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財務數據預警分析范文1
【關鍵詞】 Z-score財務預警模型 主成分分析
一、前言
由于在企業活動的各個環節都有存在大量的不穩定性和不確定性因素，所以企業的行為必然會伴隨著風險的威脅和影響，若風險失控就會引發危機。由此，對企業財務狀況進行預警具有重要意義。
早在上世界三十年代，西方學者便開始了對企業財務預警的定性和定量研究。由于定性研究包含大量不確定性，所以數學家們大多將精力放在定量研究上。定量財務預警模型按照所選擇的識別變量的不同可以分為：單變量模式和多變量模式。
單變量模型是用單一財務比率或趨勢來預測或判定企業是否存在財務風險，具有方便簡單，容易實現，但指標單一和相互獨立的特點。
多變量財務預警模型，在單變量模型的基礎上，綜合考慮多個變量對企業財務狀況的影響。按照各種類別采用的不同分析方法，可以分為線性回歸模型、線性概率模型和Logistic回歸模型。目前應用最廣的，是美國紐約大學教授Altman Edward提出的Z-score模型。
二、相關模型方法概述
（一）Z-Score模型概述
（二）主成分分析法概述
由于Altman的研究數據來源是美國上市公司數據，而且是基于所有行業數據。在我國各行業實際應用中，產生預測正確率低、預測時效短等缺點。為了剔除行業對財務數據的影響，本研究在Z值模型的基礎上，基于主成分分析法，重新選取財務指標，確定系數，構造基于我國某特定行業上市公司的財務預警模型。本研究選取生物、制藥行業為例。
三、新模型的構建
（一）樣本的選取和數據來源
本研究選取48家生物、醫藥類上市公司財務數據。40家公司（其中36家非ST公司，4家ST公司）財務數據作為學習集，8家公司（其中6家非ST公司，2家ST公司）財務數據作為檢驗集。如ST公司是在2012年被宣布特別處理，其選取數據的年份為2011年、2010年、2009年，其對應的非ST公司選取數據的年份為2011年、2010年、2009年。本文樣本公司財務數據主要來自證券之星網站提供的中國股票市場研究數據庫。
（二）指標選擇
通過財務失敗原因分析，在綜合、全面地考慮中國上市公司的財務預警指標體系基礎上，采用定性和定量相結合的方法選取了14項用于模型支持的主要財務預警指標。首先對48家公司數據進行顯著性分析，14項指標中有8項具有顯著性差異，說明這8項指標對企業財務危機情況能夠做很好的說明。這8項指標分別是：速動比率，每股收益，總資產周轉率，應收賬款周轉率，資產凈利率，存貨周轉率，應收賬款周轉率和全部資產現金回收率。
（三）剩余指標的因子分析法
四、對本研究的評價及結論
本文利用主成分分析法對企業財務指標進行分析，并且剔除行業因素影響，在Z-score模型的基礎上提出改進的生物制藥上市公司企業財務預警Y值模型，提高了企業財務陷入財務危機的判定正確率。
在以后的研究中應該收集更多的樣本數據，使樣本盡可能充分，從而得到更準確、更有說服力的預測效果。另外，也可考慮引入更多的非財務指標，從而更加全面客觀的反應企業實際財務狀況。
參考文獻：
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[2]路軍.財務危機預警指標選?。壕C述及啟示[J].新會計，2011，（09）.
財務數據預警分析范文2
【關鍵詞】Altman-Z值模型 修正的Z值模型 財務預警
一、Z值模型介紹
美國學者Altman通過對財務預警模型的長期研究，從22個常用的財務比率中選出營運資金/總資產、留存收益/總資產、息稅前利潤(EBIT)/總資產、權益市價/負債面值、銷售收入/總資產5個比較有效的比率，選取美國機械行業1945-1965年規模在70萬-2，590萬美元之間的33家破產公司和33家正常經營的健康公司作為研究對象。分別計算66家樣本公司的5個比率值，來確定各個比率對于破產公司和健康公司的判別能力，考慮它們互相之間的關系以及各自對整體模型分析的貢獻，來確定這5個比率各自的權重，最終得到了Z值模型，從此奠定了多變量財務預警系統的理論基礎。Altman(1977)運用Z值模型對1970-1973年公司破產情況進行分析預測，成功率高達82%，其運用主要是針對制造業上市公司。Altman的Z模型判別公式如下：
Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+0.999X6
X1=（流動資產-流動負債）／總資產；X2=留存收益／總資產；X3=息稅前利潤／總資產；X4=股票市場價值／債務賬面價值；X5= 銷售額／總資產。
二、Z值模型在我國可適性的實證分析
（一）Altman-Z值模型在我國上市公司中的應用
1.樣本數據的選取
選取的數據是滬深釀酒業上市公司2006-2010年共29家公司，從中剔除三家由于上市較晚導致數據缺失的公司，最后選取剩下26家上市公司的財務數據。
