引論：我們?yōu)槟砹?3篇人工智能財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)范文，供您借鑒以豐富您的創(chuàng)作。它們是您寫(xiě)作時(shí)的寶貴資源，期望它們能夠激發(fā)您的創(chuàng)作靈感，讓您的文章更具深度。

篇1

的確，人工智能可以很方便地應(yīng)用于會(huì)計(jì)領(lǐng)域。比如，根據(jù)中國(guó)注冊(cè)會(huì)計(jì)師審計(jì)準(zhǔn)則第1312號(hào)的要求，注冊(cè)會(huì)計(jì)師需要評(píng)估相關(guān)科目及交易的重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)，確定有必要實(shí)施函證程序，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估判斷并選定函證樣本及內(nèi)容，生成相關(guān)的詢證函。而通過(guò)“智能”系統(tǒng)能避免手工編制詢證函可能出現(xiàn)的錯(cuò)誤，在更短的時(shí)間內(nèi)全面分析相關(guān)的科目和交易，評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)并挑選函證樣本。這樣會(huì)計(jì)師就可以有更多的時(shí)間去處理更復(fù)雜的工作事項(xiàng)，比如會(huì)計(jì)估計(jì)等，從而大大提升工作的效率及效益。

人工智能使得財(cái)務(wù)決策更加智能化和理想化，原來(lái)受限于分析數(shù)據(jù)量大、信息獲取難度大的問(wèn)題將徹底改變，人工智能將在多重約束條件下進(jìn)行各種組合分析，為企業(yè)投資決策、風(fēng)險(xiǎn)防范打下基礎(chǔ)。

財(cái)會(huì)人不會(huì)“被消失”

在享受人工智能帶來(lái)的諸多便利的同時(shí)，財(cái)會(huì)人也應(yīng)清醒地認(rèn)識(shí)到人工智能帶來(lái)的沖擊?！督?jīng)濟(jì)學(xué)人》雜志2014年曾通過(guò)調(diào)查羅列了未來(lái)20年最有可能被機(jī)器人搶走飯碗的崗位，排名靠前的包括低端制造業(yè)的生產(chǎn)、銷(xiāo)售、會(huì)計(jì)等。

業(yè)內(nèi)專(zhuān)家分析，總體的趨勢(shì)是普通核算型工作，如財(cái)務(wù)、審計(jì)、稅務(wù)等財(cái)務(wù)基礎(chǔ)人員會(huì)逐步減少。但財(cái)會(huì)人不會(huì)被人工智能完全取代，更不會(huì)“被消失”。以應(yīng)收賬款為例，每家公司都會(huì)制定針對(duì)應(yīng)收賬款壞賬準(zhǔn)備的計(jì)提政策。會(huì)計(jì)師執(zhí)行的相關(guān)審計(jì)工作看似簡(jiǎn)單，實(shí)際上需要考慮多個(gè)方面，比如導(dǎo)致個(gè)別長(zhǎng)賬齡余額的原因、相關(guān)欠款機(jī)構(gòu)的客觀經(jīng)濟(jì)情況、與該欠款相關(guān)的業(yè)務(wù)實(shí)際、同行業(yè)所通用的會(huì)計(jì)政策等多項(xiàng)因素，而這些方面都需要會(huì)計(jì)師根據(jù)過(guò)往的工作經(jīng)驗(yàn)，行使專(zhuān)業(yè)的職業(yè)判斷。目前的人工智能技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)按設(shè)定的規(guī)則執(zhí)行工序，即根據(jù)“指令”去學(xué)習(xí)審計(jì)準(zhǔn)則的要求，讓機(jī)器去獲取所需要的財(cái)務(wù)和業(yè)務(wù)信息，甚至通過(guò)大數(shù)據(jù)獲取同行業(yè)的信息進(jìn)行分析，可是要做到靈活思考，按照實(shí)際情況判斷應(yīng)收賬款壞賬準(zhǔn)備計(jì)提是否恰當(dāng)，還是需要依賴專(zhuān)業(yè)會(huì)計(jì)師的經(jīng)驗(yàn)。

順應(yīng)財(cái)務(wù)職能的轉(zhuǎn)變

篇2

對(duì)于企業(yè)而言，數(shù)據(jù)挖掘有助于發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)的趨勢(shì)，揭示已知的事實(shí)，預(yù)測(cè)未知的結(jié)果。在實(shí)際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)挖掘主要采用以下方法進(jìn)行模式的發(fā)現(xiàn)。(1)分類(lèi)分析。找出一個(gè)類(lèi)別的概念描述，它代表這類(lèi)數(shù)據(jù)的整體信息，一般用規(guī)則或決策樹(shù)模式表示。常用的分類(lèi)模型有決策樹(shù)模型、基于規(guī)則模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等。(2)聚類(lèi)分析。與分類(lèi)分析不同，聚類(lèi)分析的輸入是一組未標(biāo)定的記錄，目的是根據(jù)一定的規(guī)則，合理地劃分記錄集合。聚類(lèi)分析和分類(lèi)分析是一組互逆的過(guò)程，因此在很多分類(lèi)分析中適用的算法也同樣適用于聚類(lèi)分析。(3)關(guān)聯(lián)分析。如果兩個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的取值之間重復(fù)出現(xiàn)且概率很高時(shí)，它們之間就存在某種關(guān)聯(lián)，可以建立這些數(shù)據(jù)項(xiàng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則。一般用“支持度”和“可信度”兩個(gè)閾值來(lái)在篩選關(guān)聯(lián)規(guī)則。(4)預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)是利用歷史數(shù)據(jù)找出變化規(guī)律，建立模型，并用此模型來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)數(shù)據(jù)的種類(lèi)，特征等。典型的方法是回歸分析、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等。

二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)中的應(yīng)用

根據(jù)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)需求以及系統(tǒng)分析的原理，嘗試將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)。系統(tǒng)處理信息的過(guò)程如圖1所示。

(一)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作　構(gòu)建財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警所需要的數(shù)據(jù)源，主要包括生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，兩者均可通過(guò)企業(yè)的ERP系統(tǒng)獲取。生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)主要包括企業(yè)存貨種類(lèi)、數(shù)量、單價(jià)、周期；客戶名稱(chēng)、購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)品名稱(chēng)、數(shù)量、時(shí)間、單價(jià)、總金額等。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)主要包括現(xiàn)金、應(yīng)收賬款、負(fù)債、銷(xiāo)售收入、銷(xiāo)售利潤(rùn)等。外部數(shù)據(jù)主要包括同行業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。

篇3

一、上市公司負(fù)債籌資風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)研究現(xiàn)狀

1.國(guó)外研究現(xiàn)狀

最早從事財(cái)務(wù)預(yù)警研究的是Fitzpatrick(1932)的單變量財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)研究，此后Smith 和Winakor(1935)、Merwin(1942)、Beaver(1966)等人進(jìn)行了類(lèi)似研究。但單變量分析根據(jù)不同的財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行判斷有可能得出相反的結(jié)論，且單個(gè)變量所包含的信息不足以反映企業(yè)的整個(gè)財(cái)務(wù)狀況。這些缺陷嚴(yán)重影響了單變量模型的適用性。

為克服單變量分析的局限性，Altman(1968)首次將多元判別分析(MDA)的方法引入到財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)領(lǐng)域 [2]。類(lèi)似的研究還有Dambolena和Khoury(1980)、Laitimen(1991)等。多元判別分析雖得到廣泛的應(yīng)用，但其對(duì)預(yù)測(cè)變量的分布性質(zhì)施加了一些統(tǒng)計(jì)上的限制。

由于多元判別分析無(wú)法估計(jì)企業(yè)破產(chǎn)的概率，研究者設(shè)計(jì)了線性概率模型(LPM)。Meyer和Pifer(1970)最早將LPM運(yùn)用于銀行業(yè)的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)，Laitinen(1993)也做過(guò)類(lèi)似研究。

為克服MDA和LPM都受到統(tǒng)計(jì)假設(shè)限制的局限性，研究人員引入了多元條件概率模型，包括Logistic模型和Probit模型。Martin(1977)首次運(yùn)用Logistic模型來(lái)進(jìn)行銀行破產(chǎn)預(yù)測(cè)。這一方法后來(lái)被Ohlson(1980)用于預(yù)測(cè)企業(yè)的財(cái)務(wù)危機(jī)。Zmijewski(1984)使用了Probit的分析模型。

隨著現(xiàn)金流量表用于評(píng)價(jià)企業(yè)整體財(cái)務(wù)狀況愈加受到重視，各國(guó)學(xué)者開(kāi)始討論現(xiàn)金流量指標(biāo)是否能用于企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)。Nosworthy et al.(1980)認(rèn)為“現(xiàn)金流/總債務(wù)”是一個(gè)顯著的單變量判別指標(biāo)。Casey et al. (1984)卻認(rèn)為單獨(dú)使用現(xiàn)金流量指標(biāo)進(jìn)行財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)效果不佳。

Lane et al.(1986)運(yùn)用生存分析對(duì)銀行破產(chǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)。這一方法后來(lái)被Chen and Lee(1993)用于預(yù)測(cè)企業(yè)的財(cái)務(wù)危機(jī)。

由于統(tǒng)計(jì)分析方法受制于其假設(shè)前提，而這些假設(shè)前提在財(cái)務(wù)領(lǐng)域中已被證實(shí)具有缺陷，所以隨著人工智能的發(fā)展一些非統(tǒng)計(jì)分析方法應(yīng)用于財(cái)務(wù)預(yù)警研究。Coatst和Fant(1993)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論建立財(cái)務(wù)預(yù)警模型。Back et al.（1994）卻并不認(rèn)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有比多元判別分析和Logistic分析更加明顯的預(yù)測(cè)效果。Altman(1995)研究認(rèn)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析方法在風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和預(yù)測(cè)中的應(yīng)用并沒(méi)有實(shí)質(zhì)性地優(yōu)于線性判別模型。

基于MM理論和期權(quán)定價(jià)理論，美國(guó)KMV公司于1993年提出的期望違約率模型。Charitou和Trigeorgis (2000)使用B-S期權(quán)定價(jià)模型中的相關(guān)變量構(gòu)建了財(cái)務(wù)困境判別模型。

此外，F(xiàn)rydman(1985)運(yùn)用決策樹(shù)等更為復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)方法來(lái)建立模型，聯(lián)合預(yù)測(cè)模型、遞歸分割算法、近鄰法、分類(lèi)樹(shù)方法、專(zhuān)家系統(tǒng)法、主成分分析(因子分析)、聚類(lèi)分析等方法也被應(yīng)用于該方面的研究。一些綜合分析法如歷史事件分析法、杜邦財(cái)務(wù)分析體系和沃爾比重評(píng)分法等也被應(yīng)用于財(cái)務(wù)預(yù)警研究中。

2.國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀

我國(guó)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)研究起步較晚，吳世農(nóng)、黃世忠(1986)曾介紹企業(yè)的破產(chǎn)分析指標(biāo)和預(yù)測(cè)模型，接下來(lái)近十年該方面的研究幾乎是空白，直到1995年劉淑蓮等介紹了Z―Score模型，為我國(guó)開(kāi)展有關(guān)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)研究重新打開(kāi)了篇章。

周首華等(1996)在Z分?jǐn)?shù)模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，考慮了現(xiàn)金流量變動(dòng)情況指標(biāo)，建立了F分?jǐn)?shù)模型，準(zhǔn)確率達(dá)70%。

陳靜(1999)分別采用單變量分析和多元判別分析方法進(jìn)行財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)。

陳曉、陳治鴻(2000)采用Logistic模型，通過(guò)試驗(yàn)1260種變量組合，發(fā)現(xiàn)負(fù)債權(quán)益比、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、主營(yíng)利潤(rùn)/總資產(chǎn)、留存收益/總資產(chǎn)對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)有顯著的預(yù)測(cè)作用。

吳世農(nóng)、盧賢義(2001)比較了多元判別分析、線性概率模型和邏輯回歸模型的預(yù)測(cè)效果，發(fā)現(xiàn)邏輯回歸模型的預(yù)測(cè)能力最強(qiáng)。

張愛(ài)民等(2001)采用主成分分析方法，建立了另一種預(yù)測(cè)企業(yè)財(cái)務(wù)失敗的模型――主成分預(yù)測(cè)模型，并對(duì)上市公司財(cái)務(wù)失敗的主成分預(yù)測(cè)模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。

楊保安等人(2001)利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)中信實(shí)業(yè)銀行的30個(gè)企業(yè)客戶的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況進(jìn)行了判別分類(lèi)，證明其是一種可行的方法。

張友棠(2004)摒棄了傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)指標(biāo)，構(gòu)建出了基于現(xiàn)金流量基礎(chǔ)的全新的財(cái)務(wù)指標(biāo)――現(xiàn)金盈利值和現(xiàn)金增加值，并在此基礎(chǔ)上系統(tǒng)地構(gòu)建了財(cái)務(wù)預(yù)警指數(shù)測(cè)度系統(tǒng)和分析系統(tǒng)。

吳應(yīng)宇等(2004)做了基于因子分析的上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究的修正研究。認(rèn)為利用因子分析在指標(biāo)信息處理上的優(yōu)勢(shì)以及邏輯回歸擬合模型準(zhǔn)確度較高的優(yōu)點(diǎn),將兩種方法結(jié)合起來(lái)應(yīng)用于預(yù)警研究之中。[5]

張玲等(2004)做了基于經(jīng)濟(jì)附加值的上市公司財(cái)務(wù)困境預(yù)警實(shí)證研究，主張將經(jīng)濟(jì)附加值指標(biāo)應(yīng)用于我國(guó)上市公司的財(cái)務(wù)困境預(yù)警實(shí)證研究和行業(yè)業(yè)績(jī)分析。

郭斌等(2006)采用因子分析和逐步判別分析相結(jié)合的方法,在綜合考慮財(cái)務(wù)和非財(cái)務(wù)因素的基礎(chǔ)上,建立了財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)的Logistic回歸模型,并運(yùn)用國(guó)內(nèi)的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證研究。

二、我國(guó)上市公司負(fù)債籌資風(fēng)險(xiǎn)研究的現(xiàn)狀分析

我國(guó)有關(guān)企業(yè)負(fù)債籌資風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)研究的基本現(xiàn)狀如下：

1.企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的研究對(duì)象，目前多集中于整體財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，然而諸如舉巨人集團(tuán)等企業(yè)導(dǎo)致財(cái)務(wù)危機(jī)的直接原因在于其無(wú)法足額償還到期負(fù)債。負(fù)債籌資風(fēng)險(xiǎn)的研究多只是含義、成因和控制的探討，目前還沒(méi)看及有關(guān)針對(duì)企業(yè)負(fù)債籌資風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行成因分析、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)和風(fēng)險(xiǎn)控制等方面系統(tǒng)的研究。

2.我國(guó)有關(guān)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)研究起步遠(yuǎn)晚于西方國(guó)家，這使得我國(guó)在目前及以后相當(dāng)一段時(shí)期都將以引進(jìn)和學(xué)習(xí)國(guó)外財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)理論和方法為主。研究?jī)?nèi)容突出表現(xiàn)為兩個(gè)方面：一是有關(guān)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)系統(tǒng)建立的研究；一是有關(guān)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型的實(shí)證研究。

3.我國(guó)有關(guān)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)指標(biāo)的選擇、篩選、修正等方面爭(zhēng)議較大，同時(shí)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的指標(biāo)也不僅限于財(cái)務(wù)指標(biāo)，一些非財(cái)務(wù)指標(biāo)也被嘗試使用；針對(duì)統(tǒng)計(jì)方法必須前提假設(shè)而現(xiàn)實(shí)條件又不能完全滿足的情況，一些針對(duì)性地放寬前提假設(shè)條件的方法被引入財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型；隨著人工智能的發(fā)展，一些非統(tǒng)計(jì)方法也被嘗試構(gòu)建財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型。

三、上市公司負(fù)債籌資風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)研究須明確的幾個(gè)問(wèn)題

基于上述分析，研究我國(guó)企業(yè)負(fù)債籌資風(fēng)險(xiǎn)須明確以下幾個(gè)問(wèn)題：

1.關(guān)于負(fù)債籌資風(fēng)險(xiǎn)含義的界定

對(duì)于企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)含義的認(rèn)識(shí)各不相同，本文認(rèn)為應(yīng)首先針對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)建立明確的概念體系，然后在這個(gè)框架內(nèi)開(kāi)展財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)研究。因此需要首先明確企業(yè)負(fù)債籌資風(fēng)險(xiǎn)的含義，研究其形成原因和表現(xiàn)形式，探究其可預(yù)測(cè)性，然后再有針對(duì)性地研究其預(yù)測(cè)和控制。

2.關(guān)于負(fù)債籌資風(fēng)險(xiǎn)的標(biāo)志性事件

由于我國(guó)的特殊國(guó)情決定了現(xiàn)階段無(wú)法將破產(chǎn)與否作為企業(yè)陷入財(cái)務(wù)危機(jī)的標(biāo)志性事件，公司是否被ST作為其陷入財(cái)務(wù)危機(jī)與否的標(biāo)志性事件目前已被廣泛采用。但是ST的規(guī)定實(shí)質(zhì)上是從股東利益出發(fā)，忽視了其他利益相關(guān)者的利益。沒(méi)有被ST的公司依然有可能面臨較大的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。本文認(rèn)為應(yīng)該根據(jù)不同決策者對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注內(nèi)容的不同，選擇財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)顯化的標(biāo)志性事件，針對(duì)不同的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)構(gòu)建相應(yīng)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型。

3.關(guān)于樣本數(shù)據(jù)來(lái)源分布

財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)實(shí)證研究所用數(shù)據(jù)分為樣本組和控制組，常采用配對(duì)抽樣即樣本組和控制組包含相等的研究個(gè)體，國(guó)內(nèi)尚未有對(duì)配對(duì)和非配對(duì)抽樣作比較研究，而這是否會(huì)影響到財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性也有待進(jìn)一步研究。樣本數(shù)據(jù)來(lái)源的行業(yè)大多選擇全行業(yè)或者隨機(jī)行業(yè)，也有一些研究選擇了單一行業(yè)或某幾個(gè)被認(rèn)為數(shù)據(jù)具有某些共同特征的行業(yè)。全行業(yè)數(shù)據(jù)和單一行業(yè)數(shù)據(jù)是否會(huì)影響財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，國(guó)內(nèi)也鮮有被廣泛認(rèn)可的相關(guān)研究。

4.關(guān)于負(fù)債籌資風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法

國(guó)內(nèi)有關(guān)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的研究越來(lái)越多的采用實(shí)證研究的方法，通過(guò)定量分析進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)，但是我國(guó)資本市場(chǎng)發(fā)展較晚且還很不成熟，這在很大程度上影響了定量分析預(yù)測(cè)負(fù)債籌資風(fēng)險(xiǎn)的可靠性，故有必要建立定性與定量分析相結(jié)合的負(fù)債籌資風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型。

參考文獻(xiàn):

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[3]周首華:企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警方法與機(jī)制[M].大連:東北財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社,2000:11-15

篇4

1.1企業(yè)財(cái)務(wù)分析概述

目前，社會(huì)對(duì)于財(cái)務(wù)分析的定義尚無(wú)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，美國(guó)南加州大學(xué)著名教授WaterB.Neigs指出，財(cái)務(wù)分析的本質(zhì)就是搜集與決策有關(guān)的各種財(cái)務(wù)信息，并加以分析和解釋?zhuān)M(jìn)而為利益相關(guān)者做出準(zhǔn)確決策提供參考信息。財(cái)務(wù)分析作為一門(mén)綜合性、邊緣性的學(xué)科，其產(chǎn)生和發(fā)展的基礎(chǔ)是會(huì)計(jì)學(xué)、財(cái)務(wù)管理、金融學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)分析等專(zhuān)業(yè)學(xué)科，以企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表、附注信息、記賬憑證等為分析對(duì)象，采用一系列專(zhuān)門(mén)的分析技術(shù)和方法，對(duì)企業(yè)歷史和當(dāng)前的財(cái)務(wù)狀況、經(jīng)營(yíng)成果和現(xiàn)金流量狀況進(jìn)行分析，對(duì)其償債能力、營(yíng)運(yùn)能力、盈利能力以及發(fā)展能力等進(jìn)行評(píng)價(jià)和預(yù)測(cè)。通過(guò)財(cái)務(wù)分析可以為企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理者、投資人、債權(quán)人、政府等利益相關(guān)者提供及時(shí)準(zhǔn)確的決策有用信息，幫助他們更好地了解企業(yè)過(guò)去的經(jīng)營(yíng)情況、掌握企業(yè)目前的運(yùn)營(yíng)動(dòng)態(tài)、預(yù)測(cè)企業(yè)的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。目前，財(cái)務(wù)分析的方法與分析工具眾多，具體應(yīng)用應(yīng)根據(jù)分析者的目的而定，最經(jīng)常用到的分析方法主要圍繞財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行單指標(biāo)分析、多指標(biāo)綜合分析等，借助比較分析法、比率分析法、因素分析法等進(jìn)行分析，最后通過(guò)圖表、文字等形式向信息使用者描述分析結(jié)果。

1.2財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警分析概述

財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警分析又被稱(chēng)為“破產(chǎn)預(yù)警分析”，將企業(yè)的各財(cái)務(wù)報(bào)表及附注資料作為分析研究對(duì)象，通過(guò)流動(dòng)比率、速動(dòng)比率、權(quán)益凈利率等財(cái)務(wù)指標(biāo)或借助數(shù)學(xué)技術(shù)構(gòu)建模型，對(duì)企業(yè)日常的財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行檢測(cè)，預(yù)測(cè)企業(yè)經(jīng)營(yíng)失敗的可能性，防范企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)惡化，從而發(fā)出預(yù)警信號(hào)。美國(guó)學(xué)者Fistpatrikc最早發(fā)現(xiàn)了財(cái)務(wù)比率在一定程度上具有預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)作用，他在1932年開(kāi)展單變量破產(chǎn)預(yù)測(cè)研究時(shí)，以19家公司為分析樣本，運(yùn)用單個(gè)財(cái)務(wù)比率將樣本劃分為失敗和非失敗兩組，并發(fā)現(xiàn)預(yù)測(cè)判斷能力最強(qiáng)的指標(biāo)是凈資產(chǎn)收益率和產(chǎn)權(quán)比率。美國(guó)芝加哥大學(xué)的教授Beaver將統(tǒng)計(jì)學(xué)方法正式運(yùn)用于財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制，1966年，Beaver在美國(guó)會(huì)計(jì)評(píng)論上發(fā)表了《可以預(yù)測(cè)失敗的幾種會(huì)計(jì)手段》一文。在這篇文章中，他運(yùn)用單一的財(cái)務(wù)比率變動(dòng)趨勢(shì)對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并得出“財(cái)務(wù)失敗的時(shí)間越近，財(cái)務(wù)指標(biāo)的預(yù)測(cè)能力就越強(qiáng)”的結(jié)論。1968年，美國(guó)學(xué)者Altman提出了Z-score模型，該模型通過(guò)統(tǒng)計(jì)方法將多個(gè)指標(biāo)變量建立成一個(gè)多元線性方程，開(kāi)始對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行多變量綜合分析。隨后，越來(lái)越多的預(yù)警模型被提出來(lái)，影響較為廣泛的有Logistic回歸模型，運(yùn)用主成分分析法、聚類(lèi)分析法等統(tǒng)計(jì)學(xué)方法以及人工智能分析法所建立的預(yù)警模型。

