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的確，人工智能可以很方便地應用于會計領域。比如，根據中國注冊會計師審計準則第1312號的要求，注冊會計師需要評估相關科目及交易的重大錯報風險，確定有必要實施函證程序，根據風險評估判斷并選定函證樣本及內容，生成相關的詢證函。而通過“智能”系統能避免手工編制詢證函可能出現的錯誤，在更短的時間內全面分析相關的科目和交易，評估風險并挑選函證樣本。這樣會計師就可以有更多的時間去處理更復雜的工作事項，比如會計估計等，從而大大提升工作的效率及效益。

人工智能使得財務決策更加智能化和理想化，原來受限于分析數據量大、信息獲取難度大的問題將徹底改變，人工智能將在多重約束條件下進行各種組合分析，為企業投資決策、風險防范打下基礎。

財會人不會“被消失”

在享受人工智能帶來的諸多便利的同時，財會人也應清醒地認識到人工智能帶來的沖擊。《經濟學人》雜志2014年曾通過調查羅列了未來20年最有可能被機器人搶走飯碗的崗位，排名靠前的包括低端制造業的生產、銷售、會計等。

業內專家分析，總體的趨勢是普通核算型工作，如財務、審計、稅務等財務基礎人員會逐步減少。但財會人不會被人工智能完全取代，更不會“被消失”。以應收賬款為例，每家公司都會制定針對應收賬款壞賬準備的計提政策。會計師執行的相關審計工作看似簡單，實際上需要考慮多個方面，比如導致個別長賬齡余額的原因、相關欠款機構的客觀經濟情況、與該欠款相關的業務實際、同行業所通用的會計政策等多項因素，而這些方面都需要會計師根據過往的工作經驗，行使專業的職業判斷。目前的人工智能技術可以實現按設定的規則執行工序，即根據“指令”去學習審計準則的要求，讓機器去獲取所需要的財務和業務信息，甚至通過大數據獲取同行業的信息進行分析，可是要做到靈活思考，按照實際情況判斷應收賬款壞賬準備計提是否恰當，還是需要依賴專業會計師的經驗。

順應財務職能的轉變

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對于企業而言，數據挖掘有助于發現業務的趨勢，揭示已知的事實，預測未知的結果。在實際應用中，數據挖掘主要采用以下方法進行模式的發現。(1)分類分析。找出一個類別的概念描述，它代表這類數據的整體信息，一般用規則或決策樹模式表示。常用的分類模型有決策樹模型、基于規則模型和神經網絡模型等。(2)聚類分析。與分類分析不同，聚類分析的輸入是一組未標定的記錄，目的是根據一定的規則，合理地劃分記錄集合。聚類分析和分類分析是一組互逆的過程，因此在很多分類分析中適用的算法也同樣適用于聚類分析。(3)關聯分析。如果兩個或多個數據項之間的取值之間重復出現且概率很高時，它們之間就存在某種關聯，可以建立這些數據項的關聯規則。一般用“支持度”和“可信度”兩個閾值來在篩選關聯規則。(4)預測。預測是利用歷史數據找出變化規律，建立模型，并用此模型來預測未來數據的種類，特征等。典型的方法是回歸分析、人工神經網絡、遺傳算法等。

二、數據挖掘技術在財務風險預警系統中的應用

根據財務風險預警系統需求以及系統分析的原理，嘗試將數據挖掘技術應用于財務風險預警系統。系統處理信息的過程如圖1所示。

(一)數據準備工作　構建財務風險預警所需要的數據源，主要包括生產經營數據和財務數據，兩者均可通過企業的ERP系統獲取。生產經營數據主要包括企業存貨種類、數量、單價、周期；客戶名稱、購買產品名稱、數量、時間、單價、總金額等。財務數據主要包括現金、應收賬款、負債、銷售收入、銷售利潤等。外部數據主要包括同行業上市公司的財務數據。

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一、上市公司負債籌資風險預測研究現狀

1.國外研究現狀

最早從事財務預警研究的是Fitzpatrick(1932)的單變量財務危機預測研究，此后Smith 和Winakor(1935)、Merwin(1942)、Beaver(1966)等人進行了類似研究。但單變量分析根據不同的財務指標進行判斷有可能得出相反的結論，且單個變量所包含的信息不足以反映企業的整個財務狀況。這些缺陷嚴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)的方法引入到財務危機預測領域 [2]。類似的研究還有Dambolena和Khoury(1980)、Laitimen(1991)等。多元判別分析雖得到廣泛的應用，但其對預測變量的分布性質施加了一些統計上的限制。

由于多元判別分析無法估計企業破產的概率，研究者設計了線性概率模型(LPM)。Meyer和Pifer(1970)最早將LPM運用于銀行業的財務危機預測，Laitinen(1993)也做過類似研究。

為克服MDA和LPM都受到統計假設限制的局限性，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)首次運用Logistic模型來進行銀行破產預測。這一方法后來被Ohlson(1980)用于預測企業的財務危機。Zmijewski(1984)使用了Probit的分析模型。

隨著現金流量表用于評價企業整體財務狀況愈加受到重視，各國學者開始討論現金流量指標是否能用于企業財務危機預測。Nosworthy et al.(1980)認為“現金流/總債務”是一個顯著的單變量判別指標。Casey et al. (1984)卻認為單獨使用現金流量指標進行財務危機預測效果不佳。

Lane et al.(1986)運用生存分析對銀行破產進行預測。這一方法后來被Chen and Lee(1993)用于預測企業的財務危機。

由于統計分析方法受制于其假設前提，而這些假設前提在財務領域中已被證實具有缺陷，所以隨著人工智能的發展一些非統計分析方法應用于財務預警研究。Coatst和Fant(1993)利用神經網絡理論建立財務預警模型。Back et al.（1994）卻并不認為神經網絡模型具有比多元判別分析和Logistic分析更加明顯的預測效果。Altman(1995)研究認為神經網絡分析方法在風險識別和預測中的應用并沒有實質性地優于線性判別模型。

基于MM理論和期權定價理論，美國KMV公司于1993年提出的期望違約率模型。Charitou和Trigeorgis (2000)使用B-S期權定價模型中的相關變量構建了財務困境判別模型。

此外，Frydman(1985)運用決策樹等更為復雜的機器學習方法來建立模型，聯合預測模型、遞歸分割算法、近鄰法、分類樹方法、專家系統法、主成分分析(因子分析)、聚類分析等方法也被應用于該方面的研究。一些綜合分析法如歷史事件分析法、杜邦財務分析體系和沃爾比重評分法等也被應用于財務預警研究中。

2.國內研究現狀

我國企業財務風險預測研究起步較晚，吳世農、黃世忠(1986)曾介紹企業的破產分析指標和預測模型，接下來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，為我國開展有關企業財務風險預測研究重新打開了篇章。

周首華等(1996)在Z分數模型的基礎上進行改進，考慮了現金流量變動情況指標，建立了F分數模型，準確率達70%。

陳靜(1999)分別采用單變量分析和多元判別分析方法進行財務危機預測。

陳曉、陳治鴻(2000)采用Logistic模型，通過試驗1260種變量組合，發現負債權益比、應收賬款周轉率、主營利潤/總資產、留存收益/總資產對企業財務危機有顯著的預測作用。

吳世農、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測效果，發現邏輯回歸模型的預測能力最強。

張愛民等(2001)采用主成分分析方法，建立了另一種預測企業財務失敗的模型――主成分預測模型，并對上市公司財務失敗的主成分預測模型進行實證檢驗。

楊保安等人(2001)利用BP神經網絡對中信實業銀行的30個企業客戶的財務風險狀況進行了判別分類，證明其是一種可行的方法。

張友棠(2004)摒棄了傳統的財務指標，構建出了基于現金流量基礎的全新的財務指標――現金盈利值和現金增加值，并在此基礎上系統地構建了財務預警指數測度系統和分析系統。

吳應宇等(2004)做了基于因子分析的上市公司財務危機預警研究的修正研究。認為利用因子分析在指標信息處理上的優勢以及邏輯回歸擬合模型準確度較高的優點,將兩種方法結合起來應用于預警研究之中。[5]

張玲等(2004)做了基于經濟附加值的上市公司財務困境預警實證研究，主張將經濟附加值指標應用于我國上市公司的財務困境預警實證研究和行業業績分析。

郭斌等(2006)采用因子分析和逐步判別分析相結合的方法,在綜合考慮財務和非財務因素的基礎上,建立了財務指標和非財務指標的Logistic回歸模型,并運用國內的相關數據進行了實證研究。

二、我國上市公司負債籌資風險研究的現狀分析

我國有關企業負債籌資風險預測研究的基本現狀如下：

1.企業財務風險預測的研究對象，目前多集中于整體財務風險，然而諸如舉巨人集團等企業導致財務危機的直接原因在于其無法足額償還到期負債。負債籌資風險的研究多只是含義、成因和控制的探討，目前還沒看及有關針對企業負債籌資風險進行成因分析、風險預測和風險控制等方面系統的研究。

2.我國有關企業財務風險預測研究起步遠晚于西方國家，這使得我國在目前及以后相當一段時期都將以引進和學習國外財務風險預測理論和方法為主。研究內容突出表現為兩個方面：一是有關財務風險預測系統建立的研究；一是有關財務風險預測模型的實證研究。

3.我國有關財務風險預測指標的選擇、篩選、修正等方面爭議較大，同時財務風險預測的指標也不僅限于財務指標，一些非財務指標也被嘗試使用；針對統計方法必須前提假設而現實條件又不能完全滿足的情況，一些針對性地放寬前提假設條件的方法被引入財務風險預測模型；隨著人工智能的發展，一些非統計方法也被嘗試構建財務風險預測模型。

三、上市公司負債籌資風險預測研究須明確的幾個問題

基于上述分析，研究我國企業負債籌資風險須明確以下幾個問題：

1.關于負債籌資風險含義的界定

對于企業財務風險含義的認識各不相同，本文認為應首先針對財務風險預測建立明確的概念體系，然后在這個框架內開展財務風險預測研究。因此需要首先明確企業負債籌資風險的含義，研究其形成原因和表現形式，探究其可預測性，然后再有針對性地研究其預測和控制。

2.關于負債籌資風險的標志性事件

由于我國的特殊國情決定了現階段無法將破產與否作為企業陷入財務危機的標志性事件，公司是否被ST作為其陷入財務危機與否的標志性事件目前已被廣泛采用。但是ST的規定實質上是從股東利益出發，忽視了其他利益相關者的利益。沒有被ST的公司依然有可能面臨較大的財務風險。本文認為應該根據不同決策者對企業財務風險關注內容的不同，選擇財務風險顯化的標志性事件，針對不同的財務風險構建相應的財務風險預測模型。

3.關于樣本數據來源分布

財務風險預測實證研究所用數據分為樣本組和控制組，常采用配對抽樣即樣本組和控制組包含相等的研究個體，國內尚未有對配對和非配對抽樣作比較研究，而這是否會影響到財務風險預測的準確性也有待進一步研究。樣本數據來源的行業大多選擇全行業或者隨機行業，也有一些研究選擇了單一行業或某幾個被認為數據具有某些共同特征的行業。全行業數據和單一行業數據是否會影響財務風險預測的準確性，國內也鮮有被廣泛認可的相關研究。

4.關于負債籌資風險預測方法

國內有關企業財務風險預測的研究越來越多的采用實證研究的方法，通過定量分析進行風險預測，但是我國資本市場發展較晚且還很不成熟，這在很大程度上影響了定量分析預測負債籌資風險的可靠性，故有必要建立定性與定量分析相結合的負債籌資風險預測模型。

參考文獻:

[1]李亞光:上市公司財務危機預警系統研究[D].貴陽：貴州財經學院企業管理碩士點，2006

[2]Altman Edward I: Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy[J].Journal of Finance,1968, Sep

[3]周首華:企業財務預警方法與機制[M].大連:東北財經大學出版社,2000:11-15

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1.1企業財務分析概述

目前，社會對于財務分析的定義尚無統一標準，美國南加州大學著名教授WaterB.Neigs指出，財務分析的本質就是搜集與決策有關的各種財務信息，并加以分析和解釋，進而為利益相關者做出準確決策提供參考信息。財務分析作為一門綜合性、邊緣性的學科，其產生和發展的基礎是會計學、財務管理、金融學、統計學、經濟分析等專業學科，以企業財務報表、附注信息、記賬憑證等為分析對象，采用一系列專門的分析技術和方法，對企業歷史和當前的財務狀況、經營成果和現金流量狀況進行分析，對其償債能力、營運能力、盈利能力以及發展能力等進行評價和預測。通過財務分析可以為企業經營管理者、投資人、債權人、政府等利益相關者提供及時準確的決策有用信息，幫助他們更好地了解企業過去的經營情況、掌握企業目前的運營動態、預測企業的未來發展趨勢。目前，財務分析的方法與分析工具眾多，具體應用應根據分析者的目的而定，最經常用到的分析方法主要圍繞財務指標進行單指標分析、多指標綜合分析等，借助比較分析法、比率分析法、因素分析法等進行分析，最后通過圖表、文字等形式向信息使用者描述分析結果。