2.Altman-Z值模型的實證分析
用Altman-Z值模型即Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+ 0.999X5對我國釀酒業上市公司的財務狀況進行預警分析，根據Altman提出的判斷企業破產的臨界值：若Z
（二）Z值模型的修正
由于釀酒業屬于飲料制造業，故Altman-Z值模型中的所選變量是可以借鑒的，考慮到我國股票市場的實際情況，本文以Altman-Z值模型為基礎模型來重新設定Z值模型，仍選取原變量X1、X2、X3、X4和X5作為自變量，變量的取值仍按照上文26家樣本公司計算得到的數值來進行回歸分析，本文使用Probit模型對其進行回歸分析，其中，Z值的取值為上市公司為ST取1、非ST取0，變量數值由26家上市公司的財務數據求得。設定Z值模型為：
經回歸分析得到新的Z值模型為：
Z=4.933069X1+0.085753X2+3.366581X3+1.548973X5
（三）用修正后的Z模型進行實證分析
運用上文所得到的修正后的Z值模型即：
Z=4.933069X1+0.085753X2+3.366581X3+1.548973X5
將由樣本公司的財務數據得出的X1、X2、X3、X5的數值代入該模型，從而計算出樣本公司2006-2010年各年的Z值。通過分析，2011年4家ST上市公司從2006-2010年的Z值均位于破產區域，即財務預測為不安全，該模型對我國釀酒業上市公司中的ST公司的財務預警作用是肯定的，但有4家非ST上市公司的Z值偏小，用Z值預測出來的財務狀況與實際情況不相符?？梢缘贸?，利用Altman—Z值模型中的變量回歸得出的新的Z值評分模型在上市公司的財務預警中起到了一定的作用，對ST公司存在良好的預警作用，這類公司的Z值均位于破產區域，表明財務風險較高；大部分財務指標良好的公司Z值高于臨界值2.657，說明Z值模型對上市公司的財務狀況有比較好的預警作用。
三、結論與總結
由以上分析可得，在對我國制造業上市公司利用Z值進行財務風險預測時，不能直接使用Altman-Z值模型或直接使用其財務指標，應該結合我國股票市場的實際情況對模型的5個指標做一定的修改和完善，并將某些指標用更能反映我國上市公司經營狀況的指標來代替，或者引入日益重要的資本市場指標，這樣會使Z評分模型在我國的應用價值更大，度量結果更加準確。
參考文獻
[1]張玲.財務危機預警分析判別模型[J].數量經濟技術經濟研究，2000(03).
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財務數據預警分析范文3
一、建立國有企業財務風險預警機制的原因
（一）財務風險意識薄弱。我國國有企業脫胎于計劃經濟，普遍缺乏風險意識，這已成為大多數人的認知。企業的財務管理人員對企業財務風險的客觀性和嚴重性明顯認識不足，單純以為只要做好賬、管好錢，就沒有財務風險，政策推行中“求穩”意識強，墨守成規厭惡風險，無視“以變求存”的市場規則，在資金、債權債務、投資等企業各項財務管理活動中處處存在變數和風險的今天，這種風險意識先天不足，直接導致國企自身生存能力的欠缺。
（二）內部治理結構還不完善。有效的公司治理結構是現代企業的特征和要求，國有企業尤其是大型國有企業由于管理鏈條長，審批層級多，監控難度大而且成本高，造成各級單位的風險不能有效得到梳理和監控，比如在眾多國有企業中監事會形同虛設，相關負責人大多是兼職，監督作用發揮受到局限，同樣會加大企業的財務風險。
（三）內部控制體系不健全。我國國有企業大都缺乏完整的內部風險控制體系，財務管理系統中也存在著弱化監督的缺陷，普遍對內部審計重視不夠，自查自糾能力欠缺，自身免疫系統缺陷，從而造成國有企業自身財務風險較多。
（四）企業財務風險預警機制的可行性較差。目前一些國有企業尚沒有形成一套成熟有效又簡便易行的風險預警機制，現有的各類風險預警模式不是浮于理論探索或形式操作，就是實施成本過高，或者不適合于國有企業自身特點，可行性較差，不宜推行，最終導致企業在面對財務風險時手足無措，最終造成嚴重后果。
（五）國際市場競爭對風險管理的客觀要求。國有企業要走向世界，參與國際市場競爭，就必須熟悉和遵從國際社會的風險管理模式和規定，如101條風險管理準則、ISO風險管理準則等。究其原因，一方面，大型跨國企業都以建立風險管理機制作為參與國際市場競爭的前提，另一方面，國有企業要走向世界，將面臨更多風險與挑戰，尤其是財務風險，據不完全統計，我國出口海外企業每年無法收回的應收賬款就高達上千億美元，可見，國有企業建立財務風險預警機制是多么的緊迫。
二、建立國有企業財務風險預警機制的基本原則
（一）簡便易行。要充分考慮財務管理人員的普遍素質與能力。財務風險來自于企業日常的經營管理活動，預警機制也應融入到日?；顒又?，便于操作與執行。首先，財務風險預警機制應該適應國企自身特點，由一般財務人員依據財務基礎知識便可初步實施。其次，企業建立財務風險預警機制，要依據自身財務特點，充分利用現有財務數據，強化日常監督，避免增加財務人員負擔和工作壓力。
