据预设年后每一项费用的占比与当前年每一项费用的占比确定出占比提升大于第三阈值的费用项；将占比提升大于第三阈值的费用项确定为隐性负债项。采用计算机程序实现，通过大数据分析，提高隐性负债分析的效率，减少人工。减少人工。减少人工。


技术研发人员：郑小华
受保护的技术使用者：成都智慧企业发展研究院有限公司
技术研发日：2023.06.05
技术公布日：2023/7/22