一种产权交易全流程监测预警系统的制作方法

本发明涉及交易流程监测预警，具体地说，涉及一种产权交易全流程监测预警系统。

背景技术：

1、产权交易全流程监测预警系统是一种应用于产权交易市场的信息化管理系统，其核心目标是对产权交易全过程进行实时监控和风险预警，确保交易的合规性和公正性，防止国有资产流失和其他潜在风险，该系统利用现代信息技术手段，将交易流程中的各个环节纳入自动化监测范围，强化内控机制，确保所有交易按照法律法规和市场规则进行，特别是对于国有产权交易，保障国有资产权益不受侵害。

2、在市场风险评估中，现有技术可能仅关注个别市场变量的风险水平，而对市场变量间的关联性和风险传染效应考虑不足，无法全面评估各市场变量间的联合波动风险，这可能导致在风险识别和管理上的不充分和滞后，因此，设计一种产权交易全流程监测预警系统。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种产权交易全流程监测预警系统，以解决上述背景技术中对市场变量间的关联性和风险传染效应考虑不足，无法全面评估各市场变量间的联合波动风险，这可能导致在风险识别和管理上的不充分和滞后的问题。

2、为实现上述目的，本发明目的在于提供了一种产权交易全流程监测预警系统，包括：

3、信息录入管理单元，所述信息录入管理单元用于收集并录入产权交易涉及的用户基础信息；

4、用户基础信息包括产权权属信息、交易双方信息和资产价值评估；

5、市场风险预警单元，所述市场风险预警单元基于时间序列分析算法，预估市场趋势及潜在风险事件的可能性；

6、竞价交易单元，所述竞价交易单元用于记录每一次竞价行为，包括竞买人的身份信息、出价、出价时间数据，并在竞价结束后，确定最高有效竞价作为交易价格，进而触发后续的合同签订和交易结算环节；

7、交易风险评估单元，所述交易风险评估单元基于风险评估模型识别交易过程中的潜在风险，并对潜在风险进行量化评估；

8、交易结算单元，所述交易结算单元用于产权交易达成后进行资金结算。

9、作为本技术方案的进一步改进，所述信息录入管理单元包括用户认证模块、信息采集模块和数据存储模块；

10、其中，用户认证模块用于用户基本信息的录入，确保只有经过授权的用户才能进入系统进行后续操作，通过用户认证后，信息采集模块用于录入用户产权交易信息，其中，产权交易信息包括产权类型、权属关系、资产评估报告、交易双方资质和合同协议；

11、信息采集模块在完成产权交易信息的录入后，将产权交易信息的数据存储至数据存储模块。

12、作为本技术方案的进一步改进，所述市场风险预警单元包括风险数据采集模块、风险因子识别模块、风险预测模块和风险预警模块；

13、其中，风险数据采集模块用于从数据源收集与产权交易市场相关数据，并对数据进行清洗和整合，以确保数据的质量和可用性。

14、产权交易市场相关数据包括市场价格波动、交易量；

15、数据来源包括实时交易数据、公开发布的报告、新闻媒体、社交媒体、专业数据库。

16、风险因子识别模块基于多元统计分析模型，识别出影响产权交易市场的风险因子；从多个相关变量中提取出少数几个主成分，这些主成分能够尽可能多地保留原始变量的信息，从而揭示出数据中的主要变化模式；

17、其中，风险因子包括政策变化、行业周期波动、市场供求关系变化；

18、风险预测模块基于识别出的风险因子，采用时间序列分析算法预测未来市场的价格波动；

19、风险预警模块基于风险预测模块预测的结果，当存在潜在风险时，基于风险预警规则触发预警机制，并及时向决策者和相关部门发出警示。

20、作为本技术方案的进一步改进，通过所述多元统计分析模型识别影响产权交易市场的风险因子，涉及的具体步骤为：

21、s4.1、将每个风险因子数据作为一个变量，多个风险因子变量组成一个数据矩阵；

22、数据矩阵具体为：

23、；

24、其中，表示样本的数量，每一行代表一个样本；表示风险因子变量的数量，每一列代表一个风险因子；表示第个样本中第个变量的取值；

25、s4.2、对数据矩阵进行标准化处理，使得各个变量具有相同的尺度；

26、s4.3、计算标准化后的数据矩阵的协方差矩阵；

27、协方差矩阵：

28、；

29、其中，表示的转置矩阵；表示样本的数量；

30、s4.4、对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值和对应的特征向量；

31、特征值分解过程为：

32、；

33、其中，表示维的协方差矩阵；表示一个对角矩阵，其对角线上的元素是矩阵的特征值；表示由的特征向量作为列构成的正交矩阵；

34、s4.5、根据特征值的大小选择前几个最大的特征值对应的特征向量作为主成分；

35、s4.6、将原始数据投影到所选的主成分上，得到每个样本在主成分上的投影值，即主成分得分。

36、；

37、其中，为投影值，表示主成分得分，每一列对应一个主成分，每行则表示一个样本在相应主成分上的得分，投影值可以用来表示原始数据在新的低维空间中的表示，同时保留了原始数据的主要变异信息，反映了样本在特定主成分上的相对位置和重要程度；表示标准化后的数据矩阵；表示选择的主成分对应的特征向量；