（二）成本效益。因為財務風險預警機制本身不易進行考核量化，因而易形成只增加額外成本不產生效益的顧慮，導致實施有難度。因而，財務風險預警機制應作為改善企業財務基礎管理和內部控制的措施來考量，盡量減少專業化實施成本（如專設崗位、專業培訓等），以前置化財務監督的方式，促進企業夯實財務基礎工作，防范風險，改善管理，提高效益。
（三）重點全面。財務風險預警機制要自成體系且有重點，預警模塊和預警指標的設置必須科學合理，預警體系與企業經營管理、財務狀況應有機結合。如商貿企業的預警機制應集中于資金、往來賬、存貨等監控；房地產企業則應更多考慮投資、融資等預警。同時，財務風險預警體系應考慮財務管理的各個方面，只要存在財務風險的領域都應建立預警機制，以便對企業財務風險提供整體評價。
（四）激勵約束。財務風險預警機制應與年度考核指標相結合，并包含相應的激勵約束措施，以促進有效實施。風險預警不是目的，采取措施，改善管理，規避風險，提高效益才是初衷，因此，完整的預警機制應包含相應的整改要求和獎懲措施，企業一旦建立預警機制，就應該通過固化的流程制度來實施和考核。
三、國有企業財務風險預警機制的建立與實施
（一）明確歸口管理部門。建議明確財務風險預警機制的歸口管理部門為財務審計部門或其他相關部門，經辦人員可以是從事企業日常預算管理、核算或統計等相關業務人員，無須專設部門和人員。目的是充分利用現有資源，節約成本。財務負責人要作為財務風險預警機制的第一負責人。
（二）建立跟蹤監控的指標體系。相關財務人員要重新梳理已有的財務數據，結合以往預算執行情況和年度考核情況，通過敏感性分析測算，關注對企業財務數據比較敏感的指標和項目，建立一套跟蹤監控的指標體系，同時，設計一套跟蹤監控表格，為預測預警提供依據，如期間費用預警監控表，可以按月跟蹤，也可以按項目周期跟蹤，定期測算成本費用完成率，探索設定預警級別和不同預警值。
（三）制定企業財務風險預警管理辦法和步驟。在前期實踐的基礎上進行歸納總結，制定《X企業財務風險預警管理辦法》，對管理部門、人員、職責，預警管理的原則，預警方式方法，匯報、整改、獎懲等方面做出明確規定，通過制度化流程化，推動財務風險預警機制的有效實施。
四、實例分析
例：某國有企業X主要業務為商業貿易，建立了全面預算管理體系，年度考核指標是利潤實現1 000萬元、成本費用控制率100%、庫銷比小于3、壞賬率小于5%等指標，已經連續經營3年以上。試對該企業財務風險預警機制建立方法和步驟進行闡述。
分析：
第一步，X企業經理層在辦公會中一致同意由財務審計部作為財務風險預警歸口管理部門，負責建立并管理財務風險預警機制，并由企業總會計師擔任第一負責人，主要考慮是便于推動財務預警機制的建立和實施，同時增強總會計師的風險責任意識以及對企業財務狀況的深入了解，利于企業發展，另外，也便于總會計師統籌考核財務審計工作內容和工作量。
第二步，X企業財務審計部接到工作安排后，指定預算室負責具體實施財務風險預警機制。
1.預算室結合人員工作量和工作內容，指定負責預算分析崗人員根據以往預算執行情況和考核指標完成情況分析和測算企業財務數據中對考核指標比較敏感的財務指標，由統計分析崗根據企業歷史財務數據分析企業財務風險主要集中區域。結論是，企業財務風險主要集中于管理費用、應收款和稅務，對于存貨周轉率、資產負債率、速動比率、預算完成率、凈資產收益率等指標較為敏感。
2.預算室將存貨周轉率、資產負債率、速動比率、預算完成率、凈資產收益率列為公司預警監控指標體系，同時，建立營業收入、管理費用、應收款、庫銷比、稅務風險等跟蹤監控表格，設定“黃橙紅”三色預警方式，并規定不同的預警值，如管理費用及明細使用達到預算值的70%時為黃色預警，采取措施是向總會計師通報，加強費用控制；使用率達到80%時為橙色預警，采取措施是向總會計師通報，控制費用支出，改善財務狀況，使用率達到90%時為紅色預警，由總會計師向經理層通報，原則上不再發生費用支出，特殊費用按照預算外管理辦法執行。
3.對于稅務風險，由財務審計部負責人牽頭稅務會計配合預算室，梳理企業日常經營中存在的稅收風險、影響金額以及相關稅法規定，定性定量相結合，形成X企業稅收政策跟蹤表，根據稅法規定的納稅時間、金額、處罰措施等測算出企業稅收風險的緊迫度、重要性及金額大小，設立高、較高、中等、較小等不同風險預警級別，根據實際情況，對達到高、較高風險級別的事項及時向總會計師通報，對中等、較小風險級別的事項要持續跟蹤監控。
財務數據預警分析范文4
1.1大數據的主要特征根據在維克托•邁爾-舍恩伯格及肯尼斯•庫克耶在《大數據時代》著作中的論述和業界的共識，大數據具有4V特點，即：Volume（大量），數據體量巨大；Velocity（高速），處理速度快；Variety（多樣），數據類型繁多；Value（價值），價值密度低，商業價值高?；谏鲜鎏卣骺梢耘袛?，本質上看數據本身并無太多價值，而基于大數據的處理和分析才能為企業帶來巨大的增值價值。大數據將是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域都會開始進入量化進程，無論學術界還是企業界，所有領域都將開始這種進程。
