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财务数据预警分析范文1
【关键词】 Z-score财务预警模型 主成分分析
一、前言
由于在企业活动的各个环节都有存在大量的不稳定性和不确定性因素，所以企业的行为必然会伴随着风险的威胁和影响，若风险失控就会引发危机。由此，对企业财务状况进行预警具有重要意义。
早在上世界三十年代，西方学者便开始了对企业财务预警的定性和定量研究。由于定性研究包含大量不确定性，所以数学家们大多将精力放在定量研究上。定量财务预警模型按照所选择的识别变量的不同可以分为：单变量模式和多变量模式。
单变量模型是用单一财务比率或趋势来预测或判定企业是否存在财务风险，具有方便简单，容易实现，但指标单一和相互独立的特点。
多变量财务预警模型，在单变量模型的基础上，综合考虑多个变量对企业财务状况的影响。按照各种类别采用的不同分析方法，可以分为线性回归模型、线性概率模型和Logistic回归模型。目前应用最广的，是美国纽约大学教授Altman Edward提出的Z-score模型。
二、相关模型方法概述
（一）Z-Score模型概述
（二）主成分分析法概述
由于Altman的研究数据来源是美国上市公司数据，而且是基于所有行业数据。在我国各行业实际应用中，产生预测正确率低、预测时效短等缺点。为了剔除行业对财务数据的影响，本研究在Z值模型的基础上，基于主成分分析法，重新选取财务指标，确定系数，构造基于我国某特定行业上市公司的财务预警模型。本研究选取生物、制药行业为例。
三、新模型的构建
（一）样本的选取和数据来源
本研究选取48家生物、医药类上市公司财务数据。40家公司（其中36家非ST公司，4家ST公司）财务数据作为学习集，8家公司（其中6家非ST公司，2家ST公司）财务数据作为检验集。如ST公司是在2012年被宣布特别处理，其选取数据的年份为2011年、2010年、2009年，其对应的非ST公司选取数据的年份为2011年、2010年、2009年。本文样本公司财务数据主要来自证券之星网站提供的中国股票市场研究数据库。
（二）指标选择
通过财务失败原因分析，在综合、全面地考虑中国上市公司的财务预警指标体系基础上，采用定性和定量相结合的方法选取了14项用于模型支持的主要财务预警指标。首先对48家公司数据进行显著性分析，14项指标中有8项具有显著性差异，说明这8项指标对企业财务危机情况能够做很好的说明。这8项指标分别是：速动比率，每股收益，总资产周转率，应收账款周转率，资产净利率，存货周转率，应收账款周转率和全部资产现金回收率。
（三）剩余指标的因子分析法
四、对本研究的评价及结论
本文利用主成分分析法对企业财务指标进行分析，并且剔除行业因素影响，在Z-score模型的基础上提出改进的生物制药上市公司企业财务预警Y值模型，提高了企业财务陷入财务危机的判定正确率。
在以后的研究中应该收集更多的样本数据，使样本尽可能充分，从而得到更准确、更有说服力的预测效果。另外，也可考虑引入更多的非财务指标，从而更加全面客观的反应企业实际财务状况。
参考文献：
[1]Elloumi，Gueyie. Financial Distress and Corporate Governance：An Empirical Analysis[J].Corporate Governance，2001（1）：15-27.
[2]路军.财务危机预警指标选取：综述及启示[J].新会计，2011，（09）.
财务数据预警分析范文2
【关键词】Altman-Z值模型 修正的Z值模型 财务预警
一、Z值模型介绍
美国学者Altman通过对财务预警模型的长期研究，从22个常用的财务比率中选出营运资金/总资产、留存收益/总资产、息税前利润(EBIT)/总资产、权益市价/负债面值、销售收入/总资产5个比较有效的比率，选取美国机械行业1945-1965年规模在70万-2，590万美元之间的33家破产公司和33家正常经营的健康公司作为研究对象。分别计算66家样本公司的5个比率值，来确定各个比率对于破产公司和健康公司的判别能力，考虑它们互相之间的关系以及各自对整体模型分析的贡献，来确定这5个比率各自的权重，最终得到了Z值模型，从此奠定了多变量财务预警系统的理论基础。Altman(1977)运用Z值模型对1970-1973年公司破产情况进行分析预测，成功率高达82%，其运用主要是针对制造业上市公司。Altman的Z模型判别公式如下：
Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+0.999X6
X1=（流动资产-流动负债）／总资产；X2=留存收益／总资产；X3=息税前利润／总资产；X4=股票市场价值／债务账面价值；X5= 销售额／总资产。
二、Z值模型在我国可适性的实证分析
（一）Altman-Z值模型在我国上市公司中的应用
1.样本数据的选取
选取的数据是沪深酿酒业上市公司2006-2010年共29家公司，从中剔除三家由于上市较晚导致数据缺失的公司，最后选取剩下26家上市公司的财务数据。
