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淺談財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析論文

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淺談財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析論文

  在當(dāng)前現(xiàn)代化的事業(yè)單位財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)監(jiān)管體系建設(shè)過(guò)程當(dāng)中不僅應(yīng)當(dāng)針對(duì)工作的難點(diǎn)和重點(diǎn)進(jìn)行有層次性的整改,同時(shí)還應(yīng)當(dāng)明確工作的指導(dǎo)原則,以更好的實(shí)現(xiàn)事業(yè)單位財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)監(jiān)管體系質(zhì)量的增強(qiáng)和改進(jìn)。下面是學(xué)習(xí)啦小編為大家整理的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析論文,供大家參考。

  財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析論文范文一:上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析

  摘 要:對(duì)公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析,主要是通過(guò)對(duì)上市公司的償債能力、經(jīng)營(yíng)能力、盈利能力和成長(zhǎng)能力的指標(biāo)的分析,再結(jié)合杜邦分析法,得出一個(gè)比較完整的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析方法。

  關(guān)鍵字:流動(dòng)負(fù)債;總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率;利潤(rùn)增長(zhǎng)率

  一、財(cái)務(wù)報(bào)表分析的基本方法

  財(cái)務(wù)分析是以財(cái)務(wù)報(bào)告及其相關(guān)資料為主要依據(jù),對(duì)企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營(yíng)成果進(jìn)行評(píng)價(jià)和剖析,反映企業(yè)在運(yùn)營(yíng)過(guò)程中的利弊得失、發(fā)展趨勢(shì),從而為改進(jìn)企業(yè)財(cái)務(wù)管理工作和優(yōu)化經(jīng)濟(jì)決策提供重要的財(cái)務(wù)信息,同時(shí)也反映了一個(gè)行業(yè)的財(cái)務(wù)管理狀況和發(fā)展趨勢(shì)。由于需求者的利益出發(fā)點(diǎn)不同,對(duì)于財(cái)務(wù)分析的要求也不同。就企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策者而言,必須對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)理財(cái)?shù)母鱾€(gè)方面,包括企業(yè)的償債能力、經(jīng)營(yíng)能力、盈利能力、成長(zhǎng)能力以及社會(huì)貢獻(xiàn)能力等多方面的信息予以詳盡的了解和掌握,以便及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題,采取對(duì)策,規(guī)劃和調(diào)整市場(chǎng)定為目標(biāo)、策略,從而進(jìn)一步挖掘潛力,為企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的持續(xù)穩(wěn)定增長(zhǎng)奠定基礎(chǔ)。財(cái)務(wù)分析對(duì)國(guó)家對(duì)行業(yè)的整體宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控、投資者決策和加強(qiáng)內(nèi)部管理都非常重要的意義。

  企業(yè)的生存和發(fā)展主要通過(guò)各種能力體現(xiàn)出來(lái),這些能力主要有獲利能力、運(yùn)營(yíng)能力、成長(zhǎng)能力和償債能力,而分析企業(yè)這四個(gè)方面的能力分別從主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)率、主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率、資本周轉(zhuǎn)率和流動(dòng)、速動(dòng)比率這些財(cái)務(wù)指標(biāo)來(lái)體

  二、償債能力分析

  (1)短期償債能力分析

  短期償債能力主要是了解企業(yè)短期償債能力高低及其變動(dòng)情況,說(shuō)明企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況和風(fēng)險(xiǎn)程度。企業(yè)的短期償債能力指標(biāo)主要包括流動(dòng)比率、速動(dòng)比率等。我們以流動(dòng)比率為主要參考指標(biāo)進(jìn)行比較。流動(dòng)比率是流動(dòng)資產(chǎn)與流動(dòng)負(fù)債的比值。一般認(rèn)為,流動(dòng)比率應(yīng)達(dá)到2:1以上即200%。該項(xiàng)指標(biāo)越高,表明企業(yè)的償付能力越強(qiáng),企業(yè)所面臨的短期流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)越小。速動(dòng)比率是速動(dòng)資產(chǎn)(速動(dòng)資產(chǎn)=流動(dòng)資產(chǎn)-存款)與流動(dòng)負(fù)債的比值。一般要求速動(dòng)比率值保持在100%較為適宜,高于100%表明短期償債能力較強(qiáng),反之短期償債能力弱?,F(xiàn)金比率是指企業(yè)現(xiàn)金及現(xiàn)金等價(jià)物與流動(dòng)負(fù)債之間的比率。一般認(rèn)為,現(xiàn)金比率高,表明企業(yè)及時(shí)支付能力較強(qiáng),對(duì)償還到期的短期債務(wù)有保障。