1.2財務風險預警分析概述

財務風險預警分析又被稱為“破產預警分析”，將企業的各財務報表及附注資料作為分析研究對象，通過流動比率、速動比率、權益凈利率等財務指標或借助數學技術構建模型，對企業日常的財務狀況進行檢測，預測企業經營失敗的可能性，防范企業財務風險惡化，從而發出預警信號。美國學者Fistpatrikc最早發現了財務比率在一定程度上具有預測風險作用，他在1932年開展單變量破產預測研究時，以19家公司為分析樣本，運用單個財務比率將樣本劃分為失敗和非失敗兩組，并發現預測判斷能力最強的指標是凈資產收益率和產權比率。美國芝加哥大學的教授Beaver將統計學方法正式運用于財務風險預警機制，1966年，Beaver在美國會計評論上發表了《可以預測失敗的幾種會計手段》一文。在這篇文章中，他運用單一的財務比率變動趨勢對企業財務風險進行預測，并得出“財務失敗的時間越近，財務指標的預測能力就越強”的結論。1968年，美國學者Altman提出了Z-score模型，該模型通過統計方法將多個指標變量建立成一個多元線性方程，開始對財務風險進行多變量綜合分析。隨后，越來越多的預警模型被提出來，影響較為廣泛的有Logistic回歸模型，運用主成分分析法、聚類分析法等統計學方法以及人工智能分析法所建立的預警模型。

1.3財務分析與財務預警分析的區別和聯系

通過上述分析可以看出，財務分析可以判斷一些財務方面的問題，也可以發現需要預警的事項，財務分析和財務預警分析有相同的作用，都可以對企業財務狀況好壞進行診斷分析，但財務分析和財務預警并不完全等價。財務分析是以企業財務報表為主要依據進而對企業財務狀況、經營成果和現金流量狀況等進行的一種系統分析和判斷。而財務預警最核心、最關鍵的一點在于對企業的財務狀況、經營過程進行預測，從而幫助企業及時發現問題、解決問題，一般是當企業財務狀況出現較大風險時向企業管理當局提出的預警。財務預警通過對企業的經營活動、財務方面、市場狀況等進行分析預測,不僅可以幫助企業監測在經營管理過程中潛在的經營風險和財務風險,還能使企業經營管理者事先了解企業經營中潛在的財務風險，并制定針對性應對策略，最終有效規避風險，以免給企業造成重大損失。

2企業進行財務分析與財務風險預警的意義

企業在經營過程中，為了實現企業價值最大化、為股東創造更多的財務，需要做好風險，尤其是財務風險控制，將其限定在可允許的風險水平內。在此過程中，需要經營管理平衡好風險和收益之間的關系，避免決策不當陷入經營困境。引發財務風險的原因是多方面的，生產成本過高、存貨積壓、產品質量不達標、資本結構不合理、企業戰略多變和資不抵債等都會引發財務風險，如果企業不能及時予以有效回應，就可能導致這些財務風險進一步惡化，使企業陷入更大的財務困境。由此可能引發企業客戶黏性降低、市場份額減少、企業信譽受損，甚至企業破產、清算等。財務預警可以對企業財務狀況、經營狀況進行檢測、診斷，因此，企業有必要在經營過程中做好事前、事中、事后的財務分析和監控預警，為企業利益相關者制定準確的決策提供支撐，防范危機發生。財務分析和財務預警能夠幫助企業利益相關者在風險或危機尚未來臨或者處于萌芽階段時，制定積極有效的投資、籌資或生產經營決策。如對于政府部門，可以依據某行業企業的經營情況、國家經濟發展形勢等制定有利的方針政策、財政政策、貨幣政策、稅收政策等，推動或抑制某一行業發展，從而促進我國經濟水平提升和企業發展；對于投資者，則可以根據企業的財務分析或預警結果，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；對于企業的經營班子，可以監測企業運營是否正常，根據出現的異常情況或數據偏差問題，制定及時有效的應對之策，防范和預防危機發生，制定企業可持續發展經營戰略。

3企業財務風險預警管控機制研究

財務分析和財務預警對任何企業來說，都應當給予高度重視，建立符合企業發展特征、與自身經營現狀相適應的管控機制，從而更好地監測經營風險和財務危機。

3.1構建完善的財務預警體系

工欲善其事必先利其器。企業要想更好地發揮財務預警的風險危機警示作用，建立一套科學合理的財務預警體系是重中之重，從財務和非財務的角度對企業進行定量及定性的全面、系統預警分析。在選取確定的預警分析指標時，不能盲目跟從，亦不能固步自封，應當從企業實際出發，結合宏觀經濟政策環境、技術環境等，制定科學合理的企業財務風險預警機制，增強可操作性和實用性。這是企業及時發現和管控風險危機的基礎保障，只有這樣，才能更好地保護利益相關者的切身利益，提高企業市場競爭實力。

3.2提高財務風險預警意識

樹立風險預警意識不是只喊口號，也不只是企業管理層自身的事情，需要企業全體員工積極參與其中。企業應在日常經營過程中，定期或不定期地組織企業全體員工進行風險預警意識的宣傳工作，逐漸培養并不斷增強員工的風險防范預警意識。同時，企業經營班子要積極構建專門從事財務分析與財務風險預警的機構，配備具有較高職業道德和業務素質的人員，加強財務數據等預警分析，以及時發現潛在的風險源并實施有效管控，幫助企業規避財務風險或降低財務危機發生的概率。

3.3制定科學合理的制度規范

公司的發展與相關工作開展都需要一定的理論、制度和方針戰略指導，因此，要提高企業財務分析和財務風險預警能力、規避和降低風險的能力等，要求企業高度關注相關領域和業務部門的制度建設。不斷加強企業制度規范，形成具有一定剛性、適當靈活的財務預警管控制度和工作流程，提高企業發現日常運營中存在潛在風險的效率，以及時予以應對和防范，避免企業或其他利益相關者遭受重大損失。好的制度規范是企業成功實現可持續發展的重要保障，是確保企業完成宏偉戰略目標的前提，因此，企業應制定科學合理的制度規范來開展財務風險預警管控工作。

3.4有效運用現代化技術手段

互聯網技術、大數據、云計算、數據挖掘技術、Python和R語言等現代信息技術的飛速發展，為企業處理海量財務數據和非財務數據提供了可能。神經網絡、人工智能等方法的出現，為數據挖掘分析研究數據之間潛在的邏輯關系提供了支撐，借此進行數據分析可以提高數據的價值，能夠為利益相關者進行科學決策提供有用的參考信息。因此，企業要積極引進并有效運用這些現代化技術手段，向其借力，以更好地發揮財務分析和財務風險預警的作用，加強企業的風險管控能力。

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數據挖掘；財務；應用

一、數據挖掘的概念

數據挖掘主要是指財務人員利用科學有效的方法從大量的數據信息中提取出一些有用的信息幫助企業進行財務管理的一項新興技術。通過數據挖掘技術能有有效提升企業財務管理水平，強化企業各方面的資金運行管理能力，幫助企業獲得更加長遠穩定的發展。數據挖掘技術在應用的過程中需要應用數據庫以及人工智能等多方面的知識，因此，企業財務人員想要把數據挖掘技術應用于財務領域必須要加強對各方面綜合知識的學習與掌握，只有這樣，數據挖掘技術才能充分發揮其自身作用，企業的財務管理水平才能獲得實質性的突破與進步。

二、數據挖掘技術應用于財務領域的重大意義

(一)提高了企業信息的利用率

企業的財務管理水平之所以不高主要是對企業相關信息的利用率低造成的，很多企業為了提高財務管理水平盲目的學習西方先進的財務管理理論，卻忽視對企業吱聲實際情況的結合，因此，一些企業即使使用了國際上非常領先的財務管理理念，其財務管理水平依然是停滯不前。企業使用數據挖掘技術以后能夠通過數據挖掘技術對于現階段企業的各方面的實際情況進行清洗的了解，企業財務人員根據企業的實際情況制定符合企業的財務計劃，實行切實可行的財務管理，能夠有效提升企業的財務管理水平，增加企業信息的利用率，讓企業的更方面信息被充分的利用起來，發揮其自身的作用。

(二)簡化財務人員的工作量，提升財務人員的工作效率

數據挖掘技術的應用需要使用人工智能技術。人工智能能夠為企業財務管理提供更加方便快捷的財務運行流程，降低財務人員的財務工作量，提升財務人員的工作效率。數據挖掘技術在應用的過程中還需要應用數據庫技術，因此，財務人員在應用數據挖掘技術的過程中能夠有效的提升數據分析的工作效率，增加財務數據分析的準確性。由此我們可以看出，數據挖掘技術是一項綜合性非常強的技術，它集多種先進技術于一身，對于提升我國企業財務管理水平做出了非常重大的貢獻，為企業長期穩定的發展奠定了堅實的基礎。

(三)極大的滿足了財務信息智能化需求

財務計劃一般都是按照企業以前的財務數據進行分析后制定的，在財務計劃具體的實行過程中，還會受到實際情況的左右，企業還需要針對實際情況調整財務計劃。傳統的財務分析都是通過設置機械化的程序來幫助企業進行財務管理。隨著我國市場經濟的發展，機械的程序化作業已經不能滿足企業對于財務管理的要求了。數據挖掘技術能夠實現對財務的動態管理，通過人工智能對企業實際中出現的問題進行動態管理。企業管理者能夠隨時查詢自己需要的財務信息，與此同時，數據挖掘技術還能利用數據信息獲得更多更有價值的信息，增加企業信息的利用效率，滿足企業財務管理的需求。

(四)有效降低企業的經營成本數據

挖掘技術是目前較新型的技術，它極大的滿足了現階段企業財務管理的需求，有效降低了企業的經營成本。首先，數據挖掘技術是利用計算機技術來完成的，它省去了大量的人工分析整理工作，有效提高了財務工作人員的工作效率，降低了企業的人工成本。其次，數據挖掘技術的準確性非常高，這就使得財務人員不用浪費大量的時間尋找財務管理中的錯誤，降低了財務數據的錯誤率，增加了企業管理者決策的準確性，最大限度的降低了企業因為決策失誤造成的損失。再次，財務模型的建立使得企業減少了財務管理的工作量，使企業財務活動更加的規范化，間接提高了財務人員的工作效率，降低了企業的經營成本。

三、數據挖掘技術如何更好的應用于財務領域

(一)數據挖掘技術在企業投資管理中的應用

數據挖掘技術在企業投資管理中應用能有效提升投資收益，降低投資風險，因此，企業應該加大數據挖掘技術在企業中的應用。首先，且在投資前應該對投資企業各方面的數據信息進行深入的調查，通過數據挖掘技術深入的分析投資企業的財務情況以及未來的發展潛力，精確的估算企業投資的收益率，從多方面綜合比較投資對象的情況，從而幫助企業做出正確的投資決策。其次，企業的財務人員可以利用數據挖掘技術對整個市場環境進行分析，從而幫助企業判斷在目前的經濟大環境下是否應該投資，如果適合投資，投資什么樣的行業以及企業企業的風險性最小，收益性最大。

(二)數據挖掘技術在籌資決策中的應用

企業在日常的經營過程中，難免會出現資金緊張的情況，因此需要從外界獲得資金，進行籌資。然而，籌資的渠道多種多樣，各個籌資方式都有其自身的優勢與劣勢，企業在如何選擇籌資方式時經常非常的頭疼，及時經過仔細的研究也不能保證其最終確定的籌資方式符合企業的發展需求。應用數據挖掘技術，企業就可以根據自身籌資數據、籌資的時間要求等多方面的條件對市場中的籌資方式進行深入的分析和了解，然后選擇一種與企業籌資需求最為接近的方式，既能滿足企業的籌資需求，又能節省企業的籌資成本，對于企業長期穩定的發展非常有幫助。

(三)數據挖掘技術在產品銷售中的應用

企業都是通過銷售產品最終確定企業的經營利潤的，如果企業不能順利的實現銷售那么企業存在的意義將不能實現，很快就會面臨倒閉。由此我們可以非常清晰的指導銷售對于企業生存的意義。數據挖掘技術能夠有效的分析市場的供求關系，幫助企業確定市場上最好銷售的產品類型，讓企業獲得更多銷售機會。企業在應用數據挖掘技術幫助企業進行銷售的過程中，首先應該建立趨勢分析模型，幫助企業做好銷售規劃，讓企業的產量與銷量實現動態平衡。其次，企業應該利用數據挖掘技術分析出那些產品具有長期的發展潛力，通過對產品市場潛力的挖掘擴大企業的生產設備，使得企業能夠充分的抓住發展機遇，獲得更好的發展。

