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      基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的財務風險分析與預警研究①

      2017-05-30 05:12:36唐海成
      中國商論 2017年14期
      關(guān)鍵詞:預警模型數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)財務風險

      摘 要:在當前新常態(tài)市場經(jīng)濟階段,對于企業(yè)來說,獲取更安全穩(wěn)定的生存與經(jīng)營環(huán)境,謀求更深層次的突破性發(fā)展,以此來獲取市場利潤最大化,這才是企業(yè)最迫切需求的?;诖?,本文以國內(nèi)中小創(chuàng)業(yè)公司發(fā)展狀況為例,著重分析了企業(yè)財務風險,并借助于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來構(gòu)建企業(yè)財務風險評估和預警模型,以期為企業(yè)發(fā)展提供建議。

      關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 財務風險 預警模型

      中圖分類號:F275 文獻標識碼:A 文章編號:2096-0298(2017)05(b)-154-02

      1 財務風險分析理論及發(fā)展

      1.1 財務風險分析的作用

      隨著我國社會主義市場經(jīng)濟體制的逐步確立,以及后期的不斷深化改革與完善,社會各行業(yè)企業(yè)管理層的風險意識不斷增強。(1)企業(yè)進行財務風險分析,從國家大層面視角來看,對于整個社會的經(jīng)濟決策起到了科學化的督促效果。在當前社會主義市場經(jīng)濟環(huán)境下,我國國內(nèi)企業(yè),特別是那些初具規(guī)?;蛘呤侵行“宓膭?chuàng)業(yè)公司,要想確保企業(yè)各項經(jīng)營管理經(jīng)濟活動得以正常運行下去,開展財務風險分析活動,并將其納入企業(yè)規(guī)章制度、戰(zhàn)略發(fā)展方案中來,是最佳的一種選擇。(2)企業(yè)開展財務風險分析活動,另一項功用就是評估,包括對企業(yè)價值、企業(yè)績效以及對企業(yè)未來發(fā)展前景等層面,加以分析,包括分析企業(yè)的市場盈利能力、企業(yè)增長速度等。對于上市企業(yè)來說,對企業(yè)準備在轉(zhuǎn)讓的股權(quán)、所獲利益、資產(chǎn)狀況和所有者權(quán)益進行分析[1]。

      1.2 財務危機預警

      預警就是一種防范性機制,主要在于前期的預測,比如企業(yè)出現(xiàn)了財務風險惡化現(xiàn)象,通常都是由企業(yè)財務危機所引起的。當企業(yè)的財務風險得不到及時有效的控制時,就會在短期內(nèi)快速轉(zhuǎn)化成為財務危機[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的一種財務現(xiàn)象,因此,對于這類企業(yè)而言,根據(jù)實際情況構(gòu)建危機預警機制和模型,是必不可少的一個關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

      1.3 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

      數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining),一般也被稱為資料探勘、數(shù)據(jù)采礦,它是數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)中的一個步驟,具體一點講,就是指從大量的數(shù)據(jù)中通過相應的算法,來及時、準確的搜索出隱藏或者可能隱藏在數(shù)據(jù)信息中的價值信息[3]。企業(yè)(用戶)通過統(tǒng)計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統(tǒng)以及相對應的模式識別等,均可以實現(xiàn)這種目標。這主要是因為,數(shù)據(jù)挖掘所蘊含的思想,本身就起源于統(tǒng)計學,借助于現(xiàn)代化人工智能技術(shù)等相關(guān)理論,專門設(shè)計的一種大量數(shù)據(jù)分析處理模型,其實現(xiàn)主要得益于高性能計算機和分布式計算機處理技術(shù)。在實際應用中,數(shù)據(jù)挖掘的算法常見的有四種形式,分類和預測、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、時間序列。本文在這里重點選用決策樹分類分析方法。

      2 基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的財務風險分析與預警

      2.1 風險分析

      關(guān)于財務風險分析與數(shù)據(jù)挖掘的定義概念,在前文中已經(jīng)進行了簡要闡述,將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應用到企業(yè)財務風險日常工作分析中來,實施步驟包括:首先是確定財務風險分析的對象,并準備好財務風險分析以及相關(guān)數(shù)據(jù);其次就是將準備的對象、數(shù)據(jù)預處理;再次就是實施數(shù)據(jù)挖掘;最后對其檢驗出來的結(jié)果進行評價并解釋其中的問題、規(guī)律等,并在此基礎(chǔ)上將其中涉及到的知識理論與工作實際融合起來,也就是知識的同化。