2.Altman-Z值模型的实证分析
用Altman-Z值模型即Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+ 0.999X5对我国酿酒业上市公司的财务状况进行预警分析，根据Altman提出的判断企业破产的临界值：若Z
（二）Z值模型的修正
由于酿酒业属于饮料制造业，故Altman-Z值模型中的所选变量是可以借鉴的，考虑到我国股票市场的实际情况，本文以Altman-Z值模型为基础模型来重新设定Z值模型，仍选取原变量X1、X2、X3、X4和X5作为自变量，变量的取值仍按照上文26家样本公司计算得到的数值来进行回归分析，本文使用Probit模型对其进行回归分析，其中，Z值的取值为上市公司为ST取1、非ST取0，变量数值由26家上市公司的财务数据求得。设定Z值模型为：
经回归分析得到新的Z值模型为：
Z=4.933069X1+0.085753X2+3.366581X3+1.548973X5
（三）用修正后的Z模型进行实证分析
运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
将由样本公司的财务数据得出的X1、X2、X3、X5的数值代入该模型，从而计算出样本公司2006-2010年各年的Z值。通过分析，2011年4家ST上市公司从2006-2010年的Z值均位于破产区域，即财务预测为不安全，该模型对我国酿酒业上市公司中的ST公司的财务预警作用是肯定的，但有4家非ST上市公司的Z值偏小，用Z值预测出来的财务状况与实际情况不相符。可以得出，利用Altman—Z值模型中的变量回归得出的新的Z值评分模型在上市公司的财务预警中起到了一定的作用，对ST公司存在良好的预警作用，这类公司的Z值均位于破产区域，表明财务风险较高；大部分财务指标良好的公司Z值高于临界值2.657，说明Z值模型对上市公司的财务状况有比较好的预警作用。
三、结论与总结
由以上分析可得，在对我国制造业上市公司利用Z值进行财务风险预测时，不能直接使用Altman-Z值模型或直接使用其财务指标，应该结合我国股票市场的实际情况对模型的5个指标做一定的修改和完善，并将某些指标用更能反映我国上市公司经营状况的指标来代替，或者引入日益重要的资本市场指标，这样会使Z评分模型在我国的应用价值更大，度量结果更加准确。
参考文献
[1]张玲.财务危机预警分析判别模型[J].数量经济技术经济研究，2000(03).
[2]Edward I.Altman，”Financial ratios，discriminant analysis and prediction of corporate bankruptcy” ，Journal of Finance，Vol.23，1968.
[3]张传新.“Z计分模型”对我国制造业信用风险的预警能力分析[J].经济论坛，2010(12).
财务数据预警分析范文3
一、建立国有企业财务风险预警机制的原因
（一）财务风险意识薄弱。我国国有企业脱胎于计划经济，普遍缺乏风险意识，这已成为大多数人的认知。企业的财务管理人员对企业财务风险的客观性和严重性明显认识不足，单纯以为只要做好账、管好钱，就没有财务风险，政策推行中“求稳”意识强，墨守成规厌恶风险，无视“以变求存”的市场规则，在资金、债权债务、投资等企业各项财务管理活动中处处存在变数和风险的今天，这种风险意识先天不足，直接导致国企自身生存能力的欠缺。
（二）内部治理结构还不完善。有效的公司治理结构是现代企业的特征和要求，国有企业尤其是大型国有企业由于管理链条长，审批层级多，监控难度大而且成本高，造成各级单位的风险不能有效得到梳理和监控，比如在众多国有企业中监事会形同虚设，相关负责人大多是兼职，监督作用发挥受到局限，同样会加大企业的财务风险。
（三）内部控制体系不健全。我国国有企业大都缺乏完整的内部风险控制体系，财务管理系统中也存在着弱化监督的缺陷，普遍对内部审计重视不够，自查自纠能力欠缺，自身免疫系统缺陷，从而造成国有企业自身财务风险较多。
（四）企业财务风险预警机制的可行性较差。目前一些国有企业尚没有形成一套成熟有效又简便易行的风险预警机制，现有的各类风险预警模式不是浮于理论探索或形式操作，就是实施成本过高，或者不适合于国有企业自身特点，可行性较差，不宜推行，最终导致企业在面对财务风险时手足无措，最终造成严重后果。
（五）国际市场竞争对风险管理的客观要求。国有企业要走向世界，参与国际市场竞争，就必须熟悉和遵从国际社会的风险管理模式和规定，如101条风险管理准则、ISO风险管理准则等。究其原因，一方面，大型跨国企业都以建立风险管理机制作为参与国际市场竞争的前提，另一方面，国有企业要走向世界，将面临更多风险与挑战，尤其是财务风险，据不完全统计，我国出口海外企业每年无法收回的应收账款就高达上千亿美元，可见，国有企业建立财务风险预警机制是多么的紧迫。
二、建立国有企业财务风险预警机制的基本原则
