財務質量預測中大數據模型的構建與優化

摘" 要：在企業日常經營過程中，為了更好地把控企業發展的方向，會對企業未來一定期間的經營情況進行財務質量預測。財務質量預測的應用范圍很廣，可以作為預算管理的輔助工具，也可以替代財務預算作為績效指標設定的參考，對于以項目制進行管理的企業來說，財務質量預測即項目可行性分析的重要部分，也是對項目執行進行跟蹤、管理及復盤的有效工具。

關鍵詞：財務質量預測；大數據；財務信息

【DOI】10.12231/j.issn.1000-8772.2025.05.055

1 引言

財務質量預測映射了企業未來的合理預見性數據，填補了財務信息實用性和使用者選擇上的鴻溝。此類信息的提供對縮減外界使用者與企業經營階層間的信息不平衡有所裨益，對平衡資本分配于不同投資人也頗具助益，對降低整個社會的交易成本、促進資源在社會中的高效運用同樣貢獻顯著。確保預測性財務信息質量是會計理論界與實務界共同關注的核心議題。

2 財務質量預測

2.1 企業盈利質量預測

盈利質量預測對企業的持續經營和成長至關重要。低質量的盈利可能會對企業成長造成重大阻礙，乃至威脅到企業的生存。要深入評估企業的獲利能力，可以從投資收益、利潤構成、現金流量的轉換效率等多個角度來分析。

2.1.1 從投資效果角度進行預測

投資效果主要反映在成本與產值的配比，它衡量的是企業使用其資源如資本和資金所得到的利益水平。當這一數值升高時，表明企業的管理成效提升，其獲利的可能性增加，利潤的質量同樣得到了確保。相對地，數值較低則表示企業經營的效能不足，獲利能力有所不足，利潤的優質性欠佳。通常情況下，用以展現企業成本與產值比例的指數主要包括成本費用利潤率、資產總回報率、資產總凈利率及股東權益回報率等。

2.1.2 從盈利的構成角度進行預測

企業的盈利主要分兩部分：一是來自主營業務的利潤，二是來自非主營業務的收入。在這兩者中，主營業務利潤構成了利潤的核心。僅當不涉及投資收益的主營業務利潤能夠持續且穩健地增長，才能體現一個企業良好的運營資產收益性能。而非主營業務的收入則源自企業偶然進行的交易或活動，這部分收益不宜作為評估利潤主體的依據。所以，確認一個企業盈利質量的優劣，需要評估其盈利成分是否配置得當。

2.1.3 從盈利的現金實現程度進行預測

目前實施的財務會計模型基于權責發生制來確認收益，若一個企業的盈利未能轉化為現金流，那對企業的運營增長便無實際價值。在評估企業的盈利能力時，應重點關注以下兩方面：首先，損益表上所記錄的“營業收益減去投資所得”應與現金流量表顯示的“經營活動帶來的凈現金流量”保持根本的一致性。其次，應將投資獲得的盈利同現金流量表上揭示的“投資活動產生的凈現金流量”進行比較。對于使用權益法計入的投資盈利，還需要進一步分析其產生的現金流入額。

2.2 企業資產狀況質量預測

資產構成了企業日常生產與經營的重要物理支柱，其質量高低緊密關聯到企業償還債務、創造盈利和持續成長的能力。企業資產之素質主要體現在其流轉效率與現狀。以下將針對資產負債表中的幾項核心資產進行詳細解讀。

2.2.1 流動資產的質量預測

企業持有的流動資產代表了其短時期內最富有靈活性的資本，同樣也構成了企業在近期內營收成果的關鍵根基及應對短期財務義務的核心防線。要對這類流轉財產的質量進行評估，應當從數個特定角度著手進行。

