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精准财务分析范文1
关键词：财务危机 Logistic模型
财务危机预警问题是财务学中的一个重要研究课题，而且具有很大的现实意义。建立财务预警模型，对企业财务危机进行预测，对于保护投资者和债权人利益、对于政府部门提高对企业的宏观监控质量以及规范证券市场等方面，都将起到重要作用。
一、文献综述
（一）Logistic模型的选用和预测准确率研究国外对于企业财务危机预警模型的研究已有七十多年的历史，产生了一元分析法、多元分析法、Logistic回归分析法、人工神经网络等多种方法，从20世纪80年代以来，Logistic回归分析代替判别分析法，在财务危机预测研究领域占据主流地位。Logistic回归方法没有严格的假设条件，不要求数据的正态分布，因而其参数估计比判别分析更加稳健；而且对于二分类总体判别问题，具有较好的区分效果。国内直至20世纪90年代末才开始有关于这一方面的学术研究出现，其中都借鉴了西方较为成熟的模型或理论，并结合中国的特色加以研究。近年来，随着中国资本市场的发展，国内学者对这一领域的研究越来越重视，有关财务危机预测研究的文献日益增多。从这些文献看出，国外的研究方法在中国的上市公司财务危机预测中均得到了应用，而Logistic回归分析方法在这些文献中占了很大比例。但不同文献Logistic模型的预测准确率有较大的差异，如吴世农等（2001）的Logistic模型总体预测准确率为93.53%；赵息等（2007）建立的Logistic模型在发生财务危机的前两年，模型判断正确率在90%以上；乔卓等（2002）研究发现提前两年和提前三年其Logistic 模型的预测准确率分别达到81.16%和76.81%；姜国华等（2004）的模型对ST公司的预测准确率为64%。这些预测效果的差异，一方面是由于样本和变量选择范围不同造成的，另一方面是由于有些研究在预测效果判别等方面的缺陷造成的。
（二）样本规模的选择对于样本规模的选择，Logistic模型要求大样本规模。因为Logistic模型运用最大似然估计法估计模型参数，最大似然估计具有一致性、渐进有效性和渐进正态性的统计性质，然而保持这些性质的前提条件为样本规模要很大。国外一些资深研究人员认为最大似然估计的大样本性质一般维持得较好，即使在中等规模（比如样本数为100）的条件下，也能够接受。而样本规模小于100时使用最大似然估计的风险较大（王济川等，2001）。而国内有些文献的样本规模小于100，其研究结果的有效性和稳健性就值得怀疑。如洪梅（2007）以40家公司为样本建立Logistic预测模型，以0.5为分界点，模型总体预测准确率为86.1%；宋鹏等（2009）以80家样本公司所建模型的总体回判正确率为95% ，对35家预测样本的总体判断准确率80%；而胜等（2004）利用32家样本建立不同的预警模型进行比较，在试图建立Logistic回归模型时发现指标变量难以进入模型，建模失败，这也说明了样本规模对Logistic模型的建立有直接影响。对模型预测效果的判别，大部分文献都采用分类表对模型预测准确性进行评价。采用分类表判别预测模型预测效果时的问题主要表现在对分界点的确定以及对预测结果的解释方面。有的作者没有说明分界点的确定依据，如崔学刚等（2007）以34家危机公司与66家非危机公司作为样本公司建立Logistic模型，采用0.34为阙值概率（分界点），得出总体预测准确率70%，危机公司预测准确率70.6%，非危机公司预测准确率69.7%，但没有说明分界点的确定方法；有的文献对分界点的确定做了说明，但不具有普遍适用性，姜秀华等（2002）选用42家ST公司和42家非ST公司为研究样本，借助贝叶斯公式，判断最佳分界点为0.1，得到模型的回判准确率为84.52%。但文中利用较低的分界点（0.1）对ST公司进行外推判别能够得到很高的判别准确率，不代表模型的总体预测准确率高。
（三）样本比例和分界点的选择有些文献当危机公司和非危机公司的样本比例不是1:1时，仍简单地采用0.5为分界点，影响了预测结果的准确性。如鲜文铎等（2007）利用61家ST公司和183家非ST公司作为估计样本，并利用60家ST公司和180家非ST 家公司为验证组，研究结果显示，以0.5为分界点时，标准Logistic 模型对ST 公司、非ST 公司和总体样本的预测正确率在估计样本中分别为68.9%、96.2%和89.3%，在验证样本中分别为73.3%、91.1%和86.7%，可以看出其模型对非ST 公司的预测准确率远高于对ST公司的预测准确率，由于非ST 公司样本数大于ST公司样本数，而使模型对总体样本预测准确性也高估；赵息等（2007）选取了35家财务危机公司和67家非财务危机公司作为样本，建立了基于主成分分析的Logistic预警模型，以0.5为分界点，分析结果表明在发生财务危机的前两年模型判断正确率在 90%以上，在发生财务危机前的第3年，判断正确率为74.51%。其研究发现ST 公司的误判率高于非ST公司的误判率，但却认为是由于报表粉饰引起的财务数据扭曲导致。还有一些文献当危机公司和非危机公司的样本比例不是1:1时，只采用类R2、HL指标说明模型拟合优度，而没有对分界点和模型预测准确率进行说明。如浦军等（2009）运用Logistic回归模型，利用2007年40家ST样本、103家非ST样本建立了相应的Logistic财务危机预警模型，只用类R2表示模型拟合优度较好。曹德芳等（2005）选用21家工业企业ST公司和104家非ST公司，采用HL指标说明模型拟合优度，也没有说明Logistic模型预测准确率。
本文拟在克服以上缺陷的基础上，利用2008、2009年最新的财务危机公司为研究对象，建立新会计准则背景下的Logistic财务危机预测模型，利用ROC分析确定最佳分界点，并利用分类表和ROC曲线对模型的预测准确性和实用性进行判别。
二、研究设计