1.2大數據對發電企業財務職能的影響大數據對發電企業財務職能的影響主要體現在財務管理的理念和模式、財務人員職能與定位、數據分析與應用、決策支持的及時性與有效性、財務內部控制與風險管理的針對性與有效性等方面。在大數據時代，包括發電企業在內的社會經濟組織在各領域的決策將更加依賴數據和分析，而非是以往的主要靠經驗和直覺。財務數據作為發電企業的核心數據，反應和支撐著發電企業資金及業務的正常運轉，通過對財務數據的處理和信息的充分挖掘和分析，能夠有效幫助發電企業改進財務管理，提升應對各種財務風險的能力，為管理者提供決策依據，進而為企業創造價值?？梢哉f，發電企業從各種各樣類型的財務數據中快速獲得有價值信息的能力，將直接決定企業在未來愈發激烈的市場競爭中的生存能力。
2大數據時電企業財務職能面臨的主要變革
2.1財務管理的理念將向保障戰略目標的實現變革毫不夸張的說，數據決定成敗，數據將成為保障發電企業戰略目標實現的決定性手段，缺乏財務數據支持的企業戰略終將是空中樓閣、鏡中之月。傳統財務管理的理念主要立足于核算和監督，隨著優秀發電企業在管理上不斷追求卓越和不斷通過信息技術來提升管理效能，發電企業積累和掌握數據空前龐大，而這些龐大數據的核心價值在于數據的深化應用。這就要求發電企業在財務管理的理念上進行深刻變革，通過借助大數據時代先進的管理手段和工具，深入加強財務管理的分析、控制、預測等職能的發揮，充分發揮財務在戰略決策和價值創造方面的作用，使財務數據成為企業通過配置資源來保障戰略目標實現的指揮棒和主要的衡量標準，使戰略目標立足扎實、戰略管理行為科學、戰略保障堅強有力。
2.2財務決策支持的重心將向深、向寬變革隨著發電企業在推進財務決策支持職能發揮方面的不斷努力，財務決策支持在總體財務職能方面的比重正在逐漸上升，如國內較為優秀的國華電力提出要在未來將財務決策支持占財務職能的比重由以往的10%提升到50%。以往，財務人員主要基于財務報表的數據，通過對數據的分析為管理者提供決策支持，但財務報表的數據畢竟是有限的，反應的信息面相對狹窄，只能為管理者提供有限的信息。大數據時代，發電企業面對的數據范圍越來越寬、數據精細化程度越來越高、數據之間的關系鏈也更為完整，這就為財務決策支持提供了海量的數據信息，使財務分析能夠深入到最基礎的業務單元，從而使企業效益和成本的驅動因素更為明確，驅動因素對效益和成本的影響程度也更為精確。以存貨周轉率為例，通過報表分析手段，只能反饋存貨周轉率與基期對比的偏離程度，但通過大數據手段，可以明確找到存貨周轉率偏低的直接驅動因素，到底是哪些存貨存在偏差，偏差程度到底有多大。再如通過數據積累和分析，可以精確預測各種驅動因素的變化對發電負荷率的影響程度、對煤耗的影響程度。這樣就能幫助決策者的決策行為更加科學、更加有效。
2.3財務職能發揮方式將向統籌協調變革國家會計學院秦榮生教授形象地指出，要“修身、齊家、管公司、治國、平天下”。傳統財務職能僅需依靠財務部門自身便可發揮作用，做好“修身”即可。隨著ERP等信息手段的應用，財務管理職能的發揮逐步與人力資源、供應鏈管理、生產管理等企業各類信息系統深度整合，協同發揮效力。在這種新的形勢下，財務部門僅僅依靠發揮自身本位職能，是遠遠無法滿足現代社會對財務職能發揮的要求。這就使財務職能的發揮開始朝著統籌協調企業整體資源配置進行變革，不僅要做好“修身”，更要“齊家、管公司”，通過發揮財務的統籌協調職能，幫助企業規范管理、優化資源配置、有效管控風險、提升經營績效。
2.4財務管理手段將向精益管理變革精益管理豐田公司制勝的法寶，其核心是以最小資源投入，包括人力、設備、資金、材料、時間和空間，創造出盡可能多的價值，為顧客提供新產品和及時的服務。而大數據管理的特征集中體現在更細、更多、更快和更優四個層面，可以促進精益管理向著效率更高、效益更佳的方向邁進。在國內外經濟形勢處于低谷的宏觀背景下，發電企業面臨日益復雜和殘酷的市場競爭，這樣的宏觀經濟形勢與大數據時代疊加，催生發電企業財務管理的手段必須朝著精益管理變革。如有了大數據的基礎，通過精益財務分析可將大數據的信息精確加工，形成針對性強、可操作性強的管理建議；通過精益對標，發電企業不僅可以實現與同行業先進績效的對標，也可以實現對不同行業最佳指標標準的對標；通過精益預算管控，實現企業資源的最優配置；通過集約化財務共享平臺的搭建，實現財務職能的精益管理。