1.3財(cái)務(wù)分析與財(cái)務(wù)預(yù)警分析的區(qū)別和聯(lián)系

通過(guò)上述分析可以看出，財(cái)務(wù)分析可以判斷一些財(cái)務(wù)方面的問(wèn)題，也可以發(fā)現(xiàn)需要預(yù)警的事項(xiàng)，財(cái)務(wù)分析和財(cái)務(wù)預(yù)警分析有相同的作用，都可以對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況好壞進(jìn)行診斷分析，但財(cái)務(wù)分析和財(cái)務(wù)預(yù)警并不完全等價(jià)。財(cái)務(wù)分析是以企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表為主要依據(jù)進(jìn)而對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況、經(jīng)營(yíng)成果和現(xiàn)金流量狀況等進(jìn)行的一種系統(tǒng)分析和判斷。而財(cái)務(wù)預(yù)警最核心、最關(guān)鍵的一點(diǎn)在于對(duì)企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況、經(jīng)營(yíng)過(guò)程進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而幫助企業(yè)及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、解決問(wèn)題，一般是當(dāng)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況出現(xiàn)較大風(fēng)險(xiǎn)時(shí)向企業(yè)管理當(dāng)局提出的預(yù)警。財(cái)務(wù)預(yù)警通過(guò)對(duì)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)、財(cái)務(wù)方面、市場(chǎng)狀況等進(jìn)行分析預(yù)測(cè),不僅可以幫助企業(yè)監(jiān)測(cè)在經(jīng)營(yíng)管理過(guò)程中潛在的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),還能使企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理者事先了解企業(yè)經(jīng)營(yíng)中潛在的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，并制定針對(duì)性應(yīng)對(duì)策略，最終有效規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，以免給企業(yè)造成重大損失。

2企業(yè)進(jìn)行財(cái)務(wù)分析與財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的意義

企業(yè)在經(jīng)營(yíng)過(guò)程中，為了實(shí)現(xiàn)企業(yè)價(jià)值最大化、為股東創(chuàng)造更多的財(cái)務(wù)，需要做好風(fēng)險(xiǎn)，尤其是財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)控制，將其限定在可允許的風(fēng)險(xiǎn)水平內(nèi)。在此過(guò)程中，需要經(jīng)營(yíng)管理平衡好風(fēng)險(xiǎn)和收益之間的關(guān)系，避免決策不當(dāng)陷入經(jīng)營(yíng)困境。引發(fā)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的原因是多方面的，生產(chǎn)成本過(guò)高、存貨積壓、產(chǎn)品質(zhì)量不達(dá)標(biāo)、資本結(jié)構(gòu)不合理、企業(yè)戰(zhàn)略多變和資不抵債等都會(huì)引發(fā)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，如果企業(yè)不能及時(shí)予以有效回應(yīng)，就可能導(dǎo)致這些財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)一步惡化，使企業(yè)陷入更大的財(cái)務(wù)困境。由此可能引發(fā)企業(yè)客戶黏性降低、市場(chǎng)份額減少、企業(yè)信譽(yù)受損，甚至企業(yè)破產(chǎn)、清算等。財(cái)務(wù)預(yù)警可以對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況、經(jīng)營(yíng)狀況進(jìn)行檢測(cè)、診斷，因此，企業(yè)有必要在經(jīng)營(yíng)過(guò)程中做好事前、事中、事后的財(cái)務(wù)分析和監(jiān)控預(yù)警，為企業(yè)利益相關(guān)者制定準(zhǔn)確的決策提供支撐，防范危機(jī)發(fā)生。財(cái)務(wù)分析和財(cái)務(wù)預(yù)警能夠幫助企業(yè)利益相關(guān)者在風(fēng)險(xiǎn)或危機(jī)尚未來(lái)臨或者處于萌芽階段時(shí)，制定積極有效的投資、籌資或生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)決策。如對(duì)于政府部門(mén)，可以依據(jù)某行業(yè)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)情況、國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展形勢(shì)等制定有利的方針政策、財(cái)政政策、貨幣政策、稅收政策等，推動(dòng)或抑制某一行業(yè)發(fā)展，從而促進(jìn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)水平提升和企業(yè)發(fā)展；對(duì)于投資者，則可以根據(jù)企業(yè)的財(cái)務(wù)分析或預(yù)警結(jié)果，做出是否投資、投資多少、是否撤資等決策，從而降低損失、保證收益最大化；對(duì)于企業(yè)的經(jīng)營(yíng)班子，可以監(jiān)測(cè)企業(yè)運(yùn)營(yíng)是否正常，根據(jù)出現(xiàn)的異常情況或數(shù)據(jù)偏差問(wèn)題，制定及時(shí)有效的應(yīng)對(duì)之策，防范和預(yù)防危機(jī)發(fā)生，制定企業(yè)可持續(xù)發(fā)展經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略。

3企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警管控機(jī)制研究

財(cái)務(wù)分析和財(cái)務(wù)預(yù)警對(duì)任何企業(yè)來(lái)說(shuō)，都應(yīng)當(dāng)給予高度重視，建立符合企業(yè)發(fā)展特征、與自身經(jīng)營(yíng)現(xiàn)狀相適應(yīng)的管控機(jī)制，從而更好地監(jiān)測(cè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)和財(cái)務(wù)危機(jī)。

3.1構(gòu)建完善的財(cái)務(wù)預(yù)警體系

工欲善其事必先利其器。企業(yè)要想更好地發(fā)揮財(cái)務(wù)預(yù)警的風(fēng)險(xiǎn)危機(jī)警示作用，建立一套科學(xué)合理的財(cái)務(wù)預(yù)警體系是重中之重，從財(cái)務(wù)和非財(cái)務(wù)的角度對(duì)企業(yè)進(jìn)行定量及定性的全面、系統(tǒng)預(yù)警分析。在選取確定的預(yù)警分析指標(biāo)時(shí)，不能盲目跟從，亦不能固步自封，應(yīng)當(dāng)從企業(yè)實(shí)際出發(fā)，結(jié)合宏觀經(jīng)濟(jì)政策環(huán)境、技術(shù)環(huán)境等，制定科學(xué)合理的企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制，增強(qiáng)可操作性和實(shí)用性。這是企業(yè)及時(shí)發(fā)現(xiàn)和管控風(fēng)險(xiǎn)危機(jī)的基礎(chǔ)保障，只有這樣，才能更好地保護(hù)利益相關(guān)者的切身利益，提高企業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力。

3.2提高財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警意識(shí)

樹(shù)立風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警意識(shí)不是只喊口號(hào)，也不只是企業(yè)管理層自身的事情，需要企業(yè)全體員工積極參與其中。企業(yè)應(yīng)在日常經(jīng)營(yíng)過(guò)程中，定期或不定期地組織企業(yè)全體員工進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警意識(shí)的宣傳工作，逐漸培養(yǎng)并不斷增強(qiáng)員工的風(fēng)險(xiǎn)防范預(yù)警意識(shí)。同時(shí)，企業(yè)經(jīng)營(yíng)班子要積極構(gòu)建專(zhuān)門(mén)從事財(cái)務(wù)分析與財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的機(jī)構(gòu)，配備具有較高職業(yè)道德和業(yè)務(wù)素質(zhì)的人員，加強(qiáng)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)等預(yù)警分析，以及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的風(fēng)險(xiǎn)源并實(shí)施有效管控，幫助企業(yè)規(guī)避財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)或降低財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生的概率。

3.3制定科學(xué)合理的制度規(guī)范

公司的發(fā)展與相關(guān)工作開(kāi)展都需要一定的理論、制度和方針戰(zhàn)略指導(dǎo)，因此，要提高企業(yè)財(cái)務(wù)分析和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警能力、規(guī)避和降低風(fēng)險(xiǎn)的能力等，要求企業(yè)高度關(guān)注相關(guān)領(lǐng)域和業(yè)務(wù)部門(mén)的制度建設(shè)。不斷加強(qiáng)企業(yè)制度規(guī)范，形成具有一定剛性、適當(dāng)靈活的財(cái)務(wù)預(yù)警管控制度和工作流程，提高企業(yè)發(fā)現(xiàn)日常運(yùn)營(yíng)中存在潛在風(fēng)險(xiǎn)的效率，以及時(shí)予以應(yīng)對(duì)和防范，避免企業(yè)或其他利益相關(guān)者遭受重大損失。好的制度規(guī)范是企業(yè)成功實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的重要保障，是確保企業(yè)完成宏偉戰(zhàn)略目標(biāo)的前提，因此，企業(yè)應(yīng)制定科學(xué)合理的制度規(guī)范來(lái)開(kāi)展財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警管控工作。

3.4有效運(yùn)用現(xiàn)代化技術(shù)手段

互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、Python和R語(yǔ)言等現(xiàn)代信息技術(shù)的飛速發(fā)展，為企業(yè)處理海量財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)提供了可能。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工智能等方法的出現(xiàn)，為數(shù)據(jù)挖掘分析研究數(shù)據(jù)之間潛在的邏輯關(guān)系提供了支撐，借此進(jìn)行數(shù)據(jù)分析可以提高數(shù)據(jù)的價(jià)值，能夠?yàn)槔嫦嚓P(guān)者進(jìn)行科學(xué)決策提供有用的參考信息。因此，企業(yè)要積極引進(jìn)并有效運(yùn)用這些現(xiàn)代化技術(shù)手段，向其借力，以更好地發(fā)揮財(cái)務(wù)分析和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的作用，加強(qiáng)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管控能力。

篇5

數(shù)據(jù)挖掘；財(cái)務(wù)；應(yīng)用

一、數(shù)據(jù)挖掘的概念

數(shù)據(jù)挖掘主要是指財(cái)務(wù)人員利用科學(xué)有效的方法從大量的數(shù)據(jù)信息中提取出一些有用的信息幫助企業(yè)進(jìn)行財(cái)務(wù)管理的一項(xiàng)新興技術(shù)。通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能有有效提升企業(yè)財(cái)務(wù)管理水平，強(qiáng)化企業(yè)各方面的資金運(yùn)行管理能力，幫助企業(yè)獲得更加長(zhǎng)遠(yuǎn)穩(wěn)定的發(fā)展。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在應(yīng)用的過(guò)程中需要應(yīng)用數(shù)據(jù)庫(kù)以及人工智能等多方面的知識(shí)，因此，企業(yè)財(cái)務(wù)人員想要把數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于財(cái)務(wù)領(lǐng)域必須要加強(qiáng)對(duì)各方面綜合知識(shí)的學(xué)習(xí)與掌握，只有這樣，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)才能充分發(fā)揮其自身作用，企業(yè)的財(cái)務(wù)管理水平才能獲得實(shí)質(zhì)性的突破與進(jìn)步。

二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于財(cái)務(wù)領(lǐng)域的重大意義

(一)提高了企業(yè)信息的利用率

企業(yè)的財(cái)務(wù)管理水平之所以不高主要是對(duì)企業(yè)相關(guān)信息的利用率低造成的，很多企業(yè)為了提高財(cái)務(wù)管理水平盲目的學(xué)習(xí)西方先進(jìn)的財(cái)務(wù)管理理論，卻忽視對(duì)企業(yè)吱聲實(shí)際情況的結(jié)合，因此，一些企業(yè)即使使用了國(guó)際上非常領(lǐng)先的財(cái)務(wù)管理理念，其財(cái)務(wù)管理水平依然是停滯不前。企業(yè)使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以后能夠通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)于現(xiàn)階段企業(yè)的各方面的實(shí)際情況進(jìn)行清洗的了解，企業(yè)財(cái)務(wù)人員根據(jù)企業(yè)的實(shí)際情況制定符合企業(yè)的財(cái)務(wù)計(jì)劃，實(shí)行切實(shí)可行的財(cái)務(wù)管理，能夠有效提升企業(yè)的財(cái)務(wù)管理水平，增加企業(yè)信息的利用率，讓企業(yè)的更方面信息被充分的利用起來(lái)，發(fā)揮其自身的作用。

(二)簡(jiǎn)化財(cái)務(wù)人員的工作量，提升財(cái)務(wù)人員的工作效率

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用需要使用人工智能技術(shù)。人工智能能夠?yàn)槠髽I(yè)財(cái)務(wù)管理提供更加方便快捷的財(cái)務(wù)運(yùn)行流程，降低財(cái)務(wù)人員的財(cái)務(wù)工作量，提升財(cái)務(wù)人員的工作效率。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在應(yīng)用的過(guò)程中還需要應(yīng)用數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，因此，財(cái)務(wù)人員在應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的過(guò)程中能夠有效的提升數(shù)據(jù)分析的工作效率，增加財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性。由此我們可以看出，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一項(xiàng)綜合性非常強(qiáng)的技術(shù)，它集多種先進(jìn)技術(shù)于一身，對(duì)于提升我國(guó)企業(yè)財(cái)務(wù)管理水平做出了非常重大的貢獻(xiàn)，為企業(yè)長(zhǎng)期穩(wěn)定的發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

(三)極大的滿足了財(cái)務(wù)信息智能化需求

財(cái)務(wù)計(jì)劃一般都是按照企業(yè)以前的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后制定的，在財(cái)務(wù)計(jì)劃具體的實(shí)行過(guò)程中，還會(huì)受到實(shí)際情況的左右，企業(yè)還需要針對(duì)實(shí)際情況調(diào)整財(cái)務(wù)計(jì)劃。傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)分析都是通過(guò)設(shè)置機(jī)械化的程序來(lái)幫助企業(yè)進(jìn)行財(cái)務(wù)管理。隨著我國(guó)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，機(jī)械的程序化作業(yè)已經(jīng)不能滿足企業(yè)對(duì)于財(cái)務(wù)管理的要求了。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)財(cái)務(wù)的動(dòng)態(tài)管理，通過(guò)人工智能對(duì)企業(yè)實(shí)際中出現(xiàn)的問(wèn)題進(jìn)行動(dòng)態(tài)管理。企業(yè)管理者能夠隨時(shí)查詢自己需要的財(cái)務(wù)信息，與此同時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)還能利用數(shù)據(jù)信息獲得更多更有價(jià)值的信息，增加企業(yè)信息的利用效率，滿足企業(yè)財(cái)務(wù)管理的需求。

(四)有效降低企業(yè)的經(jīng)營(yíng)成本數(shù)據(jù)

挖掘技術(shù)是目前較新型的技術(shù)，它極大的滿足了現(xiàn)階段企業(yè)財(cái)務(wù)管理的需求，有效降低了企業(yè)的經(jīng)營(yíng)成本。首先，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是利用計(jì)算機(jī)技術(shù)來(lái)完成的，它省去了大量的人工分析整理工作，有效提高了財(cái)務(wù)工作人員的工作效率，降低了企業(yè)的人工成本。其次，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的準(zhǔn)確性非常高，這就使得財(cái)務(wù)人員不用浪費(fèi)大量的時(shí)間尋找財(cái)務(wù)管理中的錯(cuò)誤，降低了財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的錯(cuò)誤率，增加了企業(yè)管理者決策的準(zhǔn)確性，最大限度的降低了企業(yè)因?yàn)闆Q策失誤造成的損失。再次，財(cái)務(wù)模型的建立使得企業(yè)減少了財(cái)務(wù)管理的工作量，使企業(yè)財(cái)務(wù)活動(dòng)更加的規(guī)范化，間接提高了財(cái)務(wù)人員的工作效率，降低了企業(yè)的經(jīng)營(yíng)成本。

三、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)如何更好的應(yīng)用于財(cái)務(wù)領(lǐng)域

(一)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)投資管理中的應(yīng)用

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)投資管理中應(yīng)用能有效提升投資收益，降低投資風(fēng)險(xiǎn)，因此，企業(yè)應(yīng)該加大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)中的應(yīng)用。首先，且在投資前應(yīng)該對(duì)投資企業(yè)各方面的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行深入的調(diào)查，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)深入的分析投資企業(yè)的財(cái)務(wù)情況以及未來(lái)的發(fā)展?jié)摿?，精確的估算企業(yè)投資的收益率，從多方面綜合比較投資對(duì)象的情況，從而幫助企業(yè)做出正確的投資決策。其次，企業(yè)的財(cái)務(wù)人員可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)整個(gè)市場(chǎng)環(huán)境進(jìn)行分析，從而幫助企業(yè)判斷在目前的經(jīng)濟(jì)大環(huán)境下是否應(yīng)該投資，如果適合投資，投資什么樣的行業(yè)以及企業(yè)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)性最小，收益性最大。

(二)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在籌資決策中的應(yīng)用

企業(yè)在日常的經(jīng)營(yíng)過(guò)程中，難免會(huì)出現(xiàn)資金緊張的情況，因此需要從外界獲得資金，進(jìn)行籌資。然而，籌資的渠道多種多樣，各個(gè)籌資方式都有其自身的優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì)，企業(yè)在如何選擇籌資方式時(shí)經(jīng)常非常的頭疼，及時(shí)經(jīng)過(guò)仔細(xì)的研究也不能保證其最終確定的籌資方式符合企業(yè)的發(fā)展需求。應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，企業(yè)就可以根據(jù)自身籌資數(shù)據(jù)、籌資的時(shí)間要求等多方面的條件對(duì)市場(chǎng)中的籌資方式進(jìn)行深入的分析和了解，然后選擇一種與企業(yè)籌資需求最為接近的方式，既能滿足企業(yè)的籌資需求，又能節(jié)省企業(yè)的籌資成本，對(duì)于企業(yè)長(zhǎng)期穩(wěn)定的發(fā)展非常有幫助。

(三)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在產(chǎn)品銷(xiāo)售中的應(yīng)用

企業(yè)都是通過(guò)銷(xiāo)售產(chǎn)品最終確定企業(yè)的經(jīng)營(yíng)利潤(rùn)的，如果企業(yè)不能順利的實(shí)現(xiàn)銷(xiāo)售那么企業(yè)存在的意義將不能實(shí)現(xiàn)，很快就會(huì)面臨倒閉。由此我們可以非常清晰的指導(dǎo)銷(xiāo)售對(duì)于企業(yè)生存的意義。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠有效的分析市場(chǎng)的供求關(guān)系，幫助企業(yè)確定市場(chǎng)上最好銷(xiāo)售的產(chǎn)品類(lèi)型，讓企業(yè)獲得更多銷(xiāo)售機(jī)會(huì)。企業(yè)在應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)幫助企業(yè)進(jìn)行銷(xiāo)售的過(guò)程中，首先應(yīng)該建立趨勢(shì)分析模型，幫助企業(yè)做好銷(xiāo)售規(guī)劃，讓企業(yè)的產(chǎn)量與銷(xiāo)量實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)平衡。其次，企業(yè)應(yīng)該利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析出那些產(chǎn)品具有長(zhǎng)期的發(fā)展?jié)摿?，通過(guò)對(duì)產(chǎn)品市場(chǎng)潛力的挖掘擴(kuò)大企業(yè)的生產(chǎn)設(shè)備，使得企業(yè)能夠充分的抓住發(fā)展機(jī)遇，獲得更好的發(fā)展。

(四)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析中的應(yīng)用

企業(yè)在日常運(yùn)行的過(guò)程中會(huì)面臨各種各樣的風(fēng)險(xiǎn)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠通過(guò)數(shù)據(jù)分析有效控制企業(yè)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，幫助企業(yè)獲得更加穩(wěn)定的發(fā)展。企業(yè)在應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行財(cái)務(wù)分析的過(guò)程中，首先，應(yīng)該注意對(duì)企業(yè)各個(gè)方面的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行全面的收集，確保數(shù)據(jù)分析結(jié)果的全面性與準(zhǔn)確性。其次，企業(yè)應(yīng)該建立風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，把相關(guān)數(shù)據(jù)錄入到風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型中，利用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模式對(duì)企業(yè)可能面臨的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，提前防范風(fēng)險(xiǎn)的出現(xiàn)，如果不能很好的防范風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)該立即停止相關(guān)活動(dòng)的進(jìn)行，一切以保證企業(yè)的正常運(yùn)行為根本出發(fā)點(diǎn)。

四、結(jié)束語(yǔ)

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是對(duì)多種學(xué)科的綜合運(yùn)用，它極大的滿足了現(xiàn)代社會(huì)對(duì)于財(cái)務(wù)領(lǐng)域的要求，幫助企業(yè)更好的實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)管理水平的提升，對(duì)企業(yè)長(zhǎng)期穩(wěn)定的發(fā)展以及我國(guó)社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的繁榮具有重大意義。作為財(cái)務(wù)人員我們必須要與時(shí)俱進(jìn)，充分學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，通過(guò)有效的學(xué)習(xí)提升自身專(zhuān)業(yè)素質(zhì)，滿足企業(yè)和社會(huì)對(duì)于財(cái)務(wù)人員要求。

參考文獻(xiàn):

[1]馬明志,李艷東,鞠亞輝.高校智能財(cái)務(wù)分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)研究[J].商業(yè)會(huì)計(jì),2015(5)

篇6

關(guān)鍵詞：管理會(huì)計(jì)；財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)；區(qū)別；融合途徑

諸多企業(yè)在開(kāi)展財(cái)務(wù)管理工作時(shí)，愈加重視與應(yīng)用財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)與管理會(huì)計(jì)，進(jìn)而有效提升企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。在當(dāng)前企業(yè)中，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)與管理會(huì)計(jì)的聯(lián)系已愈發(fā)緊密，但在融合過(guò)程中，由于工作性質(zhì)不同，產(chǎn)生了諸多問(wèn)題，因此，相關(guān)人員需針對(duì)二者間的具體區(qū)別，找到針對(duì)性較強(qiáng)的應(yīng)對(duì)措施與融合途徑，從而有效提高二者的工作水平，加快企業(yè)發(fā)展。