（一）简便易行。要充分考虑财务管理人员的普遍素质与能力。财务风险来自于企业日常的经营管理活动，预警机制也应融入到日常活动中，便于操作与执行。首先，财务风险预警机制应该适应国企自身特点，由一般财务人员依据财务基础知识便可初步实施。其次，企业建立财务风险预警机制，要依据自身财务特点，充分利用现有财务数据，强化日常监督，避免增加财务人员负担和工作压力。
（二）成本效益。因为财务风险预警机制本身不易进行考核量化，因而易形成只增加额外成本不产生效益的顾虑，导致实施有难度。因而，财务风险预警机制应作为改善企业财务基础管理和内部控制的措施来考量，尽量减少专业化实施成本（如专设岗位、专业培训等），以前置化财务监督的方式，促进企业夯实财务基础工作，防范风险，改善管理，提高效益。
（三）重点全面。财务风险预警机制要自成体系且有重点，预警模块和预警指标的设置必须科学合理，预警体系与企业经营管理、财务状况应有机结合。如商贸企业的预警机制应集中于资金、往来账、存货等监控；房地产企业则应更多考虑投资、融资等预警。同时，财务风险预警体系应考虑财务管理的各个方面，只要存在财务风险的领域都应建立预警机制，以便对企业财务风险提供整体评价。
（四）激励约束。财务风险预警机制应与年度考核指标相结合，并包含相应的激励约束措施，以促进有效实施。风险预警不是目的，采取措施，改善管理，规避风险，提高效益才是初衷，因此，完整的预警机制应包含相应的整改要求和奖惩措施，企业一旦建立预警机制，就应该通过固化的流程制度来实施和考核。
三、国有企业财务风险预警机制的建立与实施
（一）明确归口管理部门。建议明确财务风险预警机制的归口管理部门为财务审计部门或其他相关部门，经办人员可以是从事企业日常预算管理、核算或统计等相关业务人员，无须专设部门和人员。目的是充分利用现有资源，节约成本。财务负责人要作为财务风险预警机制的第一负责人。
（二）建立跟踪监控的指标体系。相关财务人员要重新梳理已有的财务数据，结合以往预算执行情况和年度考核情况，通过敏感性分析测算，关注对企业财务数据比较敏感的指标和项目，建立一套跟踪监控的指标体系，同时，设计一套跟踪监控表格，为预测预警提供依据，如期间费用预警监控表，可以按月跟踪，也可以按项目周期跟踪，定期测算成本费用完成率，探索设定预警级别和不同预警值。
（三）制定企业财务风险预警管理办法和步骤。在前期实践的基础上进行归纳总结，制定《X企业财务风险预警管理办法》，对管理部门、人员、职责，预警管理的原则，预警方式方法，汇报、整改、奖惩等方面做出明确规定，通过制度化流程化，推动财务风险预警机制的有效实施。
四、实例分析
例：某国有企业X主要业务为商业贸易，建立了全面预算管理体系，年度考核指标是利润实现1 000万元、成本费用控制率100%、库销比小于3、坏账率小于5%等指标，已经连续经营3年以上。试对该企业财务风险预警机制建立方法和步骤进行阐述。
分析：
第一步，X企业经理层在办公会中一致同意由财务审计部作为财务风险预警归口管理部门，负责建立并管理财务风险预警机制，并由企业总会计师担任第一负责人，主要考虑是便于推动财务预警机制的建立和实施，同时增强总会计师的风险责任意识以及对企业财务状况的深入了解，利于企业发展，另外，也便于总会计师统筹考核财务审计工作内容和工作量。
第二步，X企业财务审计部接到工作安排后，指定预算室负责具体实施财务风险预警机制。
1.预算室结合人员工作量和工作内容，指定负责预算分析岗人员根据以往预算执行情况和考核指标完成情况分析和测算企业财务数据中对考核指标比较敏感的财务指标，由统计分析岗根据企业历史财务数据分析企业财务风险主要集中区域。结论是，企业财务风险主要集中于管理费用、应收款和税务，对于存货周转率、资产负债率、速动比率、预算完成率、净资产收益率等指标较为敏感。
2.预算室将存货周转率、资产负债率、速动比率、预算完成率、净资产收益率列为公司预警监控指标体系，同时，建立营业收入、管理费用、应收款、库销比、税务风险等跟踪监控表格，设定“黄橙红”三色预警方式，并规定不同的预警值，如管理费用及明细使用达到预算值的70%时为黄色预警，采取措施是向总会计师通报，加强费用控制；使用率达到80%时为橙色预警，采取措施是向总会计师通报，控制费用支出，改善财务状况，使用率达到90%时为红色预警，由总会计师向经理层通报，原则上不再发生费用支出，特殊费用按照预算外管理办法执行。
3.对于税务风险，由财务审计部负责人牵头税务会计配合预算室，梳理企业日常经营中存在的税收风险、影响金额以及相关税法规定，定性定量相结合，形成X企业税收政策跟踪表，根据税法规定的纳税时间、金额、处罚措施等测算出企业税收风险的紧迫度、重要性及金额大小，设立高、较高、中等、较小等不同风险预警级别，根据实际情况，对达到高、较高风险级别的事项及时向总会计师通报，对中等、较小风险级别的事项要持续跟踪监控。
财务数据预警分析范文4