2.5財務人員的職能定位將向價值創造變革在大數據時代，財務人員所面對的數據規模日趨龐大、數據類型日益復雜，而企業管理者對高價值財務信息時效性的要求越來越高。這就要求大數據時代的財務人員，除了必須具備扎實的財務處理能力以外，還必須進行職能定位的變革，通過熟練運用大數據帶來的信息為企業創造價值能力。對于財務總監來說，大數據的運用將使其由目前的企業理財幕僚變革為戰略制定者，由價值管理者變革為價值創造者；對于財務人員來說，對財務數據的處理能力將成為其價值體現、績效衡量的主要標準。
2.6財務風險管理將向實時管控變革以往財務風險管控的基本模式為事前評估，事中控制，事后分析，往往依賴財務人員的經驗和判斷，管控效果難以保證。而現在，大數據為財務風險管控提供了非常寶貴的管理載體和平臺，通過大數據的收集、分析和整理，完全可以做到在財務信息系統預定義各種風險控制規則，觸發規則定義的預警條件，即可將預警信息傳達到發電企業總部。如發電企業可以明確界定職工福利費的列支范圍并設置預警條件，當財務系統錄入不符合規定列支范圍的福利支出時，系統將自動預警并暫停交易，待發電企業總部核查后再行處理。
3發電企業如何迎接大數據的機遇和挑戰
大數據以其固有的特征影響著時代的變遷，也將為發電企業財務管理職能帶來巨大的變革，這種變革對發電企業來講，不僅意味著機遇，也將是一種挑戰。發電企業要積極行動起來，在迎接大數據帶來的重要機遇的同時有效應對其帶來的挑戰。主要是要做到：
3.1明確設定財務大數據管理的目標發電企業面對大數據管理的趨勢，首先要設定清晰而又明確的財務大數據管理目標，就是要通過財務大數據管理和應用，為企業財務管理職能的平臺跨越奠定基礎，從而形成高附加值的企業戰略保障能力，促進企業價值最大化。
3.2建立健全財務大數據管理和應用能力大數據管理能力的關鍵衡量因素體現在高質量的數據、先進的工具、精通數據的員工以及支持分析決策的流程和機制。發電企業對此要有深刻的認識和理解，并在企業運營和管理過程中建立相對應的管理機制，通過優化財務數據管理流程、提升財務人員運用大數據能力、建立健全決策支持模型等手段，來不斷提升企業財務大數據管理和應用能力。
3.3不斷優化財務管控架構財務管控架構是財務大數據管理的前提和基礎。發電企業要通過財務共享平臺建設，在橫向職能架構上加強與企業營銷、生產、運營和管理平臺的橫向集成，在縱向職能架構上實現集團層面與下屬單位的財務管理職能一體化，保障財務大數據管理的寬度和深度。
3.4加強信息安全管理保障數據安全財務大數據在為企業帶來極大便利和良好效益的同時，也將面臨著數據安全等方面的風險。這就要求發電企業通過在制度層面、管理層面、契約層面和技術層面加強管理，保障企業自身的財務信息安全。
4發電企業如何應對大數據帶來的風險
凡事有利必有弊。發電企業在充分受益大數據帶來的各種便利時，也要高度重視并有效管控大數據帶來的各種風險，特別是核心財務數據的管理和應用值得高度重視。
4.1財務數據管理風險如前所述，大數據時代，數據產生的增值效益日益突出，由此為數據管理提出來更高的要求。發電企業財務數據管理風險主要表現在因數據管理不到位造成的各種不良后果，表現在：財務系統因病毒、網絡攻擊、火災及自然災害等情況造成的無法正常使用；因管理不善造成的財務數據丟失、數據遭篡改，造成數據不能正常使用。這就要求發電企業在財務數據管理方面，一是要加強制度建設，建立異地備份等管理機制，特別是要考慮當前發電企業集團化運轉條件下信息系統一體化的數據安全問題；二是要加強信息安全管理，通過可靠的殺毒系統、系統防火墻建立可靠的信息安全屏障；三是要明確數據管理人員的職責，建立數據管理牽制機制。
4.2財務數據質量風險由于數據的爆發性增長，在大數據時代財務數據的質量直接關系著，甚至是決定了數據應用的效率和效果。發電企業財務數據質量風險主要表現在由于財務數據不準確造成錯誤的分析結果，誤導管理層；因財務數據不完整造成決策支持效果不佳。這就要求發電企業在數據采集、處理和應用的過程中必須確保財務數據的質量。而在衡量數據的質量時，要充分考慮數據的準確性、完整性、一致性、可信性、可解釋性等一系列的衡量標準。
4.3財務數據應用風險傳統數據管理的重心側重于數據收集，而在大數據時代，數據應用成為整個數據管理的核心環節，數據應用者比數據所有者和擁有者更加清楚數據的價值所在。發電企業數據應用風險主要表現在由于對于高質量數據的不當應用，如使用了錯誤的財務分析模型，甚至是人為濫用造成偏離數據應用目標的情況；財務數據在應用過程中因數據管理不到位或人為因素造成企業商業機密泄露。這就要求發電企業高度重視大數據的應用管理，首先是要明確數據應用管理的目標，并建立高效的數據應用管理機制，以確保數據的應用效果；其次是要通過明確數據應用者的管理職責，加強數據應用過程中的核心信息管理，確保企業核心商業機密的安全性。
4.4財務數據過期風險傳統數據管理強調“存在性”，即只要能獲取數據即可滿足企業的要求，財務數據的分析和應用的基準數據更多的是以往年度。而在大數據時代，發電企業對數據時效性的要求空前提高。發電企業財務數據過期風險，主要表現在對于數據的時效性管理不到位，財務數據反饋不及時造成決策不及時，貽誤商業機會等情況。這就要求發電企業要從戰略導向出發，高度重視數據應用的時效性管理，一方面在財務數據獲取環節要充分考慮時間的及時性和可靠性，另一方面要在數據應用環節注意對數據的甄選，確保財務數據必須更多地立足當前，面向未來，只有這樣，才能幫助企業在瞬息萬變的市場環境中充分發揮作用。