  (2)長(zhǎng)期償債能力分析

  長(zhǎng)期償債能力對(duì)于債權(quán)人來(lái)說(shuō),可以判斷債權(quán)的安全程度,即是否能收回本金和利息;對(duì)于企業(yè)經(jīng)營(yíng)者來(lái)說(shuō),有利于優(yōu)化資本結(jié)構(gòu),降低財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn);對(duì)于投資者來(lái)說(shuō),可以判斷其投資的安全性和盈利性;對(duì)于政府來(lái)說(shuō),可以理解企業(yè)經(jīng)營(yíng)的安全性;對(duì)于業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)企業(yè),可以了解企業(yè)是否有長(zhǎng)期償債能力,并作出是否建立長(zhǎng)期的業(yè)務(wù)合作關(guān)系的決定。那我們對(duì)長(zhǎng)期償債能力的分析主要是通過(guò)資產(chǎn)負(fù)債率來(lái)分析。

  而資產(chǎn)負(fù)債率是衡量企業(yè)負(fù)責(zé)水平及風(fēng)險(xiǎn)程度的重要標(biāo)準(zhǔn)。負(fù)債對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)一方面增加了企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn),借債越多,風(fēng)險(xiǎn)越大;另一方面,債務(wù)的成本低于權(quán)益資本的成本,增加債務(wù)可以改善獲利能力。鑒于此,企業(yè)經(jīng)營(yíng)者的任務(wù)就是在風(fēng)險(xiǎn)和權(quán)益之間取得穩(wěn)定。一般來(lái)說(shuō),該指標(biāo)一般維持在50%比較合適,有利于權(quán)益和風(fēng)險(xiǎn)的平衡;如果大于100%,則資不抵債,視為達(dá)到警戒線。

  三、經(jīng)營(yíng)能力分析

  企業(yè)運(yùn)營(yíng)能力是指企業(yè)運(yùn)營(yíng)資產(chǎn)的效率和效益,通俗來(lái)說(shuō)就是同樣的資產(chǎn),在相同的時(shí)間,看誰(shuí)創(chuàng)造的產(chǎn)值更大。而總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率是分析資產(chǎn)周轉(zhuǎn)能力的重要指標(biāo),總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率越高,說(shuō)明企業(yè)銷售能力越強(qiáng),效益越好。

  四、盈利能力分析

  反映企業(yè)盈利能力的主要指標(biāo)有銷售毛利率、主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)率、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率、主營(yíng)業(yè)務(wù)毛利率、凈資產(chǎn)收益率和成本費(fèi)用利潤(rùn)率等。其中營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率是企業(yè)的營(yíng)業(yè)利潤(rùn)與主營(yíng)業(yè)務(wù)收入的比率,反映企業(yè)每百元主營(yíng)業(yè)務(wù)收入所實(shí)現(xiàn)的營(yíng)業(yè)利潤(rùn)額,說(shuō)明企業(yè)在增加收入、提高效益方面的管理績(jī)效。成本費(fèi)用利潤(rùn)率是企業(yè)的凈利潤(rùn)與成本費(fèi)用總額的比率,他反映企業(yè)成本費(fèi)用與凈利潤(rùn)直接的關(guān)系,從總消耗的角度出發(fā)考核獲利情況的指標(biāo)。凈資產(chǎn)收益率是企業(yè)凈利潤(rùn)與行業(yè)平均凈利潤(rùn)的比率,它反映所有者權(quán)益所獲得的水平,它是從所有者權(quán)益的角度考核其盈利能力,其比值越高越好。

  五、成長(zhǎng)能力分析

  企業(yè)成長(zhǎng)能力可以由稅后凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)增長(zhǎng)率、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率、凈資產(chǎn)增長(zhǎng)率和主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率,其中主要通過(guò)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率表現(xiàn)出來(lái)。主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率越高,表明公司產(chǎn)品市場(chǎng)需求越大,業(yè)務(wù)擴(kuò)張能力越強(qiáng),如果主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率超過(guò)10%,說(shuō)明公司產(chǎn)品處于成長(zhǎng)期,將繼續(xù)保持較好增長(zhǎng)勢(shì)頭。