1.1大数据的主要特征根据在维克托•迈尔-舍恩伯格及肯尼斯•库克耶在《大数据时代》著作中的论述和业界的共识，大数据具有4V特点，即：Volume（大量），数据体量巨大；Velocity（高速），处理速度快；Variety（多样），数据类型繁多；Value（价值），价值密度低，商业价值高。基于上述特征可以判断，本质上看数据本身并无太多价值，而基于大数据的处理和分析才能为企业带来巨大的增值价值。大数据将是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域都会开始进入量化进程，无论学术界还是企业界，所有领域都将开始这种进程。
1.2大数据对发电企业财务职能的影响大数据对发电企业财务职能的影响主要体现在财务管理的理念和模式、财务人员职能与定位、数据分析与应用、决策支持的及时性与有效性、财务内部控制与风险管理的针对性与有效性等方面。在大数据时代，包括发电企业在内的社会经济组织在各领域的决策将更加依赖数据和分析，而非是以往的主要靠经验和直觉。财务数据作为发电企业的核心数据，反应和支撑着发电企业资金及业务的正常运转，通过对财务数据的处理和信息的充分挖掘和分析，能够有效帮助发电企业改进财务管理，提升应对各种财务风险的能力，为管理者提供决策依据，进而为企业创造价值。可以说，发电企业从各种各样类型的财务数据中快速获得有价值信息的能力，将直接决定企业在未来愈发激烈的市场竞争中的生存能力。
2大数据时电企业财务职能面临的主要变革
2.1财务管理的理念将向保障战略目标的实现变革毫不夸张的说，数据决定成败，数据将成为保障发电企业战略目标实现的决定性手段，缺乏财务数据支持的企业战略终将是空中楼阁、镜中之月。传统财务管理的理念主要立足于核算和监督，随着优秀发电企业在管理上不断追求卓越和不断通过信息技术来提升管理效能，发电企业积累和掌握数据空前庞大，而这些庞大数据的核心价值在于数据的深化应用。这就要求发电企业在财务管理的理念上进行深刻变革，通过借助大数据时代先进的管理手段和工具，深入加强财务管理的分析、控制、预测等职能的发挥，充分发挥财务在战略决策和价值创造方面的作用，使财务数据成为企业通过配置资源来保障战略目标实现的指挥棒和主要的衡量标准，使战略目标立足扎实、战略管理行为科学、战略保障坚强有力。
2.2财务决策支持的重心将向深、向宽变革随着发电企业在推进财务决策支持职能发挥方面的不断努力，财务决策支持在总体财务职能方面的比重正在逐渐上升，如国内较为优秀的国华电力提出要在未来将财务决策支持占财务职能的比重由以往的10%提升到50%。以往，财务人员主要基于财务报表的数据，通过对数据的分析为管理者提供决策支持，但财务报表的数据毕竟是有限的，反应的信息面相对狭窄，只能为管理者提供有限的信息。大数据时代，发电企业面对的数据范围越来越宽、数据精细化程度越来越高、数据之间的关系链也更为完整，这就为财务决策支持提供了海量的数据信息，使财务分析能够深入到最基础的业务单元，从而使企业效益和成本的驱动因素更为明确，驱动因素对效益和成本的影响程度也更为精确。以存货周转率为例，通过报表分析手段，只能反馈存货周转率与基期对比的偏离程度，但通过大数据手段，可以明确找到存货周转率偏低的直接驱动因素，到底是哪些存货存在偏差，偏差程度到底有多大。再如通过数据积累和分析，可以精确预测各种驱动因素的变化对发电负荷率的影响程度、对煤耗的影响程度。这样就能帮助决策者的决策行为更加科学、更加有效。
2.3财务职能发挥方式将向统筹协调变革国家会计学院秦荣生教授形象地指出，要“修身、齐家、管公司、治国、平天下”。传统财务职能仅需依靠财务部门自身便可发挥作用，做好“修身”即可。随着ERP等信息手段的应用，财务管理职能的发挥逐步与人力资源、供应链管理、生产管理等企业各类信息系统深度整合，协同发挥效力。在这种新的形势下，财务部门仅仅依靠发挥自身本位职能，是远远无法满足现代社会对财务职能发挥的要求。这就使财务职能的发挥开始朝着统筹协调企业整体资源配置进行变革，不仅要做好“修身”，更要“齐家、管公司”，通过发挥财务的统筹协调职能，帮助企业规范管理、优化资源配置、有效管控风险、提升经营绩效。
2.4财务管理手段将向精益管理变革精益管理丰田公司制胜的法宝，其核心是以最小资源投入，包括人力、设备、资金、材料、时间和空间，创造出尽可能多的价值，为顾客提供新产品和及时的服务。而大数据管理的特征集中体现在更细、更多、更快和更优四个层面，可以促进精益管理向着效率更高、效益更佳的方向迈进。在国内外经济形势处于低谷的宏观背景下，发电企业面临日益复杂和残酷的市场竞争，这样的宏观经济形势与大数据时代叠加，催生发电企业财务管理的手段必须朝着精益管理变革。如有了大数据的基础，通过精益财务分析可将大数据的信息精确加工，形成针对性强、可操作性强的管理建议；通过精益对标，发电企业不仅可以实现与同行业先进绩效的对标，也可以实现对不同行业最佳指标标准的对标；通过精益预算管控，实现企业资源的最优配置；通过集约化财务共享平台的搭建，实现财务职能的精益管理。