一、管理會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的區(qū)別

（一）統(tǒng)計(jì)對(duì)象

管理會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)雖同屬財(cái)務(wù)管理部門(mén)，但二者仍有較大的區(qū)別，針對(duì)統(tǒng)計(jì)對(duì)象，二者有所不同。

具體來(lái)說(shuō)，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的主要職能是為相關(guān)企業(yè)的監(jiān)督管理與投資決策提供對(duì)應(yīng)的信息，因而財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)屬外部會(huì)計(jì)，而管理會(huì)計(jì)的統(tǒng)計(jì)對(duì)象則主要發(fā)生在企業(yè)內(nèi)部，其將相關(guān)決策信息提供給內(nèi)部的管理人員，此類(lèi)會(huì)計(jì)屬于內(nèi)部會(huì)計(jì)。與此同時(shí)，在工作的側(cè)重點(diǎn)方面，二者也有些微的差別，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的工作重點(diǎn)為記錄或匯總已成為現(xiàn)實(shí)的經(jīng)濟(jì)事實(shí)，而管理會(huì)計(jì)的工作內(nèi)容雖然用到過(guò)去的相關(guān)信息，但其目的在于將其作為考評(píng)與預(yù)測(cè)的憑證。此外，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)對(duì)貨幣性或可證實(shí)性的信息較為重視，其數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)度要達(dá)到極高的水平，但管理會(huì)計(jì)所整理的相關(guān)信息大多屬未來(lái)性質(zhì)，由于此類(lèi)信息會(huì)受較多因素影響，因此，其提供的數(shù)據(jù)信息并不精確[1]。

（二）核算內(nèi)容

在核算內(nèi)容方面，管理會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)也有所不同，針對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)信息，管理會(huì)計(jì)的數(shù)據(jù)未經(jīng)嚴(yán)格核算，由于對(duì)數(shù)據(jù)信息的準(zhǔn)確度要求不高，在實(shí)際應(yīng)用時(shí)，并不影響相關(guān)管理工作的開(kāi)展。通常來(lái)講，在收集到數(shù)據(jù)信息后，管理人員要對(duì)其進(jìn)行詳細(xì)分析與研究，并借助該數(shù)據(jù)的合理性進(jìn)行大致運(yùn)算，依照運(yùn)算結(jié)果，會(huì)適當(dāng)減少企業(yè)的欠賬款，也降低其使用風(fēng)險(xiǎn)。

在工作重點(diǎn)上，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)與管理會(huì)計(jì)雖有些許差別，但其總體的工作目標(biāo)一樣，使企業(yè)獲得最大化的經(jīng)濟(jì)效益。因此，在實(shí)際開(kāi)展工作時(shí)，為完善企業(yè)的總體核算目標(biāo)，二者應(yīng)互為補(bǔ)充、相互融合。

此外，在歷史賬款方面，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)與管理會(huì)計(jì)也有較大區(qū)別，在開(kāi)展會(huì)計(jì)管理工作的過(guò)程中，應(yīng)更加帶有計(jì)劃性。財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)只能將相關(guān)歷史賬款進(jìn)行合理匯總，而分析工作則主要由管理會(huì)計(jì)完成，因此，管理歷史賬款工作，需由二者融合完成。

（三）會(huì)計(jì)業(yè)務(wù)

在具體的會(huì)計(jì)業(yè)務(wù)方面，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)人員與管理會(huì)計(jì)人員有較大的區(qū)別，在企業(yè)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中，雖然二者的工作都較為重要，針對(duì)不同的會(huì)計(jì)工作，其實(shí)際工作也有所不同。

財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的主要業(yè)務(wù)內(nèi)容為統(tǒng)計(jì)與整理企業(yè)在過(guò)去階段中生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的數(shù)據(jù)信息，其工作的流程較為具體且明確。在開(kāi)展業(yè)務(wù)的工作過(guò)程中，其主要披露財(cái)務(wù)部門(mén)的數(shù)據(jù)信息，因此，相關(guān)會(huì)計(jì)人員要有較強(qiáng)的動(dòng)手操作能力，在填寫(xiě)賬單時(shí)要認(rèn)真、仔細(xì)，對(duì)相關(guān)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的核對(duì)要謹(jǐn)慎。

管理會(huì)計(jì)的工作流程較為模糊，并不具體，其靈活性較強(qiáng)，但在工作時(shí)對(duì)于法律法規(guī)或會(huì)計(jì)準(zhǔn)則，應(yīng)進(jìn)行嚴(yán)格管理，不可違反，要遵循或依據(jù)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則進(jìn)行會(huì)計(jì)賬目表的編制。管理會(huì)計(jì)人員的工作由于靈活度高，且無(wú)具體流程，因此，對(duì)其業(yè)務(wù)能力的要求要高于財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)。

二、管理會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的具體融合途徑

（一）使用信息化技術(shù)

為縮小財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)與管理會(huì)計(jì)的區(qū)別，二者應(yīng)找到高效融合途徑，進(jìn)而加速整合，促進(jìn)相關(guān)企業(yè)的發(fā)展。技術(shù)人員可借助信息化技術(shù)，整理出完整的數(shù)據(jù)信息體系，企業(yè)在實(shí)際的運(yùn)營(yíng)過(guò)程中，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)人員應(yīng)將與歷史項(xiàng)目有關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集與整合，并利用報(bào)表形式交予管理人員開(kāi)展審批工作。管理會(huì)計(jì)人員將報(bào)表中的有關(guān)數(shù)據(jù)實(shí)行整理與分析，再結(jié)合已統(tǒng)計(jì)出的歷史信息，對(duì)企業(yè)未來(lái)的經(jīng)營(yíng)能力進(jìn)行全面分析與判斷，其呈現(xiàn)形式仍為數(shù)據(jù)報(bào)表。

對(duì)于數(shù)據(jù)收集的針對(duì)性、方式與過(guò)程，管理會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)有所區(qū)別，因而其采集到的數(shù)據(jù)會(huì)有一定的差異。但在數(shù)據(jù)收集的過(guò)程中，二者找尋的數(shù)據(jù)源頭相同，皆為企業(yè)經(jīng)營(yíng)時(shí)的相關(guān)數(shù)據(jù)，因此，在開(kāi)展實(shí)際工作時(shí)，企業(yè)可改善工作方式，借助數(shù)據(jù)共享，改進(jìn)二者獲取數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)度，并創(chuàng)制信息化平臺(tái)，使其內(nèi)部的資源得以優(yōu)化應(yīng)用。

具體來(lái)說(shuō)，企業(yè)內(nèi)部人員可采用多媒體技術(shù)設(shè)置財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)與管理會(huì)計(jì)目錄，并將二者間的信息高效整合，為打造更為合理的財(cái)務(wù)管理體系奠定一個(gè)堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，在二者有效融合的同時(shí)，改善企業(yè)的經(jīng)營(yíng)與發(fā)展。與此同時(shí)，借助信息技術(shù)還可設(shè)置企業(yè)內(nèi)部的信息數(shù)據(jù)庫(kù)，在查找相關(guān)數(shù)據(jù)信息時(shí)，無(wú)論是管理會(huì)計(jì)，還是財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)，都能在同一平臺(tái)開(kāi)展相關(guān)工作，使查詢工作變得更加高效與便捷，提升財(cái)務(wù)人員的工作水平與效率，企業(yè)管理者在制定發(fā)展戰(zhàn)略時(shí)，也會(huì)依照其具體的財(cái)務(wù)情況，其措施也會(huì)更有針對(duì)性[2]。

（二）制定科學(xué)的會(huì)計(jì)制度原則

企業(yè)若想加速融合財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)與管理會(huì)計(jì)的工作，首先，管理者要制定合理的管理體系，該體系標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)根據(jù)相關(guān)規(guī)則制度與國(guó)家行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，并依照此標(biāo)準(zhǔn)合理開(kāi)展相關(guān)工作。其次，在管理過(guò)程中，要統(tǒng)一管理管理會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的相關(guān)工作，其工作要求要按照新會(huì)計(jì)準(zhǔn)則，在工作時(shí)要依據(jù)企業(yè)具體的財(cái)務(wù)狀況，并設(shè)置出合理、科學(xué)，且遵從市場(chǎng)發(fā)展的管理系統(tǒng)。在企業(yè)經(jīng)營(yíng)的不同階段，管理會(huì)計(jì)都要改善其應(yīng)用能力，而非僅體現(xiàn)在財(cái)務(wù)報(bào)表中，進(jìn)而使管理會(huì)計(jì)人員對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)進(jìn)行更好的約束，而財(cái)務(wù)人員對(duì)管理會(huì)計(jì)工作也要充分地理解，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)二者間的有效融合。最后，企業(yè)的財(cái)務(wù)管理內(nèi)容應(yīng)根據(jù)其不同的階段與當(dāng)前的市場(chǎng)變化而發(fā)生改變，管理人員要提升其實(shí)際工作的應(yīng)用力度。在企業(yè)內(nèi)部還需設(shè)置標(biāo)準(zhǔn)的工作責(zé)任制，將財(cái)務(wù)管理工作進(jìn)行合理劃分，并充分調(diào)動(dòng)各類(lèi)資源，提升企業(yè)的整體競(jìng)爭(zhēng)力。

（三）提升會(huì)計(jì)工作的控制力

企業(yè)在開(kāi)展制度建設(shè)的過(guò)程中，應(yīng)加強(qiáng)會(huì)計(jì)工作的控制力，進(jìn)而從源頭上解決企業(yè)的發(fā)展風(fēng)險(xiǎn)。管理會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)在融合時(shí)，其工作基礎(chǔ)為合理的進(jìn)行內(nèi)部控制建設(shè)，并針對(duì)企業(yè)內(nèi)部的每項(xiàng)工作，找出其當(dāng)前存有的問(wèn)題，設(shè)置針對(duì)性較強(qiáng)的管理機(jī)制。一方面，企業(yè)的管理者要重視會(huì)計(jì)工作的審查與監(jiān)管，比如，管理人員為改善其內(nèi)部的管控能力，設(shè)置相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)防范機(jī)制，保障企業(yè)順利進(jìn)行內(nèi)部建設(shè)與后續(xù)工作的開(kāi)展。另一方面，管理會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)人員要明確其職能的差異，防止產(chǎn)生核算與預(yù)算的相關(guān)問(wèn)題。此外，企業(yè)內(nèi)部還可制定重點(diǎn)項(xiàng)目部門(mén)，對(duì)于會(huì)計(jì)工作的重點(diǎn)內(nèi)容，如財(cái)務(wù)控制，進(jìn)而改善財(cái)務(wù)管理工作的水平與效率[3]。

例如，某會(huì)計(jì)事務(wù)有限公司為融合財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)與管理會(huì)計(jì)的相關(guān)工作，采取改善會(huì)計(jì)控制力的工作方式，其內(nèi)部的管理者建立財(cái)務(wù)管理體系，在該系統(tǒng)中，明確了財(cái)務(wù)與管理會(huì)計(jì)二者間的工作職責(zé)，使其管理更加透明化，與此同時(shí)，管理者又設(shè)置了嚴(yán)格的財(cái)務(wù)監(jiān)管部門(mén)，對(duì)財(cái)務(wù)工作的每筆款項(xiàng)都實(shí)行科學(xué)的監(jiān)督與審查，兩種會(huì)計(jì)工作在融合的基礎(chǔ)上，加快了企業(yè)發(fā)展。

三、結(jié)語(yǔ)

綜上所述，為使企業(yè)更為穩(wěn)定的發(fā)展，相關(guān)人員應(yīng)高度重視管理會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的整合工作。在實(shí)際工作時(shí)，對(duì)于財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)與管理會(huì)計(jì)的區(qū)別，技術(shù)人員可采用多媒體技術(shù)，進(jìn)而更為細(xì)致地在其差別中發(fā)現(xiàn)二者的關(guān)聯(lián)，實(shí)行深度融合的策略，使企業(yè)內(nèi)部的信息系統(tǒng)愈發(fā)完善，加快其發(fā)展步伐，促進(jìn)其長(zhǎng)效發(fā)展與經(jīng)濟(jì)效益。

作者簡(jiǎn)介：李琳（1980—），女，漢族，湖北咸寧人，中級(jí)會(huì)計(jì)師，本科，主要從事財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)研究。

管理會(huì)計(jì)畢業(yè)論文范文模板(二)：人工智能時(shí)代財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)路徑探索論文

摘要：現(xiàn)代科技的發(fā)展為我們的生產(chǎn)生活帶來(lái)了諸多便利，尤其是網(wǎng)絡(luò)技術(shù)以及人工智能技術(shù)的出現(xiàn)，給企業(yè)發(fā)展提供了新的模式。財(cái)務(wù)工作是企業(yè)管理工作的核心，只有明確財(cái)務(wù)情況，才能更好地制定企業(yè)發(fā)展策略，并且為長(zhǎng)久發(fā)展提供充足的資金。但是隨著技術(shù)的發(fā)展傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)管理模式已然不適用現(xiàn)代企業(yè)的發(fā)展，尤其財(cái)務(wù)工作日益數(shù)據(jù)化、智能化，單一使用人力進(jìn)行財(cái)會(huì)工作不僅質(zhì)量不能保證，效率也會(huì)大大降低。為此本文就人工智能時(shí)代財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)路徑展開(kāi)探索，希望能夠給企業(yè)一些借鑒。

關(guān)鍵詞：人工智能時(shí)代；財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)；管理會(huì)計(jì)；轉(zhuǎn)型升級(jí)；路徑；探索

引言

人工智能作為當(dāng)前最發(fā)達(dá)的技術(shù)之一，雖然我們對(duì)其開(kāi)發(fā)研究還不夠深入，但是其憑借自身強(qiáng)大的性能被廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)。人工智能在財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型中發(fā)揮了重要作用，傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)模式失去了競(jìng)爭(zhēng)力，管理會(huì)計(jì)才是現(xiàn)代企業(yè)發(fā)展的“標(biāo)配”，但是根據(jù)筆者的研究發(fā)現(xiàn)，部分企業(yè)尤其是中小企業(yè)在會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型中還存在部分問(wèn)題，所以對(duì)此進(jìn)行研究，以推動(dòng)企業(yè)財(cái)務(wù)的轉(zhuǎn)型。

一、人工智能時(shí)代會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型的意義

1.推動(dòng)企業(yè)長(zhǎng)久發(fā)展

隨著企業(yè)發(fā)展規(guī)模的擴(kuò)大，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)越來(lái)越多，但是如果管理不到位就可能無(wú)法及時(shí)發(fā)現(xiàn)隱藏的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)愈演越烈，嚴(yán)重干擾企業(yè)的發(fā)展。轉(zhuǎn)型為管理會(huì)計(jì)之后，會(huì)更全面、細(xì)致的管理企業(yè)的財(cái)務(wù)，有助于企業(yè)的長(zhǎng)久發(fā)展。

2.順應(yīng)經(jīng)濟(jì)體制改革的需求

為了推動(dòng)經(jīng)濟(jì)更好的發(fā)展，國(guó)家加速了經(jīng)濟(jì)體制改革，這就要求企業(yè)轉(zhuǎn)變?cè)鹊陌l(fā)展模式以此順應(yīng)經(jīng)濟(jì)體制的改革。經(jīng)濟(jì)的發(fā)展主題變?yōu)榻Y(jié)構(gòu)優(yōu)化與產(chǎn)業(yè)升級(jí)，要求企業(yè)的發(fā)展要與自然相協(xié)調(diào)，減少不必要的消耗。但是削減企業(yè)各部門(mén)的消耗不能盲目進(jìn)行，需要依據(jù)財(cái)務(wù)管理的數(shù)據(jù)展開(kāi)分析，轉(zhuǎn)型之后的財(cái)務(wù)會(huì)更加清楚明了的將數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出來(lái)。

3.提升行業(yè)發(fā)展速度

傳統(tǒng)財(cái)務(wù)管理比較繁瑣，數(shù)據(jù)需要工作人員一點(diǎn)一點(diǎn)的進(jìn)行處理，一旦企業(yè)發(fā)展速度加快，出現(xiàn)大量的數(shù)據(jù)后財(cái)務(wù)人員的工作量就會(huì)激增，可能會(huì)影響數(shù)據(jù)的真實(shí)性。財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)工作轉(zhuǎn)型之后極大地提升了數(shù)據(jù)的處理速度，這就使得財(cái)務(wù)人員有更多的機(jī)會(huì)參與到企業(yè)管理中，從財(cái)務(wù)管理上指導(dǎo)企業(yè)的發(fā)展。

二、人工智能時(shí)代財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型中面臨的問(wèn)題

1.企業(yè)轉(zhuǎn)型意識(shí)較弱

當(dāng)前，部分企業(yè)一味的追求發(fā)展速度，注重企業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，但是對(duì)企業(yè)內(nèi)部意識(shí)領(lǐng)域的改革不夠重視，并沒(méi)有將會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型放在重要位置，導(dǎo)致企業(yè)的會(huì)計(jì)管理逐漸無(wú)法滿足企業(yè)的發(fā)展需求。因此要想推動(dòng)轉(zhuǎn)型首要需要提升企業(yè)的意識(shí)。

2.缺乏專(zhuān)業(yè)人才

人才是推動(dòng)轉(zhuǎn)型的根本力量，管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型需要人才具備足夠的專(zhuān)業(yè)技能，才能推動(dòng)轉(zhuǎn)型又好又快的進(jìn)行。但是根據(jù)筆者的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，企業(yè)中推動(dòng)會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型的人員還是傳統(tǒng)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)人員，他們的轉(zhuǎn)型能力不足，一遍學(xué)習(xí)一邊進(jìn)行轉(zhuǎn)型，以至于轉(zhuǎn)型后不徹底，無(wú)法促進(jìn)企業(yè)的長(zhǎng)久發(fā)展。所以還需要引進(jìn)專(zhuān)業(yè)的人才，讓他們借助自己的專(zhuān)業(yè)素養(yǎng)實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型。

3.企業(yè)內(nèi)部信息系統(tǒng)不健全

信息系統(tǒng)不健全也是阻礙財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型的原因之一，沒(méi)有健全財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)，上文中也提到傳統(tǒng)的財(cái)會(huì)人員依靠人工進(jìn)行財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的處理。而且有較多企業(yè)存在基層會(huì)計(jì)崗位人員較多的現(xiàn)象，不但使資源被浪費(fèi)，同時(shí)企業(yè)成本也增加。

三、人工智能時(shí)代財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)路徑

1.更新企業(yè)財(cái)務(wù)工作模式

企業(yè)自身要提升管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型意識(shí)，制定合理的轉(zhuǎn)型策略，由領(lǐng)導(dǎo)層監(jiān)督推動(dòng)轉(zhuǎn)型的科學(xué)有序進(jìn)行。管理轉(zhuǎn)型并不是簡(jiǎn)單意義上的管理會(huì)計(jì)取代財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)，而是實(shí)現(xiàn)兩者的有機(jī)融合，通過(guò)建立健全財(cái)務(wù)管理制度，借助制度約束相關(guān)人員的行為，確保企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況，現(xiàn)金流情況、財(cái)務(wù)狀況更加清晰明確。長(zhǎng)久發(fā)展是每個(gè)企業(yè)發(fā)展的目標(biāo)之一，更新工作模式可以促進(jìn)財(cái)務(wù)情況的透明化、數(shù)據(jù)化，為企業(yè)長(zhǎng)久發(fā)展提供更多的支持。

2.引進(jìn)專(zhuān)業(yè)人才

企業(yè)要想高質(zhì)高效的完成轉(zhuǎn)型，就需要引進(jìn)專(zhuān)業(yè)的技術(shù)人才，管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型并不是一蹴而就的，需要花費(fèi)很長(zhǎng)的時(shí)間完善各個(gè)細(xì)節(jié)。另一方面?zhèn)鹘y(tǒng)財(cái)會(huì)人員對(duì)轉(zhuǎn)型了解甚少，無(wú)法保障轉(zhuǎn)型的質(zhì)量。人工智能的出現(xiàn)使得管理更加復(fù)雜，因此還需加強(qiáng)對(duì)基層財(cái)會(huì)人員的培訓(xùn)，豐富他們的知識(shí)儲(chǔ)備，提升業(yè)務(wù)能力。

3.構(gòu)建管理會(huì)計(jì)體系

人工智能的出現(xiàn)可以處理很多的基礎(chǔ)性財(cái)務(wù)工作，如何分配財(cái)會(huì)人員的工作成為轉(zhuǎn)型后面臨的新問(wèn)題。所以需要構(gòu)建科學(xué)的管理會(huì)計(jì)體系，明確工作人員與人工智能的不同職責(zé)，實(shí)現(xiàn)資源的合理配置，提高企業(yè)管理會(huì)計(jì)的能力。

4.建立數(shù)據(jù)共享平臺(tái)

數(shù)據(jù)共享的速度決定了企業(yè)的發(fā)展速度，企業(yè)各個(gè)部門(mén)需要緊密的聯(lián)系在一起展開(kāi)高效配合。但是傳統(tǒng)發(fā)展模式中各個(gè)部門(mén)之間的信息無(wú)法實(shí)現(xiàn)即使交互，影響了發(fā)展，數(shù)據(jù)共享平臺(tái)的建立，利用企業(yè)的內(nèi)部平臺(tái)，借助網(wǎng)絡(luò)就可以及時(shí)實(shí)現(xiàn)信息交流，規(guī)范化操作、管理企業(yè)的各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)。

5.完善信息管理系統(tǒng)

篇7

本文研究數(shù)據(jù)挖掘在財(cái)務(wù)診斷中的運(yùn)用，主要研究數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在財(cái)務(wù)診斷、信息預(yù)警和財(cái)務(wù)診斷方案策劃決策等三個(gè)過(guò)程中的應(yīng)用，建立準(zhǔn)確有效的數(shù)據(jù)模型來(lái)指導(dǎo)實(shí)際的財(cái)務(wù)工作，能夠預(yù)測(cè)出企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)程度并提出財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，便于企業(yè)及時(shí)地掌握財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營(yíng)狀況，適時(shí)調(diào)整企業(yè)財(cái)務(wù)戰(zhàn)略，提高企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益。因此，數(shù)據(jù)挖掘在財(cái)務(wù)診斷中的應(yīng)用，無(wú)論在理論上還是實(shí)踐上，都有其重要意義。

二、文獻(xiàn)綜述

數(shù)據(jù)挖掘分析有關(guān)聯(lián)分析、序列模式、聚類(lèi)等方法，這方面的研究總體上成果豐碩。國(guó)外的數(shù)據(jù)挖掘分析方法發(fā)展比較成熟，有大量財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)方面的著作，其研究主要在于財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的構(gòu)建。國(guó)內(nèi)的證券市場(chǎng)發(fā)展不成熟，缺乏理性的投資者，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘分析方法研究少，主要集中在建立數(shù)學(xué)預(yù)測(cè)模型。