  六、綜合財(cái)務(wù)能力分析

  對(duì)一個(gè)公司的財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行分析,不僅僅僅單一的指標(biāo),而是要對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合的分析。財(cái)務(wù)報(bào)告綜合分析的具體方法有杜邦分析體系、杠桿分析法、沃爾比重評(píng)分法、平衡記分卡分析法等。在本文中,主要用杜邦分析體系來(lái)對(duì)天方藥業(yè)公司進(jìn)行綜合財(cái)務(wù)能力的分析。

  杜邦分析法,又稱杜邦財(cái)務(wù)分析體系,簡(jiǎn)稱杜邦體系,是利用各主要財(cái)務(wù)比率指標(biāo)間的內(nèi)在聯(lián)系,對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況及經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行綜合系統(tǒng)分析評(píng)價(jià)的方法。該體系是以凈資產(chǎn)收益率為龍頭,以資產(chǎn)凈利率和權(quán)益乘數(shù)為核心,重點(diǎn)揭示企業(yè)獲利能力及權(quán)益乘數(shù)對(duì)凈資產(chǎn)收益率的影響,以及各相關(guān)指標(biāo)間的相互影響作用關(guān)系。因其最初由美國(guó)杜邦公司成功應(yīng)用,所以得名。

  杜邦分析法中的主要的財(cái)務(wù)指標(biāo)關(guān)系為:

  凈資產(chǎn)利潤(rùn)率=總資產(chǎn)利潤(rùn)率×權(quán)益乘數(shù)

  杜邦分析法有助于企業(yè)管理層更加清晰地看到權(quán)益資本收益率的決定因素,以及銷售凈利潤(rùn)率與總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、債務(wù)比率之間的相互關(guān)聯(lián)關(guān)系,給管理層提供了一張明晰的考察公司資產(chǎn)管理效率和是否最大化股東投資回報(bào)的路線圖。

  這樣在對(duì)財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行單一分析的基礎(chǔ)上,有一個(gè)綜合的評(píng)價(jià)指標(biāo),才會(huì)是一個(gè)比較完整的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析,其得到的結(jié)果也才有一定的參考價(jià)值。

  參考文獻(xiàn):

  [1]孫愛軍,陳小悅.關(guān)于會(huì)計(jì)盈余的信息含量的研究―兼論中國(guó)股市的利潤(rùn)驅(qū)動(dòng)特性[J].北京大學(xué)學(xué)報(bào),2002,(01).

  [2]蔣堯明.正確認(rèn)識(shí)會(huì)計(jì)的國(guó)際協(xié)調(diào)[J].當(dāng)代財(cái)經(jīng),2002,(08).

  財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析論文范文二:淺議數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與財(cái)務(wù)分析

  摘要:目前企業(yè)普遍面臨數(shù)據(jù)爆炸、知識(shí)匱乏的困境。企業(yè)在進(jìn)行財(cái)務(wù)分析時(shí)如何在海量的資源中挖掘出有用的信息,為管理和決策服務(wù),是企業(yè)迫切需要解決的問(wèn)題。文章主要研究了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在財(cái)務(wù)分析中的應(yīng)用問(wèn)題,介紹了數(shù)據(jù)挖掘的基本原理,并對(duì)數(shù)據(jù)挖掘在財(cái)務(wù)分析的應(yīng)用以及應(yīng)用存在的困難進(jìn)行了探討。

  關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘技術(shù);財(cái)務(wù)分析

  財(cái)務(wù)報(bào)表是綜合反映企業(yè)一定時(shí)期財(cái)務(wù)狀況、經(jīng)營(yíng)成果、現(xiàn)金流量狀況及財(cái)務(wù)狀況變動(dòng)的文件,是企業(yè)和投資者進(jìn)行財(cái)務(wù)分析的主要依據(jù)。但是企業(yè)普遍面臨數(shù)據(jù)爆炸、知識(shí)匱乏的困境,如何從海量的信息資源中挖掘出潛在的信息,為管理和決策服務(wù),是企業(yè)迫切需要解決的問(wèn)題。數(shù)據(jù)挖掘?yàn)榻鉀Q該問(wèn)題提供了新的途徑。