38、通过主成分分析，可以用较少的综合指标（主成分）替代原来众多的风险因子变量，从而简化复杂的高维数据结构，便于理解和分析；主成分得分反映了各风险因子在新空间中的重要性或影响力。通过对主成分得分的解读，可以识别出对产权交易市场影响最大的风险因子，这些因子可能是决定市场波动的关键因素；

39、我们可以得到主成分和特征向量，从而识别出对产权交易市场影响最大的风险因子，这些主成分反映了原始风险因子的组合情况，能够更好地捕捉市场变化的主要模式。

40、作为本技术方案的进一步改进，所述时间序列分析算法预测未来市场的价格波动，并引入风险因子后，其具体计算表达式为：

41、；

42、其中，表示当前时间点的时间序列值；表示滞后算子，；、、…、均表示自回归项系数，表示第期滞后值对于当前值的回归系数，表示模型的自回归阶数，它决定了模型考虑过去的多少期数据来预测当前值；表示差分次数，用于使序列变为平稳序列；、、…、表示滑动平均项系数，表示模型的滑动平均阶数；表示满足零均值、恒定方差且独立同分布的白噪声项；表示时间序列向前平移期的操作；表示时间序列向前平移期的操作；、、…、表示在时间点的风险因子变量，包括政策变化、行业周期波动、市场供求关系变化；、、…、表示风险因子对目标序列的影响系数；

43、预测过程通过递归公式完成：

44、；

45、其中，表示预测步长；表示在时间基于已知信息预测的时刻的目标序列值；表示常数项，代表模型预测的基准值；表示自回归项系数，其中，表示过去第个滞后期的目标序列值对当前预测值的影响程度；表示滑动平均项系数，其中，表示过去第个滞后期的随机误差项对当前预测值的影响程度；表示风险因子对目标序列的影响系数，其中；表示在时间基于已知信息预测的时刻的第个风险因子的值；表示在时间的随机误差项；表示在时间基于已知信息预测的时刻的目标序列值。

46、在每个时间节点上，基于过去的价格信息和当前已知的风险因子值，预测未来任意时间的市场价格，不仅可以实时监测市场价格变化，还可以对可能出现的异常波动提前发出预警，有助于投资者及时调整投资策略，降低风险。

47、作为本技术方案的进一步改进，所述竞价交易单元包括竞价信息发布模块、在线竞价模块、成交确认模块；

48、其中，竞价信息发布模块用于发布产权的详细信息，详细信息包括产权性质、权属状态、使用年限、资产现状、评估价值；

49、在线竞价模块用于实时接收并记录各竞买人的出价信息，遵循“价格优先、时间优先”的原则处理竞价请求，在竞价结束时，由成交确认模块根据竞价规则，从在线竞价模块获得最终的最高有效竞价及其相应的竞买人信息。

50、作为本技术方案的进一步改进，所述交易风险评估单元包括风险识别模块、量化评估模块和决策建议模块；

51、其中，风险识别模块基于专家经验从信息源中识别对交易存在影响的交易风险因素，由量化评估模块通过风险评估模型对交易过程中存在的风险因素进行量化评估，最后，通过决策建议模块基于风险评估结果，确定是否进行最终的交易结算，根据风险识别模块识别出的风险因素以及量化评估模块对这些风险因素的量化分析结果，生成针对当前交易状况的具体决策建议或策略，风险识别模块基于量化评估结果，将交易风险划分为不同等级，并设定相应的风险承受阈值，当评估结果显示风险超出可接受范围时，触发警示或阻止交易，分别针对信用风险、市场风险、政策风险划分不同的风险等级标准；

52、其中，信息源包括用户基础信息、交易记录、市场动态信息；

53、交易风险因素包括信用风险、市场风险、政策风险。

54、作为本技术方案的进一步改进，所述风险评估模型具体为：

55、信用风险评估

56、；

57、式中，表示评估对象的信用风险评分，表示对象相对于其他类似对象的异常程度；表示评估对象在构建的信用风险评估模型中的平均隔离深度；表示在信用风险模型中，样本数为时的平均路径长度的估计值；表示用于训练信用风险评估模型的样本数量；