（一）样本选择对于财务危机的界定不同的学者有不同的观点，国内绝大多数学者在其研究中将上市公司因财务状况异常而被特别处理（ST）作为企业陷入财务危机的标志。但本文比较赞同崔学刚等（2007）的观点，将首次亏损作为财务危机的界定标准。原因主要为首次亏损是公司财务状况恶化的开端，而且这种界定有助于获取足够大样本量，满足Logistic模型对大样本的要求，也使研究更具一般性。本文以近三年首次出现亏损作为上市公司财务危机的界定标准，当净利润小于0时，因变量Y取1；否则为0。本文共选取了474家上市公司，其中2008年首次出现亏损的公司119家，2009年首次出现亏损的公司39家，随机选取截至2008年连续三年盈利的公司238家和截至2009年连续三年盈利的公司78家作为配对样本。样本筛选过程中，剔除了金融保险类公司和近三年财务数据不全的公司及发行有B股、H股的公司。数据来源于上海证券交易所、深圳证券交易所、和讯网等权威证券网站。为了分析不同样本规模对预警模型最佳分界点及预测准确性的影响，在进行实证分析时，将474家公司进行两次随机分组，第一次按危机公司和非危机公司1:1的比例分组，第1组取158家公司作为估计样本，第2组158家公司作为检验样本；第二次按危机公司和非危机公司1:2的比例分组，第3组237家作为估计样本，第4组237家作为检验样本。各类样本年度分布见（表1）。
（二）变量选取本文以本年度（定义为第t年）是否首次出现亏损为因变量，首次出现亏损取1；否则取0。以前一年（定义为第t-1年）财务指标与非财务指标为自变量。本文综合考虑企业偿债能力、获利能力、营运能力、成长能力、获取现金能力及公司治理等多方面的因素，选取了37个指标作为自变量。具体指标分别是反映偿债能力的指标：流动比率、速动比率、现金比率、流动资产对负债总额比率、营运资产与总资产的比率、现金与总资产比率、资产负债率、有形净值债务率、权益乘数；反映盈利能力的指标：净资产净利率、扣除非经常损益后的净利润率、总资产报酬率、销售净利率、成本费用利润率、主营收入毛利率、主营收入税前利润率、主营收入税后利润率、每股收益、扣除非经常损益的每股收益；反映营运能力的指标：应收账款周转率、存货周转率、总资产周转率、固定资产周转率、净资产周转率；反映发展能力的指标：主营收入增长率、净利润增长率、净资产增长率、固定资产投资扩张率、总资产扩张率、可持续增长率、超常增长率、经营现金净流量增长率；反映现金获取能力的指标：主营业务现金比率、每股经营活动现金净流量、资产的经营现金流量回报率；反映盈利质量的指标：非经常性损益比率；反映公司股权结构的指标：第一大股东持股比例。
（三）研究方法Logistic模型是一种非线性判别的统计方法。在二分类Logistic模型中，通常用Y代表因变量，它的取值有两种可能（如危机公司为1，非危机公司为0）。X=（X1，X2，…，Xn）表示自变量。P用于表示Y在特定条件下的发生概率。P通过下式求得：
系数可以按照一般回归系数那样解释，一个自变量的作用如果是增加事件的对数发生比Ln［p/（1-p）］，也就增加事件发生的概率P，反之亦然。由于Logistic回归中因变量与自变量之间的关系是非线性的，Logistic模型估计未知参数时采用最大似然估计。本文的研究目的是利用上市公司的财务指标和股权结构指标构建Logistic模型，对上市公司发生财务危机的概率进行预测。评价Logistic预测模型预测效果常用的工具是分类表，在分类表中可以计算出样本总预测正确率、灵敏度（Sensitivity）和特异度（Specificity）等指标。但分类表预测准确性取决于分界点（Cutoff point/cutoff value）的确定，在模型一定情况下，不同分界点会导致完全不同的预测准确性。因此本文首先利用ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线确定最佳分界点，然后根据分类表结果和ROC曲线下面积估计模型预测准确率。ROC曲线分析的基本原理是：通过分界点的移动，获得多对灵敏度和误判率（1-特异度），以灵敏度为纵轴，以误判率为横轴，连接各点绘制曲线，然后计算曲线下的面积，面积越大，判断价值越高。灵敏度就是把实际为真值的判断为真值的概率，表示通过预测模型准确预测出发生事件占实际发生事件的比重。特异度就是把实际为假值的判断为假值的概率。误判率就是把实际为假值的判断为真值的概率，其值等于1-特异度。本文中灵敏度=被正确预测为危机公司的样本数/实际发生危机的样本公司数。特异度=被正确预测为非危机公司的样本数/实际非危机公司样本数。误判率=被误判为危机公司的样本数/实际非危机公司的样本数。总体准确率=被正确分类的样本数/样本公司总数。
三、实证结果分析
（一）独立样本T检验由于所选自变量较多，各项指标间可能存在不同程度的相关性，影响回归分析的准确性，因此在进行Logistic回归分析前首先利用财务指标的独立样本T检验对自变量进行筛选。检验结果表明，当危机公司与非危机公司样本比例为1:1时，在两类企业之间有显著差异的财务指标共12个，当危机公司与非危机公司样本比例为1:2时，在两类企业之间有显著差异的财务指标共15个，其中有10个指标与样本比例为1:1时相同。检验结果见（表2）、（表3）。可以看出，危机公司与非危机公司在现金流指标、主营业务盈利指标、非经常损益比率以及固定资产和总资产扩张等几类指标有显著差异。危机公司利用现金进行偿债的能力、投资扩张能力、获取现金流的能力以及主营业务的盈利能力都比较差。从（表2）看出危机公司的净利润增长率显著高于非危机公司，但其扣除非经常损益后的净利润率显著低于非危机公司，说明危机公司的利润增长主要源于非经常损益的增长，说明其盈利质量较差、盈利缺乏可持续性。
（二）回归分析以本年度（定义为第t年）是否首次出现亏损为因变量，首次出现亏损取1；否则取0。以前一年（定义为第t-1年）通过T检验的财务指标为自变量，进行单变量Logistic回归分析，剔除统计不显著的变量指标。同时，通过相关系数矩阵检验各个自变量之间的多重共线性，按照单变量检验显著性从高到低的标准选择进入预测模型的变量，最终得到两个危机预测模型，危机公司与非危机公司样本比例为1:1时所得模型为M1，危机公司与非危机公司样本比例为1:2时所得模型为M2，模型回归结果见（表4）和（表5）。可以看出，如果上市公司收益中非经常损益比率越高、净利润增长率越大，即当上公司通过增加非经常性损益大幅增加利润时，公司下一年亏损的可能性越大，而公司主营收入毛利率高、扣除非经常性损益后的净利润率高，而且经营净现金流及其增长率大时，说明上市公司盈利质量高，下一年出现亏损的可能性小。当流动资产对总资产比率越高时，公司资产流动性越强，公司下一年出现亏损可能性小，这一点与奥特曼Z记分模型结论一致。
（三）Logistic风险预警模型评价对Logistic 回归模型的评价主要有三个方面：模型总体显著性、拟合优度与预测准确性。
