財務(wù)分析論文發(fā)表范文
財務(wù)分析論文發(fā)表范文
隨著市場經(jīng)濟體制的確立和現(xiàn)代企業(yè)制度的完善,財務(wù)分析更加成為企業(yè)一項重要的管理活動。下文是學習啦小編為大家搜集整理的關(guān)于財務(wù)分析論文發(fā)表范文的內(nèi)容,歡迎大家閱讀參考!
財務(wù)分析論文發(fā)表范文篇1
淺談數(shù)據(jù)挖掘在財務(wù)分析中的應用
(一)投資決策分析能力
投資決策分析是一個復雜的過程,不僅要考慮投資項目的內(nèi)在環(huán)境,還要考慮企業(yè)所處的各種外在環(huán)境;不僅要考慮企業(yè)的投資回報率、回收期,還要考慮企業(yè)在營運過程中的現(xiàn)金流情況。要對一個投資項目的可行性進行分析,必須要借助大量的統(tǒng)計工具和模型。而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以及時動態(tài)的提供行業(yè)基本狀況以及投資環(huán)境等大量的數(shù)據(jù)資料,通過這些數(shù)據(jù)資料建立起來的模型,可以挖掘出對企業(yè)投資決策有用的信息,保證投資決策的正確性和有效性。
(二)籌資決策分析能力
籌集資金量的多少、籌資渠道、籌資方式、籌資期限都是企業(yè)解決籌資過程中的重要環(huán)節(jié)。為了更好更高效地籌集資金,企業(yè)必須分析企業(yè)所處的各種政治、法律、金融及技術(shù)等環(huán)境,了解企業(yè)所需籌集資金的用途及性質(zhì),比較各渠道籌集資金的成本及風險。企業(yè)利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),運用回歸分析模型預測企業(yè)所需籌集資金的量,還可以利用關(guān)聯(lián)模型等對各種渠道及方式進行分析,挖掘最適合企業(yè)籌集資金的渠道、方式和期限,力爭以最小的成本及風險籌集到企業(yè)所需要的資金。
(三)預測分析能力
預測一般建立在大量的歷史數(shù)據(jù)和適當?shù)哪J交A(chǔ)上,數(shù)據(jù)挖掘能自動在大型數(shù)據(jù)庫中尋找預測性信息,利用趨勢分析、時間序列分析等方法,建立對如銷售、成本、資金等的預測模型,科學準確地預測企業(yè)各項指標,為決策提供依據(jù)。
(四)產(chǎn)品銷售分析能力
產(chǎn)品銷售是企業(yè)最終實現(xiàn)利益回歸的方式,但不同產(chǎn)品可能帶來不同收益。企業(yè)要不斷發(fā)展,必須實時分析不同產(chǎn)品在整個市場的趨勢。對那些只能給企業(yè)帶來短期收益的產(chǎn)品,不盲目擴大產(chǎn)品生產(chǎn)線,不積壓過多原材料,不要過多采取賒銷方式;而對那些具有長遠市場潛力的產(chǎn)品,不僅要多培養(yǎng)長期客戶群,建立客戶的信息數(shù)據(jù)庫;同時要通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的相關(guān)模型,如趨勢分析等模型了解該產(chǎn)品前期原材料等的預期市場趨勢,以加強材料庫存的管理,減少由于產(chǎn)品成本的變化給企業(yè)帶來的損失。
(五)客戶分析能力
客戶關(guān)系管理是提升企業(yè)競爭優(yōu)勢的有力武器。企業(yè)通過對客戶數(shù)據(jù)進行挖掘,進行關(guān)聯(lián)分析客戶對企業(yè)的價值貢獻、忠誠度、流失等信息,掌握客戶的行為規(guī)律,并根據(jù)這些規(guī)律進行分類,找出最有價值和具有潛力的客戶群,對這些重要客戶要緊密追蹤,要多角度、全方位地盡量為他們提供所需要的服務(wù),減少潛在長期客戶的流失。另外,企業(yè)通過數(shù)據(jù)庫中客戶數(shù)據(jù)的分析,能挖掘出客戶真實狀況以判斷是否進行賒銷,降低企業(yè)自身的風險。
(六)財務(wù)風險分析能力
籌資投資過程中的金融風險、產(chǎn)品銷售過程中壞賬的風險,經(jīng)營過程中行業(yè)政策改變的風險,都是企業(yè)在運營過程中現(xiàn)實存在的。如果不注意對這些風險的分析,任何階段小小的風險都可能使企業(yè)處于危險的境地。企業(yè)利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),根據(jù)各個階段不同特點,建立不同的風險預測模型,可以提前對風險進行預測,加強各個階段的風險防范和控制。