(四)數據挖掘技術在財務風險分析中的應用

企業在日常運行的過程中會面臨各種各樣的風險，數據挖掘技術能夠通過數據分析有效控制企業的經營風險，幫助企業獲得更加穩定的發展。企業在應用數據挖掘技術進行財務分析的過程中，首先，應該注意對企業各個方面的數據信息進行全面的收集，確保數據分析結果的全面性與準確性。其次，企業應該建立風險預測模型，把相關數據錄入到風險預測模型中，利用風險預測模式對企業可能面臨的風險進行準確的預測，提前防范風險的出現，如果不能很好的防范風險應該立即停止相關活動的進行，一切以保證企業的正常運行為根本出發點。

四、結束語

數據挖掘技術是對多種學科的綜合運用，它極大的滿足了現代社會對于財務領域的要求，幫助企業更好的實現財務管理水平的提升，對企業長期穩定的發展以及我國社會主義市場經濟的繁榮具有重大意義。作為財務人員我們必須要與時俱進，充分學習數據挖掘技術，通過有效的學習提升自身專業素質，滿足企業和社會對于財務人員要求。

參考文獻:

[1]馬明志,李艷東,鞠亞輝.高校智能財務分析系統設計研究[J].商業會計,2015(5)

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關鍵詞：管理會計；財務會計；區別；融合途徑

諸多企業在開展財務管理工作時，愈加重視與應用財務會計與管理會計，進而有效提升企業的競爭力。在當前企業中，財務會計與管理會計的聯系已愈發緊密，但在融合過程中，由于工作性質不同，產生了諸多問題，因此，相關人員需針對二者間的具體區別，找到針對性較強的應對措施與融合途徑，從而有效提高二者的工作水平，加快企業發展。

一、管理會計與財務會計的區別

（一）統計對象

管理會計與財務會計雖同屬財務管理部門，但二者仍有較大的區別，針對統計對象，二者有所不同。

具體來說，財務會計的主要職能是為相關企業的監督管理與投資決策提供對應的信息，因而財務會計屬外部會計，而管理會計的統計對象則主要發生在企業內部，其將相關決策信息提供給內部的管理人員，此類會計屬于內部會計。與此同時，在工作的側重點方面，二者也有些微的差別，財務會計的工作重點為記錄或匯總已成為現實的經濟事實，而管理會計的工作內容雖然用到過去的相關信息，但其目的在于將其作為考評與預測的憑證。此外，財務會計對貨幣性或可證實性的信息較為重視，其數據的精準度要達到極高的水平，但管理會計所整理的相關信息大多屬未來性質，由于此類信息會受較多因素影響，因此，其提供的數據信息并不精確[1]。

（二）核算內容

在核算內容方面，管理會計與財務會計也有所不同，針對相關數據信息，管理會計的數據未經嚴格核算，由于對數據信息的準確度要求不高，在實際應用時，并不影響相關管理工作的開展。通常來講，在收集到數據信息后，管理人員要對其進行詳細分析與研究，并借助該數據的合理性進行大致運算，依照運算結果，會適當減少企業的欠賬款，也降低其使用風險。

在工作重點上，財務會計與管理會計雖有些許差別，但其總體的工作目標一樣，使企業獲得最大化的經濟效益。因此，在實際開展工作時，為完善企業的總體核算目標，二者應互為補充、相互融合。

此外，在歷史賬款方面，財務會計與管理會計也有較大區別，在開展會計管理工作的過程中，應更加帶有計劃性。財務會計只能將相關歷史賬款進行合理匯總，而分析工作則主要由管理會計完成，因此，管理歷史賬款工作，需由二者融合完成。

（三）會計業務

在具體的會計業務方面，財務會計人員與管理會計人員有較大的區別，在企業經營過程中，雖然二者的工作都較為重要，針對不同的會計工作，其實際工作也有所不同。

財務會計的主要業務內容為統計與整理企業在過去階段中生產經營的數據信息，其工作的流程較為具體且明確。在開展業務的工作過程中，其主要披露財務部門的數據信息，因此，相關會計人員要有較強的動手操作能力，在填寫賬單時要認真、仔細，對相關財務數據的核對要謹慎。

管理會計的工作流程較為模糊，并不具體，其靈活性較強，但在工作時對于法律法規或會計準則，應進行嚴格管理，不可違反，要遵循或依據會計準則進行會計賬目表的編制。管理會計人員的工作由于靈活度高，且無具體流程，因此，對其業務能力的要求要高于財務會計。

二、管理會計與財務會計的具體融合途徑

（一）使用信息化技術

為縮小財務會計與管理會計的區別，二者應找到高效融合途徑，進而加速整合，促進相關企業的發展。技術人員可借助信息化技術，整理出完整的數據信息體系，企業在實際的運營過程中，財務會計人員應將與歷史項目有關的數據進行收集與整合，并利用報表形式交予管理人員開展審批工作。管理會計人員將報表中的有關數據實行整理與分析，再結合已統計出的歷史信息，對企業未來的經營能力進行全面分析與判斷，其呈現形式仍為數據報表。

對于數據收集的針對性、方式與過程，管理會計與財務會計有所區別，因而其采集到的數據會有一定的差異。但在數據收集的過程中，二者找尋的數據源頭相同，皆為企業經營時的相關數據，因此，在開展實際工作時，企業可改善工作方式，借助數據共享，改進二者獲取數據的精準度，并創制信息化平臺，使其內部的資源得以優化應用。

具體來說，企業內部人員可采用多媒體技術設置財務會計與管理會計目錄，并將二者間的信息高效整合，為打造更為合理的財務管理體系奠定一個堅實的基礎，在二者有效融合的同時，改善企業的經營與發展。與此同時，借助信息技術還可設置企業內部的信息數據庫，在查找相關數據信息時，無論是管理會計，還是財務會計，都能在同一平臺開展相關工作，使查詢工作變得更加高效與便捷，提升財務人員的工作水平與效率，企業管理者在制定發展戰略時，也會依照其具體的財務情況，其措施也會更有針對性[2]。

（二）制定科學的會計制度原則

企業若想加速融合財務會計與管理會計的工作，首先，管理者要制定合理的管理體系，該體系標準應根據相關規則制度與國家行業標準，并依照此標準合理開展相關工作。其次，在管理過程中，要統一管理管理會計與財務會計的相關工作，其工作要求要按照新會計準則，在工作時要依據企業具體的財務狀況，并設置出合理、科學，且遵從市場發展的管理系統。在企業經營的不同階段，管理會計都要改善其應用能力，而非僅體現在財務報表中，進而使管理會計人員對企業財務進行更好的約束，而財務人員對管理會計工作也要充分地理解，進而實現二者間的有效融合。最后，企業的財務管理內容應根據其不同的階段與當前的市場變化而發生改變，管理人員要提升其實際工作的應用力度。在企業內部還需設置標準的工作責任制，將財務管理工作進行合理劃分，并充分調動各類資源，提升企業的整體競爭力。

（三）提升會計工作的控制力

企業在開展制度建設的過程中，應加強會計工作的控制力，進而從源頭上解決企業的發展風險。管理會計與財務會計在融合時，其工作基礎為合理的進行內部控制建設，并針對企業內部的每項工作，找出其當前存有的問題，設置針對性較強的管理機制。一方面，企業的管理者要重視會計工作的審查與監管，比如，管理人員為改善其內部的管控能力，設置相關風險防范機制，保障企業順利進行內部建設與后續工作的開展。另一方面，管理會計與財務會計人員要明確其職能的差異，防止產生核算與預算的相關問題。此外，企業內部還可制定重點項目部門，對于會計工作的重點內容，如財務控制，進而改善財務管理工作的水平與效率[3]。

例如，某會計事務有限公司為融合財務會計與管理會計的相關工作，采取改善會計控制力的工作方式，其內部的管理者建立財務管理體系，在該系統中，明確了財務與管理會計二者間的工作職責，使其管理更加透明化，與此同時，管理者又設置了嚴格的財務監管部門，對財務工作的每筆款項都實行科學的監督與審查，兩種會計工作在融合的基礎上，加快了企業發展。

三、結語

綜上所述，為使企業更為穩定的發展，相關人員應高度重視管理會計與財務會計的整合工作。在實際工作時，對于財務會計與管理會計的區別，技術人員可采用多媒體技術，進而更為細致地在其差別中發現二者的關聯，實行深度融合的策略，使企業內部的信息系統愈發完善，加快其發展步伐，促進其長效發展與經濟效益。

作者簡介：李琳（1980—），女，漢族，湖北咸寧人，中級會計師，本科，主要從事財務會計研究。

管理會計畢業論文范文模板(二)：人工智能時代財務會計向管理會計轉型升級路徑探索論文

摘要：現代科技的發展為我們的生產生活帶來了諸多便利，尤其是網絡技術以及人工智能技術的出現，給企業發展提供了新的模式。財務工作是企業管理工作的核心，只有明確財務情況，才能更好地制定企業發展策略，并且為長久發展提供充足的資金。但是隨著技術的發展傳統的財務管理模式已然不適用現代企業的發展，尤其財務工作日益數據化、智能化，單一使用人力進行財會工作不僅質量不能保證，效率也會大大降低。為此本文就人工智能時代財務會計向管理會計轉型升級路徑展開探索，希望能夠給企業一些借鑒。

關鍵詞：人工智能時代；財務會計；管理會計；轉型升級；路徑；探索

引言

人工智能作為當前最發達的技術之一，雖然我們對其開發研究還不夠深入，但是其憑借自身強大的性能被廣泛應用于各行各業。人工智能在財務會計向管理會計轉型中發揮了重要作用，傳統的財務會計模式失去了競爭力，管理會計才是現代企業發展的“標配”，但是根據筆者的研究發現，部分企業尤其是中小企業在會計轉型中還存在部分問題，所以對此進行研究，以推動企業財務的轉型。

一、人工智能時代會計轉型的意義

1.推動企業長久發展

隨著企業發展規模的擴大，產生的數據越來越多，但是如果管理不到位就可能無法及時發現隱藏的財務風險，導致風險愈演越烈，嚴重干擾企業的發展。轉型為管理會計之后，會更全面、細致的管理企業的財務，有助于企業的長久發展。

2.順應經濟體制改革的需求

為了推動經濟更好的發展，國家加速了經濟體制改革，這就要求企業轉變原先的發展模式以此順應經濟體制的改革。經濟的發展主題變為結構優化與產業升級，要求企業的發展要與自然相協調，減少不必要的消耗。但是削減企業各部門的消耗不能盲目進行，需要依據財務管理的數據展開分析，轉型之后的財務會更加清楚明了的將數據呈現出來。

3.提升行業發展速度

傳統財務管理比較繁瑣，數據需要工作人員一點一點的進行處理，一旦企業發展速度加快，出現大量的數據后財務人員的工作量就會激增，可能會影響數據的真實性。財務會計工作轉型之后極大地提升了數據的處理速度，這就使得財務人員有更多的機會參與到企業管理中，從財務管理上指導企業的發展。

二、人工智能時代財務會計向管理會計轉型中面臨的問題

1.企業轉型意識較弱

當前，部分企業一味的追求發展速度，注重企業基礎設施的建設，但是對企業內部意識領域的改革不夠重視，并沒有將會計轉型放在重要位置，導致企業的會計管理逐漸無法滿足企業的發展需求。因此要想推動轉型首要需要提升企業的意識。

2.缺乏專業人才

人才是推動轉型的根本力量，管理會計轉型需要人才具備足夠的專業技能，才能推動轉型又好又快的進行。但是根據筆者的調查發現，企業中推動會計轉型的人員還是傳統財務會計人員，他們的轉型能力不足，一遍學習一邊進行轉型，以至于轉型后不徹底，無法促進企業的長久發展。所以還需要引進專業的人才，讓他們借助自己的專業素養實現轉型。

3.企業內部信息系統不健全

信息系統不健全也是阻礙財務會計轉型的原因之一，沒有健全財務管理系統，上文中也提到傳統的財會人員依靠人工進行財務數據的處理。而且有較多企業存在基層會計崗位人員較多的現象，不但使資源被浪費，同時企業成本也增加。

三、人工智能時代財務會計向管理會計轉型升級路徑

1.更新企業財務工作模式

企業自身要提升管理會計轉型意識，制定合理的轉型策略，由領導層監督推動轉型的科學有序進行。管理轉型并不是簡單意義上的管理會計取代財務會計，而是實現兩者的有機融合，通過建立健全財務管理制度，借助制度約束相關人員的行為，確保企業經營狀況，現金流情況、財務狀況更加清晰明確。長久發展是每個企業發展的目標之一，更新工作模式可以促進財務情況的透明化、數據化，為企業長久發展提供更多的支持。