2.5财务人员的职能定位将向价值创造变革在大数据时代，财务人员所面对的数据规模日趋庞大、数据类型日益复杂，而企业管理者对高价值财务信息时效性的要求越来越高。这就要求大数据时代的财务人员，除了必须具备扎实的财务处理能力以外，还必须进行职能定位的变革，通过熟练运用大数据带来的信息为企业创造价值能力。对于财务总监来说，大数据的运用将使其由目前的企业理财幕僚变革为战略制定者，由价值管理者变革为价值创造者；对于财务人员来说，对财务数据的处理能力将成为其价值体现、绩效衡量的主要标准。
2.6财务风险管理将向实时管控变革以往财务风险管控的基本模式为事前评估，事中控制，事后分析，往往依赖财务人员的经验和判断，管控效果难以保证。而现在，大数据为财务风险管控提供了非常宝贵的管理载体和平台，通过大数据的收集、分析和整理，完全可以做到在财务信息系统预定义各种风险控制规则，触发规则定义的预警条件，即可将预警信息传达到发电企业总部。如发电企业可以明确界定职工福利费的列支范围并设置预警条件，当财务系统录入不符合规定列支范围的福利支出时，系统将自动预警并暂停交易，待发电企业总部核查后再行处理。
3发电企业如何迎接大数据的机遇和挑战
大数据以其固有的特征影响着时代的变迁，也将为发电企业财务管理职能带来巨大的变革，这种变革对发电企业来讲，不仅意味着机遇，也将是一种挑战。发电企业要积极行动起来，在迎接大数据带来的重要机遇的同时有效应对其带来的挑战。主要是要做到：
3.1明确设定财务大数据管理的目标发电企业面对大数据管理的趋势，首先要设定清晰而又明确的财务大数据管理目标，就是要通过财务大数据管理和应用，为企业财务管理职能的平台跨越奠定基础，从而形成高附加值的企业战略保障能力，促进企业价值最大化。
3.2建立健全财务大数据管理和应用能力大数据管理能力的关键衡量因素体现在高质量的数据、先进的工具、精通数据的员工以及支持分析决策的流程和机制。发电企业对此要有深刻的认识和理解，并在企业运营和管理过程中建立相对应的管理机制，通过优化财务数据管理流程、提升财务人员运用大数据能力、建立健全决策支持模型等手段，来不断提升企业财务大数据管理和应用能力。
3.3不断优化财务管控架构财务管控架构是财务大数据管理的前提和基础。发电企业要通过财务共享平台建设，在横向职能架构上加强与企业营销、生产、运营和管理平台的横向集成，在纵向职能架构上实现集团层面与下属单位的财务管理职能一体化，保障财务大数据管理的宽度和深度。
3.4加强信息安全管理保障数据安全财务大数据在为企业带来极大便利和良好效益的同时，也将面临着数据安全等方面的风险。这就要求发电企业通过在制度层面、管理层面、契约层面和技术层面加强管理，保障企业自身的财务信息安全。
4发电企业如何应对大数据带来的风险
凡事有利必有弊。发电企业在充分受益大数据带来的各种便利时，也要高度重视并有效管控大数据带来的各种风险，特别是核心财务数据的管理和应用值得高度重视。
4.1财务数据管理风险如前所述，大数据时代，数据产生的增值效益日益突出，由此为数据管理提出来更高的要求。发电企业财务数据管理风险主要表现在因数据管理不到位造成的各种不良后果，表现在：财务系统因病毒、网络攻击、火灾及自然灾害等情况造成的无法正常使用；因管理不善造成的财务数据丢失、数据遭篡改，造成数据不能正常使用。这就要求发电企业在财务数据管理方面，一是要加强制度建设，建立异地备份等管理机制，特别是要考虑当前发电企业集团化运转条件下信息系统一体化的数据安全问题；二是要加强信息安全管理，通过可靠的杀毒系统、系统防火墙建立可靠的信息安全屏障；三是要明确数据管理人员的职责，建立数据管理牵制机制。
4.2财务数据质量风险由于数据的爆发性增长，在大数据时代财务数据的质量直接关系着，甚至是决定了数据应用的效率和效果。发电企业财务数据质量风险主要表现在由于财务数据不准确造成错误的分析结果，误导管理层；因财务数据不完整造成决策支持效果不佳。这就要求发电企业在数据采集、处理和应用的过程中必须确保财务数据的质量。而在衡量数据的质量时，要充分考虑数据的准确性、完整性、一致性、可信性、可解释性等一系列的衡量标准。
4.3财务数据应用风险传统数据管理的重心侧重于数据收集，而在大数据时代，数据应用成为整个数据管理的核心环节，数据应用者比数据所有者和拥有者更加清楚数据的价值所在。发电企业数据应用风险主要表现在由于对于高质量数据的不当应用，如使用了错误的财务分析模型，甚至是人为滥用造成偏离数据应用目标的情况；财务数据在应用过程中因数据管理不到位或人为因素造成企业商业机密泄露。这就要求发电企业高度重视大数据的应用管理，首先是要明确数据应用管理的目标，并建立高效的数据应用管理机制，以确保数据的应用效果；其次是要通过明确数据应用者的管理职责，加强数据应用过程中的核心信息管理，确保企业核心商业机密的安全性。
4.4财务数据过期风险传统数据管理强调“存在性”，即只要能获取数据即可满足企业的要求，财务数据的分析和应用的基准数据更多的是以往年度。而在大数据时代，发电企业对数据时效性的要求空前提高。发电企业财务数据过期风险，主要表现在对于数据的时效性管理不到位，财务数据反馈不及时造成决策不及时，贻误商业机会等情况。这就要求发电企业要从战略导向出发，高度重视数据应用的时效性管理，一方面在财务数据获取环节要充分考虑时间的及时性和可靠性，另一方面要在数据应用环节注意对数据的甄选，确保财务数据必须更多地立足当前，面向未来，只有这样，才能帮助企业在瞬息万变的市场环境中充分发挥作用。