（一）國(guó)外研究現(xiàn)狀 Beaver（1958）提出了單變量模型。他對(duì)80家經(jīng)營(yíng)公司進(jìn)行一元判定預(yù)測(cè)，使用了 28 個(gè)財(cái)務(wù)比率作為變量。Altman（1968）在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警領(lǐng)域引入了多元線性判別方法，創(chuàng)立了 Z 值模型。Altman 、 Haldeman（1980）又提出了一種優(yōu)于Z 模型的ZETA模型，其更能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。Ohlson（1990）以95家經(jīng)營(yíng)失敗的公司為基礎(chǔ)，運(yùn)用Logistic回歸進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)警模型的建立。結(jié)果表明，與企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)緊密相關(guān)的因素有企業(yè)的規(guī)模大小、財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)、經(jīng)營(yíng)績(jī)效、流動(dòng)性四個(gè)方面。Fyaber（1989）運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，進(jìn)行對(duì)銀行的首次信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)。Eichengreen（1998）研究表明財(cái)務(wù)模型研究有危機(jī)管理和財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警等。

（二）國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀 李一軍、金世偉（2006）在模糊聚類(lèi)分析方法的基礎(chǔ)上，使用KPI財(cái)務(wù)指標(biāo)，對(duì)上市公司進(jìn)行相關(guān)分析，并在投資決策的制定時(shí)輔地使用到其研究結(jié)果。郭春陣（2005）運(yùn)用三類(lèi)挖掘分析方法――聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)規(guī)則、決策樹(shù)方法，綜合分析，構(gòu)建了財(cái)務(wù)報(bào)表分析模型。呂澄、易艷紅（2006）研究數(shù)據(jù)挖掘在財(cái)務(wù)分析中的可行性，說(shuō)明在財(cái)務(wù)分析運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)時(shí)，XBRL語(yǔ)言有著有效的作用。齊中華、黃麗娜（2010）使用EXCEL實(shí)現(xiàn)了模糊聚類(lèi)的數(shù)據(jù)分析，運(yùn)用上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，說(shuō)明了數(shù)據(jù)挖掘在財(cái)務(wù)分析中有巨大作用。張星文、梁戈夫（2006）研究發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的研究進(jìn)展很大，企業(yè)在財(cái)務(wù)管理中已經(jīng)使用到大量的模型，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和logit回歸模型等。馮征（2007）提出了基于智能計(jì)算機(jī)的數(shù)據(jù)挖掘方法，且可用于上市公司的財(cái)務(wù)預(yù)警。

三、應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘的財(cái)務(wù)診斷體系

（一）應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘的財(cái)務(wù)診斷體系流程 數(shù)據(jù)挖掘是基于財(cái)務(wù)比率分析、杜邦分析等模型運(yùn)用于財(cái)務(wù)分析、預(yù)警及決策中，并進(jìn)行財(cái)務(wù)診斷。故財(cái)務(wù)診斷不僅是對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)表的分析，從系統(tǒng)的角度可以將財(cái)務(wù)診斷分為診斷數(shù)據(jù)系統(tǒng)、財(cái)務(wù)專(zhuān)項(xiàng)判斷、財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)、財(cái)務(wù)決策系統(tǒng)四個(gè)部分。

財(cái)務(wù)診斷系統(tǒng)分為三個(gè)階段，分別是：數(shù)據(jù)收集階段、分析診斷階段、形成報(bào)告階段。圖1為應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘的財(cái)務(wù)診斷模式及流程示意圖。

從圖1中可以看出，數(shù)據(jù)收集階段包括收集非財(cái)務(wù)輔助數(shù)據(jù)、三大報(bào)表數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)。XBRL具有實(shí)時(shí)標(biāo)準(zhǔn)性，可以有效減少錄入轉(zhuǎn)換時(shí)間，具有針對(duì)性、實(shí)用性，可以更高效地詮釋數(shù)據(jù)的內(nèi)容及意義，提高了財(cái)務(wù)診斷的效率及精確度。分析診斷階段主要是將收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行專(zhuān)項(xiàng)判斷，通過(guò)XBRL與財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比分析，再進(jìn)行財(cái)務(wù)診斷并作出財(cái)務(wù)預(yù)警和決策。在此階段，對(duì)目標(biāo)公司采用遺傳算法、回歸模型等進(jìn)行建模，需要選擇決策樹(shù)方法、關(guān)聯(lián)分析等，高效簡(jiǎn)單地完成數(shù)據(jù)分析。考慮到了影響企業(yè)財(cái)務(wù)的各種因素，故保證了分析結(jié)果具有完整性、實(shí)效性。通過(guò)以上兩個(gè)階段的縝密分析便可形成財(cái)務(wù)診斷決策報(bào)告，并將報(bào)告方案提交到經(jīng)營(yíng)管理系統(tǒng)。決策報(bào)告涵蓋了數(shù)據(jù)挖掘的主要判斷信息，綜合考慮到了企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，并通過(guò)發(fā)現(xiàn)企業(yè)現(xiàn)狀問(wèn)題形成解決方案，為企業(yè)經(jīng)營(yíng)提供了方便。

（二）應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘的財(cái)務(wù)診斷指標(biāo)體系 財(cái)務(wù)指標(biāo)體系需要將企業(yè)外部和內(nèi)部環(huán)境結(jié)合起來(lái)考慮，進(jìn)行定性分析及定量分析來(lái)完成企業(yè)財(cái)務(wù)診斷指標(biāo)的設(shè)計(jì)。在財(cái)務(wù)診斷體系中，財(cái)務(wù)指標(biāo)體系構(gòu)建必不可缺，有效的反映了企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況，為數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)提供了依據(jù)。整個(gè)診斷體系覆蓋以下幾方面：

（1）內(nèi)部環(huán)境：包括一系列的定性指標(biāo)，有員工素質(zhì)（如知識(shí)結(jié)構(gòu)、能力結(jié)構(gòu)）、工作環(huán)境（主要對(duì)員工滿意度、員工忠誠(chéng)度方面考察）、內(nèi)部控制（包括內(nèi)部控制組織、內(nèi)部控制有效性等），通過(guò)考察內(nèi)部環(huán)境說(shuō)明企業(yè)的內(nèi)部控制情況。

（2）外部環(huán)境：包括定性指標(biāo)經(jīng)營(yíng)環(huán)境（如經(jīng)濟(jì)政策、法律制度、行業(yè)發(fā)展前景、金融環(huán)境等），從宏觀角度考察企業(yè)經(jīng)營(yíng)所面對(duì)的外部環(huán)境狀況。除此之外還有一系列定量指標(biāo)，包括產(chǎn)品市場(chǎng)（如市場(chǎng)占有率、產(chǎn)品銷(xiāo)售利潤(rùn)率、客戶滿意度等）、社會(huì)效益（包括貸款履約率、環(huán)境保護(hù)指數(shù)、合同履約率），定量評(píng)定企業(yè)的銷(xiāo)售情況和經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)。

（3）財(cái)務(wù)活動(dòng)：主要包括籌資活動(dòng)（有財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)、支付能力、資本結(jié)構(gòu)、資本成本等）、投資活動(dòng)（包括投資收益、投資風(fēng)險(xiǎn)、資產(chǎn)利用率等）、經(jīng)營(yíng)活動(dòng)（如盈利能力、經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)、資產(chǎn)營(yíng)運(yùn)能力等）、分配活動(dòng)（如股利支付率、自由資產(chǎn)增長(zhǎng)率、資本金增長(zhǎng)率）等定量指標(biāo)，有效地考慮了企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中的效益及存在的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

財(cái)務(wù)指標(biāo)的獲取較為容易，能夠客觀地反映企業(yè)的經(jīng)營(yíng)狀況及風(fēng)險(xiǎn)水平，預(yù)測(cè)企業(yè)未來(lái)的經(jīng)營(yíng)水平及競(jìng)爭(zhēng)力。故選取財(cái)務(wù)指標(biāo)需要考慮可操作性、全面性、靈敏性、協(xié)調(diào)性、相關(guān)性、可比性六大原則，如此分析的結(jié)果才有助于企業(yè)做出合理的投融資決策。

四、實(shí)例分析

本文以GA房地產(chǎn)公司為例，進(jìn)行財(cái)務(wù)診斷中的數(shù)據(jù)挖掘演示。GA公司是一家上市多年的以房地產(chǎn)為主業(yè)的綜合性集團(tuán)公司，主營(yíng)業(yè)務(wù)有房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)與運(yùn)營(yíng)、建材裝飾、建筑施工、物業(yè)管理、房地產(chǎn)咨詢等。對(duì)GA公司進(jìn)行財(cái)務(wù)診斷的目標(biāo)首先是確定其經(jīng)營(yíng)現(xiàn)狀及風(fēng)險(xiǎn)程度，其次是對(duì)其投資決策提供參考依據(jù)。

（一）數(shù)據(jù)收集 本文利用XBRL語(yǔ)言對(duì)GA公司2002年至2012年期間的半年報(bào)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行收集和篩選，并將其中相關(guān)性較高和負(fù)相關(guān)的財(cái)務(wù)指標(biāo)剔除，如流動(dòng)比率、資產(chǎn)收益率等，以避免信息重疊影響準(zhǔn)確性，保留下來(lái)十七項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)構(gòu)成GA公司財(cái)務(wù)診斷的指標(biāo)體系，節(jié)選部分如表1：

（二）分析診斷

第一步，聚類(lèi)分析。結(jié)合前述研究基礎(chǔ)，因GA公司數(shù)據(jù)量相對(duì)較少，本文采用較為快速、適合混合字段和數(shù)據(jù)集合的兩步聚類(lèi)方法進(jìn)行分析，按GA公司的發(fā)展階段劃分聚類(lèi)，設(shè)定聚類(lèi)數(shù)最小為2，最大為15，根據(jù)處理數(shù)據(jù)和GA公司經(jīng)營(yíng)管理信息劃分出2002年至2007年和2008年至2012年兩個(gè)聚類(lèi)。建立兩步聚類(lèi)模型。

第二步，財(cái)務(wù)初評(píng)。初步判斷GA公司目前財(cái)務(wù)狀況比較穩(wěn)定，可通過(guò)投融資加快企業(yè)發(fā)展。模型數(shù)據(jù)顯示對(duì)GA公司發(fā)展最重要的指標(biāo)主要有固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、資產(chǎn)負(fù)債率、存貨流動(dòng)負(fù)債比率、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、資本充足率、凈資產(chǎn)收益率和債務(wù)資本比率。

第三步，財(cái)務(wù)預(yù)警診斷。首先，確定對(duì)GA公司進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)需求為識(shí)別其經(jīng)營(yíng)財(cái)務(wù)狀況。2002年至2012年篩選出的共21組數(shù)據(jù)、17項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行分析，識(shí)別出財(cái)務(wù)狀況良好的年份和它們的經(jīng)營(yíng)財(cái)務(wù)特征，如該年的盈利能力如何，現(xiàn)金流如何等。其次，選擇Clementinel軟件將以上數(shù)據(jù)輸入模型，運(yùn)用決策樹(shù)規(guī)則對(duì)目標(biāo)變量――各年的財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。

本文采用經(jīng)典的財(cái)務(wù)預(yù)警模型――Z值模型作為財(cái)務(wù)狀況綜合評(píng)分的依據(jù)。鑒于數(shù)據(jù)有限，本文將Z模型據(jù)經(jīng)驗(yàn)值加以劃分：

Z>300，充盈，財(cái)務(wù)狀況良好；180

根據(jù)以上設(shè)定，得到各年財(cái)務(wù)狀況評(píng)分表如下：

在對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)處理的階段，要注意將字段預(yù)先進(jìn)行選項(xiàng)設(shè)置，以便于數(shù)據(jù)分析的導(dǎo)入與輸出。之后還需要對(duì)字段進(jìn)行實(shí)例化，使字段的取值和類(lèi)型皆直觀可見(jiàn)，便于分析結(jié)果的應(yīng)用。

第四步，建模分析。鑒于GA公司數(shù)據(jù)有限，在分析設(shè)置時(shí)需選擇“使用推進(jìn)”和“交互驗(yàn)證”，以提高分析結(jié)果的準(zhǔn)確度。然后建立C5.0預(yù)警診斷模型。運(yùn)行模型決策樹(shù)顯示的結(jié)果，將根據(jù)Z值評(píng)分設(shè)置的危險(xiǎn)、困境和正常三類(lèi)狀況進(jìn)行了分類(lèi)，

首先按照第一重要字段即帶來(lái)最大信息增益的“每股收益”字段分為兩個(gè)節(jié)點(diǎn)，經(jīng)不同規(guī)則路徑顯示數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)重疊部分，又經(jīng)次重要字段“固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率”進(jìn)一步分析確定，最終達(dá)到100%準(zhǔn)確度的分析結(jié)果。另外還可導(dǎo)出散點(diǎn)圖更直觀地對(duì)比這兩個(gè)指標(biāo)對(duì)GA公司財(cái)務(wù)狀況的貢獻(xiàn)程度。

第五步，結(jié)果應(yīng)用。以上結(jié)果可知GA公司應(yīng)在財(cái)務(wù)管理中注重每股收益的管理，積極通過(guò)融資等方式提升稅后利潤(rùn)，提升股東所有者權(quán)益。GA公司固定資產(chǎn)以實(shí)物為主，因此變動(dòng)幅度不會(huì)很大，以維持現(xiàn)狀為主即可。

（三）決策診斷 依據(jù)以上分析結(jié)果，以下對(duì)GA公司融資決策加以診斷分析。本文將運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則當(dāng)中的財(cái)務(wù)決策分析理論，使用Clementinel 2.0的Apriori算法生成頻繁項(xiàng)集，再據(jù)此生成關(guān)聯(lián)規(guī)則。本文自兩大證交所數(shù)據(jù)及調(diào)研樣本中選取30家與GA公司主要財(cái)務(wù)指標(biāo)類(lèi)似的成功融資公司作為關(guān)聯(lián)分析的樣本集，匯總出7種可選融資渠道項(xiàng)集，分別是：

30家樣本公司的融資偏好如下表4：

融資分析中的數(shù)據(jù)處理與前類(lèi)似，需要根據(jù)“類(lèi)型”節(jié)點(diǎn)進(jìn)行實(shí)例化處理。本文按T/F的二分類(lèi)變量設(shè)置類(lèi)型，建立Apriori運(yùn)算模型。為保障運(yùn)行結(jié)果的有效性與代表性，將最小置信度設(shè)為50%，支持度為10%運(yùn)行模型，步驟同上。運(yùn)行結(jié)果對(duì)適合GA公司的成功率較高的一種、兩種及三種融資渠道給出多種最優(yōu)組合方案，為GA公司融資活動(dòng)提供了數(shù)據(jù)指導(dǎo)。

（四）提交報(bào)告 最后，在上述預(yù)警診斷與決策診斷的基礎(chǔ)上，形成預(yù)警環(huán)節(jié)與決策環(huán)節(jié)的結(jié)論性診斷報(bào)告，提交給管理者作為管理決策的重要財(cái)務(wù)依據(jù)。同時(shí)，要不斷對(duì)上述分析進(jìn)行后續(xù)的跟蹤反饋與調(diào)整。

參考文獻(xiàn)：

[1]趙春：《基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析與預(yù)警研究》，《中國(guó)投資》2012年第5期。

篇8

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù);財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn);預(yù)警模型

1財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析理論及發(fā)展

1.1財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析的作用

隨著我國(guó)社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制的逐步確立，以及后期的不斷深化改革與完善，社會(huì)各行業(yè)企業(yè)管理層的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)不斷增強(qiáng)。(1)企業(yè)進(jìn)行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析，從國(guó)家大層面視角來(lái)看，對(duì)于整個(gè)社會(huì)的經(jīng)濟(jì)決策起到了科學(xué)化的督促效果。在當(dāng)前社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，我國(guó)國(guó)內(nèi)企業(yè)，特別是那些初具規(guī)模或者是中小板的創(chuàng)業(yè)公司，要想確保企業(yè)各項(xiàng)經(jīng)營(yíng)管理經(jīng)濟(jì)活動(dòng)得以正常運(yùn)行下去，開(kāi)展財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析活動(dòng)，并將其納入企業(yè)規(guī)章制度、戰(zhàn)略發(fā)展方案中來(lái)，是最佳的一種選擇。(2)企業(yè)開(kāi)展財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析活動(dòng)，另一項(xiàng)功用就是評(píng)估，包括對(duì)企業(yè)價(jià)值、企業(yè)績(jī)效以及對(duì)企業(yè)未來(lái)發(fā)展前景等層面，加以分析，包括分析企業(yè)的市場(chǎng)盈利能力、企業(yè)增長(zhǎng)速度等。對(duì)于上市企業(yè)來(lái)說(shuō)，對(duì)企業(yè)準(zhǔn)備在轉(zhuǎn)讓的股權(quán)、所獲利益、資產(chǎn)狀況和所有者權(quán)益進(jìn)行分析[1]。

1.2財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警

預(yù)警就是一種防范性機(jī)制，主要在于前期的預(yù)測(cè)，比如企業(yè)出現(xiàn)了財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)惡化現(xiàn)象，通常都是由企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)所引起的。當(dāng)企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)得不到及時(shí)有效的控制時(shí)，就會(huì)在短期內(nèi)快速轉(zhuǎn)化成為財(cái)務(wù)危機(jī)[2]。上述這種情況在中小創(chuàng)業(yè)公司和上市公司中是最為常見(jiàn)的一種財(cái)務(wù)現(xiàn)象，因此，對(duì)于這類(lèi)企業(yè)而言，根據(jù)實(shí)際情況構(gòu)建危機(jī)預(yù)警機(jī)制和模型，是必不可少的一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

1.3數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

數(shù)據(jù)挖掘(DataMining)，一般也被稱(chēng)為資料探勘、數(shù)據(jù)采礦，它是數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)中的一個(gè)步驟，具體一點(diǎn)講，就是指從大量的數(shù)據(jù)中通過(guò)相應(yīng)的算法，來(lái)及時(shí)、準(zhǔn)確的搜索出隱藏或者可能隱藏在數(shù)據(jù)信息中的價(jià)值信息[3]。企業(yè)(用戶)通過(guò)統(tǒng)計(jì)、在線分析處理、情報(bào)檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專(zhuān)家系統(tǒng)以及相對(duì)應(yīng)的模式識(shí)別等，均可以實(shí)現(xiàn)這種目標(biāo)。這主要是因?yàn)?，?shù)據(jù)挖掘所蘊(yùn)含的思想，本身就起源于統(tǒng)計(jì)學(xué)，借助于現(xiàn)代化人工智能技術(shù)等相關(guān)理論，專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)的一種大量數(shù)據(jù)分析處理模型，其實(shí)現(xiàn)主要得益于高性能計(jì)算機(jī)和分布式計(jì)算機(jī)處理技術(shù)。在實(shí)際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)挖掘的算法常見(jiàn)的有四種形式，分類(lèi)和預(yù)測(cè)、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)規(guī)則、時(shí)間序列。本文在這里重點(diǎn)選用決策樹(shù)分類(lèi)分析方法。

2基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析與預(yù)警

2.1風(fēng)險(xiǎn)分析

關(guān)于財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析與數(shù)據(jù)挖掘的定義概念，在前文中已經(jīng)進(jìn)行了簡(jiǎn)要闡述，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)日常工作分析中來(lái)，實(shí)施步驟包括：首先是確定財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析的對(duì)象，并準(zhǔn)備好財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析以及相關(guān)數(shù)據(jù)；其次就是將準(zhǔn)備的對(duì)象、數(shù)據(jù)預(yù)處理；再次就是實(shí)施數(shù)據(jù)挖掘；最后對(duì)其檢驗(yàn)出來(lái)的結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)并解釋其中的問(wèn)題、規(guī)律等，并在此基礎(chǔ)上將其中涉及到的知識(shí)理論與工作實(shí)際融合起來(lái)，也就是知識(shí)的同化。

2.2前期準(zhǔn)備

包括確定對(duì)象和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，雖然在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運(yùn)用下，企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析活動(dòng)流程變得相對(duì)簡(jiǎn)單，但其所蘊(yùn)含的思想還比較復(fù)雜，重點(diǎn)在于分析，包括對(duì)象的挖掘、數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備、模型的建立，以及對(duì)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果加以整合處理分析等，這是一個(gè)統(tǒng)一化的全過(guò)程。在這個(gè)過(guò)程中，企業(yè)需要考慮到過(guò)程中每一個(gè)環(huán)節(jié)階段需要做什么，將流程細(xì)節(jié)化、將細(xì)節(jié)具體化，比如，挖掘什么數(shù)據(jù)、需要挖掘多少數(shù)據(jù)、需要將數(shù)據(jù)挖掘到什么程度，在挖掘的過(guò)程中需要提取哪些關(guān)鍵知識(shí)或者因素指標(biāo)。因此，前期準(zhǔn)備工作可以總結(jié)歸納為兩個(gè)層面，一是數(shù)據(jù)選擇與確定，二是準(zhǔn)確和處理，目的就是要將挖掘到的數(shù)據(jù)通過(guò)分組處理，使其效率達(dá)到最優(yōu)化，最終實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)化挖掘模型的實(shí)際性效果。

