財務管理體系范文

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第1篇

決策支持系統經過二十多年的發展，形成了如圖l所示公認的體系結構。它把模型并入信息系統軟件中，依靠管理信息系統和運籌學這兩個基礎逐步發展起來。它為解決非結構化決策問題提供了相應的有用信息，給各級管理決策人員的工作帶來了便利。從圖1可以看出決策支持系統體系結構可劃分為三級，即語言系統(LS)級、問題處理系統(PPS)級和知識系統fKS)級。其中問題處理系統級包括推理機系統(RS)、模型庫管理系統(MBMS)、知識庫管理系統(KBMS)及數據庫管理系統(DBMS)。知識系統級包括模型庫(MB)、知識庫(KB)及數據庫(DBo九十年代中期，興起了三個輔助決策技術：數據倉庫(DW)、聯機分析處理(0LAP)和數據挖掘(DM)。聯機分析處理是以客戶，服務器的方式完成多維數據分析。數據倉庫是根據決策主題的需要匯集大量的數據庫，通過綜合和分析得到輔助決策的信息。數據挖掘顧名思義，是為了獲得有用的數據，在大量的數據庫中進行篩選。人工智能技術建立一個智能的DSS人機界面，可進行圖、文、聲、像、形等多模式交互，人機交互此時變得更為自然和諧，人們能沉浸其中，進行合作式、目標向導式的交互方法。從目前情況來看，財務決策支持系統的研究還處于初級發展階段，財務數據的保密性、特殊性決定了財務決策不能全部公開化、透明化，但隨著中央及國務院相關部門財務預決算數據的公開，財務決策系統及其支持系統和過程也將隨之公開，這就要求決策者充分利用財務知識和決策支持系統的知識“聰明”決策、合理決策、科學決策、規范決策。

2財務管理神經網絡智能決策支持系統總體研究框架

2．1神經網絡運行機制神經網絡的著眼點是采納生物體中神經細胞網絡中某些可利用的部分，來彌補計算機的不足之處，而不是單單用物理的器件去完整地復制。第一，神經網絡中的鏈接的結構和鏈接權都可以通過學習而得到，具有十分強大的學習功能；第二，神經網絡所記憶的信息是一種分布式的儲存方式，大多儲存在神經元之間的權中；第三，神經網絡部分的或局部的神經元被破壞后，仍可以繼續進行其他活動，不影響全局的活動，因此說，神經網絡的這種特性被稱作容錯性；第四，神經網絡是由大量簡單的神經元組成的，每個神經元雖然結構簡單，但是它們組合到一起并行活動時，卻能爆發出較快較強的速度來。我們可以利用神經網絡的上述特點，將之應用于模式識別、自動控制、優化計算和聯想記憶、軍事應用以及決策支持系統中。

2.2財務管理神經網絡集成智能財務DSS的必然性在企業經營管理、政府機構財務活動中，人們時常面臨著財務決策。人們往往需要根據有關的理論及經驗制定出一系列的衡量標準。這種評價是一個非常復雜的非結構化決策過程，一般都是由內行專家根據一定的專業理論憑經驗和直覺在收集大量不完全、不確定信息基礎上建立起多級指標體系。但在這種指標體系中，各種指標之間的關系很難明確，而且還受評價者的效用標準和主觀偏好所左右。因此，很難在指標體系和評價目標間建立起準確的定量或定性模型。因此，我們需要采用一種可處理不確定性、不完全性信息的評價方法以支持決策。自然，利用人工神經網絡構造系統模式來支持這類評價決策問題是目前財務管理智能決策支持系統的一種發展趨勢和必然趨勢圈。

2．3財務管理神經網絡集成智能DSS系統框架神經網絡智能決策支持系統主要以知識、數據和模型為主體，結合神經網絡進行推理與數據開采。圖2給出了神經網絡智能決策支持系統研究框架『2I。研究中有兩個重點，即神經網絡推理系統和神經網絡數據開采系統。

2．3．1神經網絡數據開采系統神經網絡數據開采時利用神經網絡技術協助從數據中抽取模式。數據開采有五項基本任務：相關分析、聚類、概念描述、偏差監測、預測。常用的前饋式神經網絡，如BP網絡，可用于進行概念描述及預測。對向傳播(CounterPropagation，簡稱CP)神經網路可用來進行統計分析和聚類。CP網絡是美國神經計算專家RobertHecht—Nielsen提出的一種新型特征映射網絡，其網絡結構分輸入、競爭、輸出三層。該網絡吸取了無教師示教型網絡分類錄活、算法簡練的優點，又采納了有教師示教型網絡分類精細、準確的好處，使兩者有機地結合起來。由競爭層至輸出層，網絡按基本競爭型網絡學習規則得到各輸出神經元的實際輸出值，并按有教師示教的誤差校正方法調整由競爭層至輸出層的鏈接權。經過這樣反復地學習，可以將任意輸入模式映射為輸出模式。

