大数据背景下我国上市公司财务状况预测分析

大数据背景下我国上市公司财务状况预测分析

【摘要】：随着互联网和计算机的普及和发展，大数据时代也随着到来。数据已经渗透发展的各个领域，成为了生产的重要因素。当今社会的数据不断地复杂化和扩大化，数据的作用更加的显著，更加能够决定企业的发展，决定企业对市场的定位。上市公司面对着更加广阔的市场和更加复杂的信息，只有认识到大数据的重要性并加以运用才能够更好的预测市场，更好预测公司的财务状况。本文主要分析大数据背景的概况和重要性，并在此基础上分析当前我国上市公司的财务分析状况以及财务状况分析的方法。【关键词】：大数据；信息爆炸；上市公司；财务预测引言随着21世纪的到来，信息大爆炸式的数据出现，大数据得到了更加广泛的关注。大数据的运用需要通过企业的数据库加以分析才能够选出有利于企业发展数据。要运用大数据掌握更多的有力信息，然后对上市公司公开财务报表信息的统计分析，预测企业来年的盈利状况。一、大数据背景的概况分析随着网络的快速发展，企业的数据指数式增长。世界著名咨询公司Gartner的数据显示，信息量以每年59%的速度在急速增加；2010年达到了35ZB。2012年3月29日奥巴马政府在白宫网站发布了《大数据研究和发展》，提倡的最终目的是要提高使用大量复杂的数据集，以获得知识和洞察力的能力，另外，他还宣布将投入超过2亿美元基金。而由于互联网正在快速的发展，信息化时代不期而遇，大数据的时代也终于来临了，大数据自身所具有的四个鲜明的特征，也被人称为4V（volume，variety，value，velocity），也给现代企业的竞争情报系统造成了巨大的困难，同时它也带来了新的机遇。目前，大数据正处在飞速发展期，在其背景影响下，不管是主动或者被动，政府，企业等各个领域都从策略上和技术上针对大数据时代的到来采取了一定的措施来适应时代的需要。二、财务分析状况预测的基本内涵财务分析是以财务报表和其他资料为根据和起点，采用专门的方法，系统分析和评价企业的过去和现在的经营成果、财务状况及其变动，目的是为了解过去、评价现在、预测未来、帮助企业更好的预测未来，使得预测数据更加的准确。功能就是将大数据转化为对企业的发展和决策有用的信息，以减少决策的失误和不确定性。但是在进行财务状况的预测时候，必须要对财务报告精确的理解，并对企业的偿还能力。盈利能力和抵抗风险的能力做出分析和评价。现代财务理论中，财务分析的基本内容是盈利能力分析，盈利能力就是企业在一定的时间内，除去产品的成本之外的企业的收益，对于经营者来讲，通过对盈利能力的分析，可以发现经营管理环节出现的问题。对公司盈利能力的分析，就是对公司利润率的深层次分析。企业的利润也分为内部利润和外部利润，内部利润就是企业生产所得利润，外部利润只要的国家的补贴或从外部转移来的资金，一般持續性较差，不做企业盈利能力的参考，企业盈利能力是预测企業财务状况的根本所在，只有盈利能力高的企业才能够有好的收益。三、大数据分析在财务分析上的运用当今管理工作己经不再是那种根据财务会计信息系统处理好的财务报表来进行上一阶段的工作总结，而是应该随时能够对环境做出反映，并具有对还不明晰的情况做出准确判断、对未来情况做出准确预见的能力。总的来说，现代企业处于一个变化越来越快，充满不确定性因素的环境中，企业日常管理所处的信急环境就是一个动态的、模糊的信息环境。所以将模糊数学的一些方法引入到企业的财务分析中来，借助于模糊数学的方法对企业进行有效的诊断和状态监测，以便使财务分析更加及时地，客观地反映企业的真实情况。例如：智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2～3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。我们要通过大数据方法来预测财务状况：1、可视化分析。可视化分析顾名思义就是让数据更加好理解更加的直观，让数据可以自己表达出用户想要的数据和信息。运用大数据就是让上市公司的财务状况更加的直观，更加能够准确预测财务状况。现在财务报表的信息大多是很多分散在加上很对隐藏得数据，这些数据极大的干扰了对财务状况的预测，只有把这些数据都可以让企业的管理者可以看到才能提高预测的准确度，才能够为企业的管理者提供更多有力的信息。2、数据挖据算法。