5結束語
財務數據預警分析范文5
關鍵詞：醫院數字化 大數據 財務管控
近幾年，伴隨著新醫改的不斷深入發展，我國公立醫院面臨機遇與挑戰，根據對新醫改基本要求的解讀，可以了解到公立醫院在發展中只要做好財務管理工作，實行信息化建設才能得到有序推進。且在《全國醫療衛生服務體系規劃綱要》中也進一步明確了計算機技術在醫療服務中的重要作用。藉此政策，各大醫院紛紛加快數字化建設，財政衛生投入專項中也加大了醫院信息化比重。
一、醫院數字化建設現狀與發展前景
在醫院整體信息建設上，眾多醫院購買或開發了財務、預算、成本、資產管理、HIS、LIS、PACS、收費、醫囑、門急診醫生工作站、住院醫生工作站等系統，并在此基礎上制定了切實有效的信息管理系統，真正實現了人、財、物的一體化管理。舉例說明，在北大人民醫院所開設的HRP系統中，所涉及到的內容非常多，比如像科研管理、臨床教學、黨政管理、財務管理、成本管理、績效考核等，這樣一來，不僅可以進一步將分散的業務系統具體化，并且也可以實現系統的規范化與全面化，能夠對醫院的各個部門進行綜合監督與管理，可以為醫院的發展提供基礎與幫助，進一步推動醫院管理效率，真正提高醫院管理者的決策能力、執行能力、控制能力。
在方便患者就醫流程上，醫院制定信息化的就醫流程，可以開展移動醫療，采取互聯網提前預約掛號，自動化的排號系統，或者利用手機、電腦支付醫藥費用，下載醫療報道單?？剖乙惨扇》旨壴\療，采取客戶端的方式，提高就醫速度與效率。
從提高財務核算效率與精準性上，可以積極融入信息化技術與信息化平臺，比如采取遠程報賬，遠程制作報表，或者采取網絡支付、網絡采購、網絡銷售、網絡報稅等，真正與財務管理系統實現對接，并能夠信息化處理之后可以自動生成憑證，如此一來才能真正提高整個醫院財務核算的準確性以及全面性。
在醫院物流管理與成本控制上，醫院需要從運營管理角度出發，并積極創建相關的管理系統，實現與供應商、醫院庫存的有效結合，實行一體化管理理念。這樣一來可以將傳統的醫療業務、物資消耗數據進行歸納與整理，并且還可以在物料需求方面得到有效改革，能夠在倉儲、配送等方面實施追蹤管理，如此一來則可以真正實現數據與信息的共享，能夠加強物資源頭控制，規范物料管理流程。
二、醫院數字化建設產生的財務管理問題
（一）信息安全帶來的財務控制風險
數字化醫院下，醫院信息系統的集成與高度共享改變了傳統封閉狀態的運行環境，會計系統的進一步開放與數據共享，使操作人員和信息使用者通過公用通訊干擾系統的機會越大，醫院財務數據一旦遭到竊取或破壞，將給醫院帶來巨大的損失。通常情況下，在信息系統中所形成的一次性輸入數據或者即時傳遞模式會導致控制出現問題，大多數數據在一次性輸入之后只能在系統內部使用，且這種模式往往會受到傳統環境的影響，無法對數據進行檢查與核對，假如在數據輸入中出現錯誤，那么錯誤的數據不會及時發現，甚至還會得到反復的使用，從而會形成錯誤的活動以及錯誤的結果。除此之外，在數字化系統中，計算機病毒更是具有代表性，因為計算機病毒比較隱蔽，具有衍生性，在形式上呈現出多樣性，尤其是傳播的速度比較快，會通過多種渠道進行傳播，如果采取傳統的殺毒軟件無法徹底消滅，這樣一來則會導致醫院財務數據受到影響與制約。與此同時，對于計算機硬件的好與壞則關系到財務數據的準確性與全面性，因停電或操作失誤等原因，存儲服務器脫機等，均會帶來財務數據的安全性問題。
（二）數據管理的不規范帶來運行效率低
目前大部分醫院行政管理科室之間、行政管理科室與臨床科室之間的信息化系統相對獨立。各系統之間數據缺乏統一的技術標準，不同的信息系統功能模塊各自運作，彼此之間無法關聯，數據的及時自動傳輸與共享困難，財務信息利用效率低下；當然還有部分系統運行過程比較慢，數據的增長速度比較快，往往需要在多日之后允許管理者制作報表，且所提供的大多數數據只設定在事后分析上，如此則無法及時讓管理者做出決策。
三、依托醫院數字化，提升醫院財務管理水平
（一）依托大數據，實現財務管理精細化
所謂的精細化財務管理主要是指財務管理在操作、管理、核算方面的精細，主要是通過比較系統的方式，借助相關的外界載體實現其程序化、規范化。在醫院財務管理中，可以應用醫院當前的發展趨勢與要求，實現其信息化管理。當然，還需要積極做好數字化建設，醫院可以制定完善的會計核算中心，是以預算為主，涉及到醫院的人力資源、醫院的績效管理，且可以實現各項系統的有序整合，這樣才能實現醫院在信息流以及資金流的統一，才能進醫院財務決策的數據化、精細化和科學化。
（二）以大數據為基礎的醫院財務數據收集與應用
財務數據收集上，基于對傳統財務管理系統和醫院信息系統分析、歸納和總結，在實現數據大集中系統整合的基礎上，搭建數據倉庫和挖掘引擎，并分利用有效的技術和文檔型數據庫特點，聚合相應的業務數據，提高系統性能和報表生成效率。
