財務報表分析系統的規劃與分析

摘要：財務報表是企業領導和利益相關者進行管理決策的重要憑據，結合實際開發有效的財務報表分析系統，幫助信息使用者進行決策，已成為企業管理信息化進程中不可或缺的手段。論文從財務報表分析系統的發展現狀入手，以系統生命周期理論為指導，運用軟件工程的相關理論和方法，構建系統規劃設計的整體框架體系，根據調研結果，對財務報表分析系統展開規劃設計研究。

關鍵詞：財務報表 分析系統 規劃與分析

0 引言

財務報表誕生于企業內部，能夠較為全面的反應企業的經營狀況，通過對財務報表的分析，運用相關的方法，預測企業的現狀和未來的走向已經成為趨勢。隨著社會經濟復雜多樣的發展，利用信息技術，開發實用有效的財務報表分析系統對財務報表中海量數據和復雜的信息進行分析，已經成為主流。

1 現行財務報表分析系統評述

我國市場中的財務報表分析軟件也比較多，但財務報表分析系統的研發還處于初級發展階段，盡管已經出現了較為成熟的財務報表分析系統，但使其推廣普及還要更進一步的探索和努力。財務報表分析過程中主要是解決半結構化決策問題，這都需要融入管理者的知識、經驗、智慧，做出大量的主觀判斷。而這一智能化特點很少在現行的財務報表分析系統中得以體現，現行財務報表分析系統還主要存在以下不足。①財務報表分析功能單一、功能模塊設計過于簡單。②缺少智能化的分析處理，系統之間缺乏有效銜接與數據共享。③財務報表分析系統缺乏個性，反應不出一個單位或企業的特色。

將來的財務報表分析系統的發展將呈現出以下發展態勢：

①功能上多樣化，綜合性提高。②系統的智能性加強，網絡化程度提高。③系統開放性的提高。

2 系統分析

2.1 財務報表分析系統的功能結構分析

財務報表分析有利于衡量企業經濟實力、經營狀況和管理效益，能夠確定企業得償債能力，能夠預測企業風險和發展前景。此外，能夠對企業財務進行預測和預警。財務報表由報表要素和項目組成，是報表分析的依據。每一個報表項目和要素都有一定的經濟含義，也能夠揭示企業的財務和經營狀況。因此對報表項目和要素進行分析是財務報表分析的基本內容。

財務報表分析需要采用五種類型的比率指標來反映企業在各方面的財務能力。分別為：現金能力指標、償債能力指標、盈利能力指標成長能力指標和營運能力指標。這些指標提供的分析信息具有高度的概述性和綜合性，同時也體現了報表信息使用者的多方面信息需求。

報表項目給出的條目較為詳細具體，而比率指標給出的信息宏觀綜合，二者從不同側面對報表信息給予反映，構成了財務報表分析系統的基本功能。然而，無論是對財務指標進行分析還是對報表項目進行分析都無法得出全面的結論，因此，綜合財務能力分析模塊是財務報表分析系統中必不可少的。

綜合財務能力分析是將償債能力、營運能力、發展能力和盈利能力等方面的分析歸入一個整體，全面對單位經營成果、財務狀況進行評價和解析，以此對企業經濟效益好壞做出精確判斷。目前常用的綜合分析方法有沃爾比重法、杜邦分析法等。杜邦分析法理論比較成熟，應用也有一定的廣泛性，它以權益報酬率為核心指標，系統和直觀地反映了企業的財務狀況。由于杜邦分析缺少對現金流量表的分析，該方法無法對企業的現金能力、收益質量作出準確全面的評價，存在著明顯較為明顯的不足。因此，在財務報表分析系統開發過程中利用其優點，將其作為一項輔助功能融入系統，使其在實踐中不斷完善。本系統采用修正過的杜邦體系模型。