2.引進專業人才

企業要想高質高效的完成轉型，就需要引進專業的技術人才，管理會計轉型并不是一蹴而就的，需要花費很長的時間完善各個細節。另一方面傳統財會人員對轉型了解甚少，無法保障轉型的質量。人工智能的出現使得管理更加復雜，因此還需加強對基層財會人員的培訓，豐富他們的知識儲備，提升業務能力。

3.構建管理會計體系

人工智能的出現可以處理很多的基礎性財務工作，如何分配財會人員的工作成為轉型后面臨的新問題。所以需要構建科學的管理會計體系，明確工作人員與人工智能的不同職責，實現資源的合理配置，提高企業管理會計的能力。

4.建立數據共享平臺

數據共享的速度決定了企業的發展速度，企業各個部門需要緊密的聯系在一起展開高效配合。但是傳統發展模式中各個部門之間的信息無法實現即使交互，影響了發展，數據共享平臺的建立，利用企業的內部平臺，借助網絡就可以及時實現信息交流，規范化操作、管理企業的各項經濟活動。

5.完善信息管理系統

篇7

本文研究數據挖掘在財務診斷中的運用，主要研究數據挖掘技術在財務診斷、信息預警和財務診斷方案策劃決策等三個過程中的應用，建立準確有效的數據模型來指導實際的財務工作，能夠預測出企業財務風險程度并提出財務風險預警，便于企業及時地掌握財務狀況和經營狀況，適時調整企業財務戰略，提高企業經濟效益。因此，數據挖掘在財務診斷中的應用，無論在理論上還是實踐上，都有其重要意義。

二、文獻綜述

數據挖掘分析有關聯分析、序列模式、聚類等方法，這方面的研究總體上成果豐碩。國外的數據挖掘分析方法發展比較成熟，有大量財務風險方面的著作，其研究主要在于財務風險預警模型的構建。國內的證券市場發展不成熟，缺乏理性的投資者，對數據挖掘分析方法研究少，主要集中在建立數學預測模型。

（一）國外研究現狀 Beaver（1958）提出了單變量模型。他對80家經營公司進行一元判定預測，使用了 28 個財務比率作為變量。Altman（1968）在財務風險預警領域引入了多元線性判別方法，創立了 Z 值模型。Altman 、 Haldeman（1980）又提出了一種優于Z 模型的ZETA模型，其更能準確預測企業財務風險。Ohlson（1990）以95家經營失敗的公司為基礎，運用Logistic回歸進行財務預警模型的建立。結果表明，與企業財務風險緊密相關的因素有企業的規模大小、財務結構、經營績效、流動性四個方面。Fyaber（1989）運用神經網絡模型，進行對銀行的首次信用風險預測。Eichengreen（1998）研究表明財務模型研究有危機管理和財務危機預警等。

（二）國內研究現狀 李一軍、金世偉（2006）在模糊聚類分析方法的基礎上，使用KPI財務指標，對上市公司進行相關分析，并在投資決策的制定時輔地使用到其研究結果。郭春陣（2005）運用三類挖掘分析方法――聚類、關聯規則、決策樹方法，綜合分析，構建了財務報表分析模型。呂澄、易艷紅（2006）研究數據挖掘在財務分析中的可行性，說明在財務分析運用數據挖掘技術時，XBRL語言有著有效的作用。齊中華、黃麗娜（2010）使用EXCEL實現了模糊聚類的數據分析，運用上市公司財務數據，說明了數據挖掘在財務分析中有巨大作用。張星文、梁戈夫（2006）研究發現財務危機預警的研究進展很大，企業在財務管理中已經使用到大量的模型，如人工神經網絡模型和logit回歸模型等。馮征（2007）提出了基于智能計算機的數據挖掘方法，且可用于上市公司的財務預警。

三、應用數據挖掘的財務診斷體系

（一）應用數據挖掘的財務診斷體系流程 數據挖掘是基于財務比率分析、杜邦分析等模型運用于財務分析、預警及決策中，并進行財務診斷。故財務診斷不僅是對財務報表的分析，從系統的角度可以將財務診斷分為診斷數據系統、財務專項判斷、財務預警系統、財務決策系統四個部分。

財務診斷系統分為三個階段，分別是：數據收集階段、分析診斷階段、形成報告階段。圖1為應用數據挖掘的財務診斷模式及流程示意圖。

從圖1中可以看出，數據收集階段包括收集非財務輔助數據、三大報表數據、財務指標數據。XBRL具有實時標準性，可以有效減少錄入轉換時間，具有針對性、實用性，可以更高效地詮釋數據的內容及意義，提高了財務診斷的效率及精確度。分析診斷階段主要是將收集的數據進行專項判斷，通過XBRL與財務指標進行對比分析，再進行財務診斷并作出財務預警和決策。在此階段，對目標公司采用遺傳算法、回歸模型等進行建模，需要選擇決策樹方法、關聯分析等，高效簡單地完成數據分析。考慮到了影響企業財務的各種因素，故保證了分析結果具有完整性、實效性。通過以上兩個階段的縝密分析便可形成財務診斷決策報告，并將報告方案提交到經營管理系統。決策報告涵蓋了數據挖掘的主要判斷信息，綜合考慮到了企業的財務風險，并通過發現企業現狀問題形成解決方案，為企業經營提供了方便。

（二）應用數據挖掘的財務診斷指標體系 財務指標體系需要將企業外部和內部環境結合起來考慮，進行定性分析及定量分析來完成企業財務診斷指標的設計。在財務診斷體系中，財務指標體系構建必不可缺，有效的反映了企業的財務狀況，為數據挖掘系統提供了依據。整個診斷體系覆蓋以下幾方面：

（1）內部環境：包括一系列的定性指標，有員工素質（如知識結構、能力結構）、工作環境（主要對員工滿意度、員工忠誠度方面考察）、內部控制（包括內部控制組織、內部控制有效性等），通過考察內部環境說明企業的內部控制情況。

（2）外部環境：包括定性指標經營環境（如經濟政策、法律制度、行業發展前景、金融環境等），從宏觀角度考察企業經營所面對的外部環境狀況。除此之外還有一系列定量指標，包括產品市場（如市場占有率、產品銷售利潤率、客戶滿意度等）、社會效益（包括貸款履約率、環境保護指數、合同履約率），定量評定企業的銷售情況和經營業績。

（3）財務活動：主要包括籌資活動（有財務風險、支付能力、資本結構、資本成本等）、投資活動（包括投資收益、投資風險、資產利用率等）、經營活動（如盈利能力、經營風險、資產營運能力等）、分配活動（如股利支付率、自由資產增長率、資本金增長率）等定量指標，有效地考慮了企業經營活動中的效益及存在的財務風險。

財務指標的獲取較為容易，能夠客觀地反映企業的經營狀況及風險水平，預測企業未來的經營水平及競爭力。故選取財務指標需要考慮可操作性、全面性、靈敏性、協調性、相關性、可比性六大原則，如此分析的結果才有助于企業做出合理的投融資決策。

四、實例分析

本文以GA房地產公司為例，進行財務診斷中的數據挖掘演示。GA公司是一家上市多年的以房地產為主業的綜合性集團公司，主營業務有房地產開發與運營、建材裝飾、建筑施工、物業管理、房地產咨詢等。對GA公司進行財務診斷的目標首先是確定其經營現狀及風險程度，其次是對其投資決策提供參考依據。

（一）數據收集 本文利用XBRL語言對GA公司2002年至2012年期間的半年報原始數據進行收集和篩選，并將其中相關性較高和負相關的財務指標剔除，如流動比率、資產收益率等，以避免信息重疊影響準確性，保留下來十七項財務指標構成GA公司財務診斷的指標體系，節選部分如表1：

（二）分析診斷

第一步，聚類分析。結合前述研究基礎，因GA公司數據量相對較少，本文采用較為快速、適合混合字段和數據集合的兩步聚類方法進行分析，按GA公司的發展階段劃分聚類，設定聚類數最小為2，最大為15，根據處理數據和GA公司經營管理信息劃分出2002年至2007年和2008年至2012年兩個聚類。建立兩步聚類模型。

第二步，財務初評。初步判斷GA公司目前財務狀況比較穩定，可通過投融資加快企業發展。模型數據顯示對GA公司發展最重要的指標主要有固定資產周轉率、資產負債率、存貨流動負債比率、流動資產周轉率、資本充足率、凈資產收益率和債務資本比率。

第三步，財務預警診斷。首先，確定對GA公司進行數據挖掘的目標需求為識別其經營財務狀況。2002年至2012年篩選出的共21組數據、17項指標進行分析，識別出財務狀況良好的年份和它們的經營財務特征，如該年的盈利能力如何，現金流如何等。其次，選擇Clementinel軟件將以上數據輸入模型，運用決策樹規則對目標變量――各年的財務狀況進行數據挖掘。

本文采用經典的財務預警模型――Z值模型作為財務狀況綜合評分的依據。鑒于數據有限，本文將Z模型據經驗值加以劃分：

Z>300，充盈，財務狀況良好；180

根據以上設定，得到各年財務狀況評分表如下：

在對數據預處理的階段，要注意將字段預先進行選項設置，以便于數據分析的導入與輸出。之后還需要對字段進行實例化，使字段的取值和類型皆直觀可見，便于分析結果的應用。

第四步，建模分析。鑒于GA公司數據有限，在分析設置時需選擇“使用推進”和“交互驗證”，以提高分析結果的準確度。然后建立C5.0預警診斷模型。運行模型決策樹顯示的結果，將根據Z值評分設置的危險、困境和正常三類狀況進行了分類，

首先按照第一重要字段即帶來最大信息增益的“每股收益”字段分為兩個節點，經不同規則路徑顯示數據。在數據重疊部分，又經次重要字段“固定資產周轉率”進一步分析確定，最終達到100%準確度的分析結果。另外還可導出散點圖更直觀地對比這兩個指標對GA公司財務狀況的貢獻程度。

第五步，結果應用。以上結果可知GA公司應在財務管理中注重每股收益的管理，積極通過融資等方式提升稅后利潤，提升股東所有者權益。GA公司固定資產以實物為主，因此變動幅度不會很大，以維持現狀為主即可。

（三）決策診斷 依據以上分析結果，以下對GA公司融資決策加以診斷分析。本文將運用關聯規則當中的財務決策分析理論，使用Clementinel 2.0的Apriori算法生成頻繁項集，再據此生成關聯規則。本文自兩大證交所數據及調研樣本中選取30家與GA公司主要財務指標類似的成功融資公司作為關聯分析的樣本集，匯總出7種可選融資渠道項集，分別是：

30家樣本公司的融資偏好如下表4：

融資分析中的數據處理與前類似，需要根據“類型”節點進行實例化處理。本文按T/F的二分類變量設置類型，建立Apriori運算模型。為保障運行結果的有效性與代表性，將最小置信度設為50%，支持度為10%運行模型，步驟同上。運行結果對適合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組合方案，為GA公司融資活動提供了數據指導。

（四）提交報告 最后，在上述預警診斷與決策診斷的基礎上，形成預警環節與決策環節的結論性診斷報告，提交給管理者作為管理決策的重要財務依據。同時，要不斷對上述分析進行后續的跟蹤反饋與調整。

參考文獻：

[1]趙春：《基于數據挖掘技術的財務風險分析與預警研究》，《中國投資》2012年第5期。

篇8

數據挖掘技術;財務風險;預警模型

1財務風險分析理論及發展

1.1財務風險分析的作用

隨著我國社會主義市場經濟體制的逐步確立，以及后期的不斷深化改革與完善，社會各行業企業管理層的風險意識不斷增強。(1)企業進行財務風險分析，從國家大層面視角來看，對于整個社會的經濟決策起到了科學化的督促效果。在當前社會主義市場經濟環境下，我國國內企業，特別是那些初具規模或者是中小板的創業公司，要想確保企業各項經營管理經濟活動得以正常運行下去，開展財務風險分析活動，并將其納入企業規章制度、戰略發展方案中來，是最佳的一種選擇。(2)企業開展財務風險分析活動，另一項功用就是評估，包括對企業價值、企業績效以及對企業未來發展前景等層面，加以分析，包括分析企業的市場盈利能力、企業增長速度等。對于上市企業來說，對企業準備在轉讓的股權、所獲利益、資產狀況和所有者權益進行分析[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，比如企業出現了財務風險惡化現象，通常都是由企業財務危機所引起的。當企業的財務風險得不到及時有效的控制時，就會在短期內快速轉化成為財務危機[2]。上述這種情況在中小創業公司和上市公司中是最為常見的一種財務現象，因此，對于這類企業而言，根據實際情況構建危機預警機制和模型，是必不可少的一個關鍵環節。

1.3數據挖掘技術

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

2基于數據挖掘技術的財務風險分析與預警

2.1風險分析

關于財務風險分析與數據挖掘的定義概念，在前文中已經進行了簡要闡述，將數據挖掘技術應用到企業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數據；其次就是將準備的對象、數據預處理；再次就是實施數據挖掘；最后對其檢驗出來的結果進行評價并解釋其中的問題、規律等，并在此基礎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