2.2.2 對外投資的質量預測

企業的對外投資，映射出尋求跨界擴充或達到資本增值的意圖。在短暫性質的資本配置中，應顯現出資產的即時升值。而對于高質量的長遠資本投入，其應體現在三個層面：（1）所投入方向和構架能反映或增進企業的財經收益。（2）可確認的投資回報得到相應的資金流入支持。（3）投入的外部環境須有益于支持企業的長期發展策略。

2.2.3 固定資產與無形資產的質量預測

企業的固定資產和無形資產，是其承擔長遠發展戰略的實質條件和科技實力的體現。對于這些資產的素質評估，關鍵取決于它們對企業運營性能的推動效果。其主要的體現點有：（1）生產力能夠滿足企業的實際需求，并且所生產出的商品能進入市場獲利。（2）資產的周轉率適宜，確保使用效率高，避免過度閑置。（3）賬面上所體現的資產凈值需要與資產的真實價值（市價）保持一致。

2.3 企業資本結構的質量分析

2.3.1 企業資本成本的高低與企業資產報酬率的對比關系

企業在獲取與運用資金的過程中需要承擔的成本被稱為資本成本，這主要涉及集資時的各項費用及資金運用階段產生的成本。從資金運營的視角考量，無論是債務資金還是所有者權益，兩者都受資本成本影響。因此，企業若想借助財務杠桿的優勢來擴增凈資產價值，其資產收益率（指息稅前利潤與總資產的比率）必須超越其加權平均資本成本。

2.3.2 企業資金來源的期限構成與企業資產結構的適應性

根據財務管理的理論，企業集資活動的目的影響了其資金種類的選擇：企業宜通過長期資金渠道（包含股東投入的資本和長期負債）籌措用以購置長期資產的資金，而企業因季節性或暫時性因素引起的流動資金需求的波動則應由短期資金來源彌補。企業如果積壓過多會使得收益率減少。反之，使用短期借入資金維護長久資產將帶來緊迫性的短期償債風險。所以，當企業的資金安排的時間跨度與其資產配置互相匹配時，企業的資本構成就顯現較高的質量。

2.3.3 企業的財務杠桿狀況與財務風險、未來融資要求及未來發展的適應性

財務杠桿恰似一柄雙面利劍，企業若采用較高的財務杠桿比例，這意味著其運營所需要的資源更多地依賴于外部債務。過高的財務杠桿帶來的風險主要體現在：首先，企業可能無法按時歸還債務的本息。其次，在財務虧損的情形下，由于股東的權益占比較少，可能會損害債權人的利益。最后，因為這些風險，企業在向潛在債權人尋求新的融資時可能會遇到更大的阻礙。因而，高比例的財務杠桿意味著企業所承擔的風險也更高。

2.3.4 企業所有者權益內部構成狀況與企業未來發展的適應性

企業所有者可以基于其對企業影響的強度被分類為控股股東、具有顯著影響的股東及非顯著影響的股東三種。因而，在評估企業的財務結構時，需要重點了解掌控者的身份及背景：誰是企業的實際控制人？是否具備引領企業成功的實力和資源？在分析企業股東權益的不同組成部分時，也應考慮每項資本的來源和使用目的，進而評定各部分資本的比例是否合適。實收資本越充足的企業更能頂住各樣的經營挑戰；另一方面，資本公積金通常是為了特殊目的而設立的財源，其規模往往會受到企業資本和盈利能力的左右。而股東尚未分得的利潤規模及其演變趨勢，是衡量企業股本結構是否均衡的關鍵指標之一，如果這部分利潤能持續并穩定地擴大，并在股東權益中占有較高比例，則顯示出企業具備良好的盈利與成長潛力，這也意味著企業擁有較為光明的未來發展潛力。

2.4 企業現金流量的質量分析

現金流量之質量，乃指一企業之現金流可順應預期目標而暢無阻礙。優良現金流應展現以下幾點：（1）企業現金流結構及狀態須映射出企業發展策略之需求。（2）在企業穩步成長期間，其經營活動所產生的現金流量要與相應的經營利潤相匹配，同時需要支撐企業擴展的資金流動。（3）企業籌措資金的現金流需能滿足經營及投資活動對資金的要求，并應遠離任何不適宜的融資投資舉措。