（1）模型总体显著性检验。模型总体显著性检验采用Omnibus Tests of Model Coefficients检验，该指标类似于多元线性回归中的F统计量，表明了模型自变量对因变量的总体解释能力。从（表4）和（表5）的回归结果可以看出M1、M2两个模型的卡方统计量分别为32.735和27.213，对应Sig. （相伴概率p值）均为0.000，说明两个模型均通过了总体显著性检验，模型自变量对因变量的解释能力较强。
（2）拟合优度评价。拟合优度反映了模型匹配观测数据的程度。如果模型的预测值能够与对应的观测值有较高的一致性，就认为这一模型拟合数据。否则，将不能接受这一模型，而需要对模型重新设置。当Logistic模型中自变量很多，或者自变量中包含连续性变量的情况下，应采用Hosmer-Lemeshow（HL）指标判别模型拟合优度，而且HL指标被认为是估价Logistic回归模型拟合优度方面应用最广泛的指标（王济川等，2001）。在具体应用时，检验的是模型预测值与实际观测值之间的差别，判断标准是查看Sig.值，如果是sig>0.05，即说明模型预测值与实际观测值之间没有显著差别，即拟合方程与真实的方程基本没有偏差，也就是说HL指标的Sig.值越大越好。（表4）、（表5）显示模型的H L拟合优度检验结果，M1的卡方统计量为5.249，Sig.（相伴概率p值）为0.731，M2的卡方统计量为7.82，Sig.（相伴概率p值）为0.451。两个模型的Sig.值均远远大于给定的显著性水平0.05，表明模型M1和M2较好地拟合了数据。
（3）最佳分界点确定及预测准确度评价。本文利用Spss中Analyze――Roc Curve命令，绘制了两个模型的roc曲线，见（图1）、（图2）同时确定各模型的最佳分界点。根据统计理论，危机公司与非危机公司的判别错误率与分界点关系的方向相反，二者此消彼长。即当分界点值逐渐增大时，非危机公司判别错误率逐渐减小，危机公司判别错误率逐渐增大，反之亦然。因此，从统计角度来看，不存在使得危机公司和非危机公司判别错误率都达到最低的分界点值。在实际应用中分界点的确定一般需要根据使用目的和判别错误成本来定。对于筛选性质的研究，往往选择在容许的特异度情况下，尽可能使灵敏度高一下；对于确认性研究，往往在灵敏度容许的范围内，选择使特异度高一些的分界点。但判别错误成本的测定比较困难，不同使用者出于不同的使用目的考虑，对于判别错误成本的测定方法可能也不一致。因此，绝大多数学者在研究中回避了这一问题，本文的研究也未考虑判别错误的成本。在不考虑判别错误成本的情况下，本文将非危机公司判别准确率与危机公司判别准确率之和最大时（即总体判别准确率最大，判别错误率最小）对应的分界点确定为最佳分界点。通过以上方法确定最佳分界点之后，各个模型的预测准确率如（表6）和（表7）所示，本文同时列出了分界点为0.5时的预测精准确率进行对比。从（表6）可以看出当危机公司与非危机公司样本比例为1:1时，最佳分界点（接近0.5）处的总体预测准确率高于以0.5为分界点的总体预测准确率。从（表7）中可以看出当危机公司与非危机公司样本比例为1:2时，以0.5为分界点时，会低估危机公司预测准确率（灵敏度），高估非危机公司的判别准确率（特异度），由于非危机公司样本数多于危机公司样本数，从而导致模型总体预测准确率高估。（表6）与（表7）显示，当危机公司与非危机公司样本比为1:1时，最佳分界点分布在0.5附近，而当危机公司与非危机公司样本比为1:2时，最佳分界点分布在0.33附近，即最佳分界点与危机公司在总样本公司中所占比例比较接近。此结果也与崔学刚等以34家危机公司与66家非危机公司作为样本公司时采用0.34为分界点，姜国华等（2004）选用33家ST公司和778家非ST公司作为样本公司时采用0.04为分界点相一致。本文推断这种现象不是巧合，而是有其必然性。因为Logistic模型如果拟合较好，则模型就应该反映样本公司的总体情况，如果样本总体中实际发生危机公司所占比率为α，则根据Logistic模型计算出的所有样本公司中发生危机的概率也应为α，因此采用α为分界点，所预测结果与实际情况最相符。M1估计组和检验组ROC曲线图如（图1）和（图2）所示，其横轴是非危机公司的判别错误率（1-特异度），纵轴是危机公司的判别正确率（灵敏度），ROC曲线越陡峭，ROC曲线面积越大（指ROC曲线下边部分面积），预测模型的稳定性和判别精度越高。按照国际通行值， ROC曲线面积如果能达到0.7，该模型即可应用于实践。本文模型M1估计组的ROC曲线面积达到0.758，而且其检验组的ROC曲线面积达到0.735，说明模型稳定性和判别精度较高，可以应用于实践。M2估计组及其检验组的ROC曲线面积分别为0.699和0.662（限于篇幅，文中没有列出图示），说明模型尚不足以应用于实践。
四、结论
根据前文分析，得出如下结论：危机公司与非危机公司的差别主要体现在偿债能力、盈利能力、发展能力及经营现金流的获取方面。偿债能力差异主要为危机公司的现金以及营运资产在总资产中的比例显著低于非危机公司，其偿还到期负债的能力较差；盈利能力方面的差异主要体现在危机公司主营业务盈利能力差并且盈利质量不佳，利润中非经常性损益比例较大，说明其持续盈利能力不强。发展能力方面的差异主要表现为危机公司的固定资产扩张速度和总资产的增长率都显著低于非危机公司，说明危机公司发展潜力不足。另外研究发现危机公司的经营现金流指标显著低于非危机公司。
参考文献：
［1］吴世农、卢贤义：《我国上市公司财务困境的预测模型研究》，《经济研究》2001年第6期。
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［3］乔卓、薛锋、柯孔林：《上市公司财务困境预测Logit 模型实证研究》，《华东经济管理》2002年第10期。
［4］姜国华、王汉生：《财务报表分析与上市公司ST预测的研究》，《审计研究》2004年第6期。
［5］王济川、郭志刚：《Logistic回归模型: 方法与应用》，《高等教育出版社》2001年第9期。
［6］胜、梁梁、殷尹：《不同模型在财务预警实证中的比较研究》，《管理工程学报》2004年第2期。
［7］崔学刚、王立彦、许红：《企业增长与财务危机关系研究》，《会计研究》2007年第12期。
［8］姜秀华、任强、孙铮：《上市公司财务危机预警模型研究》，《预测》2002年第3期。
［9］鲜文铎、向锐：《基于混合Logit 模型的财务困境预测研究》，《数量经济技术经济研究》2007年第9期。
［10］傅文：《基于Logit模型的上市公司财务预警分析》，《云南财贸学院学报》2005年第8期。
精准财务分析范文2
关键词：医院；医院经济；管理；财务分析；财务管理