58、在风险识别模块中，信用风险评分是用来评估每个数据点异常程度的关键指标，异常分数高的数据点被认为更可能是异常的，有助于快速定位潜在的风险点，以便进一步分析和处理；信用风险评分是对交易对象偿债能力和意愿的一种量化评估，高分值往往对应较低的违约风险，低分值则提示较高的违约风险；因此，评分可以明确识别出哪些交易可能涉及较高信用风险的交易对象，从而确定潜在的交易风险；

59、市场风险评估

60、基于移动窗口标准差来衡量市场变量的异常程度，则市场风险评估模型的具体表达式为：

61、；

62、式中，表示窗口大小；表示时间的市场变量值；表示时间的窗口市场变量的平均值；表示在时间的移动窗口内的市场变量的标准差，用于衡量市场变量在时间窗口内的波动程度；

63、其中，市场变量主要涉及能够反映产权交易市场活动状态及其变动特点的各种统计量和经济指标，包括产权交易额、产权流转速度、产权交易价格指数、单个产权交易项目的成交价格、溢价率、折价率等具体交易条件；

64、政策风险评估

65、；

66、式中，表示在时间时政策影响指标；表示常数项；、、…、表示模型系数；表示在时间时政策影响指标；表示误差项。

67、通过模型预测未来的政策影响指标，并与实际发生的指标进行比较，可以检测出异常的政策风险，如果实际指标与预测值相差较大，则可能表明存在异常的政策风险。

68、作为本技术方案的进一步改进，在市场风险评估中，为全面和精准地评估市场风险，引入多元共变性分析模型，即通过计算移动窗口内的协方差矩阵来评估不同市场变量之间的共变性，对市场风险评估模型进行优化，其优化后的表达式为：

69、；

70、其中，

71、；

72、式中，表示对协方差矩阵的对角线元素提取操作，得到一个只包含各个市场变量自身波动信息的向量；表示对角矩阵，其对角线上的元素代表的是在时间的移动窗口内各个市场变量的标准差，它反映了每个市场变量单独的风险水平，标准差是用来衡量市场变量波动性的统计量，数值越大表示该市场变量在指定窗口期内的波动越剧烈，相应的风险也越高；表示协方差矩阵；

73、优化后的市场风险评估模型，可以更全面地衡量和评估产权交易市场中各市场变量在一定时间窗口内的联合波动风险，利用移动窗口计算协方差矩阵，并通过对角化处理得到每个市场变量的标准差，不仅能够度量单个市场变量的波动情况，还能有效捕捉多个市场变量之间的联动效应和风险传染特性，对于产权交易市场等复杂金融环境中的风险评估至关重要，能更准确地理解和量化不同市场因素间的相互影响及其所带来的综合风险水平。

74、作为本技术方案的进一步改进，所述交易结算单元包括资金核验模块、交易确认模块和资金划转模块；

75、其中，资金核验模块用于验证买方是否有足够的资金进行交易；

76、交易确认模块用于对交易合同、竞价结果和其他相关文件进行复核，确认交易的有效性和完整性；

77、资金划转模块用于在交易双方确认交易后，执行实际的资金划转操作，将买方的资金从其指定账户转移到卖方账户。

78、与现有技术相比，本发明的有益效果：

79、1、该产权交易全流程监测预警系统中，通过结合主成分分析和时间序列分析方法，产权交易全流程监测预警系统有效地实现对复杂市场环境下的风险管理和预测功能，时间序列预测模型中纳入了风险因子变量，能够增强模型对市场复杂动态的捕捉能力，尤其是在市场受外部风险事件影响较大时，模型更能体现风险事件对未来价格走势的潜在作用，从而提高预测的精度和准确性，基于历史价格信息和当前风险因子的状态，递归地预测未来任意时间点t+h的市场价格，这有利于实时监测市场价格动态，并能够前瞻性地识别市场异常波动，提前发出预警信号。

80、2、该产权交易全流程监测预警系统中，在市场风险评估中，引入多元共变性分析模型，可以更全面地衡量和评估产权交易市场中各市场变量在一定时间窗口内的联合波动风险，利用移动窗口计算协方差矩阵，通过对角化处理得到每个市场变量的标准差，不仅能够度量单个市场变量的波动情况，还能有效捕捉多个市场变量之间的联动效应和风险传染特性，基于多元共变性分析，模型可以预测市场变量间未来可能的联动模式，特别是在市场环境发生变化时，有助于提早识别风险点和机会点，提高风险预警的准确性和及时性。