3 基于大數據的財務質量預測模型的構建

首先，需要清楚認識到大數據對于財務質量預測的重要性。傳統會計處理的數據較為有限，常常無法涉及所有的資訊。相較之下，植根于大數據的財務質量預測模型能在龐雜數據中進行精細地提煉與分析，從而獲取更精確和廣泛的資訊。此外，利用大數據的分析能力，可以從多樣化的角度和不同的層面對財務信息進行探討，揭示更多的相關性與趨勢性信息，這對預見企業將來的成長軌跡有著極大的幫助。構建依托大數據的財務質量預測初步須篩選合宜的信息起點。滔滔數據流涵蓋了企業內部的財會模型、商業往來模型、市場信息、行當信息及各類公開資料等眾多領域。經過對這些信息的梳理、凈化與剖析，能獲得一系列適用于模型搭建的參數。

其次，需要選擇合適的算法方法來構建模型。依托于大數據分析的財務質量預測模型能夠運用眾多計算策略，涵蓋了包括機械學習計算法、腦網絡計算法及時序分析法等在內的手段。應用這些技術對海量數據進行深度提煉與剖析，從而發現數據內部存在的模式與發展方向。根據具體的課題與數據的獨特性，挑選最匹配的計算策略顯得尤為關鍵。

構建模型時，需要兼顧特征篩選與效能評價等諸多要點。篩選出有著關鍵影響力的特征能對財務狀況的預測做出關鍵判斷，進而能顯著提升預測模型的精確度。至于效能評價，則有助于判定模型的優劣，作為模型進一步細化調整的基礎。評價模型效能常用的手段包含了交叉驗證及對訓練數據和測試數據的分割等方式。利用大數據的企業財務質量預測模型可在現實運作中扮演關鍵角色。首先，它能助力企業準確把握本身財經狀態，涉及資財及負債情況、盈虧能力、還債實力等關鍵指標。透過這些財務指標的剖析，企業得以實時優化運營方略，規避潛在經營危機。其次，此類大數據支撐的財務質量預測模型促使企業對未來進行科學推算。它綜合分析市場動態、所屬行業特點及宏觀經濟狀況等諸多要素，以預見企業發展的可能路徑，供決策層參考。最后，依托大數據的財務質量預測模型亦能應用于公眾輿論的分析之中。通過對網絡、社交媒體等渠道的數據進行分析，可以了解企業在公眾眼中的形象和聲譽，從而幫助企業進行公關和品牌建設。

綜上所述，基于大數據的財務質量預測模型的構建可以幫助企業更準確地了解財務狀況和未來走勢，提供有效的參考依據。在模型構建的過程中，需要選擇適當的數據源、算法方法，同時考慮特征選取和模型評估等問題。實際應用中，這種模型可以幫助企業及時調整經營策略、預測未來的發展趨勢，并進行輿情分析等。隨著大數據技術的不斷進步，基于大數據的財務質量預測模型的應用前景將更加廣闊。

4 財務質量預測中大數據模型運行方法步驟

步驟一，元數據采集，分析企業的財務數據，并對收集的這些財務數據進行保存。

步驟二，影響因素獲取，深入研究企業往年的銷售額、盈余及成本開銷，旨在從這些分析中識別出影響銷量、收益及費用的各種因素。

步驟三，歷史數據分析，對財務數據進行數據分析，判斷數據周期性，通過數據分析掌握銷售金額波動周期、銷售利潤波動周期及銷售成本波動周期。

步驟四，預測模型構建，若企業財務數據存在對應影響因素，則對企業財務數據構建預測模型，采集到市場變動控制的銷售總量、市場變動控制的產品均價及市場變動控制的原材料價格，通過模型分析獲取到企業財務數據預測系數，通過企業財務數據預測系數與對應閾值的比較對財務數據進行趨勢預測；若企業財務數據不存在對應影響因素，根據歷史數據對企業財務數據進行預測，以掌握銷售金額波動周期、銷售利潤波動周期及銷售成本波動周期，判定實時銷售金額處于銷售金額波動周期位置、實時銷售利潤處于銷售利潤波動周期位置及實時銷售成本處于銷售成本波動周期位置，根據對應位置判斷實時銷售金額、實時銷售利潤及實時銷售成本的預測波動趨勢。

