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一、传统财务方法获取分析信息存在的弊端大多数企业获取财务分析方法主要运用传统比率分析法，利用同期和不同期的财务报表进行财务分析，这些方法基于会计在历史成本计价、权责发生制确认收入和费用等方面存在的缺陷，使得这些传统财务分析方法存在相应的问题。

（一）无法对企业整体经营活动进行描述当前企业财务会计的计量和计算的基础是企业的经营活动，这种活动以货币形式表现出来，从而使得整个财务信息反映的企业获得只限于相关的货币交易行为，对企业获得描述只局限于能用货币量化的范围。实际上，企业的财务信息还应该包括企业货币量化的相关因素，例如企业的市场竞争力状况，企业所处的宏观经济环境等，这使得财务分析无法反映企业的整体经营活动，也使得财务管理人员无法有效获取财务分析的有效信息。

（二）无法对企业潜在变现能力进行反映传统的比率分析法对企业长期规划和企业的潜在变现能力的反映难以实现。例如在相应的企业中，相关领导者或主管能够在银行同意的情况下动用企业相应的贷款指标、准备变现的长期资产等这些都完全有可能使企业的变现能力得到增强，而运用比率分析法无法通过流动比率或速动比率来对企业的潜在变现能力加以反映。

（三）误导财务信息使用者在传统的比率分析法中通过速动比率和流动比率反映出来的是企业在某一特定时期内短期对债务的偿还能力。然而，在一些流动资产较大的企业中，相应的项目比率大小对整个企业在特定时期短期债务偿还能力影响巨大，如果财务状况较差的企业流动性项目比重占到越大，那么通过该方法表现出来的企业债务偿还能力就越差。面对相应的状况，企业能够运用增加瞬时流动资产或者减少相应的负债资产来粉饰企业资产的流动比率，从而对财务信息的使用者形成误导。

二、企业获取有效的财务分析信息方法

（一）构筑企业数据仓库并在此基础之上进行财务分析对财务历史数据进行集成、转换、清理和抽取，将其重新组织成面向分析评价的数据仓库，构建基于数据仓库的多维数据模型，应用切片、切块、钻取等多维分析方法，实现了从不同角度、不同侧面对财务状况进行分析与评价。不论是财务指标还是这些非财务指标，它们的共性在于都是时间序列，是指标的时间序列，就可以由计算机采取合适的算法自动地识别指标之间的相似性，并由此挖掘出这些指标之间的内在决定与被决定的关系，以供决策者进行分析。根据时间序列分析的理论，数据仓库建立已经数据挖掘方法的理论，结合已有的财务分析体系，建立一个小型的基于时间序列的财务分析子系统，对来自某企业的具体的时间序列数据进行分析。应用某种方法，以财务指标为挖掘对象，目的是去发现财务指标之间的相似性，并进行实例分析，从而得出在某个时期的具有行业特征的财务指标的关联情况和聚类情况。运用这种方法辅助财务分析可以实时地分析某时期的企业经营情况和财务状况，充分运用数据挖掘发现新的感兴趣知识的特点，在企业级数据仓库构架中，选用合适的数据挖掘算法构造财务分析子系统。

（二）建立分类器数学模型运用已有的财务知识，建立分类器数学模型，用以辅助会计师识别财务报告欺诈行为。由于财务比率分析方法是财务分析的重要手段之一，按照定性分析和传统经验，一般将财务指标分为几个指标簇，指标簇中包含反映相近经济活动的多个经济指标。然而，在财务分析和财务评价中，并没有侧重于具体指标，而是笼统地把一个指标簇中的所有指标进行相提并论，默认它们的权数是相同的。出于动态分析的考虑，软件处理流程是选取企业数据库的数据，然后着重于应用时间序列理论进行聚类分析，分析数据各属性之间的关联度，进而运用数据聚类方法进行聚类分析，以充分说明各项经营指标之间的关系，并着力于及时、动态地发现和分析异常点，以辅助企业管理者进行决策。由于最终财务指标如利润等的前驱因子指标不一定就在财务信息系统之内，因而，对前驱因子的搜索将不限于财务系统本身，更多地是要得到关于供应、生产以及销售等系统的非财务指标。

（三）聚类分析在财务分析中的应用在实际情况中，因为各个企业所处的行业有所不同，各企业自身的经营环境，拥有的资源差异，业务流程以及客户的性质、构成和购买行为均有较大差异，所以，反映到财务指标上或者相关企业运营指标上，侧重就有所不同。举例来说，对于一个成熟的国有电力企业，拥有杨晓鸥了成熟的运营模式，稳定的电力销售渠道，良好的贷款信誉，营运资金的筹措就不成问题，反映到指标上，现金比率的变动对企业的效益并不会有大的影响。然而，由于历史的遗留问题，在对小电厂进行收购过程中，由于种种原因，导致收购问题难以一时顺利处理，导致过大的存量资产，占用资金，同时还要支付这些小电厂的相关费用，经过企业采取有效的盘活存量资产举措，比如清理、变卖、整体出售等，可以一方面降低存量资金占用，另一方面加速资金的循环，创造效益。因此衡量这个经济方面的指标比如存货周转率、存货增长率、平均库龄等技术经济指标就可以与当年的企业经济效益有较大相关。为了衡量指标簇之间的关系以及指标簇内各指标的重要性之间的关系，可以充分利用历史数据，和数据仓库的在线分析功能，计算在一个很长的时间序列中，企业的各个经济计量指标与经济效益之间的关系或者距离。通过观测各个时期距离的变化，就可以知道与企业经济效益最为密切的经济指标。当然，随着企业经营环境的变化，企业自身内功的不断加强，与经济效益挂钩最为紧密的指标也会不断发生变化。

三、结语

传统的比率分析体系很难动态地跟踪最能影响企业效益的因素，需要相关财务分析人员的经验和敏感性，然而通过相应方法的改进对所有指标进行聚类分析，就可以指引企业分析人员注意到问题的关键，获取有效的企业财务分析信息，得出正确结论，从而可以制订相应方案，作出更有针对性的决策。