5结束语
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关键词：医院数字化 大数据 财务管控
近几年，伴随着新医改的不断深入发展，我国公立医院面临机遇与挑战，根据对新医改基本要求的解读，可以了解到公立医院在发展中只要做好财务管理工作，实行信息化建设才能得到有序推进。且在《全国医疗卫生服务体系规划纲要》中也进一步明确了计算机技术在医疗服务中的重要作用。藉此政策，各大医院纷纷加快数字化建设，财政卫生投入专项中也加大了医院信息化比重。
一、医院数字化建设现状与发展前景
在医院整体信息建设上，众多医院购买或开发了财务、预算、成本、资产管理、HIS、LIS、PACS、收费、医嘱、门急诊医生工作站、住院医生工作站等系统，并在此基础上制定了切实有效的信息管理系统，真正实现了人、财、物的一体化管理。举例说明，在北大人民医院所开设的HRP系统中，所涉及到的内容非常多，比如像科研管理、临床教学、党政管理、财务管理、成本管理、绩效考核等，这样一来，不仅可以进一步将分散的业务系统具体化，并且也可以实现系统的规范化与全面化，能够对医院的各个部门进行综合监督与管理，可以为医院的发展提供基础与帮助，进一步推动医院管理效率，真正提高医院管理者的决策能力、执行能力、控制能力。
在方便患者就医流程上，医院制定信息化的就医流程，可以开展移动医疗，采取互联网提前预约挂号，自动化的排号系统，或者利用手机、电脑支付医药费用，下载医疗报道单。科室也要采取分级诊疗，采取客户端的方式，提高就医速度与效率。
从提高财务核算效率与精准性上，可以积极融入信息化技术与信息化平台，比如采取远程报账，远程制作报表，或者采取网络支付、网络采购、网络销售、网络报税等，真正与财务管理系统实现对接，并能够信息化处理之后可以自动生成凭证，如此一来才能真正提高整个医院财务核算的准确性以及全面性。
在医院物流管理与成本控制上，医院需要从运营管理角度出发，并积极创建相关的管理系统，实现与供应商、医院库存的有效结合，实行一体化管理理念。这样一来可以将传统的医疗业务、物资消耗数据进行归纳与整理，并且还可以在物料需求方面得到有效改革，能够在仓储、配送等方面实施追踪管理，如此一来则可以真正实现数据与信息的共享，能够加强物资源头控制，规范物料管理流程。
二、医院数字化建设产生的财务管理问题
（一）信息安全带来的财务控制风险
数字化医院下，医院信息系统的集成与高度共享改变了传统封闭状态的运行环境，会计系统的进一步开放与数据共享，使操作人员和信息使用者通过公用通讯干扰系统的机会越大，医院财务数据一旦遭到窃取或破坏，将给医院带来巨大的损失。通常情况下，在信息系统中所形成的一次性输入数据或者即时传递模式会导致控制出现问题，大多数数据在一次性输入之后只能在系统内部使用，且这种模式往往会受到传统环境的影响，无法对数据进行检查与核对，假如在数据输入中出现错误，那么错误的数据不会及时发现，甚至还会得到反复的使用，从而会形成错误的活动以及错误的结果。除此之外，在数字化系统中，计算机病毒更是具有代表性，因为计算机病毒比较隐蔽，具有衍生性，在形式上呈现出多样性，尤其是传播的速度比较快，会通过多种渠道进行传播，如果采取传统的杀毒软件无法彻底消灭，这样一来则会导致医院财务数据受到影响与制约。与此同时，对于计算机硬件的好与坏则关系到财务数据的准确性与全面性，因停电或操作失误等原因，存储服务器脱机等，均会带来财务数据的安全性问题。
（二）数据管理的不规范带来运行效率低
目前大部分医院行政管理科室之间、行政管理科室与临床科室之间的信息化系统相对独立。各系统之间数据缺乏统一的技术标准，不同的信息系统功能模块各自运作，彼此之间无法关联，数据的及时自动传输与共享困难，财务信息利用效率低下；当然还有部分系统运行过程比较慢，数据的增长速度比较快，往往需要在多日之后允许管理者制作报表，且所提供的大多数数据只设定在事后分析上，如此则无法及时让管理者做出决策。
三、依托医院数字化，提升医院财务管理水平
（一）依托大数据，实现财务管理精细化
所谓的精细化财务管理主要是指财务管理在操作、管理、核算方面的精细，主要是通过比较系统的方式，借助相关的外界载体实现其程序化、规范化。在医院财务管理中，可以应用医院当前的发展趋势与要求，实现其信息化管理。当然，还需要积极做好数字化建设，医院可以制定完善的会计核算中心，是以预算为主，涉及到医院的人力资源、医院的绩效管理，且可以实现各项系统的有序整合，这样才能实现医院在信息流以及资金流的统一，才能进医院财务决策的数据化、精细化和科学化。
（二）以大数据为基础的医院财务数据收集与应用
财务数据收集上，基于对传统财务管理系统和医院信息系统分析、归纳和总结，在实现数据大集中系统整合的基础上，搭建数据仓库和挖掘引擎，并分利用有效的技术和文档型数据库特点，聚合相应的业务数据，提高系统性能和报表生成效率。
