一种上市企业涉诉风险识别算法

摘要

本发明涉及一种上市企业涉诉风险识别算法。功能包括：观测窗口期的原始数据采集完毕并清洗后，利用RFM模型得到三个特征指标的数据——公司最新案件距离现在的天数为指标R，涉案数量为指标F，累计执行金额为指标M，对三个特征指标的数据进行归一化和同向化处理，使得数值范围转换到0到1之间，时间间隔R指标越小，说明企业的涉诉风险越高；涉案数量F和执行金额M指标越大，说明企业涉诉风险越大。运用K‑means聚类分析算法将公司分为四组，最终生成“高涉诉风险、中涉诉风险、中低涉诉风险和中高涉诉风险”四种不同涉诉风险类型的可视化图表。本发明适用于上市公司涉诉风险识别，提供了一种科学高效的跟踪和监管方式。