      2.2 前期準備

      包括確定對象和數(shù)據(jù)準備,雖然在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運用下,企業(yè)財務風險分析活動流程變得相對簡單,但其所蘊含的思想還比較復雜,重點在于分析,包括對象的挖掘、數(shù)據(jù)的準備、模型的建立,以及對數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果加以整合處理分析等,這是一個統(tǒng)一化的全過程。在這個過程中,企業(yè)需要考慮到過程中每一個環(huán)節(jié)階段需要做什么,將流程細節(jié)化、將細節(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,在挖掘的過程中需要提取哪些關(guān)鍵知識或者因素指標。因此,前期準備工作可以總結(jié)歸納為兩個層面,一是數(shù)據(jù)選擇與確定,二是準確和處理,目的就是要將挖掘到的數(shù)據(jù)通過分組處理,使其效率達到最優(yōu)化,最終實現(xiàn)簡化挖掘模型的實際性效果。

      2.3 構(gòu)建模型

      基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的財務風險分析與預警模型的構(gòu)建,企業(yè)管理層必須清楚的認識到財務風險的本質(zhì)與內(nèi)容,只有結(jié)合行業(yè)狀況、企業(yè)自身經(jīng)濟環(huán)境,將財務風險管理控制舉措靈活運用,才能達到預期效果。一般情況下,財務風險內(nèi)容主要包括以下幾個小范圍,資金結(jié)構(gòu)與現(xiàn)金流風險、會計核算與流程風險、會計及財務報告風險等。在這里以其中一項財務活動為例,比如企業(yè)貸款合約。以企業(yè)來說,企業(yè)家需要承擔一定的有限責任,這也就意味著假若該項目最終以失敗告終,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)定放貸者對借款人進行正的轉(zhuǎn)移支付也就沒有了任何意義,因為這種情況風險占據(jù)著主動,并且對收益沒有做到任何的保險,也就是一種防范與預測[4]。當然,假若該項目最終取得成功,借款人和放貸人雙方可以共同分享利潤,假設(shè)利潤為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期的時候,某項目的固定投資設(shè)為I,A為該企業(yè)的初始資產(chǎn),一般小于I。這種是項目成功的情況;當正如前面所說項目失敗的情況,放貸者的凈收益則表示為-(I-A);相對的,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)需要對自身所存在的財務風險及其各項因素指標,全部都需要考慮到,在風險控制分析的基礎(chǔ)上,構(gòu)建有針對性的財務危機預警機制,而財務危機預警機制的目的是促進風險控制分析目標的實現(xiàn)。本文主要運用了決策樹的分類方法,即一種由節(jié)點和有向邊組成的層次結(jié)構(gòu),在這里主要包含了三個關(guān)鍵節(jié)點。第一是根節(jié)點,該節(jié)點沒有入邊,多為零條或者多條出邊;第二是內(nèi)部節(jié)點,有且僅有(大多情況)一條入邊或者兩條;第三是葉節(jié)點/終結(jié)點,有一條入邊,沒有出邊。

      在預警模型構(gòu)建的過程中,需要準確把控財務風險預警系統(tǒng)功能,比如,預報功能、診斷功能、預控功能、保健功能等。所謂預報功能,以上市公司來說,跟蹤上市公司的生產(chǎn)經(jīng)營過程,將上市公司生產(chǎn)經(jīng)營的實際情況同上市公司預定的目標,相互之間進行匹配,深入分析企業(yè)自身在營運方面可能出現(xiàn)的一些問題,對其進行預測,從中找出有參考價值的信息,發(fā)現(xiàn)偏差,加以核算、考核。其中預報機制,主要是在發(fā)現(xiàn)財務經(jīng)濟活動中的風險因素后,及時預報,注重實效性,這樣可以讓該企業(yè)的管理層盡快的尋求、制定出更有利的對策方案,避免或者減少財務危機帶來的風險損失。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、預報的結(jié)果,對其進行對比分析,具體可以運用一些先進的現(xiàn)代化管理機制,通過這些診斷技術(shù)來綜合評價公司的實際運營情況,找尋出其中所存在的弊端與問題。緊接著就是預控功能,通過預報、診斷之后,下一步就是預控,根據(jù)現(xiàn)存的問題找尋其原因,方能“對癥下藥”,采取相對于的措施來合理解決、處理企業(yè)經(jīng)營發(fā)展中的偏差、過失。

      通過決策樹分析法,在選取自變量指標數(shù)據(jù)時,根據(jù)合理、準確,以某上市公司來說,在財務指標選擇上,包含有企業(yè)的償債能力指標、盈利能力指標、營運能力指標。如償債能力指標包括流動比率、速動比率、資產(chǎn)負債率等;盈利能力指標包括企業(yè)凈資產(chǎn)收益率、當期營業(yè)利潤率、總資產(chǎn)收益率等;營運能力指標包括資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率、應收賬款周轉(zhuǎn)率等。此外,包括像企業(yè)的當期現(xiàn)金流量能力指標和發(fā)展能力指標,都可以根據(jù)企業(yè)的實際情況來有針對性的選擇。

