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akshare-overdue-risk

用于基于AkShare数据的逾期风险识别场景。适用于金融工作中的基础任务单元。

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SKILL.md

AkShare 企业逾期风险识别 Skill

Skill 名称

overdue-risk-enterprise

功能

本 Skill 基于 AkShare 的 A 股公开财务数据,对单一企业进行逾期风险识别。默认演示企业为 荣盛发展(002146),也支持替换为其他 A 股上市公司。

识别逻辑聚焦于企业最容易触发逾期或信用压力的几类公开信号:

  1. 短债资金压力:短期借款与应付票据相对货币资金的压力。
  2. 经营现金流覆盖能力:经营活动现金流对流动负债的覆盖情况。
  3. 应收账款负担:应收账款占收入比例过高时,意味着回款压力偏大。
  4. 利润现金含量:利润是否真正转化为现金流。
  5. 收入变化率:收入下滑会加大未来逾期与偿债压力。

输出结果包括:

  • 企业基础信息
  • 逾期风险总分(0-100,分数越高风险越高)
  • 风险等级(低风险 / 中风险 / 高风险)
  • 各项指标值、单项评分与解释
  • 风险预警列表

数据来源

本 Skill 使用 AkShare 官方公开接口抓取数据,核心来源如下:

  1. A 股股票列表与基础匹配

    • 接口:stock_zh_a_spot_em
    • 用途:将企业名称映射为股票代码,或根据代码补足企业名称。
  2. 资产负债表(按报告期)

    • 接口:stock_balance_sheet_by_report_em
    • 来源页:东方财富财务分析页
    • 用途:提取货币资金、短期借款、应付票据、流动负债、应收账款等科目。
  3. 利润表(按报告期)

    • 接口:stock_profit_sheet_by_report_em
    • 来源页:东方财富财务分析页
    • 用途:提取营业收入、净利润,并与上期对比计算收入变化率。
  4. 现金流量表(按报告期)

    • 接口:stock_cash_flow_sheet_by_report_em
    • 来源页:东方财富财务分析页
    • 用途:提取经营活动产生的现金流量净额,用于判断企业真实回款与偿债能力。

说明:本 Skill 使用的是公开披露数据,因此更适合作为企业逾期风险初筛工具,而不是替代尽调、评级报告或司法/征信数据。


文件结构

text
akshare-overdue-risk-enterprise/
├── skill.md
└── script/
    ├── fetch_data.py
    ├── risk_model.py
    ├── run_demo.py
    └── requirements.txt

使用示例

1) 安装依赖

bash
pip install -r script/requirements.txt

2) 运行默认示例(荣盛发展)

bash
python script/run_demo.py

3) 指定企业名称

bash
python script/run_demo.py --company 万科A

4) 指定股票代码

bash
python script/run_demo.py --company 002146

5) 指定输出文件

bash
python script/run_demo.py --company 荣盛发展 --output output/rongsheng_report.json

输出样例(示意)

json
{
  "overdue_risk_score": 68.4,
  "risk_level": "中风险",
  "metrics": [
    {
      "name": "短债资金压力",
      "value": 1.3271,
      "metric_score": 25.0,
      "direction": "lower_is_better",
      "evidence": "(短期借款 + 应付票据) / 货币资金"
    }
  ],
  "warnings": [
    "短债资金压力偏弱: (短期借款 + 应付票据) / 货币资金"
  ]
}

交易说明

  1. 本 Skill 不执行任何交易、下单、撤单或自动投资动作
  2. 结果仅用于识别企业公开财报中的潜在逾期/偿债压力,适合作为投前初筛、授信辅助或舆情核查前的财务补充。
  3. 若模型输出为“中风险”或“高风险”,建议进一步结合以下信息二次核验:
    • 企业公告与债务重组进展
    • 票据、债券或贷款违约事件
    • 诉讼、被执行人、限制消费等司法数据
    • 销售回款、融资渠道、再融资进展
  4. 由于财报披露存在时滞,模型结果反映的是公开报表口径下的阶段性风险特征,不代表实时信用状态。
  5. 该 Skill 输出不构成投资建议、信用评级结论或法律意见。

License

本 Skill 代码 License

建议以 MIT License 方式使用和二次开发本 Skill 自带脚本。

第三方依赖 License

  • AkShare:MIT License
  • 其他 Python 依赖请以各自官方 License 为准

使用、分发或二次开发时,请保留第三方项目的原始版权与 License 声明。

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