財務(wù)分析方面博士論文

　　財務(wù)分析是企業(yè)財務(wù)管理中核心的組成,對企業(yè)的發(fā)展有著重大意義,它承上是對過去企業(yè)生產(chǎn)活動的一個總結(jié),啟下發(fā)揮著預(yù)測企業(yè)財務(wù)的作用。下文是學(xué)習(xí)啦小編為大家搜集整理的關(guān)于財務(wù)分析方面博士論文的內(nèi)容，歡迎大家閱讀參考!

　　財務(wù)分析方面博士論文篇1

　　淺談住房公積金財務(wù)分析

　　1.住房公積金財務(wù)分析指標的介紹

　　住房公積金歸集率、住房公積金增值收益率、住房公積金管理費用率、資產(chǎn)負債比率、人員經(jīng)費支出占管理費用的比率、公用經(jīng)費支出占管理費用的比率、住房公積金委托貸款比率、住房公積金提取率。

　　2.住房公積金財務(wù)分析指標在資金核算中的應(yīng)用

　　2.1住房公積金歸集率。

　　該指標主要考核住房公積金實際繳存額占應(yīng)繳額的比例，反映了住房公積金歸集工作的效率。按照計劃，該指標應(yīng)該達到100%，但是在實際工作中肯定會遇到不少困難，這就需要中心各部門互相配合，通力合作，努力做好住房公積金歸集擴面工作，在做好宣傳工作的基礎(chǔ)上嚴格執(zhí)法，使各企業(yè)單位意識到住房公積金的重要性，從而保證公積金中心歸集工作的順利開展。

　　2.2住房公積金增值收益率。

　　住房公積金增值收益率是反映公積金管理中心盈利能力的一個指標，增值收益等于住房公積金收入與支出之差，收入主要來源于住房公積金貸款和定期存款，而每年支付給職工的住房公積金利息和支付給委托銀行的手續(xù)費構(gòu)成了支出的主要部分。公積金管理中心作為管理職工繳存的住房公積金的機構(gòu)，需要在保證資金安全的前提下做到保值增值，努力提高增值收益率。

　　2.3資產(chǎn)負債比率。

　　資產(chǎn)負債比率是負債與資產(chǎn)之間的比值，它反映了公積金中心的長期償債能力。公積金中心作為住房公積金的管理者，它的資產(chǎn)主要包括在各受托銀行中的存款和發(fā)放的公積金貸款，負債則主要是職工繳存的住房公積金，二者的來源基本相同，都是職工繳存的住房公積金，在實際工作中，必須保證資產(chǎn)負債比率小于1，只有這樣，才能保證住房公積金的保值增值。

　　3.住房公積金財務(wù)分析指標在實際中的應(yīng)用

　　為了更好地讓住房公積金財務(wù)分析指標在實際工作中發(fā)揮作用，為管理和決策提供幫助，我認為可以在新模式下建立住房公積金財務(wù)分析指標預(yù)警體系，即時監(jiān)控公積金中心的各項經(jīng)營管理活動，發(fā)現(xiàn)和糾正公積金中心管理活動的重大失誤和波動，并及時發(fā)出警報，建立免疫機制，不斷提高公積金中心抵抗財務(wù)風(fēng)險的能力，使公積金中心的財務(wù)管理活動始終處于安全、可靠的運行狀態(tài)。具體來說，就是根據(jù)需要在系統(tǒng)中另行開發(fā)設(shè)計，新增財務(wù)分析指標預(yù)警體系的模塊。

　　在該模塊中，系統(tǒng)可以根據(jù)計算公式和相應(yīng)的函數(shù)邏輯關(guān)系，計算得出各住房公積金財務(wù)分析指標的數(shù)值。公積金中心的管理層或決策機構(gòu)根據(jù)期初計劃和持續(xù)安全經(jīng)營等要求，合理設(shè)定預(yù)警指標數(shù)值，并將其輸入系統(tǒng)設(shè)置為考核參數(shù)，財務(wù)管理人員定期查看住房公積金財務(wù)分析指標的數(shù)值，若數(shù)值超過預(yù)警指標數(shù)值，則證明公積金中心在實際的經(jīng)營管理中出現(xiàn)了某些問題或是需要改進的地方，這時就需要工作人員認真尋找原因和面臨的困難，抓住問題的根源，并提出相應(yīng)有效的改進措施，從而保證公積金各項業(yè)務(wù)的順利開展。

