对上市公司进行财务报表分析的作用研究

无论对于投资者、债权人、经营者还是包括国家管理机关、与上市公司经营有关的公司企业和客户等在内的财务报表其他利益相关者,了解、认识和评价一家上市公司的过去、现在及未来的经营状况,势必要分析研究该公司的财务数据。根据上市公司的经营要求,其财务数据基本上要反映在其财务报表中,企业的财务数据分析实质上是对其财务报表的分析。财务数据分析或者说财务报表分析的作用到底是什么,这或许是我们开展财务数据分析或者财务报表分析工作之前要解决的问题。     

聚类分析在高校财务风险评价中的应用

财务风险分析评价问题是高校财务分析的重要内容。目前对财务数据的主要分析方法仍是简单的查询和统计报表，如何利用数据挖掘技术对隐藏在财务数据中的知识进行挖掘值得研究。本文针对高校财务月报数据，首先提出高校财务风险评价指标体系，从运营能力、收益能力、偿债能力和发展潜力4个方面对高校财务风险进行分析，然后利用聚类分析方法对高校财务风险等级进行评价，最后对教育部直属高校在某年某月的财务数据进行了实例分析。     

基于XGBoost的上市公司财务舞弊预测模型研究

研究目标:探讨如何利用大数据和机器学习方法对上市公司财务数据和非财务数据进行分析和挖掘，并应用于上市公司财务舞弊识别和预测。研究方法:提出一种基于机器学习方法的上市公司财务舞弊预测模型Xscore,对上市公司财务舞弊进行预测。研究发现:Xscore模型能够提高模型预测的准确率，在准确率、召回率、AUC指标、KS值、PSI稳定性等方面均优于Fscore模型和Cscore模型，更适合我国上市公司财务舞弊预测。研究创新:基于2000～2020年中国上市公司数据集为观测样本，通过Benford定律、LOF局部异常法、IF无监督学习法，解决了机器学习应用于财务舞弊识别研究时普遍面临的灰色样本问题，甄选兼具领域特性和统计特征的特征变量；首次将XGBoost集成学习方法应用到上市公司财务舞弊预测分析中，有效提高了上市公司财务舞弊准确率。研究价值:本文将XGBoost集成学习方法引入上市公司财务舞弊识别领域，有助于促进人工智能、机器学习在会计学中的研究与应用，为促进上市公司披露高质量的财务信息和维护资本市场秩序提供参考。     

数据挖掘技术在会计信息系统中的应用研究

随着数据库和网络技术的迅速发展，目前的会计信息系统可以高效地实现财务数据的录入、修改、统计、查询以及简单的财务分析等功能，但是无法发现数据中存在的潜在关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势．缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段。本文提出冉数据挖掘技术应用于会计信息系统，增强会计信息系统的财务分析功能．将海量的数据转化为有用的知识，为决策者提供有效的信息。本文简单介绍了数据挖掘的主要功能和常用的挖掘方法．以及数据挖掘在会计信息系统中的主要应用，最后给出了一个数据挖掘在会计信息系统中的应用实例。     

上市公司非财务信息披露问题研究

伴随着现代信息化快速发展,互联网、大数据、云计算在现代公司构建与发展中起到了重要作用。带来机遇的同时,现代企业经营也不断趋于透明化,社会审计通过信息技术手段对上市公司财务数据分析将更加透彻。然而很多时候人们对财务数据变化的原因猜测与解释都是那么不尽合理,引出来非财务信息披露问题,实现了对财务信息分析结果的辅助、支撑作用,推进了非财务数据在企业经营与发展、决策的作用。     

基于CART算法的中国上市公司财务危机模型研究

在后金融危机时期,我国股价持续走低,通过研究上市公司的财务数据构建财务危机预警系统,具有重要的理论与现实意义。文章应用数据挖掘中的CART算法,构建我国上市公司财务危机预警模型。     

数据挖掘在审计数据分析中的应用研究

本文首先概述了常见的数据挖掘方法，阐述了传统审计数据分析技术的不足，提出了运用数据挖掘技术于审计数据分析中的必要性，在此基础上对数据挖掘在审计数据分析中的应用进行了研究，总结了应用数据挖掘实现审计数据分析的过程。     

高端装备制造业上市公司财务风险预警研究

收集沪深两市68家高端装备制造业上市公司2012—2014年的财务数据,用一定的方法筛选出风险预警财务指标,并利用数据挖掘技术设计了基于BP神经网络的财务风险预警系统,以期为高端装备制造业财务风险评价、风险监控提供新的思路和方法。实证结果表明该体系有良好的预警能力,能有效地控制和预防高端装备制造行业的财务风险。     

我国电子信息业上市公司财务可持续增长实证研究

本文通过大量收集近几年来我国电子信息业上市公司的财务数据,运用范霍恩财务可持续增长静态模型,通过威尔科克森检验检验上市公司是否实现可持续增长。本文还对上市公司实现可持续增长情况的原因进行多角度分析。最后,本文为电子信息业的财务可持续增长提出意见建议。     

