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大數(shù)據(jù)環(huán)境下企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別與管控研究

時(shí)間:2020年12月02日 分類:免費(fèi)文獻(xiàn) 次數(shù):

摘要:財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)是客觀存在的,財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警是防范財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的重要工具,單一運(yùn)用財(cái)務(wù)指標(biāo)構(gòu)建財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系,會導(dǎo)致財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警難以達(dá)到預(yù)期效果。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)對與企業(yè)相關(guān)的海量、多維度的非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行挖掘,財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型中引入量化處

《大數(shù)據(jù)環(huán)境下企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別與管控研究》論文發(fā)表期刊:《財(cái)會學(xué)習(xí)》;發(fā)表周期:2020年第32期

《大數(shù)據(jù)環(huán)境下企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別與管控研究》論文作者信息:李紅湘 湖北師范大學(xué)

  摘要:財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)是客觀存在的,財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警是防范財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的重要工具,單一運(yùn)用財(cái)務(wù)指標(biāo)構(gòu)建財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系,會導(dǎo)致財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警難以達(dá)到預(yù)期效果。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)對與企業(yè)相關(guān)的海量、多維度的非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行挖掘,財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型中引入量化處理的大數(shù)據(jù)信息,將極大提高財(cái)務(wù)預(yù)警的有效性,及時(shí)有效地識別和防范財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

  關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù);預(yù)警指標(biāo);財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)

  引言

  在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,企業(yè)獲得信息的速度加快、渠道更廣,使財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理工作發(fā)生重大變化,但是這些種類眾多、數(shù)量龐大的信息并不是都有價(jià)值,勢必存在很多對企業(yè)決策無用或失去時(shí)效性的信息,企業(yè)應(yīng)運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),在大量的數(shù)據(jù)中篩選出有價(jià)值的信息,準(zhǔn)確的識別并降低企業(yè)面臨的各種財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),創(chuàng)新財(cái)務(wù)管理模式,提高企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益。

  一、大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管控工作面臨的挑戰(zhàn)

  (一)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的收集處理工作復(fù)雜化財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的收集、處理與分析,是進(jìn)行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管控的前提。大數(shù)據(jù)環(huán)境下財(cái)務(wù)信息的收集與處理存在著一定的復(fù)雜性,一方面,獲取財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的渠道更廣,數(shù)據(jù)變化的速度更快,如何進(jìn)行有效數(shù)據(jù)的收集整理成為當(dāng)前財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管控中出現(xiàn)的新問題。另一方面,由于財(cái)務(wù)信息與業(yè)務(wù)信息的逐步深度融合,將不同部門、不同行業(yè)以及網(wǎng)絡(luò)上與企業(yè)相關(guān)的信息納入到傳統(tǒng)的會計(jì)信息數(shù)據(jù)體系當(dāng)中,提高企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管控能力,必將導(dǎo)致財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管控工作量的增加。

  (二)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管控技術(shù)難度增加大數(shù)據(jù)時(shí)代環(huán)境中財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來源廣泛,結(jié)構(gòu)復(fù)雜,語義或語態(tài)等諸多方面的變化,也會造成數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性增大,怎樣才能在海量的數(shù)據(jù)資料中收集與挖掘財(cái)務(wù)信息,是當(dāng)前是否能提高技術(shù)水平的重要環(huán)節(jié)。同時(shí),企業(yè)的戰(zhàn)略決策與發(fā)展方向在很大程度上受財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的真實(shí)性與準(zhǔn)確度的影響,而大數(shù)據(jù)的價(jià)值密度相對較低,且其信息的準(zhǔn)確性不盡如人意,同時(shí)針對財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的辨別技術(shù)也需要有所提升,因而也對財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管控技術(shù)提出更高的要求。

  二、大數(shù)據(jù)環(huán)境下企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系的構(gòu)建