一、医院财务分析的重要性分析
1.医院财务分析有利于提升医院管理水平。在如今医疗机构竞争严峻的形势影响之下，医院必须要提升其服务意识以及竞争意识，除此之外还要全面提升整个管理团队的经济管理水平，在实际工作开展的过程中对每一个项与财务有关的工作都做到专业细致，并且将财务分析管理的理念融入其中。在所有部门的积极配合下，对医院的财务信息以及会计资料进行系统的归置，并进行科学细致的分析研究，以此来提升整个医疗机构管理团队的管理水平。因此，医院的管理层以及财务管理部门必须对医院的财务管理工作予以高度重视，具体翔实并且科学系统地做好财务管理工作，最终有效提升整个医院的管理水平。
2.医院财务分析有利于预测医院整体财务运行情况。医院机构与一般的企业相比，其在整个内部的构成上更加复杂，而财务管理工作又与企业内部的所有环节都具有密切的关联性，因此这就决定了医院的财务管理工作较传统的企业更加复杂。而医院的管理人员通过财务分析工作的有效开展，能够在一定程度上对医院的整体运用趋势进行有效的预测，进而对医院的运营情况进行全面的掌控。医院的财务管理人员必须要密切关注国家经济政策法规的变化和调整，并且不断提升自己的财务管理水平，以便在日后的财务管理过程中，能够根据实际情况科学应对各种管理问题，以此来确保医院能够健康、稳定、持续地发展。
3.医院财务分析有利于提升收支管理水平。收支管理工作也属于医院经营管理过程中十分重要的环节之一，因为该项工作属于医院进行长远发展规划以及财务预算分析管理工作的主要财务数据来源。如果对医院运营过程中产生的所有收支进行系统的分析研究，就可以在上述结果基础之上制定出科学的收支管理规定，从而优化医院的收支模块，最终使得医院经济能够最优化。
二、财务分析的主要内容与方法
1.财务分析的主要内容。通常情况下财务分析内容主要包括三大部分，分别是外、中、专题部分析内容。而所谓的外部分析内容主要是指上级管理部门对医院财务模块进行分析管理，一般情况主要就医院的综合运营能力、偿债能力以及盈利能力等进行分析；而内部分析内容则主要是指医院内部的管理人员对医院时下运营情况的分析，让医院在上述工作基础之上，不断健全和优化相关管理规则；而专题分析主要侧重一些单一专题内容的分析研究，研究并非主要目的，其主要目的是有效提升医院的财务分析范围。
2.医院财务分析的方法。现阶段医院财务分析常用的方法大概有以下三种：其一，趋势分析法。该种分析方法的基本做法是将本医院不同时期的财务信息进行纵向对比，另外也可以将其与其他的医院进行横向对比分析。该种分析方法对于财务数据的变化趋势以及指标变化原因分析十分适用。但是采用此种方法进行引起指标变化原因分析的时候，必须排除一系列偶发性因素的影响。其二，比率分析法。该种方法的基本原理是根据结构比率、投入产出比率以及相关比率的计算，然后从不同的维度对医院的经营状况进行综合分析。但是该种方法最大的限制就是缺乏一个统一的行业标准来判断比率是高还是低。其三，因素分析法。采用该种方法进行因素影响分析时，需要假定其他的因素不变，只是选取其中某一个因素作为变量，然后分析其中一个因素变化所产生的影响。由于因素变动的影响值会因替代计算的顺序不同而有所差别，所以问题在于如何界定影响指标的各种因素以及这些因素的影响程度。
三、实现优质化的财务分析策略探究
1.认清事前财务分析工作的重要性。财务分析工作对于相关管理人员的个人素质以及综合素养要求非常高，因为该项工作除了需要对相关的工作进行总结分析，还要结合之前的数据信息以及经营现状对未来的发展趋势进行科学预测。但是就目前医院的管理现状来看，大多数的医院往往囿于事后分析。优秀的管理人员会将事前分析作为工作的核心环节，因为只有做好该项工作，才能够综合提升医院的管理质量水平，也才能帮助医院有效规避风险。
2.注重事前分析。财务分析工作本身就是一种比较系统化的工作，因此在开展此种工作的时候，应当用发展的眼光全面地看待和分析问题，不管是评价过去还是预测未来都应当秉承以上原则。因此必须在综合考量医院的发展历史、发展环境、行业发展趋势的基础之上，对医院机构的风险与收益进行科学判断分析，如此才能够确保财务分析工作为医院的生存发展预先提供出指标信息，从而保障医院能够健康稳定发展。但是现如今，很多医院往往只是注重事后分析，为了改变上述不良现状，医院必须尽快将财务工作的开展中心转移至事前分析上，注重财务工作的事前分析预测，以便管理部门能够及时制定合理的决策。
3.合理改进财务分析方法。针对不同的管理阶段应当采取不同的财务分析方法，该项工作对于财务分析工作的准确性提升十分重要。例如，在进行事前、事中以及事后分析的时候应当分别选用比率分析法、趋势分析法等多种方法。只有将合适的方法有效地运用到相应的管理环节中，才能更加快捷精准地分析出财务数据的逻辑关系，也才能准确地查找出经济增长点以及突破点。同时，财务分析人员应能科学地对待财务数据资料，在注重利润点的同时也要兼顾创新指标。另外，财务人员应当具备良好的职业精神，认真仔细地对待该项工作，严格彻底地调查分析财务数据，必须确保相关数据资料的完整性、全面性以及精准性，以此来确保影响医院经济效益指标的精准获取。
4.提高财务人员的整体素质。若想要获得科学精准的财务分析数据，还需要全面提升财务人员的专业技能水平和职业素养，以此来确保上述财务相关工作的顺利开展。具体的可以由医院牵头定期组织一系列的财务技能培训，邀请一些优秀的财务管理人员进行知识演讲，举办一些以财务分析为主题的知识竞赛等。总之通过多种途径有效提升财务人员对财务分析工作的重视程度，并不断提升自身的财务分析专业水平，以此来有效改善和提升医院财务分析工作的效果及效率。
精准财务分析范文3
关键词：大数据；公路客运集团；财务分析
随着互联网技术的迅猛发展和深入应用，企业经营者对未来市场走向的预见力及控制力提升到了一个崭新的高度。大数据的应用已经渗透到各个领域，并逐步成为企业重要的生产要素之一。如何挖掘利用大数据资源成为企业当前面临的最重要的课题，财务数据是企业最重要的核心数据，企业管理决策的关键是对财务会计及分析信息的有效利用。财务数据是确保企业正常运作的基础，通过对各类财务数据的搜集和整理，能够准确反应企业的实际经营情况，加强企业管控，增强竞争力，为企业带来丰厚的经济利益。公路客运与航空、铁路客运并列为我国三大交通方式之一，公路客运业受到我国产业发展政策调整，网络平台兴起、决策层观念保守等内外部环境的影响，成为改革开放近40年来发展状态最跌宕起伏的行业之一。2016年我国公路客运量为156.3亿人次，同比下降3.5%，这也是继2012年355.7亿人次后连续第5年下滑。在当前行业整体低迷的情况下，管理者迫切需要重新定位企业战略目标，调整经营和职能战略，找到适应新环境的业务组合管理模式，才能走出困境，重新回到持续发展的轨道上来，因此大数据信息的有效利用对于精准定位公路客运集团的战略决策非常重要。本文通过探讨大数据下财务分析思维方式的转变和财务分析的创新发展，来阐述大数据分析应用对公路客运集团财务分析的现实意义。