2.3構(gòu)建模型

基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析與預(yù)警模型的構(gòu)建，企業(yè)管理層必須清楚的認(rèn)識(shí)到財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的本質(zhì)與內(nèi)容，只有結(jié)合行業(yè)狀況、企業(yè)自身經(jīng)濟(jì)環(huán)境，將財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理控制舉措靈活運(yùn)用，才能達(dá)到預(yù)期效果。一般情況下，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)容主要包括以下幾個(gè)小范圍，資金結(jié)構(gòu)與現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)、會(huì)計(jì)核算與流程風(fēng)險(xiǎn)、會(huì)計(jì)及財(cái)務(wù)報(bào)告風(fēng)險(xiǎn)等。在這里以其中一項(xiàng)財(cái)務(wù)活動(dòng)為例，比如企業(yè)貸款合約。以企業(yè)來(lái)說(shuō)，企業(yè)家需要承擔(dān)一定的有限責(zé)任，這也就意味著假若該項(xiàng)目最終以失敗告終，那么包括雙方在內(nèi)，收益均為O(在這里不考慮企業(yè)過(guò)去的投資和其他方面的私人利益)?；诖?，一般情況下，規(guī)定放貸者對(duì)借款人進(jìn)行正的轉(zhuǎn)移支付也就沒(méi)有了任何意義，因?yàn)檫@種情況風(fēng)險(xiǎn)占據(jù)著主動(dòng)，并且對(duì)收益沒(méi)有做到任何的保險(xiǎn)，也就是一種防范與預(yù)測(cè)[4]。當(dāng)然，假若該項(xiàng)目最終取得成功，借款人和放貸人雙方可以共同分享利潤(rùn)，假設(shè)利潤(rùn)為R，那么企業(yè)(企業(yè)家)可以分Rb，放貸者可以分得R1，而后者所獲取到的凈收益，則表示為R1-(I-A)，其中，“I-A”表示的是融資額度，即在第0期的時(shí)候，某項(xiàng)目的固定投資設(shè)為I，A為該企業(yè)的初始資產(chǎn)，一般小于I。這種是項(xiàng)目成功的情況；當(dāng)正如前面所說(shuō)項(xiàng)目失敗的情況，放貸者的凈收益則表示為-(I-A)；相對(duì)的，企業(yè)家的凈收益，在成功和失敗的情況，分別表示為Rb-A、-A。在構(gòu)建模型之前，企業(yè)需要對(duì)自身所存在的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)及其各項(xiàng)因素指標(biāo)，全部都需要考慮到，在風(fēng)險(xiǎn)控制分析的基礎(chǔ)上，構(gòu)建有針對(duì)性的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警機(jī)制，而財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警機(jī)制的目的是促進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)控制分析目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。本文主要運(yùn)用了決策樹(shù)的分類(lèi)方法，即一種由節(jié)點(diǎn)和有向邊組成的層次結(jié)構(gòu)，在這里主要包含了三個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。第一是根節(jié)點(diǎn)，該節(jié)點(diǎn)沒(méi)有入邊，多為零條或者多條出邊；第二是內(nèi)部節(jié)點(diǎn)，有且僅有(大多情況)一條入邊或者兩條；第三是葉節(jié)點(diǎn)/終結(jié)點(diǎn)，有一條入邊，沒(méi)有出邊。在預(yù)警模型構(gòu)建的過(guò)程中，需要準(zhǔn)確把控財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)功能，比如，預(yù)報(bào)功能、診斷功能、預(yù)控功能、保健功能等。所謂預(yù)報(bào)功能，以上市公司來(lái)說(shuō)，跟蹤上市公司的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過(guò)程，將上市公司生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的實(shí)際情況同上市公司預(yù)定的目標(biāo)，相互之間進(jìn)行匹配，深入分析企業(yè)自身在營(yíng)運(yùn)方面可能出現(xiàn)的一些問(wèn)題，對(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè)，從中找出有參考價(jià)值的信息，發(fā)現(xiàn)偏差，加以核算、考核。其中預(yù)報(bào)機(jī)制，主要是在發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中的風(fēng)險(xiǎn)因素后，及時(shí)預(yù)報(bào)，注重實(shí)效性，這樣可以讓該企業(yè)的管理層盡快的尋求、制定出更有利的對(duì)策方案，避免或者減少財(cái)務(wù)危機(jī)帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)損失。其次是診斷功能，診斷這一環(huán)節(jié)主要是根據(jù)前面的跟蹤、預(yù)報(bào)的結(jié)果，對(duì)其進(jìn)行對(duì)比分析，具體可以運(yùn)用一些先進(jìn)的現(xiàn)代化管理機(jī)制，通過(guò)這些診斷技術(shù)來(lái)綜合評(píng)價(jià)公司的實(shí)際運(yùn)營(yíng)情況，找尋出其中所存在的弊端與問(wèn)題。緊接著就是預(yù)控功能，通過(guò)預(yù)報(bào)、診斷之后，下一步就是預(yù)控，根據(jù)現(xiàn)存的問(wèn)題找尋其原因，方能“對(duì)癥下藥”，采取相對(duì)于的措施來(lái)合理解決、處理企業(yè)經(jīng)營(yíng)發(fā)展中的偏差、過(guò)失。通過(guò)決策樹(shù)分析法，在選取自變量指標(biāo)數(shù)據(jù)時(shí)，根據(jù)合理、準(zhǔn)確，以某上市公司來(lái)說(shuō)，在財(cái)務(wù)指標(biāo)選擇上，包含有企業(yè)的償債能力指標(biāo)、盈利能力指標(biāo)、營(yíng)運(yùn)能力指標(biāo)。如償債能力指標(biāo)包括流動(dòng)比率、速動(dòng)比率、資產(chǎn)負(fù)債率等；盈利能力指標(biāo)包括企業(yè)凈資產(chǎn)收益率、當(dāng)期營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率、總資產(chǎn)收益率等；營(yíng)運(yùn)能力指標(biāo)包括資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率等。此外，包括像企業(yè)的當(dāng)期現(xiàn)金流量能力指標(biāo)和發(fā)展能力指標(biāo)，都可以根據(jù)企業(yè)的實(shí)際情況來(lái)有針對(duì)性的選擇。

3實(shí)例研究

以下述兩家知名房地產(chǎn)公司為例，兩家公司數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)證券之星網(wǎng)站和巨潮資訊網(wǎng)站。在財(cái)務(wù)狀況指標(biāo)評(píng)價(jià)層面，涉及全面領(lǐng)域，例如，每股收益、資產(chǎn)收益率、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、流動(dòng)比率、速動(dòng)比率、現(xiàn)金負(fù)債比率、市凈率、市銷(xiāo)率等。在因變量指標(biāo)的選擇上，以公司的償債能力、盈利能力以及市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)能力、增長(zhǎng)率為主。共五大財(cái)務(wù)指標(biāo)，即公司的償債、盈利、營(yíng)運(yùn)、現(xiàn)金流量、發(fā)展等能力，需要考察14個(gè)小項(xiàng)。在樣本數(shù)據(jù)的選取上，本次有針對(duì)性的選擇了兩家具有典型代表的房地產(chǎn)上市企業(yè)，即A公司和B公司。在每股收益、凈收益、資本公積金等指標(biāo)比較上，B公司均要高于A公司。此外，在流動(dòng)比率、速動(dòng)比率、存貨周轉(zhuǎn)率以及企業(yè)當(dāng)期銷(xiāo)售凈利潤(rùn)率等指標(biāo)比較上，B公司也明顯高于A公司。資產(chǎn)負(fù)債率方面，A公司達(dá)到了60%，而B(niǎo)公司為40.3%。如表1所示，基于聚類(lèi)分析的思想，挖掘出上述選取的兩家代表性公司的關(guān)聯(lián)性。通過(guò)關(guān)聯(lián)性分析，可以更加精準(zhǔn)的找尋出真正影響企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況的各種因素，通過(guò)與同行之間的對(duì)比，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題所在。例如，在關(guān)聯(lián)規(guī)則交互挖掘策略下對(duì)公司內(nèi)部財(cái)務(wù)信息加以分析，根據(jù)公司和行業(yè)實(shí)際情況，設(shè)置不同的支持度閾值和置信度閾值，可以更加準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)指標(biāo)中的異常情況。企業(yè)通過(guò)與同行之間對(duì)比，實(shí)現(xiàn)了對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)合理分類(lèi)，有助于提升整個(gè)預(yù)警系統(tǒng)在財(cái)務(wù)狀況分類(lèi)與決策中的重要性、可行性?？梢钥吹?，公司流動(dòng)比率、存貨周轉(zhuǎn)率、資產(chǎn)負(fù)債率和銷(xiāo)售凈利潤(rùn)了，支持度和置信度的閾值均高于50%，說(shuō)明公司各項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)因素相互之間的關(guān)聯(lián)度較強(qiáng)。該兩家公司存貨周轉(zhuǎn)率的支持度和置信度最高，這一點(diǎn)則表明公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的出現(xiàn)與存貨周轉(zhuǎn)有較大關(guān)聯(lián)。根據(jù)檢驗(yàn)出來(lái)的數(shù)據(jù)結(jié)果，相關(guān)人員方可從其中根據(jù)挖掘操作結(jié)果的成敗，來(lái)進(jìn)一步作出相應(yīng)決定，并對(duì)其予以具體化的解釋與評(píng)價(jià)。能夠?qū)λ玫降慕Y(jié)果有一個(gè)綜合性、準(zhǔn)確性的評(píng)價(jià)，并以此來(lái)預(yù)估未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的發(fā)展趨勢(shì)[5]。以上述部分內(nèi)容來(lái)說(shuō)，假若此次財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析數(shù)據(jù)取得了預(yù)期中的效果(成功)，對(duì)于公司財(cái)務(wù)部門(mén)工作人員來(lái)說(shuō)，下一步就需挖掘分析，財(cái)務(wù)預(yù)警模型本身，也就是此次數(shù)據(jù)檢驗(yàn)所運(yùn)用到的操作模型，探討分析了其是否真正優(yōu)于數(shù)據(jù)集上的模型，同時(shí)還需要從檢驗(yàn)結(jié)果中分析，該模型的準(zhǔn)確性是否優(yōu)于其他模型?？傊㈩A(yù)警系統(tǒng)，可以給投資者提供更多的預(yù)測(cè)性，時(shí)刻引導(dǎo)著財(cái)務(wù)項(xiàng)目的決策科學(xué)可行。對(duì)于財(cái)務(wù)部門(mén)的工作人員來(lái)說(shuō)，最重要的是可以反映出公司真正價(jià)值的信息，為企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者和投資者較早得到公司陷入危機(jī)的警告。

參考文獻(xiàn)

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篇9

Through the study of this paper find that the ABC company has a broad market prospects for awareness education projects, and also own the feasibility of investment and greatinvestment value.

Key Words： the ABC Company; preschool education; Somatosensory interaction technologies; motion-sensing education; investment value。

第一章 緒 論

1.1 研究背景及意義。

1.1.1 研究背景。

改革開(kāi)放以來(lái)，我國(guó)經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值位居世界第二，居民人均收入顯著提高，消費(fèi)能力顯著增強(qiáng)。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，我國(guó)教育事業(yè)也得到快速發(fā)展，教育處于優(yōu)先發(fā)展的戰(zhàn)略地位，國(guó)家財(cái)政教育投入不斷增長(zhǎng)，教育事業(yè)迎來(lái)了發(fā)展的黃金時(shí)期，蘊(yùn)含著巨大的投資機(jī)會(huì)。

隨著兩孩政策的全面放開(kāi)，我國(guó)新生兒數(shù)量增加，兩孩占全部出生人口的比重首次超過(guò) 50%，兩孩政策推行取得一定成效。2017 年，全國(guó)幼兒園數(shù)量達(dá)到了 25.50萬(wàn)所，同比增長(zhǎng) 6.31%，幼兒園在園兒童達(dá)到 4,600.14 萬(wàn)人，同比增長(zhǎng) 4.22%，學(xué)前教育毛入園率達(dá)到 79.6%。我國(guó)幼兒園和幼兒數(shù)量眾多，且增速加快，幼兒教育需要旺盛，幼兒教育市場(chǎng)廣闊。

隨著互聯(lián)網(wǎng)、VR、AR 等高科技的發(fā)展，人工智能時(shí)代正在開(kāi)啟。體感技術(shù)是人工智能的核心技術(shù)之一，將引領(lǐng)新一輪的技術(shù)變革，體感技術(shù)不斷運(yùn)用于游戲、教育、醫(yī)療、軍事等各領(lǐng)域，帶來(lái)了行業(yè)的變化。當(dāng)前，教育領(lǐng)域正在發(fā)生深刻的變革，而以體感技術(shù)為代表的人工智能是教育變革的重要驅(qū)動(dòng)因素，體感技術(shù)+教育的模式成為科技界和教育界研究的重點(diǎn)。未來(lái)，體感技術(shù)將影響教育的各個(gè)方面，體感+教育將成為教育的趨勢(shì)之一，教育產(chǎn)業(yè)將進(jìn)入以體感技術(shù)為代表的虛擬時(shí)代。

1.1.2 研究意義。

在科技與教育融合的趨勢(shì)下，ABC 公司積極探索體感技術(shù)在教育行業(yè)的落地應(yīng)用，研發(fā)出一系列體感教育產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)體感技術(shù)與教育的融合。體感教育平臺(tái)依托體感操控技術(shù)、3D 技術(shù)和 AR 增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)，采用硬件+軟件+內(nèi)容的方式，教育內(nèi)容是核心，以創(chuàng)新思維開(kāi)創(chuàng)了一種新型教育方式，引領(lǐng)傳統(tǒng)教育形式的轉(zhuǎn)變。體感教育倡導(dǎo)輕松學(xué)習(xí)、快樂(lè)學(xué)習(xí)的理念，通過(guò)體感教育設(shè)備終端，將學(xué)前教育和小學(xué)教育的目標(biāo)、內(nèi)容、要求等融入于各種游戲中，創(chuàng)造情景式、沉浸式、交互式的學(xué)習(xí)方式，培養(yǎng)孩子的興趣，調(diào)動(dòng)孩子的主動(dòng)性和積極性，充分挖掘、發(fā)揮孩子的想象力及創(chuàng)造力，激發(fā)孩子的潛能，讓孩子在游戲中輕松、快樂(lè)地學(xué)習(xí)、成長(zhǎng)。

本文是 ABC 公司體感教育項(xiàng)目商業(yè)計(jì)劃書(shū)，旨在為該體感教育項(xiàng)目提供投資決策，推動(dòng)體感教育平臺(tái)做大做強(qiáng)。本文運(yùn)用 PSET 分析法、波特五力模型、資源和能力分析、SWOT 分析法等對(duì)對(duì)體感教育所處內(nèi)外部環(huán)境分析，并且運(yùn)用 STP 營(yíng)銷(xiāo)戰(zhàn)略、4P 市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)策略等現(xiàn)代營(yíng)銷(xiāo)方法對(duì)企業(yè)的營(yíng)銷(xiāo)情況進(jìn)行分析。此外，本文還對(duì)項(xiàng)目的投融資情況進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，運(yùn)營(yíng)凈現(xiàn)值、投資回收期、內(nèi)含報(bào)酬率等決策方法對(duì)項(xiàng)目進(jìn)行評(píng)價(jià)。最后，本文對(duì)項(xiàng)目進(jìn)行定量和定性分析法對(duì)項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分，并提出應(yīng)對(duì)措施。此外，本文的理論意義在于探索技術(shù)與教育的融合之道，為類(lèi)似教育公司及教育項(xiàng)目提供發(fā)展的藍(lán)圖，推動(dòng)人工智能等技術(shù)在教育行業(yè)的運(yùn)用。

1.2 文獻(xiàn)綜述。

從目前來(lái)看，國(guó)內(nèi)外進(jìn)行體感技術(shù)與教育相結(jié)合的研究文獻(xiàn)并不多，也缺少相應(yīng)的非常成功的案例。本研究將從以下幾方面對(duì)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行闡述。

1.2.1 關(guān)于體感技術(shù)的研究現(xiàn)狀。

體感技術(shù)是一種新興的技術(shù)，被認(rèn)為是人機(jī)交互歷史上的一次革命。它是通過(guò)人的軀體動(dòng)作、聲音等方式與體感設(shè)備進(jìn)行互動(dòng)，體感設(shè)備對(duì)用戶的動(dòng)作進(jìn)行識(shí)別、解析，然后產(chǎn)生相應(yīng)的反饋。相比于鼠標(biāo)、鍵盤(pán)等非自然操控方式，它具有良好的交互性和沉浸感。

在國(guó)外，體感技術(shù)起步較早，體感技術(shù)在游戲、醫(yī)療、購(gòu)物、體育、教育等領(lǐng)域逐步應(yīng)用，體感技術(shù)成為主流趨勢(shì)。任天堂、索尼、微軟、蘋(píng)果、英特爾等國(guó)際知名科技公司紛紛進(jìn)入體感技術(shù)領(lǐng)域，研發(fā)體感技術(shù)相關(guān)產(chǎn)品。具體來(lái)看，2004 年，索尼推出了EYE TOY；2006 年，任天堂的 Wii，將體感技術(shù)帶到一個(gè)新的高度；2010 年，微軟了的 Kinect，成為體感技術(shù)界的一次變革；2010 年索尼推出的 Play Station Move，以及后面的 Play Station 4；2017 年，蘋(píng)果正式了 iPhone X，搭載了 3D 攝像頭，包括 2018 年的 iPhone XS；此外，PC 巨頭英特爾也在研發(fā)體感設(shè)備。[1]其中，微軟的 Kinect 體感技術(shù)的運(yùn)用最為廣泛，對(duì)于體感技術(shù)的發(fā)展起到重要作用，但是 2017年微軟宣布 Kinect 停產(chǎn)，這對(duì)于體感技術(shù)的發(fā)展帶來(lái)了不利的影響。

在國(guó)內(nèi)，體感技術(shù)起步較晚，但是發(fā)展速度較快。我國(guó)體感技術(shù)的研發(fā)大部分是在國(guó)外研究的基礎(chǔ)上進(jìn)行，開(kāi)發(fā)出較多體感技術(shù)相關(guān)產(chǎn)品和服務(wù)，體感技術(shù)取得了較大的進(jìn)步。呂開(kāi)陽(yáng)等研究 Kinect 體感技術(shù)運(yùn)用于動(dòng)物外科實(shí)驗(yàn)教學(xué)；李小龍研究 Kinect 手勢(shì)識(shí)別的虛擬人體解剖教學(xué)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)；錢(qián)鶴慶教授通過(guò) Kinect 體感設(shè)備構(gòu)建人體關(guān)節(jié)模型，進(jìn)而設(shè)計(jì)出虛擬地球儀；[2]代艾波等研究了體感技術(shù)在運(yùn)動(dòng)康復(fù)領(lǐng)域的運(yùn)用；黃睿航探討將體感技術(shù)運(yùn)用到體育教學(xué)領(lǐng)域。隨著科技的發(fā)展，國(guó)內(nèi)百度、騰訊、阿里巴巴等科技企業(yè)都投入到體感技術(shù)的研發(fā)中，不斷將體感技術(shù)運(yùn)用到具體的領(lǐng)域。

1.2.2 關(guān)于體感技術(shù)與教育運(yùn)用的研究現(xiàn)狀。

隨著體感技術(shù)的發(fā)展，體感技術(shù)也被運(yùn)用到教育領(lǐng)域，體感教育興起。體感教育，是指：以體驗(yàn)式學(xué)習(xí)理論、情境化學(xué)習(xí)理論和具身認(rèn)知理論為基礎(chǔ)，將體感交互技術(shù)以及其他多媒體技術(shù)、3D 技術(shù)和 AR 增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)等應(yīng)用于教育的過(guò)程。[3]

在國(guó)外，體感技術(shù)運(yùn)用于教育的研究較多?？▋?nèi)基梅隆大學(xué)研究人員通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)研究，研究發(fā)現(xiàn)運(yùn)用體感技術(shù)進(jìn)行幼兒教育有利于提高幼兒的學(xué)習(xí)興趣，以及提高學(xué)習(xí)效率。Washington Bothell 的兩位學(xué)生基于 Kinect 技術(shù)開(kāi)發(fā)了一款數(shù)學(xué)教學(xué)軟件Xdigit，幫助兒童進(jìn)行數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)；微軟公司開(kāi)發(fā)的 Avatar Kinect 幫助小學(xué)生克服進(jìn)行閱讀障礙；Elton S. Sarmanho 等通過(guò)對(duì)殘疾兒童行為的研究，開(kāi)發(fā)出一款教育游戲ALERA，這款游戲可以有效幫助兒童開(kāi)展閱讀，并且完成寫(xiě)作任務(wù)；YaoJen Chang 等人基于 Kinect 技術(shù)開(kāi)發(fā)了一款智能康復(fù)系統(tǒng)，幫助人們進(jìn)行身體康復(fù)。

在國(guó)內(nèi)，張?jiān)姵冉榻B了人機(jī)交互技術(shù)的概念、現(xiàn)狀等，探討將人機(jī)交互技術(shù)運(yùn)用于教育領(lǐng)域。[4]在醫(yī)療教育方面，呂開(kāi)陽(yáng)等設(shè)想開(kāi)發(fā)一套基于體感技術(shù)的動(dòng)物外科輔助教育系統(tǒng)。[5]馬建榮等通過(guò)對(duì)體感技術(shù)的研究，為體感技術(shù)運(yùn)用于親子互動(dòng)游戲提供支持，并且詳述了運(yùn)用體感技術(shù)設(shè)計(jì)親子體感游戲的過(guò)程。顧漢杰則研究體感手勢(shì)控制運(yùn)用于體感游戲，提出 Leap Motion SDK 的設(shè)計(jì)框架。[6]李青和王青研究了當(dāng)前體感技術(shù)在教育領(lǐng)域的運(yùn)用，分析了體感技術(shù)的發(fā)展歷程，重點(diǎn)論述了體感技術(shù)在教育領(lǐng)域的運(yùn)用，并介紹了三個(gè)典型案例，詳述了體感教育在教學(xué)應(yīng)用中的角色、用途及教學(xué)模式。李曉茹基于 Kinect 體感技術(shù)設(shè)計(jì)適用于多媒體教學(xué)的交互式體感教學(xué)系統(tǒng)。[7]楊寧闡述了體感教育的概念，介紹其發(fā)展及運(yùn)用前景，并且探討在幼兒教育中引入體感技術(shù)，認(rèn)為體感技術(shù)在幼兒教育領(lǐng)域具體較大的前景。

1.2.3 關(guān)于企業(yè)環(huán)境研究方法。

企業(yè)環(huán)境分析是指與企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)有關(guān)的所有因素的總和。企業(yè)環(huán)境分析包括內(nèi)部環(huán)境和外部環(huán)境。一般來(lái)說(shuō)，企業(yè)的外部環(huán)境分析包括宏觀環(huán)境、產(chǎn)業(yè)環(huán)境、競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境等分析，而內(nèi)部環(huán)境包括企業(yè)資源與能力、價(jià)值鏈、業(yè)務(wù)組合等分析。具體研究分析來(lái)看，宏觀環(huán)境也稱(chēng) PEST 分析，分別是政治法律環(huán)境（P）、經(jīng)濟(jì)環(huán)境（E）、社會(huì)環(huán)境因素（S）和科學(xué)技術(shù)環(huán)境因素（T），而波特五力分析法用于競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略的分析，即潛在進(jìn)入者、替代品、購(gòu)買(mǎi)者、供應(yīng)者與現(xiàn)有競(jìng)爭(zhēng)者之間的抗衡。[8]在內(nèi)部環(huán)境分析中，資源與能力分析是一個(gè)重要方法，目的是識(shí)別公司的資源狀況，尋找企業(yè)的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)，從而確定企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略。在戰(zhàn)略分析中，SWOT 分析法是最常用的方法之一，分析企業(yè)的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)，以及企業(yè)面臨的計(jì)劃和微信，從而制定企業(yè)的發(fā)展戰(zhàn)略。