四、大数据基础上的医院财务风险管控
从组织、管理、经济和技术方面加大投入，确保财务数据的安全与可靠.财务数据的安全性应该遵循不得篡改，不能丢失，不能破坏的原则，建立专人负责制，健全信息安全管理制度；加强信息安全的监管，定期进行检查；加大机房、电脑、服务器等硬件投资，实行双机备份和异地容灾备份，减少服务器脱机等硬件故障；购买正版安全软件，通过用户权限管理、系统认证、内外网隔离和硬件加密等措施，保障医院财务大数据存储和通讯安全。
依靠大数据，建立财务风险动态预警机制。通过充分利用大数据，医院进行风险量化分析，建立财务风险预警：在信息收集和整理阶段，收集整理财务风险预警所需要的数据源，包括内部信息和外部信息收集。内部信息主要包括业务数据和财务数据，业务数据包括耗材药品种类、数量、单价、周期；门诊人次，出院人次等。财务数据包括现金、应收账款、负债、医疗收入、医疗成本等。外部信息主要包括医疗行业平均数据。在风险识别阶段，将收集到的信息进行量化，通过设立敏感性的财务指标，作为系统输入量，权重按照指标对财务风险的影响程度来设置，从而完成风险识别。在风险分析阶段，通过大数据技术实时计算敏感性指标并得出风险指数，当风险指数达到临界值，则自动报警，财务人员立即采取措施降低风险。
适应数字化的严密内部控制制度建设。医院必须建立适应数字化环境的内部控制，要严格按照医院财务管理的基本要求以及相关的操作要求，对预算管理、收支管理、资产管理、固定资产管理等加以分析，并对其信息输入的时候加以限定，这样一来则可以形成比较全面的信息管理系统，还可以根据医院的实际情况实现预算控制、权限控制等。长此久往可以对医院的财务状况加以监控，能够对医院各个部门的资金运用情况进一步整合，能够及时找出问题并解决。如在数字化建设中医院需要根据实际的发展情况以及内控的要求对各个部门进行划分，包括审计、管理等，真正将医院的各项经济活动融入到医院的信息系统之中，如此一来才能保证医院各个部门的结合。
五、数字化医院财务分析改进
（一）利用大数据，实现财务内外分析结合
在卫生信息化节奏加快的背景下，全国医疗机构建立大数据平台.指日可待。横向到边，纵向到底的互联互通的医疗信息平台能实现医院之间的数据共享，为财务分析的横向比较提供了可能。通过与同等规模医院的成本利润率、日均住院天数等比较，管理层才能对医院在行业中的整体实力有更直观准确认识；同时，通过获取外部数据，财务分析范畴可以扩大到行业背景分析、竞争能力分析、固定资产无形资产分析、临床医疗项目分析、服务区域人口变化分析等。
（二）联系大数据，拓展财务分析领域
随着大数据技术的推广运用，传统的医院财务分析不再局限于单一的财务领域，而是向着临床业务、市场、人力资源等多个领域涉足，扩展了财务分析的领域与深度，这种全面分析将改善医院过度依赖财务数据分析，忽视业务分析的现状。大数据通过将医院管理系统HIS或HRP、临床管理系统和财务系统无缝对接，搭建出一个各种数据的集成与交换的平台，在同一框架下，把来自不同部门、不同格式、不同标准和分布在不同位置的数据统一在一个系统之下。财务人员在这一平台上能即时获取业务数据，实时计算出院人数、手术台数等业务指标，从而进行业务分析。
随着科技的发展，信息的进步，医院数字化建设会随着医疗科学的进步不断推进，这种情况下则对财务人员提出挑战，每一位财务人员都需要清楚的认识到信息化建设的重要作用，要摒弃传统的思想观念，以全新的管理理念对待财务工作。且在日常工作中，需要将工作的重心放在财务数据的分析之上，能够在日常工作中利用有限的精力对财务处理流程加以探究，探究是否具备合理性。当然，在数字化建设下，财务人员要紧跟时展的要求，加强计算机的学习，积极的参与到医院的各项经营活动之中，真正实现医院财务的有效管理。
参考文献：
[1]方霞波在公立医院精细化管理中实施管理会计[J].中国卫生经济，2015，34（6）：92-94
[2]刘丽华，曹秀堂.基于ERP系统的医院运营管理[J].中国卫生信息管理杂志，2012，9（1）：13-16
[3]刘风云.医院财务信息化存在的问题与对策[J].中国总会计师，2013，118（5）：94-95
财务数据预警分析范文6
关键词：财务危机预警；logistic模型；上市公司
中图分类号：F830.9 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2011）13-0072-02
一、财务危机预警指标和模型
1.研究样本。本文共选择了沪深股市2007―2010年各年度首次被ST（包括*ST）并能够获得选择年度之前四年的财务数据的137家制造业ST公司作为研究样本，同时选择137家正常公司作为配对样本。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。配以行业相同、股本结构相似并且现在及不久的未来都没有被ST的迹象；能够获得选择年度之前四年的财务数据资料作为配对样本。