包括確定對象和數據準備，雖然在數據挖掘技術運用下，企業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、數據的準備、模型的建立，以及對數據挖掘結果加以整合處理分析等，這是一個統一化的全過程。在這個過程中，企業需要考慮到過程中每一個環節階段需要做什么，將流程細節化、將細節具體化，比如，挖掘什么數據、需要挖掘多少數據、需要將數據挖掘到什么程度，在挖掘的過程中需要提取哪些關鍵知識或者因素指標。因此，前期準備工作可以總結歸納為兩個層面，一是數據選擇與確定，二是準確和處理，目的就是要將挖掘到的數據通過分組處理，使其效率達到最優化，最終實現簡化挖掘模型的實際性效果。

2.3構建模型

基于數據挖掘技術的財務風險分析與預警模型的構建，企業管理層必須清楚的認識到財務風險的本質與內容，只有結合行業狀況、企業自身經濟環境，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，財務風險內容主要包括以下幾個小范圍，資金結構與現金流風險、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，比如企業貸款合約。以企業來說，企業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，收益均為O(在這里不考慮企業過去的投資和其他方面的私人利益)。基于此，一般情況下，規定放貸者對借款人進行正的轉移支付也就沒有了任何意義，因為這種情況風險占據著主動，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，假設利潤為R，那么企業(企業家)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為I，A為該企業的初始資產，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，企業家的凈收益，在成功和失敗的情況，分別表示為Rb-A、-A。在構建模型之前，企業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上，構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。本文主要運用了決策樹的分類方法，即一種由節點和有向邊組成的層次結構，在這里主要包含了三個關鍵節點。第一是根節點，該節點沒有入邊，多為零條或者多條出邊；第二是內部節點，有且僅有(大多情況)一條入邊或者兩條；第三是葉節點/終結點，有一條入邊，沒有出邊。在預警模型構建的過程中，需要準確把控財務風險預警系統功能，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經營過程，將上市公司生產經營的實際情況同上市公司預定的目標，相互之間進行匹配，深入分析企業自身在營運方面可能出現的一些問題，對其進行預測，從中找出有參考價值的信息，發現偏差，加以核算、考核。其中預報機制，主要是在發現財務經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，診斷這一環節主要是根據前面的跟蹤、預報的結果，對其進行對比分析，具體可以運用一些先進的現代化管理機制，通過這些診斷技術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，根據現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、處理企業經營發展中的偏差、過失。通過決策樹分析法，在選取自變量指標數據時，根據合理、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、資產負債率等；盈利能力指標包括企業凈資產收益率、當期營業利潤率、總資產收益率等；營運能力指標包括資產周轉率、存貨周轉率、應收賬款周轉率等。此外，包括像企業的當期現金流量能力指標和發展能力指標，都可以根據企業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公司為例，兩家公司數據來源于中國證券之星網站和巨潮資訊網站。在財務狀況指標評價層面，涉及全面領域，例如，每股收益、資產收益率、營業收入增長率、資產周轉率、流動比率、速動比率、現金負債比率、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、現金流量、發展等能力，需要考察14個小項。在樣本數據的選取上，本次有針對性的選擇了兩家具有典型代表的房地產上市企業，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、存貨周轉率以及企業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聯性。通過關聯性分析，可以更加精準的找尋出真正影響企業財務風險狀況的各種因素，通過與同行之間的對比，可以及時發現問題所在。例如，在關聯規則交互挖掘策略下對公司內部財務信息加以分析，根據公司和行業實際情況，設置不同的支持度閾值和置信度閾值，可以更加準確地發現財務指標中的異常情況。企業通過與同行之間對比，實現了對測試數據合理分類，有助于提升整個預警系統在財務狀況分類與決策中的重要性、可行性。可以看到，公司流動比率、存貨周轉率、資產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聯度較強。該兩家公司存貨周轉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與存貨周轉有較大關聯。根據檢驗出來的數據結果，相關人員方可從其中根據挖掘操作結果的成敗，來進一步作出相應決定，并對其予以具體化的解釋與評價。能夠對所得到的結果有一個綜合性、準確性的評價，并以此來預估未來一段時間內的發展趨勢[5]。以上述部分內容來說，假若此次財務風險分析數據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，也就是此次數據檢驗所運用到的操作模型，探討分析了其是否真正優于數據集上的模型，同時還需要從檢驗結果中分析，該模型的準確性是否優于其他模型。總之，建立預警系統，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，為企業領導者和投資者較早得到公司陷入危機的警告。

參考文獻

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[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.數據挖掘技術在金融風險分析中的應用[J].中國投資,2013(S2).

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。

改革開放以來，我國經濟迅速發展，國內生產總值位居世界第二，居民人均收入顯著提高，消費能力顯著增強。隨著經濟的發展，我國教育事業也得到快速發展，教育處于優先發展的戰略地位，國家財政教育投入不斷增長，教育事業迎來了發展的黃金時期，蘊含著巨大的投資機會。

隨著兩孩政策的全面放開，我國新生兒數量增加，兩孩占全部出生人口的比重首次超過 50%，兩孩政策推行取得一定成效。2017 年，全國幼兒園數量達到了 25.50萬所，同比增長 6.31%，幼兒園在園兒童達到 4,600.14 萬人，同比增長 4.22%，學前教育毛入園率達到 79.6%。我國幼兒園和幼兒數量眾多，且增速加快，幼兒教育需要旺盛，幼兒教育市場廣闊。

隨著互聯網、VR、AR 等高科技的發展，人工智能時代正在開啟。體感技術是人工智能的核心技術之一，將引領新一輪的技術變革，體感技術不斷運用于游戲、教育、醫療、軍事等各領域，帶來了行業的變化。當前，教育領域正在發生深刻的變革，而以體感技術為代表的人工智能是教育變革的重要驅動因素，體感技術+教育的模式成為科技界和教育界研究的重點。未來，體感技術將影響教育的各個方面，體感+教育將成為教育的趨勢之一，教育產業將進入以體感技術為代表的虛擬時代。

1.1.2 研究意義。

在科技與教育融合的趨勢下，ABC 公司積極探索體感技術在教育行業的落地應用，研發出一系列體感教育產品，實現體感技術與教育的融合。體感教育平臺依托體感操控技術、3D 技術和 AR 增強現實技術，采用硬件+軟件+內容的方式，教育內容是核心，以創新思維開創了一種新型教育方式，引領傳統教育形式的轉變。體感教育倡導輕松學習、快樂學習的理念，通過體感教育設備終端，將學前教育和小學教育的目標、內容、要求等融入于各種游戲中，創造情景式、沉浸式、交互式的學習方式，培養孩子的興趣，調動孩子的主動性和積極性，充分挖掘、發揮孩子的想象力及創造力，激發孩子的潛能，讓孩子在游戲中輕松、快樂地學習、成長。

本文是 ABC 公司體感教育項目商業計劃書，旨在為該體感教育項目提供投資決策，推動體感教育平臺做大做強。本文運用 PSET 分析法、波特五力模型、資源和能力分析、SWOT 分析法等對對體感教育所處內外部環境分析，并且運用 STP 營銷戰略、4P 市場營銷策略等現代營銷方法對企業的營銷情況進行分析。此外，本文還對項目的投融資情況進行分析，預測企業財務數據，運營凈現值、投資回收期、內含報酬率等決策方法對項目進行評價。最后，本文對項目進行定量和定性分析法對項目的風險進行分，并提出應對措施。此外，本文的理論意義在于探索技術與教育的融合之道，為類似教育公司及教育項目提供發展的藍圖，推動人工智能等技術在教育行業的運用。

1.2 文獻綜述。

從目前來看，國內外進行體感技術與教育相結合的研究文獻并不多，也缺少相應的非常成功的案例。本研究將從以下幾方面對國內外研究現狀進行闡述。

1.2.1 關于體感技術的研究現狀。

體感技術是一種新興的技術，被認為是人機交互歷史上的一次革命。它是通過人的軀體動作、聲音等方式與體感設備進行互動，體感設備對用戶的動作進行識別、解析，然后產生相應的反饋。相比于鼠標、鍵盤等非自然操控方式，它具有良好的交互性和沉浸感。

在國外，體感技術起步較早，體感技術在游戲、醫療、購物、體育、教育等領域逐步應用，體感技術成為主流趨勢。任天堂、索尼、微軟、蘋果、英特爾等國際知名科技公司紛紛進入體感技術領域，研發體感技術相關產品。具體來看，2004 年，索尼推出了EYE TOY；2006 年，任天堂的 Wii，將體感技術帶到一個新的高度；2010 年，微軟了的 Kinect，成為體感技術界的一次變革；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體感設備。[1]其中，微軟的 Kinect 體感技術的運用最為廣泛，對于體感技術的發展起到重要作用，但是 2017年微軟宣布 Kinect 停產，這對于體感技術的發展帶來了不利的影響。

在國內，體感技術起步較晚，但是發展速度較快。我國體感技術的研發大部分是在國外研究的基礎上進行，開發出較多體感技術相關產品和服務，體感技術取得了較大的進步。呂開陽等研究 Kinect 體感技術運用于動物外科實驗教學；李小龍研究 Kinect 手勢識別的虛擬人體解剖教學系統的設計與實現；錢鶴慶教授通過 Kinect 體感設備構建人體關節模型，進而設計出虛擬地球儀；[2]代艾波等研究了體感技術在運動康復領域的運用；黃睿航探討將體感技術運用到體育教學領域。隨著科技的發展，國內百度、騰訊、阿里巴巴等科技企業都投入到體感技術的研發中，不斷將體感技術運用到具體的領域。

1.2.2 關于體感技術與教育運用的研究現狀。

隨著體感技術的發展，體感技術也被運用到教育領域，體感教育興起。體感教育，是指：以體驗式學習理論、情境化學習理論和具身認知理論為基礎，將體感交互技術以及其他多媒體技術、3D 技術和 AR 增強現實技術等應用于教育的過程。[3]

在國外，體感技術運用于教育的研究較多。卡內基梅隆大學研究人員通過大量的實驗研究，研究發現運用體感技術進行幼兒教育有利于提高幼兒的學習興趣，以及提高學習效率。Washington Bothell 的兩位學生基于 Kinect 技術開發了一款數學教學軟件Xdigit，幫助兒童進行數學學習；微軟公司開發的 Avatar Kinect 幫助小學生克服進行閱讀障礙；Elton S. Sarmanho 等通過對殘疾兒童行為的研究，開發出一款教育游戲ALERA，這款游戲可以有效幫助兒童開展閱讀，并且完成寫作任務；YaoJen Chang 等人基于 Kinect 技術開發了一款智能康復系統，幫助人們進行身體康復。

在國內，張詩朝等介紹了人機交互技術的概念、現狀等，探討將人機交互技術運用于教育領域。[4]在醫療教育方面，呂開陽等設想開發一套基于體感技術的動物外科輔助教育系統。[5]馬建榮等通過對體感技術的研究，為體感技術運用于親子互動游戲提供支持，并且詳述了運用體感技術設計親子體感游戲的過程。顧漢杰則研究體感手勢控制運用于體感游戲，提出 Leap Motion SDK 的設計框架。[6]李青和王青研究了當前體感技術在教育領域的運用，分析了體感技術的發展歷程，重點論述了體感技術在教育領域的運用，并介紹了三個典型案例，詳述了體感教育在教學應用中的角色、用途及教學模式。李曉茹基于 Kinect 體感技術設計適用于多媒體教學的交互式體感教學系統。[7]楊寧闡述了體感教育的概念，介紹其發展及運用前景，并且探討在幼兒教育中引入體感技術，認為體感技術在幼兒教育領域具體較大的前景。

1.2.3 關于企業環境研究方法。

企業環境分析是指與企業生產經營有關的所有因素的總和。企業環境分析包括內部環境和外部環境。一般來說，企業的外部環境分析包括宏觀環境、產業環境、競爭環境等分析，而內部環境包括企業資源與能力、價值鏈、業務組合等分析。具體研究分析來看，宏觀環境也稱 PEST 分析，分別是政治法律環境（P）、經濟環境（E）、社會環境因素（S）和科學技術環境因素（T），而波特五力分析法用于競爭戰略的分析，即潛在進入者、替代品、購買者、供應者與現有競爭者之間的抗衡。[8]在內部環境分析中，資源與能力分析是一個重要方法，目的是識別公司的資源狀況，尋找企業的優勢和劣勢，從而確定企業的競爭戰略。在戰略分析中，SWOT 分析法是最常用的方法之一，分析企業的優勢和劣勢，以及企業面臨的計劃和微信，從而制定企業的發展戰略。