可视化是为了让我们看数据更加的直观，而数据挖掘法为了让运算机器更加的看的直观。数据挖掘他是数据库知识的发现，是通过机器对隐藏数据的分析，是挖掘隐藏信息的关键。近年来数据挖掘引起了信息界广发的关注，它主要可以储存大量的数据，可以让企业广泛的在企业运营中使用。获取的信息可运用到商务管理、财务分析预测、生产控制、市场分析等等。3、预测分析能力。什么是预测分析能力呢？预测分析能力就是企业对待企业中的现象、一个概念或者就具体而言就是企业财务状况预测的分析能力。分析能力好就是可以把复杂的难懂的一些数据或者概念分解成简单的概念，发现其中的本质的属性，然后对此更好的加以分析。大数据分析就恰好的提高了企业的分析能力，大数据由于包含的数据广泛数据量大，并且数据更新较快，能够更好的提高企业对财务报表的理解，更好的掌握财务报表企业运营中的各方面的信息和市场变化和更新的信息，让企业的财务状况预测更加的准确。要向很好的分析可以列出一个清单，把数据间的关系都一一标注下来，排列出一个有限的顺序，并且可以进行多重的分解，建构一个事件背后多重的因果关系。让财务报表的预测分析更加的有条理，有条理的分析可以让分析更加快捷和准确，提高了工作效率。4、及时更新数据，建立数据仓库。这类非常具体，且能够对公司决策起到关键性作用的问题，基本很难从业务数据库从调取出来。原因在于：业务数据库中的数据结构是为了完成交易而设计的，不是为了而查询和分析的便利设计的。业务数据库大多是读写优化的，即又要读（查看商品信息），也要写（产生订单，完成支付）。因此对于大量数据的读（查询指标，一般是复杂的只读类型查询）是支持不足的。而怎么解决这个问题，此时我们就需要建立一个数据仓库了，公司也算开始进入信息化阶段了。数据仓库的作用在于：数据结构为了分析和查询的便利；只读优化的数据库，即不需要它写入速度多么快，只要做大量数据的复杂查询的速度足够快就行了。那么在这里前一种业务数据库（读写都优化）的是业务性数据库，后一种是分析性数据库，即数据仓库。在这种情况下更新数据的速度极大影响了决策的准确度，建立數据就是把原有的分散的数据进行整合，让数据更集中，这样集中就有利于数据的采集和使用，数据库并且在具有一定阿甘的稳定性，可以保存企业的信息，就像企业的财务状况的分析，这样就可以保存企业长时间的财务运营的数据和状况，在企业对财务状况进行分析的时候就可以参考以往的案例，对新的情况加以分析。使得企业能够借鉴以往发生的状况，能够更好的处理问题，这样就使得财务状况的预测分析更加的方便。5、数据复合化和复杂程度加强。大数据的世界不是我们想象的是个一个单一的，而是一个具有多重复杂关系，多层数据叠加的大数据生态环境。多样化多重信息叠加才是大数据的厉害之处，这种大数据的特点下，就需要我们构建一个适合大数据的数据生态系统，要把企业的负债、资产、所有者权益等等加入数据生态系统。要把多方面的数据结合起来共同参考。要通过比较分析，分析实际和计划的差异，分析与同行业的差距；通过趋势分析的方法，揭示财务状况和经营成果的变化及其原因、性质，帮助预测未来。打个比方，过去的计算机类设备，有单一功能的计算器，有强调方便的PDA，有强调性能的台式机，有强调便携的笔记本，现在大部分人都用一个手机解决了，甚至很多和数据处理挨不上邊的硬件比如照相机、地图、记事本也都被手机代替了。过去做照相机的和做PDA的井水不犯河水，现在做单项的都死光了，只剩下智能手机。智能手机生态中，这些功能都外包给APP制作方了，比如做地图的就是过去搞地图的公司，而游戏就必须让公司自己包办，现在的格斗游戏公司就好像GOOGLE公司，又要研究基础科学，又要应用化，做硬件软件OS，难度当然上升了。结语：现在的社会发展极快，信息量极大，数据更新极快，我们必须要通过大数据有效地分析才能够使得我们决策更加的准确。上市公司是我国企业发展领军企业，上市企业面临着更大的机遇和市场，同样上市公司要在财务状况的分析上要更加的精准更加的高效，通过大数据的分析把企业的过去的财务报表这些裸数据转化我们所预测的结果。从今天复杂而又模糊的数据中提取有效并且准确的数据，要从企业的数据库和外界不断变化的数据入手，更好的预测上市公司的财务状况，让大数据成为企业发展的生产要素。参考文献：[1]刘薇.企业财务分析功能演进与技术分析【J】.西南财经大学，2003.11.04：100-200[2]王欣.基于大数据的企业竞争情报系统的重构【J】.黑龙江大学，2