  一、數(shù)據(jù)挖掘基本原理介紹

  數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中,提取隱含在其中人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘?qū)⑷藗儗?duì)數(shù)據(jù)的應(yīng)用,從低層次的簡(jiǎn)單查詢,提升到從數(shù)據(jù)中挖掘有用的信息和知識(shí),提高決策能力的水平。

  (一)數(shù)據(jù)挖掘的主要功能

  數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)是從數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)隱含的、有意義的信息,主要有以下功能:

  1、估計(jì)與預(yù)測(cè)。估計(jì)是根據(jù)已有積累的資料來(lái)推測(cè)某一屬性未知的值,預(yù)測(cè)是根據(jù)對(duì)象屬性的過(guò)去觀察來(lái)估計(jì)該屬性未來(lái)之值。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠自動(dòng)的在大型數(shù)據(jù)庫(kù)中尋找預(yù)測(cè)性信息。

  2、關(guān)聯(lián)和序列發(fā)現(xiàn)。關(guān)聯(lián)是要找出在某一事件或是資料中會(huì)同時(shí)出現(xiàn)的東西;序列發(fā)現(xiàn)與關(guān)聯(lián)關(guān)系很密切,所不同的是序列發(fā)現(xiàn)中相關(guān)的對(duì)象是以時(shí)間來(lái)區(qū)分的。

  3、聚類。數(shù)據(jù)庫(kù)中的記錄可被化分為一系列有意義的子集,即聚類。聚類技術(shù)要點(diǎn)是在劃分對(duì)象時(shí)不僅考慮對(duì)象之間的距離,還要求劃分出的類具有某種內(nèi)涵描述,從而避免了傳統(tǒng)技術(shù)的某些片面性。

  4、描述。描述的功能是對(duì)負(fù)責(zé)的數(shù)據(jù)庫(kù)提供簡(jiǎn)要的描述,其主要目的是為了在使用別的功能時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)先有較好的了解,然后再建立分析模型。

  5、偏差檢測(cè)。數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)常有一些異常記錄,從數(shù)據(jù)庫(kù)中檢測(cè)這些偏差很有意義。偏差包括很多潛在的知識(shí),如分類中的反常實(shí)例、不滿足規(guī)則的特例、觀測(cè)結(jié)果與模型預(yù)測(cè)值的偏差、量值隨時(shí)間的變化等。

  (二)數(shù)據(jù)挖掘的基本步驟

  SAS研究所提出的SEMMA方法是目前最受歡迎的一種數(shù)據(jù)挖掘方法,其描述的數(shù)據(jù)挖掘的大致過(guò)程包括取樣、探索修改、模型和評(píng)價(jià)。

  1、數(shù)據(jù)取樣。在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘之前,首先要根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)選定相關(guān)的數(shù)據(jù)庫(kù)。通過(guò)創(chuàng)建一個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)表進(jìn)行抽樣。所抽取的樣本數(shù)據(jù)量既要大到足以包含有實(shí)際意義的信息,同時(shí)又不至于大到無(wú)法處理。

  2、數(shù)據(jù)探索。數(shù)據(jù)探索就是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入調(diào)查的過(guò)程,通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入探察以發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中預(yù)期的或未被預(yù)期的關(guān)系和異常,從而獲取對(duì)事物的理解和概念。

  3、數(shù)據(jù)調(diào)整。在上述兩個(gè)步驟的基礎(chǔ)上對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行增刪、修改,使之更明確、更有效。

  4、建模。使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、回歸分析、決策樹、時(shí)間序列分析等分析工具來(lái)建立模型,從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)那些能夠?qū)︻A(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行可靠預(yù)測(cè)的模型。

  5、評(píng)價(jià)。就是對(duì)從數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中發(fā)現(xiàn)的信息的實(shí)用性和可靠性進(jìn)行評(píng)估。

  二、數(shù)據(jù)挖掘在財(cái)務(wù)決策中的應(yīng)用

  從財(cái)務(wù)分析的角度來(lái)看,數(shù)據(jù)挖掘是一種新的財(cái)務(wù)信息處理技術(shù),其主要特點(diǎn)是能對(duì)會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)以及其他業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換、分析及其他模型化處理,從中提取輔助決策的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘其實(shí)是深層次的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析方法。分析這些數(shù)據(jù)主要目的是為企業(yè)決策提供真正有價(jià)值的信息,進(jìn)而獲取更大企業(yè)價(jià)值的最大化。