1.2.4 關(guān)于項(xiàng)目投資決策分析。

為了更科學(xué)、更有效地評(píng)估項(xiàng)目的投資價(jià)值，以助于做出投資決策。從現(xiàn)有的研究來(lái)看，主要有兩類(lèi)方法：一類(lèi)是貼現(xiàn)（折現(xiàn)）的分析評(píng)價(jià)法，具體包括凈現(xiàn)值法、現(xiàn)值指數(shù)法和內(nèi)部報(bào)酬率法三種評(píng)價(jià)方法；另一類(lèi)是非貼現(xiàn)的分析評(píng)價(jià)方法，包括投資回收期法和會(huì)計(jì)收益法兩種評(píng)價(jià)分析。[9]凈現(xiàn)值法是評(píng)價(jià)項(xiàng)目的最重要的方法，內(nèi)部報(bào)酬率是項(xiàng)目本身的投資報(bào)酬率，可計(jì)算修正內(nèi)部報(bào)酬率，投資回收期包括了靜態(tài)投資回收期和動(dòng)態(tài)回收期。

1.2.5 國(guó)內(nèi)外研究評(píng)述。

綜合上述研究，不難發(fā)現(xiàn)：體感技術(shù)是代表未來(lái)的前沿科技，具有巨大發(fā)展前景，受到社會(huì)的高度關(guān)注，技術(shù)發(fā)展較快，取得了不少研究成果。國(guó)外的研究早于國(guó)內(nèi)，國(guó)內(nèi)體感技術(shù)發(fā)展較快。在技術(shù)方面，體感技術(shù)不斷創(chuàng)新，技術(shù)水平較高，各方面都有了較大的發(fā)展。在運(yùn)用方面，體感技術(shù)不斷運(yùn)用于游戲、醫(yī)療、教育等領(lǐng)域，運(yùn)用范圍更廣。在教育領(lǐng)域，體感技術(shù)也得到廣泛的運(yùn)用，體感+教育的模式處于受到社會(huì)的普通關(guān)注和認(rèn)可，并且取得了一定的成果。體感+教育將是未來(lái)研究的重點(diǎn)方向之一，必將迎來(lái)一個(gè)極大的發(fā)展機(jī)遇。

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1.3 研究?jī)?nèi)容和研究方法

1.3.1 研究?jī)?nèi)容

1.3.2 研究方法

1.3.3 研究框架

第二章 ABC 公司簡(jiǎn)介及體感教育項(xiàng)目概況

2.1 ABC 公司基本情況

2.1.1 公司簡(jiǎn)介

2.1.2 公司股權(quán)結(jié)構(gòu)

2.1.3 公司組織框架

2.1.4 公司管理團(tuán)隊(duì)

2.2 體感教育項(xiàng)目概況

2.2.1 體感教育基本概念

2.2.2 體感教育產(chǎn)品和服務(wù)

2.2.3 體感教育解決的四大環(huán)節(jié)問(wèn)題

2.3 本章小結(jié)

第三章 體感教育項(xiàng)目環(huán)境分析及戰(zhàn)略定位

3.1 宏觀環(huán)境分析

3.1.1 政冶法律環(huán)境

3.1.2 經(jīng)濟(jì)環(huán)境

3.1.3 社會(huì)環(huán)境

3.1.4 科學(xué)技術(shù)環(huán)境

3.2 行業(yè)環(huán)境分析

3.2.1 潛在進(jìn)入者的威脅

3.2.2 替代品或服務(wù)的威脅

3.2.3 現(xiàn)有競(jìng)爭(zhēng)者分析

3.2.4 供應(yīng)商討價(jià)還價(jià)的能力

3.2.5 客戶討價(jià)還價(jià)的能力

3.3 SWOT 分析

3.3.1 優(yōu)勢(shì)

3.3.2 劣勢(shì)

3.3.3 機(jī)會(huì)

3.3.4 威脅

3.4 戰(zhàn)略及策略空間選擇

3.5 本章小結(jié)

第四章 體感教育項(xiàng)目市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)戰(zhàn)略

4.1 項(xiàng)目的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)戰(zhàn)略

4.1.1 市場(chǎng)細(xì)分

4.1.2 目標(biāo)市場(chǎng)分析

4.1.3 市場(chǎng)定位

4.2 項(xiàng)目的營(yíng)銷(xiāo)策略分析

4.2.1 產(chǎn)品策略

4.2.2 定價(jià)策略

4.2.3 渠道策略

4.2.4 促銷(xiāo)策略

4.3 本章小結(jié)

第五章 體感教育項(xiàng)目的投融資計(jì)劃和運(yùn)營(yíng)財(cái)務(wù)計(jì)劃

5.1 投融資計(jì)劃與退出方式

5.1.1 投資計(jì)劃

5.1.2 融資計(jì)劃

5.1.3 退出方式

5.2 項(xiàng)目經(jīng)營(yíng)預(yù)測(cè)

5.2.1 項(xiàng)目收入預(yù)測(cè)

5.2.2 項(xiàng)目支出預(yù)測(cè)

5.2.3 項(xiàng)目利潤(rùn)預(yù)測(cè)

5.2.4 項(xiàng)目現(xiàn)金流預(yù)測(cè)

5.3 項(xiàng)目投資決策指標(biāo)分析

5.3.1 資本成本的確定

5.3.2 項(xiàng)目的投資凈現(xiàn)值

5.3.3 項(xiàng)目的內(nèi)部報(bào)酬率

5.3.4 項(xiàng)目的投資回收期

5.4 本章小結(jié)

第六章 體感教育項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)分析及風(fēng)險(xiǎn)對(duì)策

6.1 定量分析

6.1.1 單因素敏感性分析

6.1.2 多因素敏感性分析

6.2 定性分析

6.2.1 政策風(fēng)險(xiǎn)及應(yīng)對(duì)措施

6.2.2 技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)及應(yīng)對(duì)措施

6.2.3 市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)及應(yīng)對(duì)措施

6.2.4 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)及應(yīng)對(duì)措施

6.3 本章小結(jié) 結(jié)論

隨著的經(jīng)濟(jì)實(shí)力快速增長(zhǎng)，教育的重要性不斷提高，擺在優(yōu)先發(fā)展的戰(zhàn)略地位，教育行業(yè)迎來(lái)了發(fā)展的機(jī)遇。此外，隨著體感技術(shù)、3D、VR、AR 等高科技的發(fā)展，人工智能成為科技發(fā)展的潮流。順應(yīng)時(shí)展潮流，ABC 公司開(kāi)展體感教育項(xiàng)目，成為體感教育行業(yè)的的領(lǐng)軍企業(yè)。

篇10

（一）海外并購(gòu)歷程。自2011年海爾集團(tuán)宣布收購(gòu)三洋電機(jī)開(kāi)始，其海外并購(gòu)力度日益加大，不斷拓展海外市場(chǎng)。2018年9月，海爾集團(tuán)以支付4.75億歐元（約合人民幣38.05億元）現(xiàn)金，收購(gòu)意大利Candy公司100％股份。截至2020年，新西蘭斐雪派克、美國(guó)通用電氣家電業(yè)務(wù)、意大利Candy公司等都被并入集團(tuán)。海爾集團(tuán)的戰(zhàn)略布局從國(guó)內(nèi)集約事業(yè)群架構(gòu)向海外并購(gòu)轉(zhuǎn)變，海外收入占海爾集團(tuán)總收入的近50％。（二）行業(yè)趨勢(shì)。截至2020年，我國(guó)智能家居將達(dá)1820億元市場(chǎng)規(guī)模，智能家電規(guī)模仍有繼續(xù)上升空間。家電行業(yè)智能化率，如圖1所示：圖1數(shù)據(jù)顯示，2020年，電視的智能化率達(dá)到100％，白色家電智能化率達(dá)到45％，生活電器、廚房電器的智能化率分別為28％、25％。隨著5G、VR和人工智能等技術(shù)的發(fā)展突破，智能家居場(chǎng)景化運(yùn)營(yíng)將會(huì)成為家電行業(yè)發(fā)展新的驅(qū)動(dòng)力。

二、海爾集團(tuán)發(fā)展戰(zhàn)略新階段

（一）經(jīng)營(yíng)狀況。海爾集團(tuán)作為家電領(lǐng)域頭部企業(yè)，創(chuàng)新元素滲透其文化、管理、外部經(jīng)營(yíng)，在國(guó)內(nèi)白色家電市場(chǎng)取得領(lǐng)先地位，深入互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)探索，建立了COSMOPlat網(wǎng)絡(luò)供應(yīng)鏈滲入客戶群、事業(yè)群的智能制造平臺(tái)。2018年，海爾集團(tuán)全球營(yíng)業(yè)額達(dá)到2661億元，全球利稅331億元，其海外市場(chǎng)份額占比達(dá)到41％，全球市場(chǎng)份額占10.7％。為創(chuàng)新內(nèi)部驅(qū)動(dòng)力，通過(guò)并購(gòu)?fù)貙捄Ｍ馐袌?chǎng)建立10大研發(fā)中心技術(shù)群，以創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力促進(jìn)整體發(fā)展。（二）戰(zhàn)略調(diào)整。1.全球化品牌戰(zhàn)略。全球化的核心是創(chuàng)造本土化的海爾品牌，海爾集團(tuán)通過(guò)并購(gòu)形式在海外建立本土化設(shè)計(jì)、制造、營(yíng)銷(xiāo)的“三位一體”中心。2.網(wǎng)絡(luò)化戰(zhàn)略。海爾集團(tuán)希望打破原有的國(guó)際邊界，成為對(duì)外開(kāi)放的平臺(tái)，將自己變成互聯(lián)網(wǎng)的節(jié)點(diǎn)，在控制網(wǎng)絡(luò)化優(yōu)劣的基礎(chǔ)上能為自身所用，利用網(wǎng)絡(luò)的共享信息和組織結(jié)構(gòu)扁平化帶來(lái)最短的信息鏈。打造共創(chuàng)共贏新平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)各方的共贏利益，達(dá)到能夠根據(jù)用戶的需求進(jìn)行設(shè)計(jì)、制造、配送，探索出顛覆傳統(tǒng)層級(jí)關(guān)系的供需鏈體系。

三、并購(gòu)Candy公司風(fēng)險(xiǎn)分析

（一）并購(gòu)前———戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)。海爾集團(tuán)對(duì)于產(chǎn)業(yè)、品牌具有明確的多元化、國(guó)際化的戰(zhàn)略目標(biāo)，容易出現(xiàn)戰(zhàn)略目標(biāo)和經(jīng)營(yíng)目標(biāo)脫軌等內(nèi)控失調(diào)問(wèn)題，并購(gòu)動(dòng)機(jī)的產(chǎn)生需要從海爾集團(tuán)發(fā)展的總目標(biāo)出發(fā)，通過(guò)當(dāng)前所面臨的內(nèi)部條件和外部環(huán)境和進(jìn)行研究，在分析Candy公司的優(yōu)劣勢(shì)基礎(chǔ)上，根據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略需要分析意大利復(fù)雜的國(guó)內(nèi)、國(guó)際形勢(shì)后與實(shí)際相契合開(kāi)展并購(gòu)。（二）并購(gòu)中———估價(jià)風(fēng)險(xiǎn)。海爾集團(tuán)建立一系列先進(jìn)的估值方法尤為重要，對(duì)公司價(jià)值評(píng)估以減少財(cái)務(wù)預(yù)算信息與目標(biāo)企業(yè)之間的不對(duì)稱(chēng)，從而達(dá)到降低評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)。海爾集團(tuán)可以在科學(xué)合理借鑒國(guó)內(nèi)經(jīng)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，將自身經(jīng)濟(jì)實(shí)力與Candy公司的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)加以結(jié)合，再根據(jù)Candy公司在歐洲的業(yè)務(wù)盈利水平、消費(fèi)者需求、分銷(xiāo)網(wǎng)絡(luò)及研發(fā)中心等方面進(jìn)行估價(jià)分析。（三）并購(gòu)后———整合及經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。1.內(nèi)部管理不融合。海爾集團(tuán)和Candy公司作為兩國(guó)家電行業(yè)的龍頭企業(yè)，都擁有體系化的內(nèi)部控制管理。海爾集團(tuán)將其收購(gòu)可能產(chǎn)生未控制Candy公司的風(fēng)險(xiǎn)，內(nèi)部監(jiān)管未形成合理有效結(jié)合，若部分產(chǎn)業(yè)未能實(shí)現(xiàn)體系化管理則可能產(chǎn)生管理體系混亂。Candy公司有員工1.8萬(wàn)人，在并購(gòu)后員工不知道自己未來(lái)前景如何，會(huì)從心理上產(chǎn)生緊張感和焦慮感，如果在后續(xù)工作中這種感覺(jué)不能得到舒緩，可能會(huì)導(dǎo)致并購(gòu)后公司人力的流失。因此，海爾集團(tuán)想順利完成并購(gòu)要考慮到各個(gè)方面的整合問(wèn)題。2.規(guī)模經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)。海爾集團(tuán)在完成并購(gòu)后，若不能使人力、物力、財(cái)力達(dá)到有效互補(bǔ)和有機(jī)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)和經(jīng)驗(yàn)的共享補(bǔ)充，將可能是低水平的重復(fù)建設(shè)。這種風(fēng)險(xiǎn)因素的存在必將導(dǎo)致并購(gòu)的失敗，也難以促進(jìn)公司戰(zhàn)略的進(jìn)一步推進(jìn)。海爾集團(tuán)頻繁地進(jìn)行跨國(guó)并購(gòu)的背后，可能隱藏著資金鏈供應(yīng)不足風(fēng)險(xiǎn)。近幾年，海爾集團(tuán)海外并購(gòu)頻繁，每一次并購(gòu)都耗費(fèi)大量的資金，而海爾集團(tuán)目前的主營(yíng)業(yè)務(wù)依舊是家電產(chǎn)銷(xiāo)業(yè)務(wù)，其資產(chǎn)負(fù)債率相對(duì)較高，對(duì)資金的需求較大，連續(xù)的并購(gòu)可能會(huì)使資金出現(xiàn)短缺，資金鏈問(wèn)題可能會(huì)對(duì)海爾集團(tuán)的主營(yíng)業(yè)務(wù)造成一定的影響。3.企業(yè)文化風(fēng)險(xiǎn)。有數(shù)據(jù)研究表明，中、意文化差距系數(shù)高達(dá)3.3，意味著中、意兩國(guó)的文化思想，如價(jià)值觀、思維方式、娛樂(lè)、法律等方面有著相對(duì)較大的差異，這些文化差異風(fēng)險(xiǎn)的存在會(huì)造成跨國(guó)并購(gòu)的失敗。目前，我國(guó)企業(yè)對(duì)企業(yè)文化的規(guī)范重視程度相對(duì)較低，不同國(guó)家的文化差異會(huì)使目標(biāo)公司產(chǎn)生抵制心理，也會(huì)造成誤解和沖突。海爾集團(tuán)并購(gòu)的Candy公司在意大利有著悠久的歷史，常年接受意大利文化的熏陶，企業(yè)的文化和經(jīng)營(yíng)管理方式充滿了意大利傳統(tǒng)文化色彩。海爾集團(tuán)在并購(gòu)過(guò)程中要處理好兩國(guó)的文化差異，充分調(diào)研，制定出合適的整合計(jì)劃，才能成功規(guī)避文化整合風(fēng)險(xiǎn)。海爾集團(tuán)和Candy公司企業(yè)文化融合，將會(huì)促進(jìn)雙方在品牌、產(chǎn)品組合和供應(yīng)鏈等領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。4.匯率控制風(fēng)險(xiǎn)。海爾集團(tuán)在并購(gòu)Candy公司的交易中獲得了其全球部署的大量海外資產(chǎn)。海爾集團(tuán)在實(shí)行國(guó)際知名品牌戰(zhàn)略收購(gòu)計(jì)劃的同時(shí)，其財(cái)務(wù)核算的貨幣也逐漸多樣化。當(dāng)發(fā)生收入用外幣記賬、支出用人民幣記賬、收入與支出貨幣不匹配可能會(huì)導(dǎo)致公司的具體盈利狀況不客觀，多樣化的核算貨幣使海爾集團(tuán)存在匯率風(fēng)險(xiǎn)。5.償債風(fēng)險(xiǎn)。海外并購(gòu)多采用現(xiàn)金交易的方式，若企業(yè)無(wú)法在短期籌得并購(gòu)所需要得高額資金，可能會(huì)出現(xiàn)斷層、斷流和斷源等風(fēng)險(xiǎn)，從而影響企業(yè)整體的項(xiàng)目進(jìn)行，造成經(jīng)營(yíng)損失。若采用股權(quán)轉(zhuǎn)讓的方式進(jìn)行并購(gòu)，可能引發(fā)公司部分話語(yǔ)權(quán)、所有權(quán)轉(zhuǎn)出的風(fēng)險(xiǎn)，將會(huì)影響內(nèi)部管理的決策和組織結(jié)構(gòu)的構(gòu)建。海爾集團(tuán)在并購(gòu)Candy公司中采取了現(xiàn)金支付的融資方案。集團(tuán)年報(bào)顯示：企業(yè)貨幣資金在2017年和2018年分別達(dá)到了351.77億元和70.68億元，因?yàn)?018年末海外并購(gòu)使得貨幣資金減少。2018年，海爾集團(tuán)的資產(chǎn)負(fù)債率為66.93％，達(dá)到近三年來(lái)最低值，外部?jī)斶€債務(wù)壓力較小。

四、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

（一）概述。企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)復(fù)雜繁多且側(cè)重不同。海爾集團(tuán)并購(gòu)Candy公司的風(fēng)險(xiǎn)根據(jù)同類(lèi)型企業(yè)發(fā)展情況典型分析，采用非財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)建立風(fēng)險(xiǎn)矩陣模型，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)指標(biāo)構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)模型，綜合作為風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警評(píng)價(jià)體系，以此判斷海爾集團(tuán)2018年完成并購(gòu)在后續(xù)發(fā)展中的風(fēng)險(xiǎn)及范圍預(yù)估，并對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況進(jìn)行梳理分析，縮小風(fēng)險(xiǎn)判斷的范圍，有利于企業(yè)進(jìn)行事后風(fēng)險(xiǎn)控制。（二）風(fēng)險(xiǎn)矩陣模型。海爾集團(tuán)風(fēng)險(xiǎn)矩陣評(píng)估，如表1所示：度影響但項(xiàng)目目標(biāo)能部分達(dá)到），微?。ㄒ坏┌l(fā)生項(xiàng)目受到輕度影響），可忽略（一旦發(fā)生對(duì)項(xiàng)目幾乎沒(méi)有影響）。②風(fēng)險(xiǎn)概率說(shuō)明：0％～10％（幾乎不可能發(fā)生），11％～30％（發(fā)生的可能性很?。?，31％～70％（有可能發(fā)生），71％～90％（有很大可能性發(fā)生），91％～100％（極有可能發(fā)生）。表1顯示，海爾集團(tuán)在并購(gòu)Candy公司后最主要的是運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的控制。歐洲是海爾集團(tuán)全球品牌戰(zhàn)略的重點(diǎn)市場(chǎng)之一，此次并購(gòu)風(fēng)險(xiǎn)的有效控制將加快海爾集團(tuán)在歐洲的品牌布局。（三）權(quán)重系數(shù)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)模型。海爾集團(tuán)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)值，如表2所示：表2定量指標(biāo)顯示，營(yíng)業(yè)業(yè)務(wù)收入利潤(rùn)率、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)比重都在平穩(wěn)的良性發(fā)展；應(yīng)收賬款收到并變現(xiàn)的天數(shù)較長(zhǎng)，2016年由于并購(gòu)GEA帶入較同期增加116.68％的應(yīng)收賬款，2018年由于收購(gòu)Candy公司致使其應(yīng)收賬款并入公司，可能存在資金鏈供應(yīng)不足、留存業(yè)務(wù)運(yùn)轉(zhuǎn)資金不足等問(wèn)題的風(fēng)險(xiǎn)；企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率較高，說(shuō)明企業(yè)負(fù)債與資金可能會(huì)出現(xiàn)失衡等問(wèn)題，損害股東的權(quán)益；2016—2019年期間凈資產(chǎn)收益率都為正值，說(shuō)明各項(xiàng)目具有良好的投資報(bào)酬率，項(xiàng)目是具有可行性且較穩(wěn)健風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)的投資對(duì)象。

五、基于管理會(huì)計(jì)視角的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)