  財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)是客觀存在的,貫穿于生產(chǎn)經(jīng)營的整個(gè)過程中,具有潛在的不確定性,財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別的主要方式仍是建立財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng),通過設(shè)置預(yù)警指標(biāo),觀察敏感性財(cái)務(wù)指標(biāo)的變化,在財(cái)務(wù)危機(jī)萌芽時(shí)提出警示,及時(shí)采取措施有效地進(jìn)行防范。

  (一)財(cái)務(wù)預(yù)警財(cái)務(wù)指標(biāo)體系的構(gòu)建及其局限性

  企業(yè)結(jié)合自身的具體特征,以財(cái)務(wù)指標(biāo)作為財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的主要判斷指標(biāo),建立適合本企業(yè)的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警指標(biāo)體系,仍然是必須的。財(cái)務(wù)指標(biāo)從不同的角度考查企業(yè)的償債能力、盈利能力等財(cái)務(wù)能力,這些指標(biāo)的異常可能預(yù)示著企業(yè)陷入財(cái)務(wù)危機(jī),所以必須建立有效的監(jiān)控體系來預(yù)防和控制這些可能的風(fēng)險(xiǎn),助力企業(yè)持續(xù)健康發(fā)展。

  財(cái)務(wù)危機(jī)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警目前仍是一個(gè)世界性的難題,在財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警傳統(tǒng)模型構(gòu)建中如果過于依賴財(cái)務(wù)指標(biāo),將使模型產(chǎn)生一些先天不足,即假設(shè)企業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)是真實(shí)可靠的。但財(cái)政部每年發(fā)布的會計(jì)信息質(zhì)量檢查公告披露,部分企業(yè)在公司治理、內(nèi)部控制、會計(jì)核算和信息披露等方面仍然存在信息失真。由于稽查范圍的局限和稽查技術(shù)的制約,現(xiàn)實(shí)中的企業(yè)會計(jì)失真,遠(yuǎn)比財(cái)政部會計(jì)信息質(zhì)量檢查公告中披露的更為嚴(yán)重,所以,財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)真實(shí)可靠假設(shè)為財(cái)務(wù)預(yù)警模型與現(xiàn)實(shí)應(yīng)用的脫節(jié)埋下了伏筆。另一方面,這些財(cái)務(wù)指標(biāo)是基于財(cái)務(wù)核算結(jié)果計(jì)算出來的,財(cái)務(wù)指標(biāo)只是財(cái)務(wù)發(fā)生危機(jī)的一種表現(xiàn)形式,存在一定的滯后性,會影響財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警功能。所以基于財(cái)務(wù)報(bào)表建立的各種模型,由于會計(jì)信息的滯后和失真,無法完全實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的功能。

  因此必須對主要依賴財(cái)務(wù)指標(biāo)而建立的模型進(jìn)行改進(jìn),尋找并發(fā)現(xiàn)影響企業(yè)危機(jī)預(yù)警效果的各種因素,并將它們納入模型中,最終真正使模型提高實(shí)際預(yù)警能力。于是學(xué)者們引入了非財(cái)務(wù)指標(biāo),但國內(nèi)外學(xué)者的研究都僅僅涉及那些比較正式的書面披露,如企業(yè)的年度報(bào)告、審計(jì)報(bào)告等,對其他媒介披露的財(cái)務(wù)信息則幾乎忽略不計(jì),其結(jié)果可能導(dǎo)致引入的非財(cái)務(wù)指標(biāo)具有很大的主觀性和局限性,進(jìn)而導(dǎo)致財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型的表現(xiàn)達(dá)不到預(yù)期。并且這些非財(cái)務(wù)指標(biāo)都是在危機(jī)發(fā)生之后依靠試錯(cuò)方法引入模型,當(dāng)下次發(fā)生不同類型的經(jīng)濟(jì)危機(jī)時(shí),之前建立的財(cái)務(wù)預(yù)警模型便會無法預(yù)測。

