獲取企業財務分析資訊途徑范文

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一、傳統財務方法獲取分析信息存在的弊端大多數企業獲取財務分析方法主要運用傳統比率分析法，利用同期和不同期的財務報表進行財務分析，這些方法基于會計在歷史成本計價、權責發生制確認收入和費用等方面存在的缺陷，使得這些傳統財務分析方法存在相應的問題。

（一）無法對企業整體經營活動進行描述當前企業財務會計的計量和計算的基礎是企業的經營活動，這種活動以貨幣形式表現出來，從而使得整個財務信息反映的企業獲得只限于相關的貨幣交易行為，對企業獲得描述只局限于能用貨幣量化的范圍。實際上，企業的財務信息還應該包括企業貨幣量化的相關因素，例如企業的市場競爭力狀況，企業所處的宏觀經濟環境等，這使得財務分析無法反映企業的整體經營活動，也使得財務管理人員無法有效獲取財務分析的有效信息。

（二）無法對企業潛在變現能力進行反映傳統的比率分析法對企業長期規劃和企業的潛在變現能力的反映難以實現。例如在相應的企業中，相關領導者或主管能夠在銀行同意的情況下動用企業相應的貸款指標、準備變現的長期資產等這些都完全有可能使企業的變現能力得到增強，而運用比率分析法無法通過流動比率或速動比率來對企業的潛在變現能力加以反映。

（三）誤導財務信息使用者在傳統的比率分析法中通過速動比率和流動比率反映出來的是企業在某一特定時期內短期對債務的償還能力。然而，在一些流動資產較大的企業中，相應的項目比率大小對整個企業在特定時期短期債務償還能力影響巨大，如果財務狀況較差的企業流動性項目比重占到越大，那么通過該方法表現出來的企業債務償還能力就越差。面對相應的狀況，企業能夠運用增加瞬時流動資產或者減少相應的負債資產來粉飾企業資產的流動比率，從而對財務信息的使用者形成誤導。

二、企業獲取有效的財務分析信息方法

（一）構筑企業數據倉庫并在此基礎之上進行財務分析對財務歷史數據進行集成、轉換、清理和抽取，將其重新組織成面向分析評價的數據倉庫，構建基于數據倉庫的多維數據模型，應用切片、切塊、鉆取等多維分析方法，實現了從不同角度、不同側面對財務狀況進行分析與評價。不論是財務指標還是這些非財務指標，它們的共性在于都是時間序列，是指標的時間序列，就可以由計算機采取合適的算法自動地識別指標之間的相似性，并由此挖掘出這些指標之間的內在決定與被決定的關系，以供決策者進行分析。根據時間序列分析的理論，數據倉庫建立已經數據挖掘方法的理論，結合已有的財務分析體系，建立一個小型的基于時間序列的財務分析子系統，對來自某企業的具體的時間序列數據進行分析。應用某種方法，以財務指標為挖掘對象，目的是去發現財務指標之間的相似性，并進行實例分析，從而得出在某個時期的具有行業特征的財務指標的關聯情況和聚類情況。運用這種方法輔助財務分析可以實時地分析某時期的企業經營情況和財務狀況，充分運用數據挖掘發現新的感興趣知識的特點，在企業級數據倉庫構架中，選用合適的數據挖掘算法構造財務分析子系統。

（二）建立分類器數學模型運用已有的財務知識，建立分類器數學模型，用以輔助會計師識別財務報告欺詐行為。由于財務比率分析方法是財務分析的重要手段之一，按照定性分析和傳統經驗，一般將財務指標分為幾個指標簇，指標簇中包含反映相近經濟活動的多個經濟指標。然而，在財務分析和財務評價中，并沒有側重于具體指標，而是籠統地把一個指標簇中的所有指標進行相提并論，默認它們的權數是相同的。出于動態分析的考慮，軟件處理流程是選取企業數據庫的數據，然后著重于應用時間序列理論進行聚類分析，分析數據各屬性之間的關聯度，進而運用數據聚類方法進行聚類分析，以充分說明各項經營指標之間的關系，并著力于及時、動態地發現和分析異常點，以輔助企業管理者進行決策。由于最終財務指標如利潤等的前驅因子指標不一定就在財務信息系統之內，因而，對前驅因子的搜索將不限于財務系統本身，更多地是要得到關于供應、生產以及銷售等系統的非財務指標。

（三）聚類分析在財務分析中的應用在實際情況中，因為各個企業所處的行業有所不同，各企業自身的經營環境，擁有的資源差異，業務流程以及客戶的性質、構成和購買行為均有較大差異，所以，反映到財務指標上或者相關企業運營指標上，側重就有所不同。舉例來說，對于一個成熟的國有電力企業，擁有楊曉鷗了成熟的運營模式，穩定的電力銷售渠道，良好的貸款信譽，營運資金的籌措就不成問題，反映到指標上，現金比率的變動對企業的效益并不會有大的影響。然而，由于歷史的遺留問題，在對小電廠進行收購過程中，由于種種原因，導致收購問題難以一時順利處理，導致過大的存量資產，占用資金，同時還要支付這些小電廠的相關費用，經過企業采取有效的盤活存量資產舉措，比如清理、變賣、整體出售等，可以一方面降低存量資金占用，另一方面加速資金的循環，創造效益。因此衡量這個經濟方面的指標比如存貨周轉率、存貨增長率、平均庫齡等技術經濟指標就可以與當年的企業經濟效益有較大相關。為了衡量指標簇之間的關系以及指標簇內各指標的重要性之間的關系，可以充分利用歷史數據，和數據倉庫的在線分析功能，計算在一個很長的時間序列中，企業的各個經濟計量指標與經濟效益之間的關系或者距離。通過觀測各個時期距離的變化，就可以知道與企業經濟效益最為密切的經濟指標。當然，隨著企業經營環境的變化，企業自身內功的不斷加強，與經濟效益掛鉤最為緊密的指標也會不斷發生變化。

三、結語

傳統的比率分析體系很難動態地跟蹤最能影響企業效益的因素，需要相關財務分析人員的經驗和敏感性，然而通過相應方法的改進對所有指標進行聚類分析，就可以指引企業分析人員注意到問題的關鍵，獲取有效的企業財務分析信息，得出正確結論，從而可以制訂相應方案，作出更有針對性的決策。