四、大數據基礎上的醫院財務風險管控
從組織、管理、經濟和技術方面加大投入，確保財務數據的安全與可靠.財務數據的安全性應該遵循不得篡改，不能丟失，不能破壞的原則，建立專人負責制，健全信息安全管理制度；加強信息安全的監管，定期進行檢查；加大機房、電腦、服務器等硬件投資，實行雙機備份和異地容災備份，減少服務器脫機等硬件故障；購買正版安全軟件，通過用戶權限管理、系統認證、內外網隔離和硬件加密等措施，保障醫院財務大數據存儲和通訊安全。
依靠大數據，建立財務風險動態預警機制。通過充分利用大數據，醫院進行風險量化分析，建立財務風險預警：在信息收集和整理階段，收集整理財務風險預警所需要的數據源，包括內部信息和外部信息收集。內部信息主要包括業務數據和財務數據，業務數據包括耗材藥品種類、數量、單價、周期；門診人次，出院人次等。財務數據包括現金、應收賬款、負債、醫療收入、醫療成本等。外部信息主要包括醫療行業平均數據。在風險識別階段，將收集到的信息進行量化，通過設立敏感性的財務指標，作為系統輸入量，權重按照指標對財務風險的影響程度來設置，從而完成風險識別。在風險分析階段，通過大數據技術實時計算敏感性指標并得出風險指數，當風險指數達到臨界值，則自動報警，財務人員立即采取措施降低風險。
適應數字化的嚴密內部控制制度建設。醫院必須建立適應數字化環境的內部控制，要嚴格按照醫院財務管理的基本要求以及相關的操作要求，對預算管理、收支管理、資產管理、固定資產管理等加以分析，并對其信息輸入的時候加以限定，這樣一來則可以形成比較全面的信息管理系統，還可以根據醫院的實際情況實現預算控制、權限控制等。長此久往可以對醫院的財務狀況加以監控，能夠對醫院各個部門的資金運用情況進一步整合，能夠及時找出問題并解決。如在數字化建設中醫院需要根據實際的發展情況以及內控的要求對各個部門進行劃分，包括審計、管理等，真正將醫院的各項經濟活動融入到醫院的信息系統之中，如此一來才能保證醫院各個部門的結合。
五、數字化醫院財務分析改進
（一）利用大數據，實現財務內外分析結合
在衛生信息化節奏加快的背景下，全國醫療機構建立大數據平臺.指日可待。橫向到邊，縱向到底的互聯互通的醫療信息平臺能實現醫院之間的數據共享，為財務分析的橫向比較提供了可能。通過與同等規模醫院的成本利潤率、日均住院天數等比較，管理層才能對醫院在行業中的整體實力有更直觀準確認識；同時，通過獲取外部數據，財務分析范疇可以擴大到行業背景分析、競爭能力分析、固定資產無形資產分析、臨床醫療項目分析、服務區域人口變化分析等。
（二）聯系大數據，拓展財務分析領域
隨著大數據技術的推廣運用，傳統的醫院財務分析不再局限于單一的財務領域，而是向著臨床業務、市場、人力資源等多個領域涉足，擴展了財務分析的領域與深度，這種全面分析將改善醫院過度依賴財務數據分析，忽視業務分析的現狀。大數據通過將醫院管理系統HIS或HRP、臨床管理系統和財務系統無縫對接，搭建出一個各種數據的集成與交換的平臺，在同一框架下，把來自不同部門、不同格式、不同標準和分布在不同位置的數據統一在一個系統之下。財務人員在這一平臺上能即時獲取業務數據，實時計算出院人數、手術臺數等業務指標，從而進行業務分析。
隨著科技的發展，信息的進步，醫院數字化建設會隨著醫療科學的進步不斷推進，這種情況下則對財務人員提出挑戰，每一位財務人員都需要清楚的認識到信息化建設的重要作用，要摒棄傳統的思想觀念，以全新的管理理念對待財務工作。且在日常工作中，需要將工作的重心放在財務數據的分析之上，能夠在日常工作中利用有限的精力對財務處理流程加以探究，探究是否具備合理性。當然，在數字化建設下，財務人員要緊跟時展的要求，加強計算機的學習，積極的參與到醫院的各項經營活動之中，真正實現醫院財務的有效管理。
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財務數據預警分析范文6
關鍵詞：財務危機預警；logistic模型；上市公司
中圖分類號：F830.9 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2011）13-0072-02
一、財務危機預警指標和模型
1.研究樣本。本文共選擇了滬深股市2007―2010年各年度首次被ST（包括*ST）并能夠獲得選擇年度之前四年的財務數據的137家制造業ST公司作為研究樣本，同時選擇137家正常公司作為配對樣本。其中2007年首次被ST的有41家，2008年首次被ST的有23家，2009年首次被ST的有28家，2010年首次被ST的有45家。配以行業相同、股本結構相似并且現在及不久的未來都沒有被ST的跡象；能夠獲得選擇年度之前四年的財務數據資料作為配對樣本。