一、大数据时代下公路客运集团财务分析思维的转变
大数据时代，随着数据收集、储存、分析技术的突破性发展，企业的思维方式也从原先的样本思维、精确思维、因果思维向整体思维、容错思维、相关思维转变。与此对应，我们也要突破以财务报表结构介绍为起点，报表项目分析为基础，财务指标评价为手段的传统分析模式，根据公路客运集团的业态特征，重新确立以“环境与战略分析、财务行为纠偏、财务指标评价、发展前景预测“一体化为模式的财务分析思维。
(一)环境与战略分析
环境分析是企业战略分析的基础，通过对宏观环境、行业环境、经营环境的分析可以找到外部环境中影响企业的关键因素，通过对企业掌握的资源、能力、竞争力的分析可以加强企业的经营管理能力。企业战略是确定企业未来的总体发展方向，通过战略分析，可以协调业务单位与职能部门的关系，优化资源配置，增强企业核心竞争力。大数据下公路客运集团的行业环境及对应的战略分析主要有以下变化：1.同业竞争的出现。公路客运集团指由多家拥有丰富的班线经营权、充足的营运车辆、高等级资质客运站的企业所组成的多层次经济组织，在本地区属于一家独大的领头企业。同时，由于消费群体的地区性特质和客运班车跨省往返经营方式，各省公路客运集团之间也是业务合作伙伴关系为主，同业竞争状况不常见，因此传统分析中往往不考虑同业竞争。但随着市场环境变化，企业多元化经营的需求，公路客运集团不再满足于现有的市场份额，立足于更多客运信息构成的数据库，为企业跨省经营及扩大本省消费群体，提供了有利的支撑。利用大数据技术后，企业就可以准确判断某一地区的客流分布，锁定目标人群密集的地区，利用增加长线停靠站、短线驳客点和调整班线始发点的方式，在不加密班次和延长线路(成本不变)的情况下，拓展班线覆盖区域，提升实载率，掌握竞争优势。2.垄断格局的打破。目前对公路客运业冲击最大的是快速兴起的“跨省网络拼车”，借助网络平台，无准入门槛及监管的网络拼车，使公路客运业多年来形成的市场格局被打破。无序竞争不可避免地给公路客运集团带来了很大的冲击，但是凭借自身资源足、规模大的优势，公路客运集团一方面建立自助服务平台(上海的交运巴士网，浙江的巴士管家)，另一方面与知名的互联网平台(携程、驴妈妈，畅途网等)联手，开展在线和手机购票，通过3年来的努力，目前上海地区网络售票比例已经超过35%，发展迅猛，维护了集团在市场格局中的龙头地位。同时，随着网络售票量的增加，旅客信息量激增，企业对班线营运实况的掌控力度有了很大的提升，为班线配载、互动换乘等业务拓展提供了决策依据。
(二)财务行为纠偏
是指评判企业会计方法、会计政策、会计估算运用是否恰当、会计处理是否灵活准确，会计信息质量是否如实反映企业实际后，对发现的问题进行调整的行为。尽管审定后的财务报表已经被公认为会计政策与会计估计运用恰当、会计信息质量优的有效证据。但是通过大数据分析，企业可以取得大量的非财务信息，从其他角度进一步来佐证企业资产及经营状况的真实完整性，通过对不实不适的信息进行过滤，完善财务分析数据。以会计方法为例，资产价值是企业财务分析的基础。营运车辆是公路客运集团内占比重最大的资产，资产的价值由购入原值和折旧政策2方面决定。按照税法及会计法的规定，营运车辆按照6年计提折旧，传统方法下，以直线法计提折旧。但营运车辆受营运线路方向和圈数的影响，损耗情况不同，实际价值差异很大，使用改良后的直线法来计提折旧更加合理。通过对直接法下折旧额的调整，实现资产价值的精准计量，资产账面价值n=账面价值n+1-(直线法下计提的折旧额×调整率)。调整率函数为：U=f(X1，X2，X3，X4)。四个系数分别为：X1营运公里数，X2线路实载率，X3事故率，X4运营线路的道路状况。基于数据多样性，要实现这样单车计量，在手工时代是无法想象的，但是通过数据库的建立，财务人员可以直接获取已经分析完成的信息，并利用到折旧计提中来。
(三)财务指标评价
是指使用财务行为纠偏后确认无误的会计信息，对会计报表进行财务分析。财务分析的核心是财务指标分析，包括偿债能力、营运能力、获利能力、创造现金的能力。但有别于传统的分析，基于整体和相关思维，大数据下的财务分析结合了企业所处的行业环境及发展战略、充分考虑非财务数据的因素。大数据的体量大、速度快、类型多的特质，在财务分析中的优势显露无遗。结合大数据技术分析后的财务分析有了质的提升。1.丰富财务指标的内容。公路客运集团财务报表上通常只列示以货币计量的有形资产。对于企业拥有的“线路资源”，这一具有垄断性质的资源，由于是通过政府部门招投标或审批无偿取得，所以并没有体现。资源价值的缺失，影响到企业财务指标的准确性。不同以往，新技术应用后，利用模糊综合评判法，企业可以建立以班次密度、客运周转量、车辆等级为因素集的矩阵，将“线路资源”进行量化，纳入财务分析指标评价中。但需要注意的是，线路资源的量化金额要随着公路线网布局的推进，油价的上下波动，适时进行调整，这也是大数据运用的便捷优势。2.加速财务指标的核算。目前上海最大公路客运集团的“智能长途信息系统“已经开发并投入使用，外部实现从售票到检票的无纸化运作，内部实现车辆调度、自助结算的智能化操作。随着系统运用，海量数据被收集，并投入财务分析指标模块中进行运算，极大地降低了人工误差，许多财务指标随需随得，不再受到报表编制时间、人员水平的限制，提升了财务指标的使用效率。3.增强财务指标的敏感度。新数据分析技术的运用，使财务指标偏差值的幅度收窄，为管理层的决策提供更精准的依据。例如，公路客运集团的营运班线分自营、发包和联盟经营三种模式，不同模式下目标线路的“盈利点”是企业选择经营模式的决策依据。“盈利点”测算的重点是确定预期实载率，传统方法是财务人员以会计数据为基础，模拟经营环境，结合主观判断后估算取得。大数据时代下，财务人员首先以同质线路为基础测算出目标线路资源的价值，其次以目标线路资源的价值为起点，通过模糊综合评分法，还原出目标线路预期实载率，并将预期实载率与客流数据库中的同地区线路实载率分析对比，结合地区客流特点，最终确定可用的预期实载率区间。
(四)发展前景预测