（一）內(nèi)部環(huán)境。1.組織結(jié)構(gòu)優(yōu)化。海爾的集團(tuán)組織結(jié)構(gòu)是“全流程”，采取財(cái)務(wù)和業(yè)務(wù)既集中又分散的原則，注重于財(cái)務(wù)上的管理，經(jīng)過(guò)不斷改革后發(fā)展出獨(dú)有的一套組織結(jié)構(gòu)。集中在于利用財(cái)務(wù)共享功能來(lái)實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)上的信息化；分散主要是將的信息統(tǒng)一通過(guò)財(cái)務(wù)再到各個(gè)單位部門(mén)，大大提高集團(tuán)的工作效率。海外并購(gòu)企業(yè)管理延續(xù)國(guó)內(nèi)海爾集團(tuán)組織發(fā)展模式形成海外管控集約化事業(yè)群，海外管理層直接對(duì)接總部進(jìn)行內(nèi)部組織架構(gòu)管理的直接控制，統(tǒng)一海外公司的戰(zhàn)略目標(biāo)與經(jīng)營(yíng)目標(biāo)，海外部門(mén)應(yīng)定期提交經(jīng)營(yíng)管理的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警測(cè)試評(píng)價(jià)指標(biāo)，對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)進(jìn)行專(zhuān)項(xiàng)控制。2.本土化發(fā)展戰(zhàn)略。海爾歐洲總部將設(shè)在意大利布魯吉里奧，海爾將持續(xù)投資來(lái)提升Candy品牌在歐洲及全球的競(jìng)爭(zhēng)力。本土化戰(zhàn)略考慮到每個(gè)地區(qū)風(fēng)俗習(xí)慣不盡相同，針對(duì)不同的消費(fèi)群體開(kāi)發(fā)出適合當(dāng)?shù)氐漠a(chǎn)品，同時(shí)雇傭員工以當(dāng)?shù)厝藶橹?，有效避免了?dāng)?shù)卣蛎癖妼?duì)外來(lái)企業(yè)的抵觸感，促進(jìn)當(dāng)?shù)厝藛T就業(yè)，加速了解當(dāng)?shù)赜脩袅?xí)慣,也為集團(tuán)帶來(lái)了動(dòng)力和經(jīng)驗(yàn)積累，深化全球化品牌戰(zhàn)略形成。同時(shí)可推廣COSMOPlat與HOPE平臺(tái)面向用戶或潛在用戶提交意見(jiàn)與預(yù)期個(gè)性化需求，針對(duì)差異化需求建立專(zhuān)業(yè)小組進(jìn)行可行性分析。（二）控制活動(dòng)。1.深化“三融一創(chuàng)”。三融指融資、融智、融文化，一創(chuàng)指創(chuàng)世界品牌。文化融合是并購(gòu)之后企業(yè)“走進(jìn)去”的關(guān)鍵一點(diǎn)。海爾集團(tuán)需要有效地將自身的特點(diǎn)與并購(gòu)企業(yè)文化良好地交融在一起，為后續(xù)市場(chǎng)反應(yīng)和內(nèi)部治理改革打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。2.全員預(yù)算管理。海爾集團(tuán)通過(guò)全員式的預(yù)算管理機(jī)制，將財(cái)務(wù)職能與其企業(yè)戰(zhàn)略密切相關(guān)。發(fā)揮財(cái)務(wù)職能的作用，使得海爾集團(tuán)既能夠在運(yùn)營(yíng)過(guò)程中有效地監(jiān)督和發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，又能給予財(cái)務(wù)預(yù)算反饋，不斷優(yōu)化和完善財(cái)務(wù)預(yù)算，有助于減少財(cái)務(wù)松弛的問(wèn)題，并激勵(lì)員工更好地為公司服務(wù)。3.作業(yè)成本控制。基于全過(guò)程的過(guò)程成本控制體系構(gòu)建了作業(yè)成本控制體系。海爾集團(tuán)使用財(cái)務(wù)共享中心，通過(guò)成本控制系統(tǒng)將客戶的經(jīng)營(yíng)實(shí)體運(yùn)用到集團(tuán)的價(jià)值創(chuàng)造系統(tǒng)中。整合和處理成本主體范圍上的信息，建立了全新的“全流程”企業(yè)管理模式，及時(shí)地為旗下業(yè)務(wù)板塊提供交易需求和市場(chǎng)信息。通過(guò)企業(yè)鏈管理系統(tǒng)的集成，在企業(yè)結(jié)構(gòu)改革中實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)略目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)共同目標(biāo)、共同財(cái)務(wù)的整合，提高組織績(jī)效和管理信息價(jià)值。4.深化“人單合一”機(jī)制。海爾集團(tuán)將“人單合一”的機(jī)制納入監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，內(nèi)部建立完整的ERP系統(tǒng)并對(duì)其優(yōu)化，程序化內(nèi)部控制有效防止外部干擾，優(yōu)化內(nèi)部控制功能。信息技術(shù)的開(kāi)發(fā)和使用，旨在將海爾集團(tuán)下屬的所有部門(mén)整合到全面的資源管理系統(tǒng)中。利用財(cái)務(wù)共享中心，確?！叭藛魏弦弧蹦Ｊ巾樌谌雰?nèi)控機(jī)制，與其相關(guān)的收支信息都通過(guò)該中心收集，在統(tǒng)一的系統(tǒng)之下進(jìn)行調(diào)配，從而減少了資源的浪費(fèi)，降低了財(cái)務(wù)成本。（三）業(yè)財(cái)融合。1.產(chǎn)品鏈優(yōu)化創(chuàng)新。海爾集團(tuán)海外地區(qū)產(chǎn)品滲透發(fā)展還有提升的空間，可以在海外并購(gòu)公司實(shí)施從“雙品牌”到“多品牌”的轉(zhuǎn)變，海爾集團(tuán)和Candy公司在品牌、產(chǎn)品組合和供應(yīng)鏈等領(lǐng)域互補(bǔ)性強(qiáng)，海爾集團(tuán)旗下包括Candy、Hoover、Rosières品牌在內(nèi)的七大品牌將繼續(xù)實(shí)現(xiàn)全球化協(xié)同發(fā)展，助力海爾在歐洲乃至全球家電市場(chǎng)的創(chuàng)新和升級(jí)。2.費(fèi)用優(yōu)化。由于海爾集團(tuán)在全球化、高端化等品牌戰(zhàn)略上的廣泛布局，自2016并購(gòu)美國(guó)通用電氣的家電業(yè)務(wù)起銷(xiāo)售費(fèi)用率快速上升，倍受市場(chǎng)質(zhì)疑。海爾集團(tuán)將財(cái)務(wù)狀況、發(fā)展?fàn)顟B(tài)、政策支持和主要風(fēng)險(xiǎn)等整合到一起，并且設(shè)立了獨(dú)立的財(cái)務(wù)共享中心來(lái)進(jìn)行集中處理，從而增強(qiáng)企業(yè)的運(yùn)轉(zhuǎn)效率。海爾集團(tuán)戰(zhàn)略投入正在全面結(jié)果，費(fèi)用優(yōu)化也逐步提升。2020年前三季度出口保持兩位數(shù)增長(zhǎng)，同時(shí)海外市場(chǎng)收入逆勢(shì)增長(zhǎng)17.5％，制冷、洗滌、空調(diào)三大產(chǎn)業(yè)在20多個(gè)國(guó)家進(jìn)入TOP3行列。

六、結(jié)論

海外并購(gòu)過(guò)程中，企業(yè)面臨著國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)、政治形勢(shì)影響，以及戰(zhàn)略、估價(jià)、整合及經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)等多方面風(fēng)險(xiǎn)，企業(yè)對(duì)并購(gòu)企業(yè)進(jìn)行合理性評(píng)估定價(jià)，完整的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)的體系來(lái)面對(duì)全球化趨勢(shì)帶來(lái)的挑戰(zhàn)，企業(yè)可通過(guò)深化“三融一創(chuàng)”、全員預(yù)算管理、作業(yè)成本機(jī)制、深化“人單合一”機(jī)制等控制活動(dòng)進(jìn)行管控，管理會(huì)計(jì)視角下產(chǎn)品鏈優(yōu)化創(chuàng)新和費(fèi)用優(yōu)化的業(yè)財(cái)融合思想進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制；利用風(fēng)險(xiǎn)矩陣模型、權(quán)重系數(shù)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)模型等多類(lèi)分析方法評(píng)估識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)存在的可能性，并有效控制企業(yè)的經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)活動(dòng)，使得并購(gòu)后企業(yè)經(jīng)營(yíng)運(yùn)作有序發(fā)展。

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篇11

一、勘察設(shè)計(jì)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的概念及特征

財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)是指公司財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)不合理、融資不當(dāng)使公司可能喪失償債能力而導(dǎo)致投資者預(yù)期收益下降的風(fēng)險(xiǎn)。財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)有廣義和狹義之分,狹義的風(fēng)險(xiǎn)是指損失的不確定性;廣義的風(fēng)險(xiǎn)是指在財(cái)務(wù)活動(dòng)的整個(gè)過(guò)程中,由于各種難以或無(wú)法預(yù)計(jì)、控制的企業(yè)外部經(jīng)營(yíng)環(huán)境和內(nèi)部經(jīng)營(yíng)條件等不確定性因素的作用,導(dǎo)致公司的實(shí)際收益與預(yù)期效益發(fā)生偏離,從而造成損失的機(jī)會(huì)和可能性。

依據(jù)企業(yè)的財(cái)務(wù)活動(dòng),財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)一般分為籌資風(fēng)險(xiǎn)、投資風(fēng)險(xiǎn)、資金回收風(fēng)險(xiǎn)和收益分配風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)于勘察設(shè)計(jì)企業(yè)而言,由于其主要業(yè)務(wù)是提供勘察設(shè)計(jì)咨詢項(xiàng)目和工程承包等勞務(wù)服務(wù),因此,在勘察設(shè)計(jì)服務(wù)完成后及工程承包過(guò)程中能否及時(shí)完整地回籠貨幣資金,是勘察設(shè)計(jì)企業(yè)主要的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源。此外由于項(xiàng)目建設(shè)和服務(wù)過(guò)程中的修改變動(dòng),存在于整個(gè)項(xiàng)目實(shí)施過(guò)程中,甚至每張?jiān)O(shè)計(jì)修改建議書(shū)都涉及到收費(fèi)問(wèn)題,還有項(xiàng)目完工后業(yè)主的滿意度等都會(huì)導(dǎo)致所形成的貨幣資金收入在時(shí)間上和金額上都具有不確定性。因此,資金回收風(fēng)險(xiǎn)是勘察設(shè)計(jì)企業(yè)的主要風(fēng)險(xiǎn)。

同時(shí),勘察設(shè)計(jì)企業(yè)在收益分配方面也存在較大的風(fēng)險(xiǎn)。由于勘察設(shè)計(jì)企業(yè)是知識(shí)密集型企業(yè),主要是依靠腦力勞動(dòng),人工智能成本在企業(yè)的直接成本中占據(jù)較大比重。大幅度提高職工薪酬,分配過(guò)多利潤(rùn)給投資者都會(huì)使企業(yè)的生產(chǎn)成本和資金成本大幅上揚(yáng),企業(yè)不堪重負(fù),從而引起資金鏈斷裂的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),進(jìn)而可能導(dǎo)致企業(yè)能否可持續(xù)發(fā)展的風(fēng)險(xiǎn);但如果想避免收益分配過(guò)高帶來(lái)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),過(guò)度壓縮職工的收入以求降低成本也是不可取的。在目前房地產(chǎn)市場(chǎng)持續(xù)低迷的環(huán)境下,市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)更趨激烈,勘察設(shè)計(jì)企業(yè)的生存風(fēng)險(xiǎn)也大大增加,人才也就成為企業(yè)在競(jìng)爭(zhēng)中立于不敗之地的籌碼。因此,如果職工薪酬大幅降低,則人才的外流是必然的,技術(shù)水平的降低導(dǎo)致企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的降低,投資者在得不到預(yù)期的投資回報(bào)的情況下,不可能再增加投資,企業(yè)在資金收入短缺時(shí)又籌資無(wú)門(mén),最終必然使企業(yè)無(wú)法持續(xù)經(jīng)營(yíng)。

二、勘察設(shè)計(jì)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的成因

(一)外在因素

國(guó)家宏觀政策的復(fù)雜多變以及勘察設(shè)計(jì)市場(chǎng)信息的透明度偏低是勘察設(shè)計(jì)企業(yè)產(chǎn)生財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的外在因素?？辈煸O(shè)計(jì)企業(yè)承擔(dān)的多是投資大、時(shí)間長(zhǎng)的大中型建設(shè)項(xiàng)目,國(guó)家相關(guān)政策的變化會(huì)影響資金回收的確定性。例如,國(guó)家基礎(chǔ)設(shè)施投資政策發(fā)生變化,將直接影響在建工程后續(xù)資金能否及時(shí)足額到位;國(guó)家執(zhí)行緊縮的貨幣政策,項(xiàng)目業(yè)主支付資金的能力也將大打折扣。比如福煤設(shè)計(jì)院2006年承接了一個(gè)建設(shè)期較長(zhǎng)的經(jīng)濟(jì)適用房項(xiàng)目,由于該項(xiàng)目是政府按進(jìn)度撥款,房地產(chǎn)公司只有收到政府撥款后才能給付設(shè)計(jì)費(fèi)。設(shè)計(jì)完工后雖收到部分設(shè)計(jì)費(fèi),但其后兩年由于政府還有其他基礎(chǔ)設(shè)施投資,資金緊張,遲遲沒(méi)有撥付給房地產(chǎn)公司剩余款項(xiàng),同時(shí)由于國(guó)家執(zhí)行緊縮的貨幣政策,房地產(chǎn)公司也很難從銀行貸到款項(xiàng),因此該院雖經(jīng)多方協(xié)商,至今仍有部分設(shè)計(jì)余款未收回。由于設(shè)計(jì)工作已完成,該院已按產(chǎn)值兌現(xiàn)效益工資給職工,使供給資金發(fā)生短缺,直接給該院帶來(lái)不可忽視的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),增加了運(yùn)營(yíng)成本,減少了利潤(rùn),無(wú)法實(shí)現(xiàn)預(yù)期收益。此外勘察設(shè)計(jì)的市場(chǎng)信息的透明度偏低、勘察設(shè)計(jì)企業(yè)又面臨買(mǎi)方市場(chǎng)、同行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)激烈等諸多因素導(dǎo)致市場(chǎng)信息不對(duì)稱(chēng)都會(huì)使企業(yè)產(chǎn)生不可預(yù)見(jiàn)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

(二)內(nèi)在因素

企業(yè)管理人員對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的客觀性認(rèn)識(shí)不足,是企業(yè)產(chǎn)生財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)在因素。企業(yè)只要有財(cái)務(wù)活動(dòng),就必然存在著財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。在現(xiàn)實(shí)工作中勘察設(shè)計(jì)企業(yè)產(chǎn)生財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的重要原因之一是企業(yè)的管理人員風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)淡薄。由于勘察設(shè)計(jì)市場(chǎng)是買(mǎi)方市場(chǎng),競(jìng)爭(zhēng)激烈,企業(yè)的管理人員為了擴(kuò)大市場(chǎng)占有率,有的項(xiàng)目都完工了還沒(méi)有收到設(shè)計(jì)款項(xiàng),形成大量的應(yīng)收賬款。同時(shí)在合同簽訂的過(guò)程中,管理人員對(duì)客戶的信用等級(jí)缺乏了解,缺乏控制,為了增加業(yè)務(wù)量盲目承攬工程,造成應(yīng)收賬款失控。大量比例的應(yīng)收賬款無(wú)法收回,甚至成為壞賬。貨幣資產(chǎn)長(zhǎng)期被債務(wù)人無(wú)償占用,嚴(yán)重影響企業(yè)資產(chǎn)的流動(dòng)性和安全性,給企業(yè)帶來(lái)巨大的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

三、勘察設(shè)計(jì)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的防范和化解

在競(jìng)爭(zhēng)日益激烈的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)條件下,由于諸多因素的影響,勘察設(shè)計(jì)企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)是不可避免的。因此企業(yè)在財(cái)務(wù)管理工作中,必須重視財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的防范,靈活運(yùn)用各種技術(shù)方法,化解進(jìn)而控制財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

(一)提高企業(yè)財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)對(duì)宏觀環(huán)境的適應(yīng)能力

建立和完善財(cái)務(wù)管理系統(tǒng),設(shè)置高效的財(cái)務(wù)管理機(jī)構(gòu),配備高素質(zhì)的財(cái)務(wù)管理人員,健全財(cái)務(wù)管理規(guī)章制度,強(qiáng)化財(cái)務(wù)管理的各項(xiàng)基礎(chǔ)工作,使企業(yè)財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)有效運(yùn)行,以防范因財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)不適應(yīng)宏觀環(huán)境變化而產(chǎn)生的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

(二)建立健全應(yīng)收賬款內(nèi)控制度,防控資金回收風(fēng)險(xiǎn)

1.建立合同會(huì)簽制度。每份勘察設(shè)計(jì)經(jīng)濟(jì)合同須經(jīng)合同管理部門(mén)、財(cái)務(wù)部門(mén)以及相關(guān)專(zhuān)業(yè)人員評(píng)審會(huì)簽后方可加蓋合同專(zhuān)用章。財(cái)務(wù)部門(mén)在合同簽訂前要仔細(xì)調(diào)查客戶的信用等級(jí),做到事前防范資金回收風(fēng)險(xiǎn)。

2.實(shí)行應(yīng)收賬款的責(zé)任管理,做到每一筆應(yīng)收賬款都有人負(fù)責(zé)。將收款責(zé)任落實(shí)到個(gè)人,并與個(gè)人兌現(xiàn)效益直接掛鉤,這樣既能敦促職工積極催收款項(xiàng),也能避免因過(guò)度分配而帶來(lái)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

3.進(jìn)行積極的收款政策和風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移機(jī)制。財(cái)務(wù)部門(mén)應(yīng)定期分析應(yīng)收賬款賬齡,緊密跟蹤應(yīng)收賬款還款情況,積極與對(duì)方進(jìn)行聯(lián)系,及時(shí)收回欠款。對(duì)近期暫不能還款的賒銷(xiāo)客戶,應(yīng)要求對(duì)方制訂還款計(jì)劃并提供擔(dān)保,使其能逐步還清欠款。對(duì)那些既不制訂還款計(jì)劃又不提供擔(dān)保的,或發(fā)現(xiàn)其缺乏清償能力的,應(yīng)及時(shí)通過(guò)法律途徑給予解決。對(duì)部分不能收回的賬款進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移:例如將應(yīng)收賬款轉(zhuǎn)化為應(yīng)收票據(jù)、以應(yīng)收賬款的部分或全部為擔(dān)保品,向金融機(jī)構(gòu)借款或出售給金融機(jī)構(gòu)等從而實(shí)現(xiàn)應(yīng)收賬款風(fēng)險(xiǎn)的轉(zhuǎn)移。

(三)制定合理的利潤(rùn)分配率,防范收益分配風(fēng)險(xiǎn)

勘察設(shè)計(jì)企業(yè)收益分配風(fēng)險(xiǎn)控制的主觀隨意性較強(qiáng),缺乏一個(gè)客觀的控制標(biāo)準(zhǔn)。收益分配風(fēng)險(xiǎn)控制的主要矛盾是:使投資者滿意的同時(shí)又要控制資金成本,擴(kuò)大企業(yè)再生產(chǎn),其核心是利潤(rùn)分配率的確定。因此,主要考慮以下因素的影響:首先是通貨膨脹的影響,有計(jì)劃地建立價(jià)格變動(dòng)補(bǔ)償基金,保證收益分配不影響企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展;其次是在提高效益的基礎(chǔ)上,爭(zhēng)取投資者每年的投資回報(bào)呈上升趨勢(shì);再次是考慮企業(yè)來(lái)年的資金預(yù)算,滿足企業(yè)擴(kuò)大再生產(chǎn)需要,努力降低資金成本;最后就是結(jié)合企業(yè)償債能力的大小來(lái)確定收益分配的大小。

(四)培育財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避觀念

勘察設(shè)計(jì)行業(yè)會(huì)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)的化解存在著不少不容忽視的薄弱環(huán)節(jié),應(yīng)通過(guò)會(huì)計(jì)政策和會(huì)計(jì)策略來(lái)解決現(xiàn)階段和未來(lái)的企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題。財(cái)務(wù)人員應(yīng)將財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)防范貫穿于財(cái)務(wù)管理工作的始終,應(yīng)通過(guò)建立風(fēng)險(xiǎn)責(zé)任制,充分發(fā)揮財(cái)務(wù)部門(mén)的監(jiān)督作用,規(guī)范財(cái)務(wù)管理和結(jié)算紀(jì)律,增強(qiáng)財(cái)務(wù)人員風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避觀念。

(五)建立財(cái)務(wù)預(yù)警監(jiān)控體系

財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)是以企業(yè)信息化為基礎(chǔ),以企業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)表、綜合經(jīng)營(yíng)計(jì)劃以及其他相關(guān)的財(cái)務(wù)資料為依據(jù),利用財(cái)會(huì)、企業(yè)管理等理論,對(duì)企業(yè)在經(jīng)營(yíng)管理活動(dòng)中的潛在風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控的系統(tǒng)。例如,建立雙人、雙職、雙責(zé)為基礎(chǔ)的以防為主的監(jiān)控防線;加強(qiáng)會(huì)計(jì)監(jiān)督,構(gòu)建防范勘察設(shè)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)督保障系統(tǒng);以現(xiàn)有的稽核審計(jì)為基礎(chǔ),對(duì)會(huì)計(jì)部門(mén)實(shí)施內(nèi)部最后控制改革和制度建設(shè),要與業(yè)務(wù)職能緊密結(jié)合等。它屬于事前監(jiān)測(cè),同時(shí)應(yīng)根據(jù)環(huán)境變化,對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的防范機(jī)制進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。此外,應(yīng)堅(jiān)持謹(jǐn)慎性原則,建立風(fēng)險(xiǎn)基金。即在損失發(fā)生前以預(yù)提方式或其他形式建立一項(xiàng)專(zhuān)門(mén)防范風(fēng)險(xiǎn)損失的基金。如福煤設(shè)計(jì)院就按福煤集團(tuán)的統(tǒng)一規(guī)定和標(biāo)準(zhǔn)提取壞賬準(zhǔn)備金,商業(yè)企業(yè)可以提取商品削價(jià)準(zhǔn)備金,這是彌補(bǔ)風(fēng)險(xiǎn)損失的一項(xiàng)有效舉措。

總之,對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的防范和化解的措施要作為勘察設(shè)計(jì)企業(yè)財(cái)務(wù)管理的重中之重切實(shí)執(zhí)行,不僅在管理制度上要有保障,而且在組織機(jī)構(gòu)、薪酬管理、預(yù)警機(jī)制等方面也要配套,形成貫穿企業(yè)經(jīng)營(yíng)、管理全過(guò)程的財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)。唯其如此,才能切實(shí)加強(qiáng)勘察設(shè)計(jì)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理,提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力,使企業(yè)在目前的危機(jī)中立于不敗之地,并進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)企業(yè)價(jià)值最大化。

【主要參考文獻(xiàn)】

篇12

隨著信息技術(shù)的發(fā)展，特別是網(wǎng)絡(luò)信息的傳遞和財(cái)務(wù)軟件的應(yīng)用，傳統(tǒng)的單機(jī)會(huì)計(jì)電算化系統(tǒng)正在向網(wǎng)絡(luò)會(huì)計(jì)系統(tǒng)發(fā)展，這是會(huì)計(jì)領(lǐng)域的重大變革，極大的促進(jìn)了會(huì)計(jì)工作效率的提高，同時(shí)給企業(yè)的內(nèi)部控制帶來(lái)新的問(wèn)題和挑戰(zhàn)，主要體現(xiàn)在：

（一）網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的開(kāi)放性使企業(yè)的固有風(fēng)險(xiǎn)、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)加大