2.3.2財務管理神經網絡推理系統財務管理神經網絡推理系統主要利用神經網絡的并行處理機制來解決傳統推理方法中存在的“組合爆炸”、“無窮遞歸”，等問題。在神經網絡系統中，計算與存儲時完全合二為一的，即信息的存儲體現在神經元互連的分布上，并以大規模并行方式處理。流動的過程就是從部分信息找到全部信息的過程，這就是聯想記憶的基本原理。若視動力系統的穩定吸引子為系統計算能量函數的極小點，系統最終會流向期望的最小點，計算也就在運動過程中悄悄地完成了。因而，可用雙向聯想記憶(BAM)網絡或CP網絡實現并行推理。CP網絡具有特殊的聯想推理映射功能。將輸入學習模式和期望輸出模式取為同一模式，且將之分為x和Y兩部分。網絡通過提供的樣本對進行充分的學習后，就可用來進行模式問的聯想推理。

3財務管理神經網絡智能DSS研究展望

當前世界上最熱門的研究課題，是模仿人類的思維方式來解決實際問題。專家系統和人工神經網絡是比較常用的技術，但由于自身的局限性，它們都側重于人類思維方式的某一方面。平時解決簡單的問題的時候還好，但真遇到解決復雜的問題的時候，它就顯得力不從心了，所以，這個時候我們可以將兩種技術結合起來解決，除了它們要自身不斷發展和完善外，還要注重兩者的協調配合，神經網絡DSS未來的發展趨勢就是依靠這兩種技術不斷結合，從而能幫助我們解決更多的實際問題。

3．1財務管理神經網絡支持專家系統常見的財務管理神經網絡支持專家系統主要包括幾個方面：知識維護、知識表示、知識獲取、推理等，我們針對各個步驟展開討論。

3．1．1知識維護。如果知識是通過人工神經網絡來獲取的，我們就可以同樣利用人工神經網絡，來讓維護工作變得更加方便快捷，維護可以通過人工神經網絡來自動完成，我們需要做的只是重新運行網絡模塊，或者重新訓練網絡模塊，又或是增加新的網絡模塊。

3．1.2推理。一般的專家系統只是求解專門性問題，應用的領域非常狹窄，同時由于控制策略不靈活，推理方法簡單，容易出現一些這樣或那樣的問題，推理效率低、速度慢。人-T-~$經網絡可以解決這一問題，從根本上提升工作效率，提高工作速度，它可以拓展知識空間，不只局限在狹窄的領域。

3．1．3知識表示。很多專家知識事實上很難用規則表示出來，但在現實工作中，我們大部分財務管理專家卻都采取這種方式，無論是直接的還是間接的。其它的知識表示方法也存在著同樣的問題。為了解決這一問題，我們可以采用人工神經網絡系統來將知識提供給專家系統，這樣做就可以避免這一問題，當專家系統需要相應知識時，就不需要用規則來表示知識，直接調用人工神經網絡就可以了。

3．1．4知識獲取。人工神經網絡可以幫專家系統來獲取知識，知識獲取是通過人機對話的形式進行的。首先，專家系統向專家提出問題，人工神經網路則負責對這些信息進行收集、處理，在人工神經網絡的聯結權值中已經具有通用的知識，所以這一步驟會很方便，之后再產生相應的數據結果。接著，專家系統在對這些數據進行進一步的分析。在這一過程中，專家系統只運用很少的規則就可以獲得相關的知識，大大提高了工作效率。

3.2財務管理專家系統支持神經網絡財務管理專家主要通過三種方式來對神經網絡提供必要的支持：第一，提供相應的必要的解釋；第二，進行預處理：第三，聯合應用。

3.2.1解釋。作為專家系統的人工神經網絡，它做不到同其他專家系統那樣，具體詳細地跟蹤問題求解的過程，以獲得答案的原因，它只能依靠增加一個小型的專家來解決這一問題，以獲得答案的原因，這個專家系統可以反向推理，從結果到初始輸入，系統提供具體的解決方法。在這種模式中，經過訓練的人工神經網絡來解決問題。當用戶要求解釋的時候，就可以通過網絡輸入一個并行的專家系統。