  (一)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)時(shí)代企業(yè)財(cái)務(wù)分析的變化

  隨著網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)時(shí)代的到來(lái),現(xiàn)在的財(cái)務(wù)分析與傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析相比,數(shù)據(jù)使用的廣泛性大大提高,而且還產(chǎn)生如下變化:

  1、財(cái)務(wù)分析信息使用者發(fā)生變化。傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析信息注重提供給現(xiàn)有投資者,主要為現(xiàn)有的投資者提供企業(yè)相關(guān)的分析資料。在網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)時(shí)代,隨著資本市場(chǎng)的不斷發(fā)展和完善,企業(yè)的股東結(jié)構(gòu)日趨多元化,這就要求企業(yè)不僅要考慮現(xiàn)有投資者的分析資料要求,更要將企業(yè)推向潛在的投資者,吸引潛在投資者注意,以此增強(qiáng)其發(fā)展?jié)摿Α?/p>

  2、財(cái)務(wù)分析導(dǎo)向性發(fā)生變化。傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析主要是面向過(guò)去。在網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)時(shí)代財(cái)務(wù)分析不僅要面向過(guò)去,更要面向未來(lái)。由于潛在投資者的增多,財(cái)務(wù)分析信息使用者更需要的是能為其提供決策依據(jù)的信息,進(jìn)而決定是否采取某一行動(dòng)或決策。這就要求企業(yè)全面分析企業(yè)內(nèi)部和外部的經(jīng)營(yíng)發(fā)展情況和趨勢(shì),向使用者充分暴露有關(guān)未來(lái)發(fā)展前景,贏利預(yù)測(cè)和現(xiàn)金流量的信息。

  3、財(cái)務(wù)分析時(shí)效性發(fā)展變化。傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析信息一般實(shí)時(shí)反映。在網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)時(shí)代,要求企業(yè)成為一個(gè)信息系統(tǒng),利用網(wǎng)絡(luò)隨時(shí)向外提供信息,以滿足投資者等利害關(guān)系人進(jìn)入企業(yè)網(wǎng)頁(yè)或有關(guān)搜索引擎上搜索當(dāng)日、當(dāng)時(shí)企業(yè)情況的需要。

  4、財(cái)務(wù)分析對(duì)象范圍發(fā)生變化。傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析的對(duì)象主要是有形資產(chǎn)。在網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)時(shí)代,知識(shí)資源、人力資源、企業(yè)文化資源和顧客市場(chǎng)資源等已成為公司最重要的資源,企業(yè)的無(wú)形資產(chǎn)在整個(gè)資產(chǎn)總額中的份額將大大超過(guò)有形資產(chǎn)。將知識(shí)資源、人力資源、企業(yè)文化資源和顧客市場(chǎng)資源等無(wú)形資產(chǎn)納人資產(chǎn)要素范疇勢(shì)在必行。

  (二)數(shù)據(jù)挖掘在財(cái)務(wù)分析中的應(yīng)用

  由于以上變化,使得對(duì)財(cái)務(wù)分析的方法有了更高的要求。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘其實(shí)是一類深層次的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析方法,同傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)分析相比,它具有以下特點(diǎn):首先,數(shù)據(jù)挖掘所采用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)更加全面,不僅包含財(cái)務(wù)報(bào)表中的數(shù)據(jù),而且可以包括會(huì)計(jì)業(yè)務(wù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)以及其他相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),如企業(yè)背景資料、人力資源信息等;其次,財(cái)務(wù)分析可以提供更有價(jià)值的信息,不僅可以利用鉆取、切片、漂移、旋轉(zhuǎn)等功能簡(jiǎn)單而直觀地引導(dǎo)用戶從多角度、多側(cè)面觀察數(shù)據(jù),而且可以將分析數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理起來(lái),使用戶在同一界面下選擇分析的重點(diǎn),獲取所有分析數(shù)據(jù);再次,財(cái)務(wù)分析的時(shí)效性更強(qiáng),影響的范圍更大,有助于吸引潛在的投資者。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行財(cái)務(wù)分析的基本過(guò)程如下:

  1、確定財(cái)務(wù)分析對(duì)象。定義財(cái)務(wù)分析的對(duì)象,根據(jù)財(cái)務(wù)分析的目的選擇合適的分析模型,采用相應(yīng)的數(shù)據(jù)挖掘方法。