  (二)財(cái)務(wù)預(yù)警大數(shù)據(jù)指標(biāo)處理大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn),使獲得多維度的非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)成為可能,通過大數(shù)據(jù)技術(shù)對與企業(yè)相關(guān)的海量信息進(jìn)行挖掘,引入大數(shù)據(jù)指標(biāo),進(jìn)行財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型的有效構(gòu)建。

  1.大數(shù)據(jù)引入財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型的必要性

  企業(yè)的利益相關(guān)者和企業(yè)接觸后產(chǎn)生的反應(yīng)映射到互聯(lián)網(wǎng)上,如顧客對產(chǎn)品的滿意度、產(chǎn)品質(zhì)量、供應(yīng)商的態(tài)度、投資方的態(tài)度、政策導(dǎo)向、權(quán)威媒體對上市企業(yè)的報(bào)道,還有自媒體以及行業(yè)專家的觀點(diǎn)、評價(jià)和趨勢預(yù)測等,網(wǎng)上這些大數(shù)據(jù)信息比通過公司公告、調(diào)查、談話等方式獲得的信息更為客觀和全面。顧客、供應(yīng)鏈伙伴、投資者、政府等相關(guān)者對企業(yè)產(chǎn)生不同的情緒,這些不同的情緒經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)上交互過程中的聚集、排斥和融合作用,最后會產(chǎn)生集體智慧,這些群體智能反映企業(yè)的某種狀態(tài),這些情感傾向代表著企業(yè)的經(jīng)營管理和財(cái)務(wù)狀況等,一家公司如果能夠?qū)ζ溥M(jìn)行專門化處理,將會產(chǎn)生重大的市場價(jià)值,為企業(yè)決策提供有利的幫助。財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型中引入量化處理的大數(shù)據(jù)信息,將極大地提高財(cái)務(wù)預(yù)警的有效性。

  2.大數(shù)據(jù)信息的處理網(wǎng)絡(luò)信息所形成的大數(shù)據(jù)對財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的預(yù)測價(jià)值已逐漸呈現(xiàn)。將網(wǎng)絡(luò)信息量化處理主要包含兩個(gè)方面,一是大數(shù)據(jù)的獲取,二是大數(shù)據(jù)的量化分析。

  大數(shù)據(jù)的獲取主要利用聚焦網(wǎng)絡(luò)爬蟲算法無監(jiān)督地抓取網(wǎng)絡(luò)中相關(guān)主題信息,同時(shí)可根據(jù)要求過濾掉大量無效數(shù)據(jù),對網(wǎng)絡(luò)信息進(jìn)行數(shù)值化處理,將網(wǎng)頁轉(zhuǎn)換為純文本文件。

  大數(shù)據(jù)的量化分析主要是將網(wǎng)絡(luò)信息所產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)量化為信息量和情感傾向兩個(gè)指標(biāo)。文本情緒傾向主要基于財(cái)經(jīng)領(lǐng)域詞典進(jìn)行企業(yè)信息的語義分析與統(tǒng)計(jì),網(wǎng)絡(luò)收集的大數(shù)據(jù)信息文本,先通過財(cái)經(jīng)領(lǐng)域詞典對比判斷出文本內(nèi)詞匯的情感傾向,再經(jīng)過算法統(tǒng)計(jì)得出整句或者整個(gè)文檔的情感傾向。通過語義分析判斷出網(wǎng)絡(luò)在線信息文本的積極態(tài)度比例和信息數(shù)量,目前大數(shù)據(jù)指標(biāo)主要包括情感值(積極態(tài)度比例)和信息熱度(信息數(shù)量)兩個(gè)子指標(biāo),并將其引入財(cái)務(wù)指標(biāo)預(yù)警模型。