1.2.4 關于項目投資決策分析。

為了更科學、更有效地評估項目的投資價值，以助于做出投資決策。從現有的研究來看，主要有兩類方法：一類是貼現（折現）的分析評價法，具體包括凈現值法、現值指數法和內部報酬率法三種評價方法；另一類是非貼現的分析評價方法，包括投資回收期法和會計收益法兩種評價分析。[9]凈現值法是評價項目的最重要的方法，內部報酬率是項目本身的投資報酬率，可計算修正內部報酬率，投資回收期包括了靜態投資回收期和動態回收期。

1.2.5 國內外研究評述。

綜合上述研究，不難發現：體感技術是代表未來的前沿科技，具有巨大發展前景，受到社會的高度關注，技術發展較快，取得了不少研究成果。國外的研究早于國內，國內體感技術發展較快。在技術方面，體感技術不斷創新，技術水平較高，各方面都有了較大的發展。在運用方面，體感技術不斷運用于游戲、醫療、教育等領域，運用范圍更廣。在教育領域，體感技術也得到廣泛的運用，體感+教育的模式處于受到社會的普通關注和認可，并且取得了一定的成果。體感+教育將是未來研究的重點方向之一，必將迎來一個極大的發展機遇。

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1.3 研究內容和研究方法

1.3.1 研究內容

1.3.2 研究方法

1.3.3 研究框架

第二章 ABC 公司簡介及體感教育項目概況

2.1 ABC 公司基本情況

2.1.1 公司簡介

2.1.2 公司股權結構

2.1.3 公司組織框架

2.1.4 公司管理團隊

2.2 體感教育項目概況

2.2.1 體感教育基本概念

2.2.2 體感教育產品和服務

2.2.3 體感教育解決的四大環節問題

2.3 本章小結

第三章 體感教育項目環境分析及戰略定位

3.1 宏觀環境分析

3.1.1 政冶法律環境

3.1.2 經濟環境

3.1.3 社會環境

3.1.4 科學技術環境

3.2 行業環境分析

3.2.1 潛在進入者的威脅

3.2.2 替代品或服務的威脅

3.2.3 現有競爭者分析

3.2.4 供應商討價還價的能力

3.2.5 客戶討價還價的能力

3.3 SWOT 分析

3.3.1 優勢

3.3.2 劣勢

3.3.3 機會

3.3.4 威脅

3.4 戰略及策略空間選擇

3.5 本章小結

第四章 體感教育項目市場營銷戰略

4.1 項目的市場營銷戰略

4.1.1 市場細分

4.1.2 目標市場分析

4.1.3 市場定位

4.2 項目的營銷策略分析

4.2.1 產品策略

4.2.2 定價策略

4.2.3 渠道策略

4.2.4 促銷策略

4.3 本章小結

第五章 體感教育項目的投融資計劃和運營財務計劃

5.1 投融資計劃與退出方式

5.1.1 投資計劃

5.1.2 融資計劃

5.1.3 退出方式

5.2 項目經營預測

5.2.1 項目收入預測

5.2.2 項目支出預測

5.2.3 項目利潤預測

5.2.4 項目現金流預測

5.3 項目投資決策指標分析

5.3.1 資本成本的確定

5.3.2 項目的投資凈現值

5.3.3 項目的內部報酬率

5.3.4 項目的投資回收期

5.4 本章小結

第六章 體感教育項目的風險分析及風險對策

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 政策風險及應對措施

6.2.2 技術風險及應對措施

6.2.3 市場風險及應對措施

6.2.4 財務風險及應對措施

6.3 本章小結 結論

隨著的經濟實力快速增長，教育的重要性不斷提高，擺在優先發展的戰略地位，教育行業迎來了發展的機遇。此外，隨著體感技術、3D、VR、AR 等高科技的發展，人工智能成為科技發展的潮流。順應時展潮流，ABC 公司開展體感教育項目，成為體感教育行業的的領軍企業。

篇10

（一）海外并購歷程。自2011年海爾集團宣布收購三洋電機開始，其海外并購力度日益加大，不斷拓展海外市場。2018年9月，海爾集團以支付4.75億歐元（約合人民幣38.05億元）現金，收購意大利Candy公司100％股份。截至2020年，新西蘭斐雪派克、美國通用電氣家電業務、意大利Candy公司等都被并入集團。海爾集團的戰略布局從國內集約事業群架構向海外并購轉變，海外收入占海爾集團總收入的近50％。（二）行業趨勢。截至2020年，我國智能家居將達1820億元市場規模，智能家電規模仍有繼續上升空間。家電行業智能化率，如圖1所示：圖1數據顯示，2020年，電視的智能化率達到100％，白色家電智能化率達到45％，生活電器、廚房電器的智能化率分別為28％、25％。隨著5G、VR和人工智能等技術的發展突破，智能家居場景化運營將會成為家電行業發展新的驅動力。

二、海爾集團發展戰略新階段

（一）經營狀況。海爾集團作為家電領域頭部企業，創新元素滲透其文化、管理、外部經營，在國內白色家電市場取得領先地位，深入互聯網技術探索，建立了COSMOPlat網絡供應鏈滲入客戶群、事業群的智能制造平臺。2018年，海爾集團全球營業額達到2661億元，全球利稅331億元，其海外市場份額占比達到41％，全球市場份額占10.7％。為創新內部驅動力，通過并購拓寬海外市場建立10大研發中心技術群，以創新驅動力促進整體發展。（二）戰略調整。1.全球化品牌戰略。全球化的核心是創造本土化的海爾品牌，海爾集團通過并購形式在海外建立本土化設計、制造、營銷的“三位一體”中心。2.網絡化戰略。海爾集團希望打破原有的國際邊界，成為對外開放的平臺，將自己變成互聯網的節點，在控制網絡化優劣的基礎上能為自身所用，利用網絡的共享信息和組織結構扁平化帶來最短的信息鏈。打造共創共贏新平臺，實現各方的共贏利益，達到能夠根據用戶的需求進行設計、制造、配送，探索出顛覆傳統層級關系的供需鏈體系。

三、并購Candy公司風險分析

（一）并購前———戰略風險。海爾集團對于產業、品牌具有明確的多元化、國際化的戰略目標，容易出現戰略目標和經營目標脫軌等內控失調問題，并購動機的產生需要從海爾集團發展的總目標出發，通過當前所面臨的內部條件和外部環境和進行研究，在分析Candy公司的優劣勢基礎上，根據發展戰略需要分析意大利復雜的國內、國際形勢后與實際相契合開展并購。（二）并購中———估價風險。海爾集團建立一系列先進的估值方法尤為重要，對公司價值評估以減少財務預算信息與目標企業之間的不對稱，從而達到降低評估風險。海爾集團可以在科學合理借鑒國內經營經驗的基礎上，將自身經濟實力與Candy公司的競爭優勢加以結合，再根據Candy公司在歐洲的業務盈利水平、消費者需求、分銷網絡及研發中心等方面進行估價分析。（三）并購后———整合及經營風險。1.內部管理不融合。海爾集團和Candy公司作為兩國家電行業的龍頭企業，都擁有體系化的內部控制管理。海爾集團將其收購可能產生未控制Candy公司的風險，內部監管未形成合理有效結合，若部分產業未能實現體系化管理則可能產生管理體系混亂。Candy公司有員工1.8萬人，在并購后員工不知道自己未來前景如何，會從心理上產生緊張感和焦慮感，如果在后續工作中這種感覺不能得到舒緩，可能會導致并購后公司人力的流失。因此，海爾集團想順利完成并購要考慮到各個方面的整合問題。2.規模經濟風險。海爾集團在完成并購后，若不能使人力、物力、財力達到有效互補和有機結合，實現規模經濟和經驗的共享補充，將可能是低水平的重復建設。這種風險因素的存在必將導致并購的失敗，也難以促進公司戰略的進一步推進。海爾集團頻繁地進行跨國并購的背后，可能隱藏著資金鏈供應不足風險。近幾年，海爾集團海外并購頻繁，每一次并購都耗費大量的資金，而海爾集團目前的主營業務依舊是家電產銷業務，其資產負債率相對較高，對資金的需求較大，連續的并購可能會使資金出現短缺，資金鏈問題可能會對海爾集團的主營業務造成一定的影響。3.企業文化風險。有數據研究表明，中、意文化差距系數高達3.3，意味著中、意兩國的文化思想，如價值觀、思維方式、娛樂、法律等方面有著相對較大的差異，這些文化差異風險的存在會造成跨國并購的失敗。目前，我國企業對企業文化的規范重視程度相對較低，不同國家的文化差異會使目標公司產生抵制心理，也會造成誤解和沖突。海爾集團并購的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，企業的文化和經營管理方式充滿了意大利傳統文化色彩。海爾集團在并購過程中要處理好兩國的文化差異，充分調研，制定出合適的整合計劃，才能成功規避文化整合風險。海爾集團和Candy公司企業文化融合，將會促進雙方在品牌、產品組合和供應鏈等領域的優勢互補。4.匯率控制風險。海爾集團在并購Candy公司的交易中獲得了其全球部署的大量海外資產。海爾集團在實行國際知名品牌戰略收購計劃的同時，其財務核算的貨幣也逐漸多樣化。當發生收入用外幣記賬、支出用人民幣記賬、收入與支出貨幣不匹配可能會導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存在匯率風險。5.償債風險。海外并購多采用現金交易的方式，若企業無法在短期籌得并購所需要得高額資金，可能會出現斷層、斷流和斷源等風險，從而影響企業整體的項目進行，造成經營損失。若采用股權轉讓的方式進行并購，可能引發公司部分話語權、所有權轉出的風險，將會影響內部管理的決策和組織結構的構建。海爾集團在并購Candy公司中采取了現金支付的融資方案。集團年報顯示：企業貨幣資金在2017年和2018年分別達到了351.77億元和70.68億元，因為2018年末海外并購使得貨幣資金減少。2018年，海爾集團的資產負債率為66.93％，達到近三年來最低值，外部償還債務壓力較小。

四、風險評估

（一）概述。企業風險指標復雜繁多且側重不同。海爾集團并購Candy公司的風險根據同類型企業發展情況典型分析，采用非財務風險建立風險矩陣模型，財務數據指標構建風險模型，綜合作為風險預警評價體系，以此判斷海爾集團2018年完成并購在后續發展中的風險及范圍預估，并對企業經營狀況進行梳理分析，縮小風險判斷的范圍，有利于企業進行事后風險控制。（二）風險矩陣模型。海爾集團風險矩陣評估，如表1所示：度影響但項目目標能部分達到），微小（一旦發生項目受到輕度影響），可忽略（一旦發生對項目幾乎沒有影響）。②風險概率說明：0％～10％（幾乎不可能發生），11％～30％（發生的可能性很小），31％～70％（有可能發生），71％～90％（有很大可能性發生），91％～100％（極有可能發生）。表1顯示，海爾集團在并購Candy公司后最主要的是運營風險的控制。歐洲是海爾集團全球品牌戰略的重點市場之一，此次并購風險的有效控制將加快海爾集團在歐洲的品牌布局。（三）權重系數財務風險模型。海爾集團財務風險指標值，如表2所示：表2定量指標顯示，營業業務收入利潤率、營業利潤比重都在平穩的良性發展；應收賬款收到并變現的天數較長，2016年由于并購GEA帶入較同期增加116.68％的應收賬款，2018年由于收購Candy公司致使其應收賬款并入公司，可能存在資金鏈供應不足、留存業務運轉資金不足等問題的風險；企業資產負債率較高，說明企業負債與資金可能會出現失衡等問題，損害股東的權益；2016—2019年期間凈資產收益率都為正值，說明各項目具有良好的投資報酬率，項目是具有可行性且較穩健風險系數的投資對象。

