財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警(財(cái)務(wù)預(yù)警分析實(shí)例)

近年來,隨著政府對(duì)新能源產(chǎn)業(yè)扶持力度的不斷加大,我國光伏企業(yè)取得了高速發(fā)展。但是,由于我國光伏產(chǎn)業(yè)起步較晚,核心技術(shù)尚不成熟,給企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營帶來了許多不利影響,容易引發(fā)企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。為了減少光伏企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)帶來的損失,財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析與預(yù)警體系的建立迫在眉睫。然而,面對(duì)與日俱增的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)量,傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)分析方法已經(jīng)不能滿足風(fēng)險(xiǎn)分析的需要。因此,借助商務(wù)智能工具OLAP(OnlineAnalytical Processing,即聯(lián)機(jī)分析處理),從海量的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中挖掘出有用信息,對(duì)財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行多維分析與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警,對(duì)于企業(yè)的健康發(fā)展尤為必要。本文利用商務(wù)智能工具OLAP,針對(duì)我國光伏企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析與預(yù)警進(jìn)行了相關(guān)研究,實(shí)現(xiàn)了研究方法的創(chuàng)新。首先,概述了我國光伏企業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀,明確了財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和含義及分析方法,綜述了財(cái)務(wù)預(yù)警的內(nèi)涵及模型,闡述了OLAP的相關(guān)理論,為下文研究奠定了理論基礎(chǔ)。其次,按照一定的原則選取25家光伏上市企業(yè)作為樣本,構(gòu)建財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)倉庫,將OLAP技術(shù)應(yīng)用于財(cái)務(wù)分析中財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警,利用切片、切塊、旋轉(zhuǎn)、鉆取等方法,從償債風(fēng)險(xiǎn)、營運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)、盈利風(fēng)險(xiǎn)、支付風(fēng)險(xiǎn)等四個(gè)方面深入分析了企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警,為財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的指標(biāo)選取提供了依據(jù)。再次,在多維分析的基礎(chǔ)上,建立了風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的星型指標(biāo)體系,結(jié)合熵權(quán)法確定各個(gè)預(yù)警指標(biāo)的權(quán)重,構(gòu)建了財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型,并利用判別分析法驗(yàn)證了預(yù)警模型的有效性。最后,以O(shè)LAP立方體作為數(shù)據(jù)源,針對(duì)企業(yè)面臨的不同方面的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),采用因子——聚類法將25家樣本企業(yè)劃分為不同的類別,并且有針對(duì)性地提出了各自應(yīng)對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警策略。本文所做的研究對(duì)企業(yè)管理層、投資者、債權(quán)人等相關(guān)利益決策者都有比較重要的幫助意義。

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