5 財務質量預測中大數據模型優化

5.1 明確優化目標

在優化財務質量預測模型前，須先確定優化所追求的具體指標。這些指標往往涉及提升預測結果的精確度、降低模型的結構煩瑣程度、增加模型的適應變通能力及提高其可擴充性等方面。有了清晰的目標，便能在改進的進程中確保有明確的導向和專注的重點。

5.2 梳理現有模型問題

對現有財務質量預測模型進行全面梳理，找出存在的問題和不足。這些問題可能包括數據來源不準確、預測方法過時、模型參數不合理等。通過梳理問題，可以為后續的優化工作提供有針對性的改進方向。

5.3 優化數據源

數據是財務質量預測模型的基礎。提升數據源的途徑乃是提高預測準確性的重要手段。一方面需要保障信息的真實性與信賴度，以避免不準確的信息影響預見效果的真實性。另一方面，需要廣泛搜集不同的信息來源，盡量搜集綜合性的經濟及市場數據，為構建模型賦予更多的信息厚實度。

5.4 更新預測方法

隨著大數據時代的來臨，統計學和機器學習相關領域的進步促進了新型財務質量預測技術的涌現。企業能夠針對本身需求與現實環境，挑選匹配的預測技巧進行革新。舉例來說，運用時間序列分析、神經網絡等尖端技術，能夠增強預測的準確度與適用性。

5.5 調整模型參數

模型參數的設置對于預測結果具有重要影響。企業應根據歷史數據和實際情況，對模型參數進行合理調整。通過參數優化，可以進一步提高預測模型的準確性和穩定性。

5.6 提高模型靈活性和可擴展性

為了提高財務質量預測模型的靈活性和可擴展性，可以采用模塊化設計思想，將模型拆分為多個獨立的模塊。這樣，在需要調整或擴展模型時，只需要對相應模塊進行修改，而無須對整個模型進行重構。此外，還可以考慮引入插件機制，允許用戶根據需求自定義模型功能。

5.7 實施持續優化策略

財務質量預測模型的優化是一個持續的過程。企業應定期對模型進行評估和調整，以適應市場環境和企業發展的變化。同時，要關注新技術和新方法的發展動態，及時將先進技術引入財務質量預測模型中，保持模型的先進性和競爭力。

5.8 加強團隊建設與培訓

優秀的團隊是財務質量預測模型優化的重要保障。企業應加強對財務質量預測模型優化團隊的建設和培訓力度，提高團隊成員的專業素質和技能水平。通過團隊建設與培訓，可以確保優化工作的順利進行并取得良好效果。

6 結束語

構建大數據分析的企業財務質量預測模型。該模型的核心功能在于，專門的數據獲取模塊會對企業的財務信息進行挖掘，并將這些獲取的財務信息上傳至數據中心予以保存。其中，財務信息涵蓋企業的營業額信息、盈利情況及成本開銷。營業額信息指的是企業的銷售總量及其對應的交易金額。盈利情況則指企業從銷售中所獲得利潤和該利潤增長的比例。成本開銷則指涉及企業在銷售過程中的成本支出及其增長的比例。這些搜集的營業額信息、盈利情況及成本開銷隨后同樣被上傳至數據中心，為企業財務決策提供支持。

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作者簡介：郭紅麗（1983-），女，漢族，浙江衢州人，會計師、稅務師，研究方向：財務管理。