财务分析最终目的是为预测企业未来的发展方向，前景预测是对企业战略定位、产业环境及企业财务能力综合的做出科学预测，为企业管理当局提供决策支持。融合大数据分析后的财务分析，在前景预测上，更侧重于企业的行业发展前景、预测企业长期竞争力。公路客运集团可以通过财务分析思维的转变，重新评价行业和竞争环境，利用会计分析梳理会计信息，重塑财务分析框架，以更宽广的角度来预测集团的未来发展趋势，这也是大数据时代给公路客运集团创新转型发展带来的契机。
二、大数据时代下公路客运集团财务分析方法的创新发展方向
(一)大数据下公路客运集团资金管理得以全面升级
众所周知，公路客运集团拥有充足的现金流，为推动企业资金管理的升级，创建集团资金平台是当前最有效的管理手段。通过将所属客运站点、线路经营企业的资金集中归置，统一管理和使用，有助于实现集团内资金资源的整合与调配，提升资金使用效率。而获取资金规模效益，是公路客运集团资金平台最大的特色。
(二)数据挖掘技术的提高给公路客运集团带来新的发展方向
数据挖掘技术是运用科技手段对数据进行提取并分析，找到隐藏其中的内在关系和关联规则。“智能长途信息系统”的开发使用正是基于这项技术。系统设计的基础是使公路客运业务数据与传统的财务数据高度匹配，提高财务信息的可用性，并满足企业内不同管理层级的需求。随着系统的升级和使用，以往“等客上门乘车”的局面已经改变，通过数据库的分析，转变思路，推出“巴士网约车”、“定制巴士”等新业务，为旅客出行提供更个性化的定制服务，拓展了客运服务领域。
(三)大数据时代下公路客运集团的财务共享
财务共享是指企业(集团)使用大数据技术，将下属单位(含独立核算的内部单位)相同的财务职能集中起来，由一个独立的财务机构来行使。财务共享模式可以创造规模效益，通过会计核算集中化运作，整合企业内部资源，统一财务操作模式，将会计核算职能从企业财务部门中剥离，促进财务分工的专业化，确保财务人员有更多时间和精力发挥财务的管理职能，使大数据的优势得到进一步提升。目前公路客运集团下的线路营运单位、客运站经营单位以及内部的独立核算单位很多，业务内容交叉，财务职能重叠，采用财务共享服务中心的管理模式后，可以规范财务管理，精简成本，提高经营效率。但需要注意的是，建立和使用共享服务中心也存在一定的风险，集团要建立对应的风险评估制度，设立信息安全防范体系，加强中心内财务人员的培训，实行标准化流程管理等，确保共享中心稳定有效运营。
三、结论
大数据在本质上是一项能给企业带来效益的资产，对大数据及其分析的有效利用，将推动公路客运集团的持续发展，给这个传统行业带来新的创新动能。大数据下财务分析思维的变革，为公路客运集团管理者的战略决策提供了更宽广的视野和更精准的支撑。同时，财务分析发展的创新，也为企业注入了新的生命力。
作者:陆文驰 单位:海交运巴士客运（集团）有限公司
参考文献：
精准财务分析范文4
对于企业内控管理而言，正确运用财务管理手段并加强财务管理手段的运用，是做好企业内控管理的重要措施。结合企业内控管理实际，在企业内控管理过程中，财务管理不但具有事前控制的作用，同时还具有为内部控制提供事后监督的作用，与此同时，财务管理还能够为企业的全面管理奠定良好基础，使企业的内控管理能够在针对性和实效性方面得到有效的提升。因此，我们应当认识到财务管理的作用，并且在企业内控管理过程中有效的运用财务管理手段，使企业内控管理在整体效果上得到有效的提升，推动企业内控管理不断向前发展。
二、财务在企业内部控制管理中具有事前控制的作用
1.完善的财务制度有利于企业内部控制风险的管控。基于对目前企业内部控制的了解，在企业内部控制管理过程中，企业内部控制存在风险，做好企业内部控制风险的有效管控，对于企业内部控制能否取得预期效果具有重要作用。按照企业内部控制的发展实际，财务管理以及财务制度是影响企业内部控制管理的重要因素，其中完善的财务管理制度能够实现对企业内部控制风险的有效管控，对于企业内控管理而言具有重要作用。因此，在内部控制过程中，强化财务管理的有效性，并且根据内部控制的实际需要对财务制度进行完善，是财务制度能够更好地为企业内部控制风险管控服务的关键。
2.精准的财务预测有利于内控风险的识别评估。在财务管理过程中，精准的财务预测能够为企业的财务管理和内控管理提供完善的信息和数据支持，保证企业的内部控制能够达到预期目标，使内部控制风险能够得到有效的识别和评估。基于这一特点，在企业内部控制过程中，应当采取精准的财务流程，更好地为内控风险识别和评估提供方法，实现对内部控制风险的管控。所以，根据内控风险的种类采取有针对性的措施，对提高企业内部控制管理的有效性和保证企业内部管理能够取得积极进展具有重要的推动和促进作用。
3.财务预算是企业内部控制风险防范的重要手段。从企业财务管理过程来看，财务预算是企业财务管理主要手段，利用财务预算可以实现对企业内部控制风险的有效控制，使企业内部资金流转过程能够得到有效的监控，做到根据企业的实际需求控制企业的资金支出。这一方式对于企业管理过程和管理方式有着重要影响。因此，根据企业内部控制风险防范的实际要求，采取必要的财务预算，对进行有效的内部控制是十分重要的，也是做好内部控制风险防控和有效降低内部控制风险的重要措施。在此基础上，我们应认识到财务预算的作用，将其作为企业内部控制风险防范的主要手段来看待。
三、财务在企业内部控制管理中具有事中控制的作用
1.预算控制可以保障内部控制活动的执行。在内部控制过程中，预算控制是十分重要的。做好预算控制不但能够为财务管理等各项工作以及企业内部控制活动提供有效的约束，同时还能使内部控制活动能够在执行过程中，按照预算管理的实际要求进行资金的管控，避免内部控制活动偏离预期目标。在内部控制活动进行过程中，预算控制是一种重要的管理手段，可以强化对内部控制活动的干预。内部控制能否在开展过程中取得实效，在于内部控制是否在预算管理的框架下得到有效的约束。只有做好这一工作，才能提高预算管理的整体效果，满足内部控制的实际需要，解决内部控制中出现的各种问题，使内部控制能够在规范框架下得到有效的开展。
2.财务控制是内部控制事中控制的重要控制方法。财务控制对企业的内部控制有着重要的影响。基于财务控制的要求，财务控制能够实现对企业内部控制整个流程的有效控制，特别是在事中控制中能够取得实效。基于对内部控制的了解以及企业内部控制的现实需求，在企业内部控制中，利用财务控制手段是提高企业内部控制效果的关键，同时还应加强对内部控制的了解，加强内部控制过程中财务控制手段的运用，保证内控制度能够取得实效，提高控制的整体性和实效性，使内部控制能够在事中控制中获得有效的控制方法支持，保证财务控制能够更好的发挥内部控制作用，提高内部控制的准确性。