四、應用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行財務(wù)分析的方法步驟
利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行財務(wù)分析的基本過程:
(一)確定財務(wù)分析的對象
定義財務(wù)分析的對象,根據(jù)財務(wù)分析的目的選擇合適的分析模型,采用相應的數(shù)據(jù)挖掘方法。
(二)數(shù)據(jù)選取、收集
數(shù)據(jù)選取的目的是確定目標數(shù)據(jù),根據(jù)用戶的需要從原始數(shù)據(jù)庫中選取相關(guān)數(shù)據(jù)或樣本。數(shù)據(jù)收集是數(shù)據(jù)挖掘的前提,數(shù)據(jù)可以來自于現(xiàn)有的事務(wù)處理系統(tǒng),也可以從數(shù)據(jù)倉庫中得到。
(三)數(shù)據(jù)整理
數(shù)據(jù)整理是對選出的數(shù)據(jù)進行再處理,檢查數(shù)據(jù)的完整性及一致性,消除噪聲及與數(shù)據(jù)挖掘無關(guān)的冗余數(shù)據(jù),根據(jù)時間序列和已知的變化情況,利用統(tǒng)計等方法填充丟失的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)整理包括以下內(nèi)容:
1.數(shù)據(jù)選擇。搜索所有與財務(wù)分析對象有關(guān)的內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)信息,根據(jù)財務(wù)分析的目的從中選擇出適用于數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)。
2.數(shù)據(jù)簡化。是在對發(fā)現(xiàn)任務(wù)和數(shù)據(jù)本身內(nèi)容理解的基礎(chǔ)上,尋找依賴于發(fā)現(xiàn)目標的表達數(shù)據(jù)的有用特征,以縮減數(shù)據(jù)規(guī)模,從而在盡可能保持數(shù)據(jù)原貌的前提下最大限度地精簡數(shù)據(jù)量。
3.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。選取合適的知識發(fā)現(xiàn)算法,選擇合適的模型和參數(shù),建立分析模型,并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成為該分析模型。
(四)數(shù)據(jù)挖掘
對所得到的經(jīng)過轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)進行挖掘。除了選擇、完善合適的挖掘算法外,其余一切工作都能自動地完成。
(五)模式評估
數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果有些是有實際意義的,而有些是沒有實際意義的,或是與實際情況相違背的,這就需要進行評估。評估可以根據(jù)用戶多年的經(jīng)驗,對在數(shù)據(jù)挖掘步驟中發(fā)現(xiàn)的模式進行評估,也可以直接用實際數(shù)據(jù)來驗證模型的正確性,進而調(diào)整挖掘模型,再次進行挖掘。
(六)分析決策
數(shù)據(jù)挖掘的最終目的是輔助決策。將發(fā)現(xiàn)的知識以用戶能理解的方式呈現(xiàn)給用戶,決策者可以根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果,結(jié)合實際情況,將分析所得到的知識集成到財務(wù)分析系統(tǒng)中,做出最終決策。
參考文獻:
[1]韓金紅.應用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提升財務(wù)分析質(zhì)量[J].合作經(jīng)濟與科技,2007,1
[2]甘衛(wèi)平.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在管理會計中的應用[J].中國管理信息化,2005,12
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