  通過與財(cái)務(wù)指標(biāo)的結(jié)合,對研究假設(shè)進(jìn)行實(shí)際數(shù)據(jù)驗(yàn)證,發(fā)現(xiàn)引入大數(shù)據(jù)指標(biāo)的財(cái)務(wù)預(yù)警模型相對于財(cái)務(wù)指標(biāo)預(yù)警模型,在短期內(nèi)對預(yù)測效果有一定的提高,從長期來看對預(yù)測效果會有明顯提高,大數(shù)據(jù)指標(biāo)在誤警率和漏警率上比財(cái)務(wù)指標(biāo)表現(xiàn)得明顯要好,從而驗(yàn)證了在復(fù)雜的社會環(huán)境中,依靠大數(shù)據(jù)技術(shù)加強(qiáng)信息搜尋是提高財(cái)務(wù)預(yù)警有效性的重要路徑。

  三、大數(shù)據(jù)環(huán)境下企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)防范與控制應(yīng)注意的問題

  (一)提高思想認(rèn)識,培養(yǎng)風(fēng)險(xiǎn)意識首先,企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)層應(yīng)端正對財(cái)務(wù)預(yù)警的態(tài)度,把財(cái)務(wù)預(yù)警作為規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)、提高風(fēng)險(xiǎn)防控能力的必要工作,促使企業(yè)內(nèi)部形成預(yù)測風(fēng)險(xiǎn)、控制風(fēng)險(xiǎn)的敏感意識。其次,加強(qiáng)相關(guān)部門人員的思想教育,使其認(rèn)識到本職工作在企業(yè)中的重要地位,強(qiáng)化其風(fēng)險(xiǎn)理念和危機(jī)意識。

  (二)加強(qiáng)財(cái)務(wù)管理企業(yè)在經(jīng)營管理各個(gè)環(huán)節(jié)建立財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的防范和控制系統(tǒng),充分參考財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理中的數(shù)據(jù)信息,特別是預(yù)警信息出現(xiàn)時(shí),能夠快速、有效地應(yīng)對,真正為企業(yè)規(guī)避財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)服務(wù),確保財(cái)務(wù)工作的安全運(yùn)作。同時(shí)加強(qiáng)對財(cái)務(wù)部門的審計(jì)監(jiān)督,確保企業(yè)財(cái)務(wù)信息的真實(shí)性,確保財(cái)務(wù)預(yù)警措施建立在財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)真實(shí)可靠的基礎(chǔ)上。

  (三)建立健全預(yù)警機(jī)制,將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警企業(yè)應(yīng)結(jié)合自身的特點(diǎn),充分考慮可能面臨的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)及其各項(xiàng)因素指標(biāo),在風(fēng)險(xiǎn)控制分析的基礎(chǔ)上,根據(jù)合理、準(zhǔn)確性原則,選取指標(biāo)數(shù)據(jù)時(shí)既包括財(cái)務(wù)指標(biāo),還要考慮大數(shù)據(jù)指標(biāo),借助于現(xiàn)代化人工智能技術(shù)從大量的數(shù)據(jù)中通過相應(yīng)的算法來及時(shí)、準(zhǔn)確地搜索出隱藏或者可能隱藏在數(shù)據(jù)信息中的價(jià)值信息,構(gòu)建有針對性的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警機(jī)制。得到風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警結(jié)果后,企業(yè)應(yīng)按照風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn)的概率和危害程度由大至小排序,重點(diǎn)關(guān)注發(fā)生的可能性高且危害大的風(fēng)險(xiǎn),盡快地尋求、制定出有利的對策方案,避免或者減少財(cái)務(wù)危機(jī)帶來的風(fēng)險(xiǎn)損失。

  結(jié)語

  建立財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警指標(biāo)體系是企業(yè)防范財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的有效途徑,僅僅關(guān)注傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)指標(biāo)有一定的局限性,大數(shù)據(jù)環(huán)境下通過現(xiàn)代信息技術(shù)對海量信息進(jìn)行挖掘,將大數(shù)據(jù)指標(biāo)引入財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型,能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)企業(yè)各類風(fēng)險(xiǎn)隱患,提高企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管控能力,推進(jìn)企業(yè)健康可持續(xù)發(fā)展。

  參考文獻(xiàn)

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