第2篇

（1）建立企業財務管理能力評價體系，能夠加強企業風險控制能力。企業風險是市場經濟發展過程中不可避免的現象，企業在發展中面對突發風險，這是對企業綜合能力和企業底蘊的考驗。因此，企業在應對突發的市場風險時，其運用的重要力量之一就包括企業財務管理能力。（2）建立企業財務管理能力評價體系，能夠增強企業的社會認可度。我國市場經濟下的企業數不勝數，所以企業的財務管理能力也就參差不齊，各有千秋。但是，財務管理能力水平較高的企業對投資者和相關利益者的吸引力更大。因此，為了吸引更多投資者和實現企業長效發展，建立企業財務管理能力評價體系十分關鍵，因為通過建立評價體系，就可以做出真實反映自身企業財務管理水平的文件，這在社會上能形成較好影響，從而有助于企業樹立良好形象和提高社會可信度。

2構建企業財務管理能力評價體系的有效措施

2.1建設財務管理能力評價體系的構建原則（1）在企業財務管理能力評價體系的構建中，首先要堅持可操作性原則。堅持可操作性原則主要是為了保證企業財務管理能力評價體系具有實用型、實踐性和可行性。還要求選取的評價指標要具有代表性和典型性，盡量使用簡潔的評價指標，這樣做的目的在于可以容易獲取相關信息。（2）還要堅持動態性原則。堅持動態性的原則是指為了能給企業內部財務管理能力評價提供參考依據，為了使企業對財務管理能力方面的欠缺進行深入了解，因此，要對企業財務管理能力進行實時的動態反映，這要求所選指標，不僅要包含企業過去管理信息，還要包括企業未來管理信息。（3）要堅持系統性原則，堅持系統性原則主要是指，保證完整全面的構建企業財務管理能力評價體系，要對企業財務管理能力的各個方面進行全面的評價，然后是其各個方面和各項功能可以有效結合，從而對企業財務管理能力進行系統全面的真實反映。2.2財務管理信息化水平在對企業財務管理能力進行評價時，應對企業財務管理信息化水平進行評價。而且，企業管理信息化水平，是企業財務管理能力評價體系的重要組成。在財務管理能力評價體系中要實現財務管理的信息化水平，這是指企業在財務管理過程中以會計信息系統為基礎的表現，就是財務管理信息化，它注重的是先進信息技術在管理中發揮的作用，然后運用現代化的管理措施，從而有效加深企業電算化水平，促進企業財務管理能力向數字化的方向改變，其最終目標就是實現財務管理信息化。在時代和科技不斷發展的今天，財務管理信息化可以幫助企業提高財務管理水平，幫助企業提升市場競爭力和核心競爭力。要想達到財務管理信息化，就必須滿足兩個二級指標，即信息化各個模塊的覆蓋、信息化的實現效果、2.3財務管理效果企業財務管理能力評價體系，還用包括對企業財務管理效果的評價。企業財務管理效果是企業管理水平的全面反應，是評價體系重要組成之一、能夠對企業財務管理能力進行真實反映，就是企業管理效果。企業財務管理效果主要通過一些財務數據和財務報告的形式表現出來，因此，企業財務管理效果作為評價體系中的一個評價指標，具有全面性、實用性和真實性。財務管理效果具有三個評價指標，即盈利能力，營運能力和成長能力三個評價指標。2.4財務風險管控能力在企業財務管理能力評價體系中，財務風險管控能力占據著重要地位。財務風險管理者采用各種方法應對市場風險，以求盡量減少財務風險發生的可能性，最大程度降低財務風險發生對企業造成的傷害。因此，把財務風險管控能力放入評價體系中具有重要戰略意義，它是企業財務管理重要環節。2.5產融結合能力。產融結合能力在財務管理能力評價體系也是重要評價指標，它能夠為企業發展，提供足夠的資金做后盾，而且產融結合能力更是對企業財務活動的運用和效果有緊密聯系。因此，在評價企業財務管理能力時，對企業產融結合能力做出評價，是構建企業財務管理能力評價體系的有效方法。

3結語

第3篇

財務管理方法體系

1.財務預測

財務預測是指根據活動的歷史資料，考慮現實的條件和今后的要求，對企業未來時期的財務收支活動進行全面的分析，并作出各種不同的預計和推斷的過程。它是財務管理的基礎。財務預測的主要內容有籌資預測、投資收益預測、成本預測、收入預測和利潤預測等。財務預測所采用的具體方法主要有屬于定性預測的判斷分析法和屬于定量預測的時間序列法、因果分析法和稅率分析法等。

