近年來，隨著政府對新能源產(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)的財務(wù)風(fēng)險。為了減少光伏企業(yè)財務(wù)風(fēng)險帶來的損失，財務(wù)風(fēng)險分析與預(yù)警體系的建立迫在眉睫。然而，面對與日俱增的財務(wù)數(shù)據(jù)量，傳統(tǒng)的財務(wù)分析方法已經(jīng)不能滿足風(fēng)險分析的需要。因此，借助商務(wù)智能工具OLAP(OnlineAnalytical Processing，即聯(lián)機分析處理)，從海量的財務(wù)數(shù)據(jù)中挖掘出有用信息，對財務(wù)狀況進行多維分析與風(fēng)險預(yù)警，對于企業(yè)的健康發(fā)展尤為必要。本文利用商務(wù)智能工具OLAP，針對我國光伏企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險分析與預(yù)警進行了相關(guān)研究，實現(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，明確了財務(wù)風(fēng)險和含義及分析方法，綜述了財務(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)建財務(wù)數(shù)據(jù)倉庫，將OLAP技術(shù)應(yīng)用于財務(wù)分析中財務(wù)風(fēng)險預(yù)警，利用切片、切塊、旋轉(zhuǎn)、鉆取等方法，從償債風(fēng)險、營運風(fēng)險、盈利風(fēng)險、支付風(fēng)險等四個方面深入分析了企業(yè)的財務(wù)狀況財務(wù)風(fēng)險預(yù)警，為財務(wù)風(fēng)險預(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)險預(yù)警的星型指標(biāo)體系，結(jié)合熵權(quán)法確定各個預(yù)警指標(biāo)的權(quán)重，構(gòu)建了財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型，并利用判別分析法驗證了預(yù)警模型的有效性。最后，以O(shè)LAP立方體作為數(shù)據(jù)源，針對企業(yè)面臨的不同方面的財務(wù)風(fēng)險，采用因子——聚類法將25家樣本企業(yè)劃分為不同的類別，并且有針對性地提出了各自應(yīng)對財務(wù)風(fēng)險的預(yù)警策略。本文所做的研究對企業(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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