对股票市场信息的文本挖掘

面对股票市场上海量的信息,本文提出使用文本挖掘技术,在快速得到初步挖掘结果的基础上,应用上市公司财务评价指标体系和数据挖掘中的聚类的方法对其分析。文章结合股票市场信息的特征建立了文本挖掘的框架和挖掘流程,并举用22家上市公司的年报进行文本挖掘和聚类分析,给出了一种综合分析与评价上市公司财务状况和经营状况的方法。     

我国农业上市公司财务质量评价的实证研究

本文以我国农业上市公司为例,选取了我国2012年农业上市公司的财务数据,运用因子分析法,从获利能力、经营能力、发展能力和偿债能力等四个方面对我国农业上市公司的财务质量进行了综合评价,并在此基础上提出了我国农业上市公司财务质量优化的相关对策建议。     

基于动态调整模型的最优资本结构影响因素实证研究

本文引入调整成本这一概念,构建了资本结构的动态调整模型。并基于面板数据分析方法,采用我国上市公司的最新财务数据和宏观经济指标,对动态调整模型进行了实证分析。实证结果表明,我国上市公司的资本结构的确存在向最优值部分调整的现象,在动态调整过程中的交易成本较小,这使得我国上市公司的资本结构调整到最优资本结构的比例较高。     

财务分析在财务管理中的作用研究

财务分析是企业财务管理的重要环节,直接影响了财务管理工作的科学性与有效性。随着企业的不断发展,各项经营决策的制定都需要通过完整的数据分析提供根据,而财务分析工作的开展则通过量化各项财务数据,为财务管理工作提供了充分的数据支持。本文通过探讨财务分析在财务管理中的作用,以期为相关工作的开展提供参考。     

基于可拓模型的旅游上市公司财务风险研究

旅游上市公司是旅游行业中的核心要素,其发展状况直接影响旅游行业的发展。构建了从偿债能力、营运能力、获利能力、收现能力以及成长能力5大方面综合评价的旅游上市公司财务风险评价体系;以旅游行业37家上市公司2013年财务数据为例,应用熵值法,借助Matlab软件确定各指标的权重;利用可拓模型分析旅游上市公司不同方面的财务风险状况,并提出了相应的建议与对策。     

基于资本结构的国内钢铁企业成长性分析

公司的资本结构对于公司成长性的影响主要体现在公司通过不同融资策略,影响资本结构中的负债结构和股权结构,进一步对公司治理结构、产品竞争策略产生影响,最终影响到公司成长性。本文首先从产业的角度出发,引用资本结构理论研究成果,对我国钢铁企业的资本结构从多个角度进行了较为详细的数据分析;其次,本文试图借鉴计量经济学的思想,利用我国钢铁上市公司的财务数据,选用不同的财务变量,利用因子分析法筛选出公司成长因子,确定成长性良好的公司;最后对本文假设进行了实证分析。     

上市公司财务竞争力研究

本文在国内外关于企业竞争力研究的基础上,将目光投注于企业财务领域,主要结合竞争力与财务管理理论对我国上市公司财务竞争能力进行了深入的分析和实证研究。首先,遵循系统性、相对性、可比性、动态与静态结合、定性与定量结合等项原则,建立一套基于财务竞争力形成过程的、科学可行的综合指标体系。其次,利用因子分析法对上市公司的财务数据进行实证研究得出影响财务竞争力综合类指标。最后,在上述研究的基础上进行分析,构建财务竞争能力的评价体系。     

基于商业智能的高校财务预警系统研究*

文章基于高校财务指标的构建,从构建财务数据仓库、引用OLAP技术进行财务分析以及运用数据挖掘技术进行财务预警模型三个方面就运用商业智能技术构建高校财务预警系统进行研究。     

机器学习在数据挖掘中的应用

本文的目的是阐述数据挖掘中机器学习的作用。数据挖掘在商业领域得到了广泛的应用,而机器学习可以进行数据分析和模式发现,从而在数据挖掘应用中扮演了一个关键的角色。了解各个机器学习技术的优缺点有助于我们在具体的应用中选择合适的方法。因此,本文对机器学习技术进行了总结和分析,并讨论了它们在数据挖掘中的优缺点。     

自动化财务信息处理系统的构建

本文以可扩展商业报告语言(XBRL)、简易信息聚合技术(RSS技术)以及数据挖掘技术为基础,建立了一套完整的自动化财务信息处理系统,该系统可实现财务数据的自动接收和处理。     

法务会计在上市公司财务欺诈案件中的应用研究

在上市公司财务欺诈案件中,法务会计的应用主要体现在会计调查和诉讼支持两个方面。本文在对研究背景分析的基础上,介绍了财务欺诈相关理论,分析了财务欺诈的具体成因,进一步探讨法务会计在财务欺诈案件中的操作要点与作用,以期为法务会计在我国上市公司财务欺诈案件中的具体应用提供参考。