四、财务在企业内部控制管理中具有事后监督的作用
1.财务报告是内控管理运行的直接体现。在企业内部控制管理过程中，如何查看内部控制的效果是关系到内部管理运行的重要因素。基于对企业内部管理过程的了解，财务报告是内部管理运行结果的最直接体现。从财务报告中可以看出内部控制是否得到有效的开展，以及内部控制的开展效果是否达到了预期目标。从这一点来看，财务报告对内控管理运行有着重要的影响，做好财务报告的编制并且将控制的结果在财务报告中有效的体现，是发挥财务报告作用和做好内部控制管理的重要措施，对做好企业内部控制管理和事后监督具有重要作用。因此，我们应该认识到财务报告的作用。
2.财务分析与评价是内控事后监督的重要手段。除了上述手段之外，财务分析评价也是内控事后监督的重要手段之一。基于对财务分析与评价的了解，在内控管理运行过程中，财务分析与评价可以对财务管理的实效性以及财务管理过程进行有效的分析和评价，通过这一评价，能够得出财务管理是否有效的结论，这一过程对内控事后监督有着重要的影响。因此，我们应当在内部控制和事后监督过程中有效地运用财务分析与评价手段，使财务分析与评价能够更好地为内控管理过程服务，提高内控管理的整体性会和有效性，保证财务分析与评价能够更好的为内部管理服务。
精准财务分析范文5
随着国家发展形势的不断改变，公立医院不仅需要面对来自其他公立医院、私立医院等医疗机构的竞争，还需要把握好自身的经营管理工作。公立医院普遍存在财务管理开展不足的问题，需要有效利用财务分析工作掌握医院的运营状况，根据财务分析完善医院各项管理工作，进一步提高医院的运营能力和管理能力，这对于有效提高医院的医疗水平和整体竞争力有积极效果。
二、财务分析工作中存在的不足
(1)缺乏有效的财务分析体系。财务分析作为财务管理中的一个环节，可以通过分析处理公立医院财务信息来得到医院具体的工作情况以及其中存在的问题。但是医院大多主要关注医疗工作，对医院的管理方面投入精力不足，特别是在财务分析工作方面缺乏完善的工作体系。医院对于财务分析的结果利用率也不高，没有将相关结果转化为实际的工作优化措施，导致医院的管理工作较长时间不能得到提高。
(2)财务信息有效性与正确性不足。财务分析工作需要医院的相关财务和统计信息才能完成，对信息的依赖程度较高。医院财务和统计信息的质量决定了财务分析工作结果是否有效。现在公立医院的财务分析的质量不高有一个原因是因为医院的部分信息不够完善和准确，其中包括国家划拨的工作资金、医疗保险支付的相关资金收入以及在运营过程中的各项经济支出，由于拨付时间差异、金额差异等造成匹配错位，统计信息也时常出现差错或次月的更改，所以在进行财务分析工作时不能收集到全面准确的财务信息数据，在这样的工作条件下也不能够得到精准的财务分析结果。
(3)财务人员工作素质和能力有待提高。财务人员是财务分析工作的执行者，所以财务人员自身的能力与素质将会对财务分析的具体效果产生较大的影响。公立医院的财务人员专业水平有待提升，整体的财务工作能力相对不强，而医院对财务人员的培养也不足。财务人员整体工作能力不足同时缺乏主动学习的积极性，所以不能够有效利用现阶段最新的财务分析方法来完成相关工作，同时不能够有效地进行分析和处理工作，不能协调医院各部门完善医院自身的管理工作。
(4)缺乏必要的监督管理和风险控制。财务分析与其他财务工作一样，需要在必要的监督管理下才能够保证工作质量并及时完善在监督过程中发现的问题。财务分析有关的监督工作开展不足主要体现在两个方面，首先是对于医院财务工作监管不足，其次是对于财务分析工作的监督不足，这两个方面共同导致财务分析不能有效开展并将相关结果反馈至财务管理当中。此外财务分析没有将财务管理中的风险控制结合起来，对近期以及以后医院可能面临的运营和管理风险不能做出相应的判断和具体的应对措施，这对于医院的财务管理工作不利，特别是遭遇财务风险时容易造成巨大的财务损失。
三、完善财务分析措施
(1)构建财务分析工作体系。财务分析工作需要在完善的工作体系下才能够有效地开展，这也是公立医院首先需要解决的问题。建立有效的工作体系，需要包含财务分析的工作制度、财务分析的执行部门以及相应的结果利用方案等，通过该工作体系将医院的各个部门工作联系起来。医院在开展财务分析工作时，需要根据该体系来实行，及时获得相应的分析结果，并根据结果来完善医院各部门工作中存在的不足，优化工作方式并整合医院的工作资源，同时可以推动医院的财务管理工作更加合理有效，可以有效明确财务管理的优势和劣势，对于提高财务管理的工作质量有较大的帮助。医院还需要重视财务分析体系的完善工作，对其中存在的问题不断进行优化，确保该体系能够持续有效地发挥作用并推动医院的优化发展。
(2)提高财务信息的可靠性。财务分析工作是建立在有效且可靠的财务和统计信息基础上进行的，所以需要控制相关信息的整体质量来保证财务分析能够有效开展。提高财务信息的可靠性，首先需要保证财务信息的全面性，这需要医院建立完善稳定的财务数据信息库，将医院涉及到的财务信息全面地记录到该数据库中，不仅可以保证财务信息及时被使用，同时还可以结合定期披露医院的财务状况等措施来提高财务信息的公开透明度，避免因为财务信息不全面而导致的分析出现效果不佳。其次加强统计人员的业务培训，经常对统计信息质量进行定时检查，对于其中错误的数据及时处理，特别是对于恶意财务数据的事件需要严肃处理，保证相关信息的真实性，使财务分析可以准确地把握医院的管理状况并根据财务信息指导财务管理工作。
(3)加强财务人员的培训工作。公立医院需要加强财务人员的培训工作，通过提高财务人员的整体工作素质和能力带动医院财务管理的效果与质量。首先需要提高财务人员工作的规范性，在执行财务分析工作时能够严格按照相关的要求来完成，避免因为操作不规范而发生人为错误。其次医院需要组织财务人员对最新的财务分析方法以及其他统计分析方法进行学习，并提供一系列的操作实践活动，使财务人员能够在具体的实践当中规范工作提高自身的工作素养，能够根据医院的实际情况来实行进一步的财务管理，同时使其具备较强的分析和处理能力。除了对财务人员进行专门的培训以外，财务人员必须熟悉医院各科室工作流程和职能，经常深入相关科室进行调查了解，掌握财务分析时发现问题的解决方法，积极配合相关部门完成医院的管理工作。提高财务人员的综合素质不仅仅可以优化财务分析工作，同时对医院整体的财务管理能力都有极大的积极影响，能够促进医院更好更稳定地发展。
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关键词:财务分析的作用财务分析的方法财务分析的应用