除上面提到的兩種方法外，經濟增加值分析法是一種比較新的財務報表分析方法。經濟增加值是指在一定時期內經過調整后的稅后營業利潤與現有資產經濟價值機會成本之間的差額，它全面反映了企業的價值創造和盈利能力。盡管EVA分析法已經取得了普遍的認可，但由于EVA計算復雜，需要調整的項目眾多，因此在實踐中的應用并不廣泛。從財務報表分析的間接功能來看，財務報表分析應用的一個重要方面是財務預警。財務危機一般的表現方式是現金流量不足、嚴重虧損、資不抵債無償債能力等。財務預警的關鍵是判別財務狀況是否存在異常。企業的財務狀況的變化通常是以財務指標的變化先顯現出來。因此財務預警是以對財務報表的分析為基礎。

針對以上的分析，由財務報表分析系統的直接功能和間接功能的特性，列出主要的功能，如圖1。

圖1 財務報表分析系統的功能結構圖

2.2 財務報表分析系統的數據流程分析

2.2.1 財務報表分析系統的數據流描述

財務報表分析系統包含數據眾多，既包含有報表中的基礎數據，也有系統中生成的指標數據，以及供決策使用的知識數據。這樣因為數據之間的流動形成了數據流。財務報表就是因為這些數據的存在和對這些數據流的分析而形成的。

第一，使用財務報表者需將分析目的通過交互界面傳遞給報表分析系統，報表分析系統會將財務報表數據從會計核算系統中導出，由相關人員對數據進行處理，并從模型庫和知識庫中提取與之有關的模型和信息，存儲在數據倉庫中。第二，使用者要對數據倉庫中已經存在了的數據進行整理、查看、統計、修改、存儲等操作，保證能夠進一步的數據分析和信息處理。第三，通過系統的處理，對數據倉庫中的財務指標進行比較分析，提出初步的決策建議，由決策者最終根據建議做出決策。

2.2.2 財務報表分析系統的數據流程

財務報表分析系統從報表使用者處得到使用者需求信息，然后從會計核算系統中篩選有用的數據信息，再根據模型專家和決策專家所提供的分析模型和決策知識做出分析處理，將分析結果反饋給報表信息使用者并為其提供相應的分析報告。

在財務報表分析系統中，系統通過數據接口對會計核算系統對數據進行檢索和轉換，生成數據庫文件，成為基礎數據。模型專家與決策專家將可能用到的分析方法、分析模型、決策知識在知識管理系統與模型管理系統中分別生成知識庫文件與模型庫文件。通過對數據庫文件、知識庫文件、模型庫文件的數據進行清洗、轉換、轉移，創建出數據倉庫并協調報表信息使用者的需求，通過數據倉庫進行管理。在系統的實施過程中，系統從數據倉庫中提取模型、數據和決策知識，并進行報表的分類分析、綜合能力分析和專項指標分析，生成各項的分析報告，為信息使用者提供豐富的決策信息。與此同時，預警系統會根據數據倉庫所提供的專項指標分析和預警知識得出相應的財務指標，判斷出企業目前存在財務危機的大小，及時地將分析結果反饋給管理決策者。

數據接口是財務報表分析系統與會計核算系統的連接紐帶，通過數據接口對會計核算系統中的報表信息進行分類檢索，并對報表的基本信息在分類報表信息文件中進行存儲。然后通過ODBC連接件將會計核算系統中的數據轉換為報表分析系統中所需要的數據格式，存儲在數據庫中，方便以后的查詢與調用。

數據流情況是基于系統模型管理和知識管理的，根據模型專家所給出的模型與知識信息創建報表分析模型，存儲在模型庫文件中；根據知識專家給出的決策知識進行知識的歸檔分類，存儲在知識庫文件中，以備以后的查詢調用。

