论文基于系统结构模型大数据财务预警指标分析是适合不知如何写系统结构方面的相关专业大学硕士和本科毕业论文以及关于系统结构开发论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料下载。
【摘 要】 大数据是当前学术界的研究热点,同时大数据在各行业的具体应用也是当前亟待解决的难题.由于财务指标存在一定滞后和失真,非财务指标难以客观量化,导致企业财务预警模型一直存在诟病,因此将大数据指标合理地引入到企业财务预警模型是必要的.大数据具有高维度低价值含量的特点,在财务预警应用中难以确定指标.通过系统结构模型分析,分析出大数据指标并针对上市制造业企业实证.结果表明,所选择的大数据指标可以起到优化财务预警模型的作用.文章提出的大数据企业财务预警模型提高了企业财务预警效果,同时采用的系统结构模型方法也为其他领域对大数据指标的选择及应用提供了借鉴.
【关键词】 大数据； 财务预警； 非财务指标； 系统结构模型
【中图分类号】 C931 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937（2017）09-0095-05
一、研究现状
财务预警是一个世界性难题.国外对财务预警的研究较国内要早,多集中在多变量动态分析模型的基础之上,国内尚未有人提出适合我国企业实际并得到有效验证的财务预警模型.国内很多学者对财务预警进行了开创性的尝试,财务预警管理已经成为企业管理研究的一个热点话题[1].
财务预警从选取的指标上划分,可以分为基于财务指标和非财务指标两种.基于财务指标的财务预警效果一直受限于会计信息的失真和滞后性.而基于非财务指标的财务预警模型又因为指标获取的主观性饱受诟病.以2008年发表在《自然》杂志上论述大数据科学的多篇文章为标志,世界范围内对数据科学问题的研究正式拉开帷幕.伴随着社会实践的推进以及科学技术的发展,国内外对大数据科学问题的研究进一步深入,现阶段学者研究的主题主要围绕以下方面：（1）大数据是什么,即如何对大数据进行科学规范的定义问题.（2）大数据的影响,即大数据技术的发展会对人类社会的发展产生怎样的变革,其中所蕴含的机遇与挑战是什么.（3）大数据应用于人类社会发展实践中所必须得以突破的关键技术是什么以及应该如何进行突破.（4）面对大数据时代的到来该如何应对等.在社会经济领域,Michael et al.[2]指出,大数据时代来临的趋势已经不可逆转,在审计领域,审计师将大数据技术应用到审计工作中已经成为了应对时代变革的重要举措,其呼声也越来越高.宋彪等[3]首次把大数据引进财务预警模型,根据上市公司的ST情况进行了实证,结果显示预警的效果大为提高.目前的相关研究大都提出技术框架,或者关注技术实现,大数据如何引入财经领域的理论论证尚未完善.本文从理论的角度分析了大数据指标引入的可行性和途径.一般把大数据引入到财经领域的研究中,需要研究企业大数据信息正面情绪指标、中性情绪指标、负面情绪指标、正面与负面情绪交互指标以及大数据信息发布频次指标.这里所说的大数据是为了与财务指标区分,严格意义上来讲,财务指标也是企业大数据的一部分.本文所提及的大数据指标,是通过对互联网上无数网民这个企业传感器进行搜集和信号融合而得到的.它的特点是来源广泛,结构非常复杂,需要从网络的海量信息中在线筛选才可获取,能够从所有利益相关人在线回馈信号流角度反映企业运行的全貌,个别力量难以左右其趋势,具有群体智慧性,并且呈信息碎片化和无意识状态,符合大数据的相关定义.这些信号流中已经包含了以往财务预警研究中涉及到的非财务指标信息,而且这种信号传递的信息比以往研究中,通过调研或者一些定性方法获得的个别非财务指标要更加客观和全面.
二、基于系统结构模型的分析
确定大数据指标和非财务指标的关系,是一项极其庞大而复杂的任务.ISM即解释结构模型,作为一种成熟的系统结构模型化技术,为研究大数据指标和非财务指标的系统关系提供了强有力的工具.
目前,非财务指标的既有研究所提出的各种指标缺乏系统性,研究非财务指标的系统性影响所使用的方法主要以规范为主,还没有一个公认的非财务指标对财务危机的整体影响评价模型.非财务指标有必要进行系统分析,才能考虑引入财务危机预警模型,否则非财务指标之间结论不会稳定,甚至会出现自相矛盾的情况.
ISM模型构建主要有以下步骤：系统构成要素确定、邻接矩阵确定、可达矩阵计算、层次化处理、绘制有向图和形成递阶结构模型.研究大数据指标与非财务指标对财务危机预警的系统性关系,首先要确定相关指标.指标获取方法主要是搜集文献,搜集使用非财务指标进行财务危机预警的相关文献,最终形成备择文献.其次,从备择文献中检索出所有出现的非财务指标,整理形成备择指标.最后,提请专家小组对备择指标进行评价,对指标进行增减,以及对指标内涵进行新的扩展,从而得到完备指标要素,即构成ISM构成要素.系统由17个要素组成,如表1.
系统中的17個要素是一个有机整体.为直观显示各要素之间的关系,本文利用邻接矩阵进行描述,将要素间的直接影响表述为aij等于1,即若要素之间没有直接影响表述为aij等于0,要素Ai对Aj没有直接影响.根据专家组及相关人员分析之后,建立邻接矩阵如表2.
根据邻接矩阵可以构建要素关系图,如图1.
各个要素之间的直接关系是靠邻接矩阵来表示的,然而事实上,间接关系也是这些要素之间要研究的重要内容.例如要素Ai会对Aj造成影响,同时Aj又对Ak产生影响,便将Ai视为基于Aj要素对Ak构成间接影响的要素,Ai对Ak产生了间接影响.这种间接影响则可以通过一个或者多个要素来进行传递.一般情况下研究的样本中这些直接或者非直接的各个要素之间所形成的各种影响关系,可以使用可达矩阵M来进行描述.其中矩阵中的元素aij等于1是用来描述要素Ai直接或非直接地影响到Aj,相反,aij等于0.具体结果如表3.
接下来的研究需要进行级位划分,主要是针对可达矩阵区域内元素进行地位确定,在整个过程中进行所有元素的层次地位划分.将区域中基于影响关系构成的要素集合进行逐个排查,观察找出系统中对其他任何要素都不产生影响的要素,将其定义为系统最高要素,并将其排除,之后重复上述过程逐级搜索一直到最低级的要素为止.
总结:本文是一篇关于系统结构论文范文，可作为相关选题参考,和写作参考文献。
参考文献：
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