  2、數(shù)據(jù)收集。數(shù)據(jù)收集是數(shù)據(jù)挖掘的首要步驟,數(shù)據(jù)可以來(lái)自于現(xiàn)有的會(huì)計(jì)信息系統(tǒng),也可以從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中得到,還可以是其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)。

  3、數(shù)據(jù)整理。數(shù)據(jù)收集階段得到的數(shù)據(jù)可能有一定的“污染”,可能存在自身的不一致性或者有缺失數(shù)據(jù)的存在等,因此數(shù)據(jù)的整理是必須的。同時(shí)通過(guò)數(shù)據(jù)整理,可以對(duì)數(shù)據(jù)做簡(jiǎn)單的泛化處理,從而在原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上得到更為豐富的數(shù)據(jù)信息,便于下一步數(shù)據(jù)挖掘的順利進(jìn)行。數(shù)據(jù)整理主要包括以下內(nèi)容:(1)數(shù)據(jù)選擇。搜索所有與財(cái)務(wù)分析對(duì)象有關(guān)的內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)信息,根據(jù)財(cái)務(wù)分析的目的并從中選擇出適用于數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)。(2)數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化。有些數(shù)據(jù)屬性對(duì)財(cái)務(wù)分析是沒用的,這些屬性的存在會(huì)大大影響挖掘效率,甚至還可以導(dǎo)致挖掘結(jié)果的偏差。數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化是在對(duì)發(fā)現(xiàn)任務(wù)和數(shù)據(jù)本身內(nèi)容理解的基礎(chǔ)上,尋找依賴于發(fā)現(xiàn)目標(biāo)的表達(dá)數(shù)據(jù)的有用特征,以縮減數(shù)據(jù)規(guī)模,從而在盡可能保持?jǐn)?shù)據(jù)原貌的前提下最大限度地精簡(jiǎn)數(shù)據(jù)量。(3)數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換。將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成一個(gè)分析模型,這個(gè)分析模型是針對(duì)挖掘算法建立的。建立一個(gè)真正適合挖掘算法的分析模型是數(shù)據(jù)挖掘成功的關(guān)鍵。

  4、數(shù)據(jù)挖掘。對(duì)所得到的經(jīng)過(guò)轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。除了完善選擇合適的挖掘算法外,其余一切工作都能自動(dòng)地完成。

  5、結(jié)果分析。數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果有些是有實(shí)際意義的,而有些是沒有實(shí)際意義的或是與實(shí)際情況相違背的,就需要進(jìn)行評(píng)估。評(píng)估可以根據(jù)用戶多年的經(jīng)驗(yàn),也可以直接用實(shí)際數(shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證模型的正確性,進(jìn)而調(diào)整挖掘模型,再次進(jìn)行挖掘。

  6、知識(shí)的同化。數(shù)據(jù)挖掘的最終目的是輔助決策。決策者可以根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果,結(jié)合實(shí)際情況,將分析所得到的知識(shí)集成到財(cái)務(wù)分析系統(tǒng)中。

  三、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)財(cái)務(wù)分析中應(yīng)用的難點(diǎn)

  數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表分析中的應(yīng)用還是一門嶄新的技術(shù)或者方法,接受數(shù)據(jù)挖掘的概念容易,但是實(shí)際將其落在實(shí)處卻比較困難。其中最重要的就是成本的負(fù)擔(dān)問(wèn)題。數(shù)據(jù)挖掘功能對(duì)進(jìn)行企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表分析來(lái)說(shuō)雖然存在優(yōu)勢(shì),但前提是具備完整、正確的數(shù)據(jù),即在建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)基礎(chǔ)后,與此功能結(jié)合運(yùn)用以達(dá)到事半功倍的效果。但是企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表所提供的數(shù)據(jù)本身都可能存在水分,因此需要報(bào)表使用者在經(jīng)過(guò)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量分析等前提下調(diào)整或重新計(jì)算企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表中的數(shù)據(jù),然后再利用數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)進(jìn)行財(cái)務(wù)報(bào)表分析。

  數(shù)據(jù)挖掘僅僅依靠電子計(jì)算機(jī)或者軟件是無(wú)法完成這項(xiàng)任務(wù)的,更多的是需要依靠職業(yè)人士的職業(yè)判斷。雖然在企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表分析中利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)還不十分成熟,相信伴隨科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將會(huì)在未來(lái)的企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表分析中扮演重要的角色。

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