助力科創(chuàng)貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)控

為某國有銀行提供了貸前、貸中、貸后的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型，助力銀行深化科技型企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與管理。銀行能夠更精準(zhǔn)地識(shí)別和挖掘優(yōu)質(zhì)科技型企業(yè)...

為某國有銀行提供了貸前、貸中、貸后的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型，助力銀行深化科技型企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與管理。銀行能夠更精準(zhǔn)地識(shí)別和挖掘優(yōu)質(zhì)科技型企業(yè)，同時(shí)，構(gòu)建了一套融合多維數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)與監(jiān)測模型，有效支持了“科創(chuàng)貸”產(chǎn)品的開發(fā)。該產(chǎn)品自發(fā)布以來，受到科技企業(yè)的高度評(píng)價(jià)，截至2022年第四季度，已幫助近4000家科技企業(yè)解決了融資難題，發(fā)放貸款總額超過1400億元。

科創(chuàng)與指數(shù)融合評(píng)價(jià)模型

為某非銀類金融機(jī)構(gòu)就前沿科技領(lǐng)域的上市公司，建立了一套融合了科技創(chuàng)新能力指標(biāo)與財(cái)務(wù)指標(biāo)的科技企業(yè)評(píng)價(jià)模型，從企業(yè)的創(chuàng)新成果、創(chuàng)新投...

為某非銀類金融機(jī)構(gòu)就前沿科技領(lǐng)域的上市公司，建立了一套融合了科技創(chuàng)新能力指標(biāo)與財(cái)務(wù)指標(biāo)的科技企業(yè)評(píng)價(jià)模型，從企業(yè)的創(chuàng)新成果、創(chuàng)新投入與財(cái)務(wù)表現(xiàn)三方面對(duì)科技企業(yè)的規(guī)模、水平、及成長進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)。根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)篩選出的科技企業(yè)組合在收益率、夏普比率、模型穩(wěn)定性等方面相較于基于傳統(tǒng)財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)方式建立的科技類指數(shù)和僅基于知識(shí)產(chǎn)權(quán)統(tǒng)計(jì)類數(shù)據(jù)建立的科技類指標(biāo)有明顯優(yōu)勢(shì)。

科創(chuàng)企業(yè)監(jiān)管評(píng)價(jià)模型

為金融管理機(jī)構(gòu)打造研判科技企業(yè)技術(shù)水平和創(chuàng)新狀態(tài)的科技指標(biāo)體系及系統(tǒng)，為交易所提供監(jiān)管審核決策輔助，同時(shí)為已上市和擬上市企業(yè)提供創(chuàng)...

為金融管理機(jī)構(gòu)打造研判科技企業(yè)技術(shù)水平和創(chuàng)新狀態(tài)的科技指標(biāo)體系及系統(tǒng)，為交易所提供監(jiān)管審核決策輔助，同時(shí)為已上市和擬上市企業(yè)提供創(chuàng)新發(fā)展指引服務(wù)。模型體系主要針對(duì)科創(chuàng)板涉及領(lǐng)域（生物醫(yī)藥、新一代信息技術(shù)、節(jié)能環(huán)保、新材料、新能源、高端裝備），建立一套針對(duì)企業(yè)核心科技的數(shù)據(jù)獲取、建模評(píng)價(jià)、發(fā)展指引的評(píng)價(jià)體系，幫助企業(yè)更好了解自身科技水平、與行業(yè)同類企業(yè)的優(yōu)勢(shì)和差距，尋找短板不足并加以改進(jìn)。同時(shí)，也可作為監(jiān)管針對(duì)大量企業(yè)的篩選評(píng)估工具。

區(qū)域稅源增長與企業(yè)創(chuàng)新評(píng)價(jià)

為地方政府機(jī)構(gòu)構(gòu)建一套科技企業(yè)評(píng)價(jià)系統(tǒng)，方便開展稅源分析、政策制定、潛力企業(yè)挖掘與培育等工作。構(gòu)建了由企業(yè)稅收、基礎(chǔ)情況、技術(shù)成果...

為地方政府機(jī)構(gòu)構(gòu)建一套科技企業(yè)評(píng)價(jià)系統(tǒng)，方便開展稅源分析、政策制定、潛力企業(yè)挖掘與培育等工作。構(gòu)建了由企業(yè)稅收、基礎(chǔ)情況、技術(shù)成果和創(chuàng)新能力四個(gè)維度38個(gè)指標(biāo)組成的指標(biāo)框架，通過特征分析、生存概率分析、面板回歸建模，識(shí)別出14個(gè)最能影響科技企業(yè)成長和研判納稅潛力的細(xì)分指標(biāo)，并隨機(jī)選取了若干企業(yè)進(jìn)行了對(duì)照驗(yàn)證。