2.财务比率的选取。本文在选择指标构建财务安全测评指标体系主要考虑营运资本类指标，共10个，分别设X1 =总资产收益率，X2 =全部资产现金回收率，X3=现金周转期，X4=流动比率，X5=流动资产比例，X6=流动负债比例，X7=总资产增长率，X8=营业收入的自然对数，X9=经营活动现金净流量，X10=现金流动负债比。
3.预警指标的筛选。根据建立的财务安全测评指标体系，需要知道财务危机与财务安全公司之间哪些营运资本指标具有显著性差异。为了筛选出具有显著性差异及表征能力的变量指标，首先必须对指标的样本数据进行正态性检验，以确定是采用参数检验或者非参数检验来确定指标变量的差异性。
从K-S检验的结果来看，综合各年数据的检验结果，可以知道大多数样本并不符合正态分布。正常公司的检验结果同样证明了这个结论。因而，对样本数据不能够采用参数检验，而只能进行非参数检验。
两配对样本的Wilcoxon符号秩检验结果表明：配对样本的ST公司与正常公司的绝大多数营运资本指标存在显著性差异，其中ST前一年、前两年除X3外均有显著性差异。
为了在十个营运资本指标中寻找具有代表性的变量。用最具表征性的少数变量来替代整个指标变量体系。由于ST前一年的财务指标变量离被ST状态时间最近，其反映企业财务状况的作用最为明显，所以本文采用样本公司财务指标变量被ST前一年的数据进行聚类。为避免由于各变量之间由于量纲不同而造成的不可比性，对数据进行了标准化处理。采用聚类分析中的层次聚类进行分析，按照SPSS默认的类间平均链锁法（Between-groups linkage）来确定类合并原则。
ST前一年样本公司现金流量指标聚类结果：第一类：X3、X4、X5、X7、X9 ；第二类：X1、X8、X10 ；第三类：X2；第四类：X6 。
本文采用多元线性回归中的逐步回归分析方法对样本公司被ST前四年的数据分别进行回归分析，以便选择若干显著性变量。根据前文的非参数检验结果，并参考张为（2008）等人的研究，X1总资产收益率由于其良好的表征作用将其作为因变量，其他指标作为自变量，选择的标准按照SPSS统计软件的默认设定：F值的概率小于0.05时进入，大于0.10时剔除。
根据对样本公司十个营运资本指标在ST前一年聚类分析及ST前四年各年逐步回归分析的结果。通过变量筛选可以看出，通过聚类分析和逐步回归分析综合筛选指标的效果比较理想，聚类后每一类别基本均有指标入选，一共筛选出X2、X3、X4、X6、X7、X8、X9、X10 等8个指标。
尽管已经筛选出具有显著性的营运资本变量，但这些变量之间可能彼此之间高度相关，即存在多重共线性的可能。为此，本文对筛选出来的变量进行Person相关系数分析，进行进一步的筛选，经过筛选，每类指标都有一个入选，共有X2（全部资产现金回收率）、X6（流动负债比例）、X7（总资产增长率）、X10（现金流动负债比）4个指标入选。4个指标之间相互不存在显著的相关关系，并且覆盖了各类营运资本指标。
为了印证结果的正确性，本文对所选择指标从容忍度TOL和方差膨胀因子VIF进行了多重共线性检验，这四个变量容忍度检验结果均在1左右，几乎不存在多重共线性；方差膨胀因子取值大于等于1，值越大表明多重共线性越强，该四个变量的取值只是略大于1，说明变量之间多重共线性很弱。
二、运用Logit模型进行实证分析
根据前面的K-S检验得知所选的样本公司的营运资本指标数据大都不符合正态分布，故本文考虑采用多元逻辑回归方法来建立测评模型。同时前文中选取指标时已经消除了指标间的多重共线性，因而符合采用Logistic回归模型的前提条件。本文分别在ST前一年至前四年的样本中随机选取140家作为建模样本，134家作为测试样本。
本文将ST公司的概率P值设定为1，正常公司的概率P值设定为0。采用Logistic回归模型常用的0.5作为概率分界值，即预测概率值大于0.5时认为被解释变量的分类预测值为1，小于0.5时认为分类预测值为0。选取前文确定的五个变量，采用表中的172家建模样本在ST前四年的数据构建Logistic模型，
将建立的ST前四年的模型回代建模样本数据，从建模样本回代测评结果看出，在ST前一年和ST前二年，测评模型表现了较为良好的测评效果。在ST前一年测评ST公司的正确率和测评正常公司的正确率分别达到了87.2%和83.7%，总体正确率为85.5%。在ST前二年测评ST公司的正确率和测评正常公司的正确率分别达到了80.2%和79.1%，总体正确率为79.7%。在ST前三年，模型测评总体正确率下降到67.5%，而在ST前四年总体正确率只有59.9%。
为了进一步确定模型的测评效果，分别将测试样本ST前四年的数据代入，测试样本测评结果和建模样本的测评结果类似，在ST前一年和前二年效果较好。其中在ST前一年测评ST公司的正确率和测评正常公司的正确率分别达到了86.3%和82.4.2%，总体正确率为84.4.5%。在ST前二年测评ST公司的正确率和测评正常公司的正确率分别达到了78.5%和76.5%，总体正确率为77.5%。在ST前三年，模型测评总体正确率下降到66.7%，而在ST前四年总体正确率只有60.8%。