在網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，企業(yè)的信息都要在網(wǎng)絡(luò)上公布，企業(yè)人員需要定期或不定期的進(jìn)行信息交流，企業(yè)的各項(xiàng)數(shù)據(jù)都存儲(chǔ)在處于聯(lián)網(wǎng)狀態(tài)的客戶機(jī)的磁盤(pán)中，極易被篡改或惡意破壞，同時(shí)磁盤(pán)等軟硬件也可能由于質(zhì)量問(wèn)題或病毒侵?jǐn)_而發(fā)生故障，破壞企業(yè)的數(shù)據(jù)和各種信息，這就使會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)的安全性受到威脅，安全系數(shù)下降，加劇了會(huì)計(jì)信息的失真。同時(shí)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手也可以通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)登陸企業(yè)的網(wǎng)站，了解企業(yè)的信息，使企業(yè)數(shù)據(jù)信息的保密性難以保證。這就增大了企業(yè)的固有風(fēng)險(xiǎn)和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

（二）授權(quán)方式的改變，潛伏著更大的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)和控制風(fēng)險(xiǎn)

授權(quán)批準(zhǔn)是傳統(tǒng)內(nèi)部控制的基本手段，通過(guò)嚴(yán)格控制相應(yīng)環(huán)節(jié)的負(fù)責(zé)人員的權(quán)限，使每一個(gè)崗位上的負(fù)責(zé)人只在本崗位上有權(quán)處理數(shù)據(jù)，能加強(qiáng)各環(huán)節(jié)的內(nèi)部牽制，有效的防止作弊。IT使權(quán)限分工成為口令形式，口令不像印章那樣便于保管，一旦被偷看或竊取，就會(huì)給企業(yè)帶來(lái)巨大損失。如果有人竊取口令，非法核銷(xiāo)企業(yè)的賣(mài)出產(chǎn)品數(shù)量和應(yīng)收賬款，然后收買(mǎi)銷(xiāo)售人員竊取到顧客訂單密碼開(kāi)出假訂單，就會(huì)騙取企業(yè)的產(chǎn)品，這就增大了企業(yè)的控制風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。

（三）審計(jì)人員面臨的審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)加大

在IT環(huán)境下審計(jì)人員對(duì)本身具有不安全性的信息資料和數(shù)據(jù)進(jìn)行審計(jì)，加大了做出錯(cuò)誤判斷的可能性，使審計(jì)的控制風(fēng)險(xiǎn)和檢查風(fēng)險(xiǎn)增大。審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)AR=IR CR DR（IR為固有風(fēng)險(xiǎn)，CR為控制風(fēng)險(xiǎn)，DR為檢查風(fēng)險(xiǎn)），IR、CR、DR都增大了，相應(yīng)的審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)也就增大了，這對(duì)審計(jì)行業(yè)來(lái)講是一個(gè)嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。

二、IT環(huán)境下對(duì)風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)向型內(nèi)部控制的理解

企業(yè)內(nèi)部控制自產(chǎn)生以來(lái)經(jīng)歷了內(nèi)部牽制、內(nèi)部控制制度、內(nèi)部控制結(jié)構(gòu)和內(nèi)部控制整體框架四個(gè)階段。內(nèi)部控制是由企業(yè)董事會(huì)、經(jīng)理階層和其他員工實(shí)施的，為營(yíng)運(yùn)的效率、效果，財(cái)務(wù)報(bào)告的可靠性，相關(guān)法令的遵循性等目標(biāo)的達(dá)成而提供合理保證的過(guò)程。其構(gòu)成要素有：控制環(huán)境、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、控制活動(dòng)、信息與溝通、監(jiān)督。可以說(shuō)這五個(gè)要素都是非常重要的，但在IT環(huán)境下各種不確定性因素急劇加大，使企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)更增強(qiáng)，這就突出了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估要素的重要性，如果企業(yè)對(duì)經(jīng)營(yíng)項(xiàng)目本身的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估不夠恰當(dāng)，錯(cuò)誤決策，就會(huì)功虧一簣。風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)向型內(nèi)部控制是伴隨著IT的發(fā)展而發(fā)展起來(lái)的，是指在IT環(huán)境下企業(yè)的經(jīng)營(yíng)決策以風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估為基礎(chǔ)，綜合分析企業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的各因素的一種內(nèi)部控制方式。風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)向型內(nèi)部控制在風(fēng)險(xiǎn)較大的信息技術(shù)環(huán)境下既是出資者約束經(jīng)理人的工具，也是經(jīng)理人鎖定職業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的“防火墻”。同時(shí)，從契約經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度去理解，企業(yè)是一系列有緊密聯(lián)系的契約的組合，契約在風(fēng)險(xiǎn)性較大的IT環(huán)境中履行時(shí)，就需要在企業(yè)內(nèi)部存在一個(gè)以風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估為基礎(chǔ)的控制機(jī)制，來(lái)彌補(bǔ)和糾正契約本身的不完備性，保證企業(yè)的正常運(yùn)作和發(fā)展，于是風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)向型內(nèi)部控制應(yīng)運(yùn)而生。

風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)向型內(nèi)部控制的本質(zhì)特征是以風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估為基礎(chǔ)。在IT環(huán)境下企業(yè)面臨的風(fēng)險(xiǎn)主要是信息被竊取、篡改后會(huì)使企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)、經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)、控制風(fēng)險(xiǎn)和其他固有風(fēng)險(xiǎn)增大，以至于會(huì)使審計(jì)人員的審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)也增大。因此，我們應(yīng)該看到風(fēng)險(xiǎn)的危害確實(shí)是現(xiàn)實(shí)存在的，這就要求企業(yè)對(duì)所經(jīng)營(yíng)的項(xiàng)目進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)，評(píng)估出項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)的種類(lèi)、風(fēng)險(xiǎn)的級(jí)別，尋找風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的原因，并采取相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)防范或控制措施。高風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目總是讓人望而生畏，企業(yè)要權(quán)衡自己的實(shí)力和項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)程度，再?zèng)Q定是否運(yùn)作。巨人集團(tuán)如果建立起科學(xué)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估機(jī)制，就會(huì)合理的、恰當(dāng)?shù)脑u(píng)估出生物工程的風(fēng)險(xiǎn)性水平，就不會(huì)傾巨人所有資金于生物工程而慘遭失敗。當(dāng)然也不能懼怕風(fēng)險(xiǎn)，只要能正確、合理的評(píng)價(jià)出風(fēng)險(xiǎn)，并有效的控制風(fēng)險(xiǎn)，管理當(dāng)局就會(huì)運(yùn)籌帷幄，既不去拼死冒險(xiǎn)，也不要失去機(jī)會(huì)。

三、IT環(huán)境下風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)向型內(nèi)部控制框架的構(gòu)建設(shè)想

IT環(huán)境下風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)向型內(nèi)部控制所要達(dá)到的目標(biāo)是有效的控制企業(yè)的各種風(fēng)險(xiǎn)，保證財(cái)務(wù)報(bào)告的真實(shí)可靠，使企業(yè)合法經(jīng)營(yíng)，提高企業(yè)經(jīng)營(yíng)的效率、效果。

（一）完善公司治理結(jié)構(gòu)，加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)管理

篇13

1 問(wèn)題的提出

加入WTO后，我國(guó)企業(yè)面臨的是世界大市場(chǎng)，競(jìng)爭(zhēng)更加激烈。特別是實(shí)行現(xiàn)代企業(yè)制度后，企業(yè)的經(jīng)營(yíng)權(quán)和所有權(quán)分離，企業(yè)的組織形式是多元化、多角化、集團(tuán)化、跨行業(yè)的經(jīng)營(yíng)趨勢(shì)。企業(yè)被財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)葬送的教訓(xùn)層出不窮：日本住友商社、韓國(guó)大宇集團(tuán)、美國(guó)安然公司、中國(guó)的巨人集團(tuán)、藍(lán)田股份以及“新疆啤酒花事件”等，都與財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)有關(guān)。財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警管理因而成為學(xué)術(shù)界和企業(yè)界關(guān)注的焦點(diǎn),建立一個(gè)有效的企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制及防范系統(tǒng)，顯得十分必要和迫切。

2 典型財(cái)務(wù)預(yù)警模型介紹

企業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)表等所提供的會(huì)計(jì)信息綜合反映了企業(yè)財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營(yíng)成果，根據(jù)企業(yè)會(huì)計(jì)信息的結(jié)構(gòu)、比率和比較分析可以研究企業(yè)的償債能力、盈利能力、發(fā)展能力和資金運(yùn)營(yíng)狀況，可以分析企業(yè)的安全狀況，進(jìn)而對(duì)企業(yè)的綜合財(cái)務(wù)狀況作出判斷(吳水澎，1996)?；趯?duì)相關(guān)財(cái)務(wù)比率進(jìn)行的單項(xiàng)和綜合研究而建立的各種財(cái)務(wù)預(yù)警模型，就是對(duì)企業(yè)危機(jī)預(yù)警進(jìn)行的量化研究（薛祖云，2004）。

（1）單變量判定模型（UnavailableDiscriminateModel）。

最早運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法和財(cái)務(wù)比率進(jìn)行企業(yè)危機(jī)預(yù)警研究的是美國(guó)財(cái)務(wù)專(zhuān)家威廉?比弗（WilliamBeaver,1966）。他的《財(cái)務(wù)比率與失敗預(yù)測(cè)》一文是以企業(yè)危機(jī)預(yù)警為主題，以單一的財(cái)務(wù)比率指標(biāo)為基本變量，運(yùn)用配對(duì)樣本法，隨機(jī)挑選了1954年到1964年間79家危機(jī)中的企業(yè)，并針對(duì)這79家企業(yè)逐一挑選與其產(chǎn)業(yè)相同且資產(chǎn)規(guī)模相近的79家正常企業(yè)，再將樣本企業(yè)分為訓(xùn)練樣本與測(cè)試樣本兩組。先以訓(xùn)練樣本企業(yè)破產(chǎn)前5年的30項(xiàng)財(cái)務(wù)比率進(jìn)行二分類(lèi)檢驗(yàn)（Dichotomous Classification Test ）。用以找出最具區(qū)別能力的財(cái)務(wù)比率及其分界點(diǎn)，并利用測(cè)試樣本預(yù)測(cè)及驗(yàn)證其財(cái)務(wù)比率及分界點(diǎn)的危機(jī)預(yù)警能力。

威廉?比弗的結(jié)論是，最能對(duì)企業(yè)危機(jī)做出預(yù)警的指標(biāo)是“現(xiàn)金流量/總負(fù)債”比率，其次為“總負(fù)債/總資產(chǎn)”比率和“凈利潤(rùn)/總資產(chǎn)”比率。在企業(yè)破產(chǎn)前5年可達(dá)70%以上的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，在企業(yè)破產(chǎn)前1年可達(dá)87%的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。

（2）多元判定模型（Multivariate Discriminate Model）。

該模型又稱(chēng)奧爾特曼模型或Z分?jǐn)?shù)模型（Z-score Model）是由美國(guó)財(cái)務(wù)專(zhuān)家愛(ài)得華?奧爾特曼(Edward .I. Altman)提出的。他認(rèn)為，償債能力的喪失是引起企業(yè)破產(chǎn)的主要原因，企業(yè)在財(cái)務(wù)狀況良好――財(cái)務(wù)危機(jī)――破產(chǎn)――清算這一過(guò)程中，是有信號(hào)可預(yù)測(cè)的。經(jīng)過(guò)大量實(shí)證考察和研究之后，于1968年才提出了多元Z值判定模型，即：

Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5

（3）F分?jǐn)?shù)模型（F-Score Model）。

由于Z分?jǐn)?shù)模型在建立時(shí)并沒(méi)有充分考慮到現(xiàn)金流量變動(dòng)等方面的情況，因此有一定的局限性。為此，我國(guó)學(xué)者周首華、楊濟(jì)華對(duì)Z分?jǐn)?shù)模型加以改造，于1996年提出了財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)的新模型――F分?jǐn)?shù)模型。在F分?jǐn)?shù)模型中加入現(xiàn)金流量這一有效的預(yù)測(cè)變量，彌補(bǔ)了Z分?jǐn)?shù)模型的不足。同時(shí)，該模式還考慮到現(xiàn)代企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的發(fā)展及標(biāo)準(zhǔn)的更新，比如，由于現(xiàn)金管理技術(shù)的提高，致使企業(yè)所應(yīng)維持的必要流動(dòng)比率有所降低，該模式的樣本選用更為擴(kuò)大，它使用了Compustat PC Plus 會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)中1990 年以來(lái)416 家公司的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查，而Z分?jǐn)?shù)模型的樣本僅為66 家。

F分?jǐn)?shù)模型如下：

F= -0.1774+1.1091X1+0.1074X2+1.9271X3+0.0302X4+0.4961X5

（4）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)警模型。

1987年，Lapeds和Fayber首次應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)，開(kāi)創(chuàng)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)警的先河。該模型適合于對(duì)復(fù)雜性、時(shí)變性和模糊性的系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測(cè)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法預(yù)警模型主要建立在“黑箱法”的基礎(chǔ)上。它把復(fù)雜系統(tǒng)當(dāng)作一個(gè)黑箱，然后通過(guò)刺激（輸入）、反應(yīng)（輸出）來(lái)研究系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和性質(zhì)。人腦的思維機(jī)制可分為抽象思維（邏輯推理）和形象思維（不確定性推理），神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型根據(jù)生物神經(jīng)元的外部行為特征，推測(cè)具有類(lèi)似于閥值邏輯的結(jié)構(gòu)，提出人工神經(jīng)元的閥值邏輯模型。

BP(Back propagation)模型是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法中一種比較常用的模型，這種模型把系統(tǒng)看作一個(gè)黑箱，考慮其輸入和輸出之間的非線性映射，輸入過(guò)程可用輸入節(jié)點(diǎn)來(lái)表示，輸出過(guò)程可用輸出節(jié)點(diǎn)來(lái)表示。假定系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)為未知，同時(shí)用隱節(jié)點(diǎn)來(lái)表示內(nèi)部機(jī)制，從而形成一種用人腦神經(jīng)元突觸行為模擬節(jié)點(diǎn)機(jī)制的類(lèi)似神經(jīng)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這樣，可通過(guò)不斷地輸入和輸出，以及對(duì)有限多個(gè)樣本的學(xué)習(xí)來(lái)達(dá)到對(duì)所研究系統(tǒng)內(nèi)部的模擬。

3 企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警模型評(píng)述

隨著統(tǒng)計(jì)技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，歸納分類(lèi)、人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以及實(shí)驗(yàn)等技術(shù)逐漸被引入到企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警研究之中。然而，無(wú)論采用什么統(tǒng)計(jì)方法或研究方法，企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警研究中都存在著許多問(wèn)題，主要體現(xiàn)在：

（1）缺乏系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)理論指導(dǎo)。

在目前的文獻(xiàn)中，能夠系統(tǒng)地解釋企業(yè)失敗和破產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)和管理理論還很少。盡管有些學(xué)者從委托、交易費(fèi)用和產(chǎn)權(quán)關(guān)系等企業(yè)制度環(huán)境和制度安排方面作了大量的闡述，并借助于企業(yè)生命周期理論、企業(yè)進(jìn)化理論等對(duì)企業(yè)失敗現(xiàn)象進(jìn)行解釋。但是，它們還不夠完善，不足以系統(tǒng)地解釋企業(yè)失敗的原因，還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能準(zhǔn)確確定財(cái)務(wù)預(yù)警模型中應(yīng)包括的預(yù)測(cè)變量。因此，在選擇預(yù)測(cè)變量時(shí)，還是憑著經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行搜索，在眾多的變量、樣本、方法以及模型中找出最佳的組合，缺乏深厚的理論基礎(chǔ)。

（2）研究方法上存在的問(wèn)題。

①選擇的預(yù)測(cè)變量往往是企業(yè)陷入財(cái)務(wù)困境的征兆，而非陷入財(cái)務(wù)困難的原因。一般而言，失敗企業(yè)數(shù)量較少，因此所選擇的失敗企業(yè)樣本大都不屬于同一行業(yè)，從該樣本得到的最好的預(yù)測(cè)變量反映了所有失敗企業(yè)的共同特征：低效益和高負(fù)債。因此，大多數(shù)預(yù)警模型所提供的信息只是一種表象而已。

②選取的財(cái)務(wù)變量具有片面性、滯后性（事后性）和多重共線性。所選取的財(cái)務(wù)變量的片面性體現(xiàn)在一個(gè)具體的財(cái)務(wù)變量只是從某一個(gè)側(cè)面反映企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營(yíng)成果；財(cái)務(wù)變量的滯后性體現(xiàn)在財(cái)務(wù)報(bào)表的公布日，滯后于會(huì)計(jì)期間。比如我國(guó)上市公司的年度財(cái)務(wù)報(bào)一般是在會(huì)計(jì)年度結(jié)束后的4個(gè)月內(nèi)公布。如何克服財(cái)務(wù)變量的片面性、滯后性（事后性）和多重共線性是一個(gè)急需解決的問(wèn)題。

③樣本選取的困難。盡管上市公司的數(shù)據(jù)相對(duì)容易獲得，但是要獲得那些財(cái)務(wù)困難公司在其陷入財(cái)務(wù)困境之前的數(shù)據(jù)卻不太容易，完整性也不夠。另外，很多研究采用了“配對(duì)抽樣”。按照行業(yè)、資產(chǎn)規(guī)模等標(biāo)準(zhǔn)為財(cái)務(wù)困境公司構(gòu)造一組控制樣本，這會(huì)產(chǎn)生兩類(lèi)公司的比例與它們?cè)诳傮w中的比例嚴(yán)重不一致，夸大預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確率。

④非財(cái)務(wù)指標(biāo)因素的忽略。利用財(cái)務(wù)危機(jī)量化指標(biāo)對(duì)企業(yè)預(yù)測(cè)，很可能忽略非財(cái)務(wù)指標(biāo)的因素。社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中的失敗與利率、失業(yè)率等的變化與財(cái)務(wù)危機(jī)有關(guān)，多種變量模型中如果能加入對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)因素的預(yù)測(cè)，模型的預(yù)測(cè)能力就會(huì)加強(qiáng)；再者，許多學(xué)者以行業(yè)成功企業(yè)作為比較基準(zhǔn)，這是不夠科學(xué)的。因?yàn)槠髽I(yè)間不同環(huán)境造成比較上的牽強(qiáng)性，很難找到處于相同境地、相同條件下的企業(yè)。

4 企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究對(duì)策分析

（1）方法要百花齊放，百家爭(zhēng)鳴。在大膽吸收國(guó)外已有研究成果的基礎(chǔ)上，要結(jié)合我國(guó)實(shí)際進(jìn)行創(chuàng)新。各國(guó)的經(jīng)濟(jì)文化環(huán)境不同，經(jīng)營(yíng)理念存在差異，會(huì)計(jì)核算口徑不一，統(tǒng)計(jì)分析局限在應(yīng)用經(jīng)典分析方法，而其它建立預(yù)警模型的方法應(yīng)用又少。結(jié)合我國(guó)現(xiàn)代企業(yè)的特點(diǎn)借鑒創(chuàng)新，改進(jìn)傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法，制定高質(zhì)量的會(huì)計(jì)準(zhǔn)則，編報(bào)高質(zhì)量的財(cái)務(wù)報(bào)告。科學(xué)的方法也要借助真實(shí)的原始信息，采用真實(shí)的原始信息進(jìn)行預(yù)測(cè)更需要科學(xué)的方法。

（2）針對(duì)預(yù)警模型變量選擇的狹窄性，應(yīng)重新考慮設(shè)計(jì)預(yù)警變量，不能僅僅局限于資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)比率等幾個(gè)指標(biāo)的運(yùn)用分析，合理引入現(xiàn)金流量方面的指標(biāo)，加強(qiáng)對(duì)現(xiàn)金流入、流出的監(jiān)測(cè)分析。對(duì)于財(cái)務(wù)指標(biāo)信息類(lèi)預(yù)警模型的應(yīng)用，解決兩個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題，一是選擇哪些財(cái)務(wù)指標(biāo)；二是預(yù)測(cè)計(jì)量方法的選擇。

（3）預(yù)測(cè)模型使用的技術(shù)問(wèn)題。一是實(shí)效性問(wèn)題，隨著經(jīng)濟(jì)環(huán)境的變化，模型的擬合效果可能會(huì)有變化，要研究其變化，適當(dāng)進(jìn)行微調(diào)；二是行業(yè)因素對(duì)模型擬合效果的影響問(wèn)題，盡管我國(guó)目前實(shí)行了創(chuàng)新與趨同的會(huì)計(jì)準(zhǔn)則，但不同行業(yè)的財(cái)務(wù)指標(biāo)特征具有較大差異，在設(shè)計(jì)分析時(shí)將其納入同一總體，無(wú)疑會(huì)影響模型的解釋能力及預(yù)測(cè)效果。對(duì)此，在模型的構(gòu)造方面要分行業(yè)建立預(yù)測(cè)模型。

（4）建立財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警計(jì)算機(jī)輔助管理系統(tǒng)，為企業(yè)財(cái)務(wù)管理提供科學(xué)工具。由于財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)較為嚴(yán)格、繁雜、工作量大、內(nèi)在聯(lián)系性強(qiáng)，僅靠人力不能達(dá)到監(jiān)控的及時(shí)性、準(zhǔn)確性和針對(duì)性要求，因此必須實(shí)施微機(jī)化管理，并與會(huì)計(jì)核算軟件銜接，進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)控，減少數(shù)據(jù)采集、輸入過(guò)程中的錯(cuò)誤保證會(huì)計(jì)信息的質(zhì)量。

（5）規(guī)范風(fēng)險(xiǎn)時(shí)間跨度，確保會(huì)計(jì)信息的相關(guān)性和可靠性。規(guī)范時(shí)間跨度與預(yù)測(cè)準(zhǔn)確程度成反比，應(yīng)根據(jù)需要和可能，適度規(guī)定財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)時(shí)間跨度，這一點(diǎn)對(duì)會(huì)計(jì)信息及時(shí)性和真實(shí)性也提出了較高的要求。財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)是對(duì)原始信息整理、分析基礎(chǔ)上的再加工活動(dòng)，在日益復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)環(huán)境影響下，對(duì)原始信息真實(shí)性、可比性的要求也越來(lái)越高。如通貨膨脹比較高時(shí)，要對(duì)歷史信息進(jìn)行調(diào)整，剔除物價(jià)上漲因素。

（6）結(jié)合經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)。如果企業(yè)經(jīng)營(yíng)出現(xiàn)大的規(guī)模擴(kuò)張，管理水平低下，滯銷(xiāo)產(chǎn)品多對(duì)能源和原材料存在高度依賴性等情況時(shí)，可能預(yù)示企業(yè)要出現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)。分析企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況，探尋財(cái)務(wù)危機(jī)的根源，提出解決的辦法。

參考文獻(xiàn)