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申请/专利权人：上海示右智能科技有限公司

摘要：本发明公开了构建智能化破产管理人的方法，属于企业破产管理技术领域。该方法包括：获取企业的申报数据，进行破产原因概率分析；进行数字公证，评估破产状态，并选择破产路径，所述破产路径包括破产预和解、破产预重整、破产清算；计算破产预重整价值，生成破产预重整的期望值，判断是否执行破产预重整；建立预测模型，进行破产重整指标可用性判断，破产重整指标的概率计算，排除问题指标；评定破产预重整建设等级，构建破产预重整模型，完成企业破产预重整，实施信用修复；本发明能够实现破产管理的全过程智能化，实现破产管理人的智能化分析和处置，实现破产管理的智能化处理，利用人工智能和大数据技术，智能化制定破产重整计划。

主权项：1.构建智能化破产管理人的方法，其特征在于：该方法包括：获取企业的申报数据，进行破产原因概率分析；进行数字公证，评估破产状态，并选择破产路径，所述破产路径包括破产预和解、破产预重整、破产清算；计算破产预重整价值，生成破产预重整的期望值，判断是否执行破产预重整；建立预测模型，进行破产重整指标可用性判断，破产重整指标的概率计算，排除问题指标；评定破产预重整建设等级，构建破产预重整模型，完成企业破产预重整，实施信用修复；企业的破产原因概率分析包括：获取企业破产的判断条件，并对企业进行分析，判断其是否破产；利用马尔科夫链蒙特卡洛方法进行企业的破产原因概率分析；获取破产企业的数据特征，记为L，在任一个L中存在变量x，x为正整数，不同的正整数x的大小对应着不同状态；描述x在不同状态的概率分布，记为q；更新单一的马尔科夫链； 其中，t代表周期；T算子为转移算子；根据状态为整数的参数化设定，我们可以将转移算子T算子表示成一个矩阵A，矩阵A的状态定义如下：Aij＝T算子x′＝i|x＝j计算获取破产原因概率分布；对企业破产原因的概率进行排序，并且不断更新调整；所述破产预重整包括：评估破产预重整价值，判断是否执行破产预重整；利用自适应卡尔曼滤波对破产预重整价值进行评估；设计多个维度值，依次为：判断主体、判断客体、判断标准、判断原则、判断目标；设置自适应因子ak，用akPk代替原来的预测状态权阵Pk；由此建立的自适应滤波解表达式为： 其中，代表当前k时刻状态的估计值；ak为自适应因子，满足0≤ak≤1； 是k时刻的状态的可逆过渡矩阵，Pk和分别是L和的权矩阵，即相应协方差矩阵的逆矩阵；从而利用自适应卡尔曼滤波根据判断主体、判断客体、判断标准、判断原则、判断目标进行综合评估是否执行破产预重整；若存在预重整收益大于清算收益；并且能够实现重整社会价值与经济价值的最大化，则执行破产预重整；所述破产预重整还包括：搭建预测模型；在预测模型中，进行破产重整指标可用性判断，破产重整指标的概率计算，具体步骤如下：获取企业经济情况历史数据；获取预重整企业的实际经营情况；设置破产预重整指标阈值，根据破产预重整事件对应构成要件出现的概率进行设置；破产预重整事件对应构成要件出现的概率计算公式为： 其中，c表示破产预重整事件构成要件的名称，Pc表示破产预重整事件对应构成要件出现的概率，Xc表示破产预重整事件对应构成要件出现的总次数，N表示破产预重整事件出现的总次数；将设置的指标阈值传递至指标判断单元；判断破产预重整指标的可用性；利用最小二乘残差法来设计指标可用性判决门限K门限，步骤如下所示：获取统计检测量；获取破产最大告警率，记为X告警；获取可观测的样本数，记为m；在正常误差条件下，判决统计量服从自由度为m-4的分布；破产预重整指标可用性得到确认后，计算出与破产预重整相似度最大的破产原因，公式如下：给定破产原因变量Vi，Vj；Vi的条件概率函数用pVi|Vj表示； 其中，pVi,Vj是Vi，Vj的联合概率，pVj是Vj的边缘概率；则有联合概率的条件概率表达式：pVi,Vj＝pVi|VjpVj计算出与破产预重整相似度最大的破产原因，并按照概率大小进行排序；则进一步排除问题指标，公式如下： 其中，H为观测指标值的矩阵；Q是协方差矩阵；Q1为m*4矩阵；Q2为m*m-4矩阵；R为4×4矩阵，0为m-4*4矩阵；设概率密度函数为： 其中Pp为概率密度函数，括号及等号右方的p为概率，b为问题指标数，T为预先设定的破产预重整指标阈值；由最大似然估计可知，要得到参数的最大似然估计值，就要使似然函数值达到最大；设第d个指标对应的偏差向量应该使似然函数的值达到最大，化简并带入偏差向量μ＝[0…bi…0]得： 其中，bi代表第i个问题指标数；将上式对参数bi求导并令其为零，得：2Siy-2biSii＝0；其中y为观测值；所以可得参数bi的最大似然估计值为： 这个估计值使达到最大值Siy2Sii-yTSy，其中Si为S的第i行，Sii为S主对角线上的第i个元素；综上所述，使概率密度最大的即为问题指标，将其排除。

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