五、基于管理會計視角的風險應對

（一）內部環境。1.組織結構優化。海爾的集團組織結構是“全流程”，采取財務和業務既集中又分散的原則，注重于財務上的管理，經過不斷改革后發展出獨有的一套組織結構。集中在于利用財務共享功能來實現財務上的信息化；分散主要是將的信息統一通過財務再到各個單位部門，大大提高集團的工作效率。海外并購企業管理延續國內海爾集團組織發展模式形成海外管控集約化事業群，海外管理層直接對接總部進行內部組織架構管理的直接控制，統一海外公司的戰略目標與經營目標，海外部門應定期提交經營管理的風險預警測試評價指標，對于風險項進行專項控制。2.本土化發展戰略。海爾歐洲總部將設在意大利布魯吉里奧，海爾將持續投資來提升Candy品牌在歐洲及全球的競爭力。本土化戰略考慮到每個地區風俗習慣不盡相同，針對不同的消費群體開發出適合當地的產品，同時雇傭員工以當地人為主，有效避免了當地政府或民眾對外來企業的抵觸感，促進當地人員就業，加速了解當地用戶習慣,也為集團帶來了動力和經驗積累，深化全球化品牌戰略形成。同時可推廣COSMOPlat與HOPE平臺面向用戶或潛在用戶提交意見與預期個性化需求，針對差異化需求建立專業小組進行可行性分析。（二）控制活動。1.深化“三融一創”。三融指融資、融智、融文化，一創指創世界品牌。文化融合是并購之后企業“走進去”的關鍵一點。海爾集團需要有效地將自身的特點與并購企業文化良好地交融在一起，為后續市場反應和內部治理改革打下堅實的基礎。2.全員預算管理。海爾集團通過全員式的預算管理機制，將財務職能與其企業戰略密切相關。發揮財務職能的作用，使得海爾集團既能夠在運營過程中有效地監督和發現問題，又能給予財務預算反饋，不斷優化和完善財務預算，有助于減少財務松弛的問題，并激勵員工更好地為公司服務。3.作業成本控制。基于全過程的過程成本控制體系構建了作業成本控制體系。海爾集團使用財務共享中心，通過成本控制系統將客戶的經營實體運用到集團的價值創造系統中。整合和處理成本主體范圍上的信息，建立了全新的“全流程”企業管理模式，及時地為旗下業務板塊提供交易需求和市場信息。通過企業鏈管理系統的集成，在企業結構改革中實現戰略目標，實現共同目標、共同財務的整合，提高組織績效和管理信息價值。4.深化“人單合一”機制。海爾集團將“人單合一”的機制納入監測系統，內部建立完整的ERP系統并對其優化，程序化內部控制有效防止外部干擾，優化內部控制功能。信息技術的開發和使用，旨在將海爾集團下屬的所有部門整合到全面的資源管理系統中。利用財務共享中心，確保“人單合一”模式順利融入內控機制，與其相關的收支信息都通過該中心收集，在統一的系統之下進行調配，從而減少了資源的浪費，降低了財務成本。（三）業財融合。1.產品鏈優化創新。海爾集團海外地區產品滲透發展還有提升的空間，可以在海外并購公司實施從“雙品牌”到“多品牌”的轉變，海爾集團和Candy公司在品牌、產品組合和供應鏈等領域互補性強，海爾集團旗下包括Candy、Hoover、Rosières品牌在內的七大品牌將繼續實現全球化協同發展，助力海爾在歐洲乃至全球家電市場的創新和升級。2.費用優化。由于海爾集團在全球化、高端化等品牌戰略上的廣泛布局，自2016并購美國通用電氣的家電業務起銷售費用率快速上升，倍受市場質疑。海爾集團將財務狀況、發展狀態、政策支持和主要風險等整合到一起，并且設立了獨立的財務共享中心來進行集中處理，從而增強企業的運轉效率。海爾集團戰略投入正在全面結果，費用優化也逐步提升。2020年前三季度出口保持兩位數增長，同時海外市場收入逆勢增長17.5％，制冷、洗滌、空調三大產業在20多個國家進入TOP3行列。

六、結論

海外并購過程中，企業面臨著國內外經濟、政治形勢影響，以及戰略、估價、整合及經營風險等多方面風險，企業對并購企業進行合理性評估定價，完整的風險應對的體系來面對全球化趨勢帶來的挑戰，企業可通過深化“三融一創”、全員預算管理、作業成本機制、深化“人單合一”機制等控制活動進行管控，管理會計視角下產品鏈優化創新和費用優化的業財融合思想進行風險控制；利用風險矩陣模型、權重系數財務風險模型等多類分析方法評估識別風險存在的可能性，并有效控制企業的經營業務活動，使得并購后企業經營運作有序發展。

參考文獻：

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[4]陳麗旭.企業海外并購財務風險的分析與規避：以海爾公司為例[J].全國流通經濟，2018（21）：17-18.

篇11

一、勘察設計企業財務風險的概念及特征

財務風險是指公司財務結構不合理、融資不當使公司可能喪失償債能力而導致投資者預期收益下降的風險。財務風險有廣義和狹義之分,狹義的風險是指損失的不確定性;廣義的風險是指在財務活動的整個過程中,由于各種難以或無法預計、控制的企業外部經營環境和內部經營條件等不確定性因素的作用,導致公司的實際收益與預期效益發生偏離,從而造成損失的機會和可能性。

依據企業的財務活動,財務風險一般分為籌資風險、投資風險、資金回收風險和收益分配風險。對于勘察設計企業而言,由于其主要業務是提供勘察設計咨詢項目和工程承包等勞務服務,因此,在勘察設計服務完成后及工程承包過程中能否及時完整地回籠貨幣資金,是勘察設計企業主要的財務風險來源。此外由于項目建設和服務過程中的修改變動,存在于整個項目實施過程中,甚至每張設計修改建議書都涉及到收費問題,還有項目完工后業主的滿意度等都會導致所形成的貨幣資金收入在時間上和金額上都具有不確定性。因此,資金回收風險是勘察設計企業的主要風險。

同時,勘察設計企業在收益分配方面也存在較大的風險。由于勘察設計企業是知識密集型企業,主要是依靠腦力勞動,人工智能成本在企業的直接成本中占據較大比重。大幅度提高職工薪酬,分配過多利潤給投資者都會使企業的生產成本和資金成本大幅上揚,企業不堪重負,從而引起資金鏈斷裂的財務風險,進而可能導致企業能否可持續發展的風險;但如果想避免收益分配過高帶來的財務風險,過度壓縮職工的收入以求降低成本也是不可取的。在目前房地產市場持續低迷的環境下,市場競爭更趨激烈,勘察設計企業的生存風險也大大增加,人才也就成為企業在競爭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,技術水平的降低導致企業核心競爭力的降低,投資者在得不到預期的投資回報的情況下,不可能再增加投資,企業在資金收入短缺時又籌資無門,最終必然使企業無法持續經營。

二、勘察設計企業財務風險的成因

(一)外在因素

國家宏觀政策的復雜多變以及勘察設計市場信息的透明度偏低是勘察設計企業產生財務風險的外在因素。勘察設計企業承擔的多是投資大、時間長的大中型建設項目,國家相關政策的變化會影響資金回收的確定性。例如,國家基礎設施投資政策發生變化,將直接影響在建工程后續資金能否及時足額到位;國家執行緊縮的貨幣政策,項目業主支付資金的能力也將大打折扣。比如福煤設計院2006年承接了一個建設期較長的經濟適用房項目,由于該項目是政府按進度撥款,房地產公司只有收到政府撥款后才能給付設計費。設計完工后雖收到部分設計費,但其后兩年由于政府還有其他基礎設施投資,資金緊張,遲遲沒有撥付給房地產公司剩余款項,同時由于國家執行緊縮的貨幣政策,房地產公司也很難從銀行貸到款項,因此該院雖經多方協商,至今仍有部分設計余款未收回。由于設計工作已完成,該院已按產值兌現效益工資給職工,使供給資金發生短缺,直接給該院帶來不可忽視的財務風險,增加了運營成本,減少了利潤,無法實現預期收益。此外勘察設計的市場信息的透明度偏低、勘察設計企業又面臨買方市場、同行業競爭激烈等諸多因素導致市場信息不對稱都會使企業產生不可預見的財務風險。

(二)內在因素

企業管理人員對財務風險的客觀性認識不足,是企業產生財務風險的內在因素。企業只要有財務活動,就必然存在著財務風險。在現實工作中勘察設計企業產生財務風險的重要原因之一是企業的管理人員風險意識淡薄。由于勘察設計市場是買方市場,競爭激烈,企業的管理人員為了擴大市場占有率,有的項目都完工了還沒有收到設計款項,形成大量的應收賬款。同時在合同簽訂的過程中,管理人員對客戶的信用等級缺乏了解,缺乏控制,為了增加業務量盲目承攬工程,造成應收賬款失控。大量比例的應收賬款無法收回,甚至成為壞賬。貨幣資產長期被債務人無償占用,嚴重影響企業資產的流動性和安全性,給企業帶來巨大的財務風險。

三、勘察設計企業財務風險的防范和化解

在競爭日益激烈的市場經濟條件下,由于諸多因素的影響,勘察設計企業的財務風險是不可避免的。因此企業在財務管理工作中,必須重視財務風險的防范,靈活運用各種技術方法,化解進而控制財務風險。

(一)提高企業財務管理系統對宏觀環境的適應能力

建立和完善財務管理系統,設置高效的財務管理機構,配備高素質的財務管理人員,健全財務管理規章制度,強化財務管理的各項基礎工作,使企業財務管理系統有效運行,以防范因財務管理系統不適應宏觀環境變化而產生的財務風險。

(二)建立健全應收賬款內控制度,防控資金回收風險

1.建立合同會簽制度。每份勘察設計經濟合同須經合同管理部門、財務部門以及相關專業人員評審會簽后方可加蓋合同專用章。財務部門在合同簽訂前要仔細調查客戶的信用等級,做到事前防范資金回收風險。

2.實行應收賬款的責任管理,做到每一筆應收賬款都有人負責。將收款責任落實到個人,并與個人兌現效益直接掛鉤,這樣既能敦促職工積極催收款項,也能避免因過度分配而帶來的財務風險。

3.進行積極的收款政策和風險轉移機制。財務部門應定期分析應收賬款賬齡,緊密跟蹤應收賬款還款情況,積極與對方進行聯系,及時收回欠款。對近期暫不能還款的賒銷客戶,應要求對方制訂還款計劃并提供擔保,使其能逐步還清欠款。對那些既不制訂還款計劃又不提供擔保的,或發現其缺乏清償能力的,應及時通過法律途徑給予解決。對部分不能收回的賬款進行風險轉移:例如將應收賬款轉化為應收票據、以應收賬款的部分或全部為擔保品,向金融機構借款或出售給金融機構等從而實現應收賬款風險的轉移。

(三)制定合理的利潤分配率,防范收益分配風險

勘察設計企業收益分配風險控制的主觀隨意性較強,缺乏一個客觀的控制標準。收益分配風險控制的主要矛盾是:使投資者滿意的同時又要控制資金成本,擴大企業再生產,其核心是利潤分配率的確定。因此,主要考慮以下因素的影響:首先是通貨膨脹的影響,有計劃地建立價格變動補償基金,保證收益分配不影響企業的可持續發展;其次是在提高效益的基礎上,爭取投資者每年的投資回報呈上升趨勢;再次是考慮企業來年的資金預算,滿足企業擴大再生產需要,努力降低資金成本;最后就是結合企業償債能力的大小來確定收益分配的大小。

(四)培育財務風險規避觀念

勘察設計行業會計風險的化解存在著不少不容忽視的薄弱環節,應通過會計政策和會計策略來解決現階段和未來的企業財務風險問題。財務人員應將財務風險防范貫穿于財務管理工作的始終,應通過建立風險責任制,充分發揮財務部門的監督作用,規范財務管理和結算紀律,增強財務人員風險規避觀念。

(五)建立財務預警監控體系

財務預警系統是以企業信息化為基礎,以企業的財務報表、綜合經營計劃以及其他相關的財務資料為依據,利用財會、企業管理等理論,對企業在經營管理活動中的潛在風險進行實時監控的系統。例如,建立雙人、雙職、雙責為基礎的以防為主的監控防線;加強會計監督,構建防范勘察設計風險的監督保障系統;以現有的稽核審計為基礎,對會計部門實施內部最后控制改革和制度建設,要與業務職能緊密結合等。它屬于事前監測,同時應根據環境變化,對財務風險的防范機制進行動態調整。此外,應堅持謹慎性原則,建立風險基金。即在損失發生前以預提方式或其他形式建立一項專門防范風險損失的基金。如福煤設計院就按福煤集團的統一規定和標準提取壞賬準備金,商業企業可以提取商品削價準備金,這是彌補風險損失的一項有效舉措。

總之,對財務風險的防范和化解的措施要作為勘察設計企業財務管理的重中之重切實執行,不僅在管理制度上要有保障,而且在組織機構、薪酬管理、預警機制等方面也要配套,形成貫穿企業經營、管理全過程的財務管理系統。唯其如此,才能切實加強勘察設計企業財務風險管理,提高企業競爭力,使企業在目前的危機中立于不敗之地,并進一步實現企業價值最大化。

【主要參考文獻】

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隨著信息技術的發展，特別是網絡信息的傳遞和財務軟件的應用，傳統的單機會計電算化系統正在向網絡會計系統發展，這是會計領域的重大變革，極大的促進了會計工作效率的提高，同時給企業的內部控制帶來新的問題和挑戰，主要體現在：

（一）網絡環境的開放性使企業的固有風險、財務風險加大

在網絡時代，企業的信息都要在網絡上公布，企業人員需要定期或不定期的進行信息交流，企業的各項數據都存儲在處于聯網狀態的客戶機的磁盤中，極易被篡改或惡意破壞，同時磁盤等軟硬件也可能由于質量問題或病毒侵擾而發生故障，破壞企業的數據和各種信息，這就使會計數據的安全性受到威脅，安全系數下降，加劇了會計信息的失真。同時競爭對手也可以通過互聯網登陸企業的網站，了解企業的信息，使企業數據信息的保密性難以保證。這就增大了企業的固有風險和財務風險。