2.財務決策

財務決策是指在財務預測的基礎上，對不同方案的財務數據進行分析比較，全面權衡利弊，從中選擇最優方案的過程。它是財務管理的核心。財務決策的主要內容有籌資決策、投資決策、成本費用決策、收入決策和利潤決策等。財務決策所采用的具體方法主要有概率決策法、平均報酬率法、凈現值法、現值指數法、內含報酬率法等。

3.財務預算

財務預算是指以財務決策的結果為依據，對企業生產經營活動的各個方面進行規劃的過程。它是組織和控制企業財務活動的依據。財務預算的主要內容有籌資預算、投資預算、成本費用預算、銷售收入預算和利潤預算等。財務預算所采用的具體方法主要有平衡法、定率法、定額法、比例法、彈性計劃法和前期實績推算法等。

4.財務控制

財務控制是指以財務預算和財務制度為依據，對財務活動脫離規定目標的偏差實施干預和校正的過程。通過財務控制以確保財務預算的完成。財務控制的內容主要有籌資控制、投資控制、貨幣資金收支控制、成本費用控制和利潤控制。財務控制所采用的具體方法主要有計劃控制法、制度控制法、定額控制法等。

5.財務分析

財務分析是指以會計信息和財務預算為依據，對一定期間的財務活動過程及其結果進行分析和評價的過程。財務分析是指財務管理的重要步驟和方法，通過財務分析，可以掌握財務活動的規律，為以后進行財務預測和制定財務預算提供資料。財務分析的內容主要有償債能力分析、營運能力分析、獲利能力分析和綜合財務分析等。財務分析所采用的具體方法有比較分析法、比率分析法、平衡分析法、因素分析法等。

財務管理方法分類

(一)定性預測法

定性預測法主要通過對各種情況和定性資料的分析判斷來確定未來經濟活動的發展，并得出定量的估計值的方法。通常用于缺乏定量分析資料，無法采用定量分析技術的情況。常用的方法有：

1.個人判斷法

個人判斷法就是由企業決策者根據各方面的資料和情況分析以及自己的經驗，對企業的某項財務活動的發展及結果作出主觀的判斷。這種方法在缺乏相關數據資料時特別有用。如果企業決策者有較豐富的經驗和分析判斷能力，并且對各方面的情況比較熟悉，就可以獲得較好效果。這種方法簡單、快速，但由于判斷的根據不夠充分有可能發生錯誤。

2.集合意見法

集合意見法可以克服個人判斷法的缺點。這種方法又可分為下列幾種：

(1)集體討論法。集體討論法就是圍繞某一預測課題，召集有關人員一起進行討論，各抒己見，進行分析，從而綜合各方意見得出比較一致的估計，作為預測的結果。這種方法集思廣益，彌補了個人知識和經驗的不足，從而提高了判斷的準確程度。

(2)特爾菲法(專家調查法)。特爾菲法就是通過企業預測機構向有關專家逐次寄送調查表，由有關專家根據自己的業務專長和對預測對象的深入了解，對調查表中提出的問題逐次發表個人意見，經過多次反饋，經整理后推斷出預測對象未來一定期間的發展趨勢及結果。這種方法避免了預測過程中的相互心理影響，專家回答問題時考慮充分，并且不需要原始資料，預測精度也較高，但預測周期長，一般適用于中長期預2lD。

3.市場調查法

市場調查法是先通過市場調查，收集有關數據，再按照數理統計的辦法預測市場的需求量。

(二)定量預測法

定量預測法是運用數學方法，通過預測模型進行計算來得到預測結果的方法。常用的方法有三類：

1.平均法

平均法是一種最簡單的定量預測方法，它一般用于各期預測數據比較平穩、趨勢變化不太明顯的情況。這種方法可以消除偶然因素變化的影響。常用的方法有：簡均法、移動平均法、加權移動平均法、指數平滑法等。

2.時間序列法

時間序列法就是根據歷年(月)經濟活動(預測對象)資料隨時間的變化序列，從中找出變化趨勢的規律，并把這種趨勢規律表達為數學方程式(數學模型)，然后用數學方程式進行預測的一種方法。常用的方法有：直線趨勢外推法、二次拋物線外推法等。

3.因果分析法

因果分析法也叫相關分析法，它是利用事物之間的內在聯系(相關)來進行預測的方法。屬于這種預測方法的有：引伸需求預測法、回歸分析法、投入產出法、量本利分析法等。

 

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