مجموعة بيانات العمليات المالية المؤسسية

000 185 مجموعة بيانات عن مبادرة الشراكة الاقتصادية تشمل 200 3 مؤسسة، و200 مؤشر مالي، وتدعم التدريب على تقييم الائتمان ونماذج الإنذار المبكر بالمخاطر.

لمحة عامة عن البيانات

اسم البياناتمجموعة بيانات العمليات المالية المؤسسية
مجموع حجم البيانات185,000 (covering 3,200 enterprises ' multi-year financial and operational indicators)
مؤسسةالنوعالشركات القائمة/السفن التجارية/الشركات الحكومية الكبيرة/المشاريع الجديدة المتخصصة
التغطية الصناعيةالتشييد/الملكية/استثمار المدن/الصناعة/التكنولوجي/الطاقة/التمويل
财务指标بيان الأصول والخصوم والاحتياطيات وأرصدة الصناديق
النطاق الزمني2015-2025 بيانات ربع سنوية
المصدرالتقارير السنوية للشركات المدرجة في القائمة، وتقارير تقدير الشركات المدينة، والبيانات العامة من منهاج الإطلاق الحضري، والدراسة الاستقصائية الاقتصادية للمكتب الإحصائي

الوصف التفصيلي لمذكرات البيانات

الاسم الميدانينوع البياناتدرجة القيمة/الوصف
enterprise_idString(16)هوية المؤسسة التي لا تراعي الاعتبارات
industryEnumCONSTRUCTION | REAL_ESTATE | LGFV | MFG | TECH | ENERGY | FINANCE
enterprise_typeEnumLISTED | LGFV | SOE | SME | UNICORN
fiscal_yearIntegerالسنة المالية 2015-2025
periodEnumQ1 | Q2 | Q3 | Q4 | FY
total_assetsFloatمجموع الأصول (بآلاف الدولارات)
total_revenueFloatإيرادات الأعمال التجارية (بآلاف الدولارات)
net_profitFloatصافي الأرباح (بملايين الدولارات)
debt_ratioFloatنسبة الأصول والخصوم
roeFloatصافي عائدات الأصول (%)
operating_cashflowFloatالتدفقات النقدية من الأنشطة التشغيلية (بملايين الدولارات)
employee_countInteger员工人数
credit_ratingEnumAAA | AA+ | AA | AA- | A+ | A | BBB | BB | DEFAULT
financial_ratiosObject{النسبة المنخفضة، نسبة السرعة، مضاعف ضمان الفائدة، سعر دوران حسابات القبض، ...}

De-identified JSON Data Sample

[ { "enterprise_id": "ENT-LGFV-0231", "industry": "LGFV", "enterprise_type": "LGFV", "fiscal_year": 2024, "period": "FY", "total_assets": 2850000.0, "total_revenue": 125000.0, "net_profit": 18200.0, "debt_ratio": 0.62, "roe": 2.8, "operating_cashflow": -8500.0, "employee_count": 1200, "credit_rating": "AA+", "financial_ratios": {"current_ratio": 2.1, "quick_ratio": 1.3, "interest_coverage": 3.5, "receivable_turnover": 4.2} }, { "enterprise_id": "ENT-LISTED-0042", "industry": "CONSTRUCTION", "enterprise_type": "LISTED", "fiscal_year": 2024, "period": "FY", "total_assets": 12500000.0, "total_revenue": 8500000.0, "net_profit": 320000.0, "debt_ratio": 0.74, "roe": 12.5, "operating_cashflow": 180000.0, "employee_count": 8500, "credit_rating": "AAA", "financial_ratios": {"current_ratio": 1.35, "quick_ratio": 0.92, "interest_coverage": 8.2, "receivable_turnover": 6.8} }, { "enterprise_id": "ENT-SME-1567", "industry": "TECH", "enterprise_type": "UNICORN", "fiscal_year": 2024, "period": "FY", "total_assets": 85000.0, "total_revenue": 42000.0, "net_profit": -5200.0, "debt_ratio": 0.35, "roe": -8.2, "operating_cashflow": 3200.0, "employee_count": 280, "credit_rating": "BB", "financial_ratios": {"current_ratio": 3.5, "quick_ratio": 3.1, "interest_coverage": null, "receivable_turnover": 8.5} }, { "enterprise_id": "ENT-SOE-0089", "industry": "ENERGY", "enterprise_type": "SOE", "fiscal_year": 2024, "period": "FY", "total_assets": 6800000.0, "total_revenue": 2200000.0, "net_profit": 185000.0, "debt_ratio": 0.58, "roe": 10.8, "operating_cashflow": 420000.0, "employee_count": 4200, "credit_rating": "AAA", "financial_ratios": {"current_ratio": 1.8, "quick_ratio": 1.5, "interest_coverage": 12.5, "receivable_turnover": 5.2} }, { "enterprise_id": "ENT-LGFV-0892", "industry": "LGFV", "enterprise_type": "LGFV", "fiscal_year": 2024, "period": "FY", "total_assets": 520000.0, "total_revenue": 28000.0, "net_profit": 3500.0, "debt_ratio": 0.68, "roe": 2.1, "operating_cashflow": -12000.0, "employee_count": 350, "credit_rating": "AA", "financial_ratios": {"current_ratio": 2.8, "quick_ratio": 1.9, "interest_coverage": 2.1, "receivable_turnover": 3.1} } ]

حالات استخدام التدريب

تقدير ائتمانات المؤسسة

نموذج التطبيق: مشروع " XGBoost " (GBM + Financial Characteristics Project) - التدريب على نموذج تصنيف تصنيف تصنيف التصنيف الائتماني للمشاريع استنادا إلى مؤشرات مالية متعددة الأبعاد.

الإنذار المبكر بالمخاطر المالية

نموذج التطبيق: نموذج LSTM/ Transformer + Time-Sequence Abnormality - التدريب في نماذج الإنذار المبكر بالضائقة المالية للمؤسسات استنادا إلى بيانات مالية متعددة.

تقييم المخاطر في منصة التسرب الحضري

نموذج التطبيق: التدريب المتخصص على نموذج تقييم مخاطر الديون والملاءة في المنبر.

الإبلاغ المالي المكتمل

نموذج التطبيق: LLM (GPT-4o)+NL2SQL. Automatically generate management discussion and analysis (MDA) text based on structured financial data.

الحصول على هذه البيانات

وتُعدّ مجموعات البيانات المالية المؤسسية الأذون حسب القطاع ونوع المؤسسة.

137-5502-0164 المشاورة على الإنترنت