（二）授權方式的改變，潛伏著更大的經營風險和控制風險

授權批準是傳統內部控制的基本手段，通過嚴格控制相應環節的負責人員的權限，使每一個崗位上的負責人只在本崗位上有權處理數據，能加強各環節的內部牽制，有效的防止作弊。IT使權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，就會給企業帶來巨大損失。如果有人竊取口令，非法核銷企業的賣出產品數量和應收賬款，然后收買銷售人員竊取到顧客訂單密碼開出假訂單，就會騙取企業的產品，這就增大了企業的控制風險和經營風險。

（三）審計人員面臨的審計風險加大

在IT環境下審計人員對本身具有不安全性的信息資料和數據進行審計，加大了做出錯誤判斷的可能性，使審計的控制風險和檢查風險增大。審計風險AR=IR CR DR（IR為固有風險，CR為控制風險，DR為檢查風險），IR、CR、DR都增大了，相應的審計風險也就增大了，這對審計行業來講是一個嚴峻的挑戰。

二、IT環境下對風險導向型內部控制的理解

企業內部控制自產生以來經歷了內部牽制、內部控制制度、內部控制結構和內部控制整體框架四個階段。內部控制是由企業董事會、經理階層和其他員工實施的，為營運的效率、效果，財務報告的可靠性，相關法令的遵循性等目標的達成而提供合理保證的過程。其構成要素有：控制環境、風險評估、控制活動、信息與溝通、監督。可以說這五個要素都是非常重要的，但在IT環境下各種不確定性因素急劇加大，使企業的風險更增強，這就突出了風險評估要素的重要性，如果企業對經營項目本身的風險評估不夠恰當，錯誤決策，就會功虧一簣。風險導向型內部控制是伴隨著IT的發展而發展起來的，是指在IT環境下企業的經營決策以風險評估為基礎，綜合分析企業經濟活動的各因素的一種內部控制方式。風險導向型內部控制在風險較大的信息技術環境下既是出資者約束經理人的工具，也是經理人鎖定職業風險的“防火墻”。同時，從契約經濟學的角度去理解，企業是一系列有緊密聯系的契約的組合，契約在風險性較大的IT環境中履行時，就需要在企業內部存在一個以風險評估為基礎的控制機制，來彌補和糾正契約本身的不完備性，保證企業的正常運作和發展，于是風險導向型內部控制應運而生。

風險導向型內部控制的本質特征是以風險的評估為基礎。在IT環境下企業面臨的風險主要是信息被竊取、篡改后會使企業的財務風險、經營風險、控制風險和其他固有風險增大，以至于會使審計人員的審計風險也增大。因此，我們應該看到風險的危害確實是現實存在的，這就要求企業對所經營的項目進行風險的評價，評估出項目風險的種類、風險的級別，尋找風險產生的原因，并采取相應的風險防范或控制措施。高風險項目總是讓人望而生畏，企業要權衡自己的實力和項目的風險程度，再決定是否運作。巨人集團如果建立起科學的風險評估機制，就會合理的、恰當的評估出生物工程的風險性水平，就不會傾巨人所有資金于生物工程而慘遭失敗。當然也不能懼怕風險，只要能正確、合理的評價出風險，并有效的控制風險，管理當局就會運籌帷幄，既不去拼死冒險，也不要失去機會。

三、IT環境下風險導向型內部控制框架的構建設想

IT環境下風險導向型內部控制所要達到的目標是有效的控制企業的各種風險，保證財務報告的真實可靠，使企業合法經營，提高企業經營的效率、效果。

（一）完善公司治理結構，加強網絡管理

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1 問題的提出

加入WTO后，我國企業面臨的是世界大市場，競爭更加激烈。特別是實行現代企業制度后，企業的經營權和所有權分離，企業的組織形式是多元化、多角化、集團化、跨行業的經營趨勢。企業被財務風險葬送的教訓層出不窮：日本住友商社、韓國大宇集團、美國安然公司、中國的巨人集團、藍田股份以及“新疆啤酒花事件”等，都與財務風險有關。財務風險預警管理因而成為學術界和企業界關注的焦點,建立一個有效的企業財務風險預警機制及防范系統，顯得十分必要和迫切。

2 典型財務預警模型介紹

企業的財務報表等所提供的會計信息綜合反映了企業財務狀況和經營成果，根據企業會計信息的結構、比率和比較分析可以研究企業的償債能力、盈利能力、發展能力和資金運營狀況，可以分析企業的安全狀況，進而對企業的綜合財務狀況作出判斷(吳水澎，1996)。基于對相關財務比率進行的單項和綜合研究而建立的各種財務預警模型，就是對企業危機預警進行的量化研究（薛祖云，2004）。

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

最早運用統計方法和財務比率進行企業危機預警研究的是美國財務專家威廉?比弗（WilliamBeaver,1966）。他的《財務比率與失敗預測》一文是以企業危機預警為主題，以單一的財務比率指標為基本變量，運用配對樣本法，隨機挑選了1954年到1964年間79家危機中的企業，并針對這79家企業逐一挑選與其產業相同且資產規模相近的79家正常企業，再將樣本企業分為訓練樣本與測試樣本兩組。先以訓練樣本企業破產前5年的30項財務比率進行二分類檢驗（Dichotomous Classification Test ）。用以找出最具區別能力的財務比率及其分界點，并利用測試樣本預測及驗證其財務比率及分界點的危機預警能力。

威廉?比弗的結論是，最能對企業危機做出預警的指標是“現金流量/總負債”比率，其次為“總負債/總資產”比率和“凈利潤/總資產”比率。在企業破產前5年可達70%以上的預測準確率，在企業破產前1年可達87%的預測準確率。

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

該模型又稱奧爾特曼模型或Z分數模型（Z-score Model）是由美國財務專家愛得華?奧爾特曼(Edward .I. Altman)提出的。他認為，償債能力的喪失是引起企業破產的主要原因，企業在財務狀況良好――財務危機――破產――清算這一過程中，是有信號可預測的。經過大量實證考察和研究之后，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分數模型（F-Score Model）。

由于Z分數模型在建立時并沒有充分考慮到現金流量變動等方面的情況，因此有一定的局限性。為此，我國學者周首華、楊濟華對Z分數模型加以改造，于1996年提出了財務危機預測的新模型――F分數模型。在F分數模型中加入現金流量這一有效的預測變量，彌補了Z分數模型的不足。同時，該模式還考慮到現代企業財務狀況的發展及標準的更新，比如，由于現金管理技術的提高，致使企業所應維持的必要流動比率有所降低，該模式的樣本選用更為擴大，它使用了Compustat PC Plus 會計數據庫中1990 年以來416 家公司的數據進行檢查，而Z分數模型的樣本僅為66 家。

F分數模型如下：

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

（4）神經網絡預警模型。

1987年，Lapeds和Fayber首次應用神經網絡進行預測，開創了神經網絡預警的先河。該模型適合于對復雜性、時變性和模糊性的系統進行預測。神經網絡方法預警模型主要建立在“黑箱法”的基礎上。它把復雜系統當作一個黑箱，然后通過刺激（輸入）、反應（輸出）來研究系統的結構和性質。人腦的思維機制可分為抽象思維（邏輯推理）和形象思維（不確定性推理），神經網絡模型根據生物神經元的外部行為特征，推測具有類似于閥值邏輯的結構，提出人工神經元的閥值邏輯模型。

BP(Back propagation)模型是神經網絡方法中一種比較常用的模型，這種模型把系統看作一個黑箱，考慮其輸入和輸出之間的非線性映射，輸入過程可用輸入節點來表示，輸出過程可用輸出節點來表示。假定系統內部結構為未知，同時用隱節點來表示內部機制，從而形成一種用人腦神經元突觸行為模擬節點機制的類似神經的人工神經網絡。這樣，可通過不斷地輸入和輸出，以及對有限多個樣本的學習來達到對所研究系統內部的模擬。

3 企業財務預警模型評述

隨著統計技術和計算機技術的不斷發展，歸納分類、人工智能、神經網絡模型以及實驗等技術逐漸被引入到企業財務預警研究之中。然而，無論采用什么統計方法或研究方法，企業財務預警研究中都存在著許多問題，主要體現在：

（1）缺乏系統的經濟理論指導。

在目前的文獻中，能夠系統地解釋企業失敗和破產的經濟和管理理論還很少。盡管有些學者從委托、交易費用和產權關系等企業制度環境和制度安排方面作了大量的闡述，并借助于企業生命周期理論、企業進化理論等對企業失敗現象進行解釋。但是，它們還不夠完善，不足以系統地解釋企業失敗的原因，還遠遠不能準確確定財務預警模型中應包括的預測變量。因此，在選擇預測變量時，還是憑著經驗進行搜索，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。

（2）研究方法上存在的問題。

①選擇的預測變量往往是企業陷入財務困境的征兆，而非陷入財務困難的原因。一般而言，失敗企業數量較少，因此所選擇的失敗企業樣本大都不屬于同一行業，從該樣本得到的最好的預測變量反映了所有失敗企業的共同特征：低效益和高負債。因此，大多數預警模型所提供的信息只是一種表象而已。

②選取的財務變量具有片面性、滯后性（事后性）和多重共線性。所選取的財務變量的片面性體現在一個具體的財務變量只是從某一個側面反映企業的財務狀況和經營成果；財務變量的滯后性體現在財務報表的公布日，滯后于會計期間。比如我國上市公司的年度財務報一般是在會計年度結束后的4個月內公布。如何克服財務變量的片面性、滯后性（事后性）和多重共線性是一個急需解決的問題。

③樣本選取的困難。盡管上市公司的數據相對容易獲得，但是要獲得那些財務困難公司在其陷入財務困境之前的數據卻不太容易，完整性也不夠。另外，很多研究采用了“配對抽樣”。按照行業、資產規模等標準為財務困境公司構造一組控制樣本，這會產生兩類公司的比例與它們在總體中的比例嚴重不一致，夸大預測模型的準確率。

④非財務指標因素的忽略。利用財務危機量化指標對企業預測，很可能忽略非財務指標的因素。社會經濟活動中的失敗與利率、失業率等的變化與財務危機有關，多種變量模型中如果能加入對宏觀經濟因素的預測，模型的預測能力就會加強；再者，許多學者以行業成功企業作為比較基準，這是不夠科學的。因為企業間不同環境造成比較上的牽強性，很難找到處于相同境地、相同條件下的企業。

4 企業財務風險預警研究對策分析

（1）方法要百花齊放，百家爭鳴。在大膽吸收國外已有研究成果的基礎上，要結合我國實際進行創新。各國的經濟文化環境不同，經營理念存在差異，會計核算口徑不一，統計分析局限在應用經典分析方法，而其它建立預警模型的方法應用又少。結合我國現代企業的特點借鑒創新，改進傳統的統計方法，制定高質量的會計準則，編報高質量的財務報告。科學的方法也要借助真實的原始信息，采用真實的原始信息進行預測更需要科學的方法。

（2）針對預警模型變量選擇的狹窄性，應重新考慮設計預警變量，不能僅僅局限于資產負債率、流動比率等幾個指標的運用分析，合理引入現金流量方面的指標，加強對現金流入、流出的監測分析。對于財務指標信息類預警模型的應用，解決兩個關鍵問題，一是選擇哪些財務指標；二是預測計量方法的選擇。

（3）預測模型使用的技術問題。一是實效性問題，隨著經濟環境的變化，模型的擬合效果可能會有變化，要研究其變化，適當進行微調；二是行業因素對模型擬合效果的影響問題，盡管我國目前實行了創新與趨同的會計準則，但不同行業的財務指標特征具有較大差異，在設計分析時將其納入同一總體，無疑會影響模型的解釋能力及預測效果。對此，在模型的構造方面要分行業建立預測模型。

（4）建立財務風險預警計算機輔助管理系統，為企業財務管理提供科學工具。由于財務風險系統較為嚴格、繁雜、工作量大、內在聯系性強，僅靠人力不能達到監控的及時性、準確性和針對性要求，因此必須實施微機化管理，并與會計核算軟件銜接，進行動態監控，減少數據采集、輸入過程中的錯誤保證會計信息的質量。

（5）規范風險時間跨度，確保會計信息的相關性和可靠性。規范時間跨度與預測準確程度成反比，應根據需要和可能，適度規定財務危機預測時間跨度，這一點對會計信息及時性和真實性也提出了較高的要求。財務危機預測是對原始信息整理、分析基礎上的再加工活動，在日益復雜的經濟環境影響下，對原始信息真實性、可比性的要求也越來越高。如通貨膨脹比較高時，要對歷史信息進行調整，剔除物價上漲因素。

（6）結合經營風險進行預測。如果企業經營出現大的規模擴張，管理水平低下，滯銷產品多對能源和原材料存在高度依賴性等情況時，可能預示企業要出現財務危機。分析企業經營狀況，探尋財務危機的根源，提出解決的辦法。

參考文獻