數據倉庫的創建，對存儲在模型庫文件、數據庫文件和知識庫文件中的模型信息、數據與知識信息進行歸類，并進行集中化管理，方便用戶的查詢和系統調用。

系統中專項指標分析、分類報表分析、綜合能力分析的數據流情況。各種分析以決策需求為出發點，進行初始化設置，然后從數據倉庫文件中提取相關的數據并展開分析，生成分析數據文件和分析報告，為決策者提供信息支持。

財務預警的數據來源于數據倉庫文件，通過加工處理這些數據信息，并運用預警模型和決策知識進行判別分析，得出預警分析文件，為使用者提供預警信息。

2.3 財務報表分析系統的數據結構分析

2.3.1 數據庫的數據結構

會計核算系統提供的財務報表組成了數據庫文件，一般包括利潤表、資產負債表、現金流量表和成本費用表。前三張報表具有相對統一的結構，這種標準化的結構方便了系統數據庫的設計。而作為企業內部財務報表的成本費用表，一般沒有規范的結構，在財務報表分析系統中要以自定義功能對數據結構進行設計。

依據報表的結構和內容，數據庫由報表名稱、報表編號、報表項目代碼、編報日期、報表項目名稱及報表項目數據組成。其中，報表名稱、報表編號和報表項目代碼采用統一編碼，編碼唯一。報表編報日期以一組時間型數據作為字段內容，為了保證分一致性，這一組數據會在系統的數據庫文件中單獨存儲。

2.3.2 財務報表分析系統模型庫的數據結構

系統的模型庫中存儲的模型分為兩類，一類是比率指標，一類是分析方法。比率指標模型主要用于專項指標的分析，而分析方法模型用在報表項目的分析、財務預警和綜合財務能力分析。

這些財務指標是根據財務報表分析方法中的比率法而設計的。隨著經濟原來越復雜，會計源頭增多，這些指標不能夠滿足領導決策的需求，需要系統提供充分的自定義功能，由報表分析者對其進行補充和完善。

分析方法模型主要包括報表項目綜合分析方法模型、分析方法模型和財務預警模型。其中以語義數據表示報表項目分析方法模型，以程序表示綜合分析方法模型和財務預警模型。

模型庫中的模型極其復雜，為了便于管理，可以將其按一定的規則分類編號，以代碼和名稱進行檢索。由于模型的表現形式不定，所以采用模型地址和內容兩個充許為空的字段存儲，內容設為備注型，用于存儲語義模型，而將模型地址設為char，用于存儲程序模型的所在位置。這樣，數據結構就包括了模型內容、模型代碼、模型名稱和模型地址四項字段。

2.3.3 系統知識庫的數據結構

知識庫用來存儲財務報表分析知識，這些分析知識的作用是：修改財務指標模型，更新分析方法，構建財務報表分析指標體系，生成半結構化問題的分析結論。

從內容來看，財務指標的評價和涵義是重要內容，根據模型庫中存儲的相對常用的比率指標，知識庫中存儲了相應的分析知識。此外，關于財務預警的判斷標準也來自于知識庫。財務預警是對財務失敗的提前示警。針對財務失敗的評析，國內外學者有著不同的見解。我國的研究主要是以上市公司財務狀況異常作為財務失敗的標志。依據數據倉庫數據管理的特點及預警模型的分析比較，系統選用神經網絡的預警模型。神經網絡財務預警模型在訓練過程中產生大量的學習信息，將這些信息存儲在知識庫中。

因此，可將知識庫結構設計為知識名稱、知識代碼、知識內容和知識分類，將知識名稱和知識代碼定義為char；知識分類中將決策知識分為指標分析知識和財務預警知識兩類，定義成邏輯型；因知識內容繁簡不一，較為復雜，系統將其定義為備注型。

3 結語

財務報表分析是為一項動態的系統工程。文章通過運用軟件工程的相關方法，對系統做了詳細的分析，這些為系統的設計和開發打下了堅實的基礎。這為提高辦公效率，提高數據的共享程度提供了技術支撐平臺。

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