一、财务分析的作用
财务分析首先是一门应用学科，它要以企业现在具有的财务资料为主，包括对外财务报告及其财务资料以及企业内部管理会计报告以及内部管理资料，其占有的资料的广度和深度决定了其即将要发挥的作用，但是也不是越多越好，不讲究成本效益原则的。
从财务分析这门学科的产生、发展及与其他学科的关系到财务分析的目的，都说明财务分析是十分必要的，没有财务分析，就好像一个病人感觉到自己不舒服，却没有办法做检查，查找病因，危害可想而知。不同服务对象看财务分析的作用是不同的。
(一)财务分析可正确评价企业过去
正确评价企业的资产状况，利润构成、现金流是否舒畅，是否存在潜伏的危机。这对于企业未来的经营、对企业投资者和债权人的行为产生积极的影响。过去已然过去，我们分析过去，关注的可是未来。其实对过去的分析，也是评价经营者业绩的有效手段。
(二)财务分析可全面反映企业现状
财务分析，根据不同分析主题的分析目的，采用不同的分析手段和方法，可得出反映企业在某方面现状的指标，如反映企业资产结构的指标、企业权益结构的指标、企业支付能力和偿债能力的指标、企业营运状况的指标.企业盈利能力的指标等。这种分析对于全面反映和评价企业的状况有重要作用。举例而言，通过对应收账款的分析和现金流量表分析，可以分析出企业资产的安全与完整、现金流是否顺畅。四川长虹应收账款危机的发生：
自1996年以来，四川长虹的应收账款迅速增加，从1995年的 1900万元增长到 2003 年的近50亿元，应收账款占资产总额的比例从1995年的0.3％上升到2003年的23.3％。2004 年，四川长虹计提坏账准备3.1亿美元，截至2005年第一季度，四川长虹的应收账款为27.75 亿元，占资产总额的18.6%。
四川长虹不仅应收账款大幅度增加，而且应收账款周转率逐年下降，从1999年的4.67% 下降到2005年一季度的1.09％，明显低于其他三家彩电业上市公司的同期应收账款周转率。
巨额应收账款大幅度减少了经营活动产生的现金流量净额，从1999年的30亿元急剧下降到2002年的-30亿元。截至2004年年底，其经营活动产生的现金流量净额为7.6亿元。
2004年12月底，长虹公告称，由于计划大额坏账准备，该公司今年将面临重大亏损，击晕了投资者以及中国家电业。受专利费、美国对中国彩电反倾销等因素影响，长虹的主要客户――美国进口商APEX公司出现了较大亏损，金额支付公司欠款存在较大困难。APEX是四川长虹的最大债务人，应收账款欠款金额达到38.38亿元，占应收账款总额的96.4％。据此，公司决定对该项应收账款计提坏财准备，当时预计最大计提环账准备金额为3.1亿美元左右。另外，截至2004年12月25日，四川长虹对南方证券委托国债投资余额为1.828亿元，由于南方证券目前资不抵债，根据谨慎性原则，拟对委托国债投资余额计提全额减值准备。长虹2003年的净利润为2.6亿人民币，以此为标准，长虹至少需为此笔债务背上1O年的包袱。上市10年的首次亏损，留下债务10年难偿。短短数日之内，长虹的股价跌幅近30％，总市值损失30多亿元。2004年上半年，长虹的净利润只有6000多万元。
这是属于净利润的含金量过低，属于典型的“纸面富贵”。不作出精准的财务分析，很难未雨绸缪，防患于未然，提前化解危机。
(三)财务分析可用于估计企业未来
根据现在的财务状况，预知企业未来的发展潜力，企业是处于上升期，还是衰败期等等，无一不是财务分析大展手脚的地方。
二、财务分析的方法
在进行财务分析的过程中经常用到以下方法：
(一)比较分析法
是通过经济指标的比较揭示其数量差异的方法，可比性是其运用的前提。包括：实际与计划或者定额的比较，了解计划完成情况；本期实际与前期或上年同期或历史最佳实际比较；本期实际与国内外先进之比。通过比较，找出差异，发现问题，为进一步分析原因寻找潜力引路。
(二)比率分析法
其实也是一种比较分析方法，只不过是经济指标相对数的比较，应用很广泛。又包括相关指标比率，构成比率，动态比率等。
(三)连环代替法
用来计算几个相互联系的因素对经济指标影响程度的一种分析方法。上述两个指标主要用来寻找差异――确定各项经济指标发生变动的差异，二本指标却可以用来寻找差异形成的各种原因以及各因素对差异形成的影响程度。
三、财务分析的具体运用
(一)财务报告分析
1、资产负债表分析
通过资产负债表分析，揭示资产负债表及相关的内涵，了解企业财务状况的变动情况及变动原因，评价企业会计对企业经营状况的反映程度，评价企业的会计政策和修正资产负债表的数据。具体分析方法有水平分析法和垂直分析法。货币资金、应收账款、其他应收款、存货、固定资产、银行借款、应付账款、其他应付款是资产负债表很重要的项目，不仅需要搞清楚这些项目变动的原因及变动情况，更应注意分析评价会计政策和会计估计变更的影响。
2、利润表分析
包括利润表综合分析、利润表分部分析以及分项分析。利润分析可以正确评价企业各方面的经营业绩，及时、准确地发现经营管理存在的问题，为投资者、债权者的投资与信贷决策提供正确信息。
3、现金流量表分析
当今世界，现金为王。所以，现金流量表分析的作用不容忽视。现金流量表分析包括现金流量表一般分析、水平分析、结构分析和其主要项目分析。
(二)财务效率分析
1、盈利能力分析
盈利能力是企业经营管理层最重要的业绩衡量标准和发现问题、改进企业管理的突破口。盈利能力是一个相对的概念，折旧关系到财务分析。盈利能力分析包括资本经营盈利能力分析、资产经营盈利能力分析以及特有的上市公司盈利能力分析。涉及到总资产报酬率、净资产利润率等指标。
2、营运能力分析
营运能力主要指企业营运资产的效率与效益，通常通过资产的投入与其产出相比较来体现。企业营运能力的高低，取决于多种因素，通过企业营运能力分析，可以了解企业资产利用方面存在的问题，尚有多大潜力，进而采取有效措施，提高企业资产营运能力。其包括总资产营运能力、存货周转率、应收账款周转率等。
3、偿债能力分析
主要包括短期偿债能力分析、长期偿债能力分析。设计指标有流动比率、速动比率、现金比率等。
4、发展能力分析
增长是一种理念、是一种动力。财务分析的目的是为了找出问题，解决问题，归根结底是为了企业的发展，而发展不外乎企业单项发展和整体发展，财务分析就是通过计算和分析股东权益增长率、利润增长率、收入增长率、资产增长率等指标，分别衡量企业在股东权益、利润、收入、资产等方面所具有的发展能力，并对其在股东权益、利润、收入、资产等方面所具有的发展趋势进行评估。
展望未来，财务分析还可以拓展应用到对企业价值进行综合分析评价，直至对企业价值进行评估。