      3 實例研究

      以下述兩家知名房地產(chǎn)公司為例,兩家公司數(shù)據(jù)來源于中國證券之星網(wǎng)站和巨潮資訊網(wǎng)站。在財務狀況指標評價層面,涉及全面領(lǐng)域,例如,每股收益、資產(chǎn)收益率、營業(yè)收入增長率、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、流動比率、速動比率、現(xiàn)金負債比率、市凈率、市銷率等。在因變量指標的選擇上,以公司的償債能力、盈利能力以及市場運營能力、增長率為主。共五大財務指標,即公司的償債、盈利、營運、現(xiàn)金流量、發(fā)展等能力,需要考察14個小項。

      在樣本數(shù)據(jù)的選取上,本次有針對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、資本公積金等指標比較上,B公司均要高于A公司。此外,在流動比率、速動比率、存貨周轉(zhuǎn)率以及企業(yè)當期銷售凈利潤率等指標比較上,B公司也明顯高于A公司。資產(chǎn)負債率方面,A公司達到了60%,而B公司為40.3%。

      如表1所示,基于聚類分析的思想,挖掘出上述選取的兩家代表性公司的關(guān)聯(lián)性。

      通過關(guān)聯(lián)性分析,可以更加精準的找尋出真正影響企業(yè)財務風險狀況的各種因素,通過與同行之間的對比,可以及時發(fā)現(xiàn)問題所在。例如,在關(guān)聯(lián)規(guī)則交互挖掘策略下對公司內(nèi)部財務信息加以分析,根據(jù)公司和行業(yè)實際情況,設(shè)置不同的支持度閾值和置信度閾值,可以更加準確地發(fā)現(xiàn)財務指標中的異常情況。企業(yè)通過與同行之間對比,實現(xiàn)了對測試數(shù)據(jù)合理分類,有助于提升整個預警系統(tǒng)在財務狀況分類與決策中的重要性、可行性??梢钥吹?,公司流動比率、存貨周轉(zhuǎn)率、資產(chǎn)負債率和銷售凈利潤了,支持度和置信度的閾值均高于50%,說明公司各項財務指標因素相互之間的關(guān)聯(lián)度較強。該兩家公司存貨周轉(zhuǎn)率的支持度和置信度最高,這一點則表明公司財務風險的出現(xiàn)與存貨周轉(zhuǎn)有較大關(guān)聯(lián)。根據(jù)檢驗出來的數(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,來進一步作出相應決定,并對其予以具體化的解釋與評價。能夠?qū)λ玫降慕Y(jié)果有一個綜合性、準確性的評價,并以此來預估未來一段時間內(nèi)的發(fā)展趨勢[5]。以上述部分內(nèi)容來說,假若此次財務風險分析數(shù)據(jù)取得了預期中的效果(成功),對于公司財務部門工作人員來說,下一步就需挖掘分析,財務預警模型本身,也就是此次數(shù)據(jù)檢驗所運用到的操作模型,探討分析了其是否真正優(yōu)于數(shù)據(jù)集上的模型,同時還需要從檢驗結(jié)果中分析,該模型的準確性是否優(yōu)于其他模型。

      總之,建立預警系統(tǒng),可以給投資者提供更多的預測性,時刻引導著財務項目的決策科學可行。對于財務部門的工作人員來說,最重要的是可以反映出公司真正價值的信息,為企業(yè)領(lǐng)導者和投資者較早得到公司陷入危機的警告。

      參考文獻

      [1] 李艷玲,宋喜蓮.基于數(shù)據(jù)挖掘的上市公司財務危機預警研究[J].沈陽師范大學學報:自然科學版,2014,32(2).

      [2] 黃月,高學東.聚類分析在高校財務風險評價中的應用[J].中國管理信息化,2014(8).

      [3] 吳嘉偉,宋琦,王新宇.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在金融風險分析中的應用[J].中國投資,2013(S2).

      [4] 徐玉輝.企業(yè)財務風險智能預測實證研究[D].浙江師范大學, 2015.

      [5] 王春苗.財務實時控制系統(tǒng)中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應用[J].自動化與儀器儀表,2015(9).

      ①基金項目:2016年云南世博旅游控股集團有限公司基金課題之一(2016CWGLJJ002)。

      作者簡介:唐海成(1974-),漢族,碩士研究生,武漢中南財經(jīng)政法大學博士研究生在職,高級會計師,中國注冊會計師,主要從事財務管理、融資、稅務方面的研究。

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