2.財務比率的選取。本文在選擇指標構建財務安全測評指標體系主要考慮營運資本類指標，共10個，分別設X1 =總資產收益率，X2 =全部資產現金回收率，X3=現金周轉期，X4=流動比率，X5=流動資產比例，X6=流動負債比例，X7=總資產增長率，X8=營業收入的自然對數，X9=經營活動現金凈流量，X10=現金流動負債比。
3.預警指標的篩選。根據建立的財務安全測評指標體系，需要知道財務危機與財務安全公司之間哪些營運資本指標具有顯著性差異。為了篩選出具有顯著性差異及表征能力的變量指標，首先必須對指標的樣本數據進行正態性檢驗，以確定是采用參數檢驗或者非參數檢驗來確定指標變量的差異性。
從K-S檢驗的結果來看，綜合各年數據的檢驗結果，可以知道大多數樣本并不符合正態分布。正常公司的檢驗結果同樣證明了這個結論。因而，對樣本數據不能夠采用參數檢驗，而只能進行非參數檢驗。
兩配對樣本的Wilcoxon符號秩檢驗結果表明：配對樣本的ST公司與正常公司的絕大多數營運資本指標存在顯著性差異，其中ST前一年、前兩年除X3外均有顯著性差異。
為了在十個營運資本指標中尋找具有代表性的變量。用最具表征性的少數變量來替代整個指標變量體系。由于ST前一年的財務指標變量離被ST狀態時間最近，其反映企業財務狀況的作用最為明顯，所以本文采用樣本公司財務指標變量被ST前一年的數據進行聚類。為避免由于各變量之間由于量綱不同而造成的不可比性，對數據進行了標準化處理。采用聚類分析中的層次聚類進行分析，按照SPSS默認的類間平均鏈鎖法（Between-groups linkage）來確定類合并原則。
ST前一年樣本公司現金流量指標聚類結果：第一類：X3、X4、X5、X7、X9 ；第二類：X1、X8、X10 ；第三類：X2；第四類：X6 。
本文采用多元線性回歸中的逐步回歸分析方法對樣本公司被ST前四年的數據分別進行回歸分析，以便選擇若干顯著性變量。根據前文的非參數檢驗結果，并參考張為（2008）等人的研究，X1總資產收益率由于其良好的表征作用將其作為因變量，其他指標作為自變量，選擇的標準按照SPSS統計軟件的默認設定：F值的概率小于0.05時進入，大于0.10時剔除。
根據對樣本公司十個營運資本指標在ST前一年聚類分析及ST前四年各年逐步回歸分析的結果。通過變量篩選可以看出，通過聚類分析和逐步回歸分析綜合篩選指標的效果比較理想，聚類后每一類別基本均有指標入選，一共篩選出X2、X3、X4、X6、X7、X8、X9、X10 等8個指標。
盡管已經篩選出具有顯著性的營運資本變量，但這些變量之間可能彼此之間高度相關，即存在多重共線性的可能。為此，本文對篩選出來的變量進行Person相關系數分析，進行進一步的篩選，經過篩選，每類指標都有一個入選，共有X2（全部資產現金回收率）、X6（流動負債比例）、X7（總資產增長率）、X10（現金流動負債比）4個指標入選。4個指標之間相互不存在顯著的相關關系，并且覆蓋了各類營運資本指標。
為了印證結果的正確性，本文對所選擇指標從容忍度TOL和方差膨脹因子VIF進行了多重共線性檢驗，這四個變量容忍度檢驗結果均在1左右，幾乎不存在多重共線性；方差膨脹因子取值大于等于1，值越大表明多重共線性越強，該四個變量的取值只是略大于1，說明變量之間多重共線性很弱。
二、運用Logit模型進行實證分析
根據前面的K-S檢驗得知所選的樣本公司的營運資本指標數據大都不符合正態分布，故本文考慮采用多元邏輯回歸方法來建立測評模型。同時前文中選取指標時已經消除了指標間的多重共線性，因而符合采用Logistic回歸模型的前提條件。本文分別在ST前一年至前四年的樣本中隨機選取140家作為建模樣本，134家作為測試樣本。
本文將ST公司的概率P值設定為1，正常公司的概率P值設定為0。采用Logistic回歸模型常用的0.5作為概率分界值，即預測概率值大于0.5時認為被解釋變量的分類預測值為1，小于0.5時認為分類預測值為0。選取前文確定的五個變量，采用表中的172家建模樣本在ST前四年的數據構建Logistic模型，
將建立的ST前四年的模型回代建模樣本數據，從建模樣本回代測評結果看出，在ST前一年和ST前二年，測評模型表現了較為良好的測評效果。在ST前一年測評ST公司的正確率和測評正常公司的正確率分別達到了87.2%和83.7%，總體正確率為85.5%。在ST前二年測評ST公司的正確率和測評正常公司的正確率分別達到了80.2%和79.1%，總體正確率為79.7%。在ST前三年，模型測評總體正確率下降到67.5%，而在ST前四年總體正確率只有59.9%。
為了進一步確定模型的測評效果，分別將測試樣本ST前四年的數據代入，測試樣本測評結果和建模樣本的測評結果類似，在ST前一年和前二年效果較好。其中在ST前一年測評ST公司的正確率和測評正常公司的正確率分別達到了86.3%和82.4.2%，總體正確率為84.4.5%。在ST前二年測評ST公司的正確率和測評正常公司的正確率分別達到了78.5%和76.5%，總體正確率為77.5%。在ST前三年，模型測評總體正確率下降到66.7%，而在ST前四年總體正確率只有60.8%。