　　4.住房公積金財務(wù)分析指標存在的不足和改進的建議

　　4.1住房公積金財務(wù)分析指標存在的不足。現(xiàn)行使用的住房公積金財務(wù)分析指標是在1999年財政部出臺的《住房公積金財務(wù)管理辦法》中規(guī)定的相關(guān)指標，當時的情況與現(xiàn)狀可謂是差別巨大，隨著新世紀十多年來住房公積金業(yè)務(wù)的高速發(fā)展，現(xiàn)行的分析指標種類和數(shù)量稍顯太少，并且沒用形成一個財務(wù)指標體系，已經(jīng)不能適應(yīng)目前住房公積金業(yè)務(wù)發(fā)展的需要，不能完全反映和考核公積金管理中心的實際工作，需要對財務(wù)分析指標進行不斷地豐富和發(fā)展，使之更好地分析公積金管理中心的相關(guān)指標，為管理和決策提供參考和幫助。

　　4.2改進的建議。

　　1.形成財務(wù)指標體系。

　　任何一個財務(wù)指標都是從某一側(cè)面反映公積金管理中心的財務(wù)狀況，而財務(wù)指標體系是各類各項指標的系統(tǒng)化，其基本能夠系統(tǒng)、全面、綜合地反映企業(yè)財務(wù)狀況，如比較著名的杜邦財務(wù)分析體系。在財務(wù)指標體系中，各指標具有一定的關(guān)聯(lián)性，通過比對可以保證財務(wù)指標的準確性，為財務(wù)預(yù)測、決策和計劃提供有用信息，并不斷地挖掘潛力，改進工作。

　　2.豐富完善財務(wù)分析指標。

　　為了更好地評價財務(wù)指標，解釋和評價財務(wù)狀況，我認為可以增加以下財務(wù)分析指標:

　　(1)風(fēng)險耐力指標。風(fēng)險耐力指標是衡量住房公積金貸款風(fēng)險準備金的一個指標，其計算公示為:風(fēng)險耐力指標=(貸款風(fēng)險準備÷住房公積金貸款總額)100%。

　　(2)凈利息率。凈利息率是衡量住房公積金收益能力的一個指標，其計算公式為:凈利息率=[(利息收入-利息支出)÷利息收入]100%。凈利息率越高，說明公積金管理中心的盈利水平越高。在實際的經(jīng)營過程中，公積金管理中心的主要收入和支出都與利息有關(guān)，利息收入主要包括貸款利息收入和存款利息收入，而利息支出主要包括住房公積金職工結(jié)息，一般情況下，增值收益與利息收入應(yīng)該同步增減，但如果住房公積金存款利率、特殊性項目和貸款風(fēng)險準備金之一存在變化時，則可出現(xiàn)不同步增減的情況。

　　(3)貸款收息率指標。

　　貸款收息率指標是貸款利息收入與貸款平均占用額的比例關(guān)系，其計算公式為:貸款收息率=(貸款利息收入÷住房公積金貸款總額)100%。貸款收息率越高，表明公積金管理中心利用貸款的盈利水平越高，收益能力越強。貸款利息收入是公積金管理中心的主營業(yè)務(wù)收入，收息率越高，收入額越多。但不能用該指標單獨說明貸款效益的好壞，主要原因時貸款利息收入的高低，不能完全說明貸款投向和周轉(zhuǎn)的正常和合理，如逾期貸款罰息可增加利息收入，但不能說明公積金貸款效益好，因此該指標必須結(jié)合貸款風(fēng)險指標一起分析使用。

　　財務(wù)分析方面博士論文篇2

　　試論項目投資財務(wù)分析

　　企業(yè)投資是指企業(yè)把資金直接或間接投放于一定對象，以期最大化獲取企業(yè)合法利益的一種再生產(chǎn)經(jīng)濟活動，例如企業(yè)投資建設(shè)新能源項目、引進新技術(shù)及新設(shè)備、開拓市場等[1,2]。在企業(yè)進行項目投資決策的過程中，用財務(wù)分析的方法判斷項目的盈利及生存能力，將促進企業(yè)投資的科學(xué)化及合理化，一定程度上減小投資風(fēng)險。近年來，風(fēng)電等新能源發(fā)展迅速，眾多企業(yè)投資新能源領(lǐng)域，筆者結(jié)合自己的工作實際，對企業(yè)投資新能源項目提出幾點建議，供投資和決策部門參考。

　　1重視已設(shè)計電站資料的整理總結(jié)，為項目投資提供參考

　　在項目投資前期論證階段，能夠迅速大致判斷項目未來的盈利情況至關(guān)重要。選擇有前景、生存能力強、未來效益可觀的項目，是項目投資成功的第一步。整理已設(shè)計電站的相關(guān)資料，在前期篩選項目時，可參考同地區(qū)、相近規(guī)模電站的投資、年利用小時數(shù)、資本金財務(wù)內(nèi)部收益率等情況，對待篩選項目進行快速判斷，可提高篩選項目的效率。筆者結(jié)合工作實踐，整理了部分風(fēng)電項目的資料，見表1。

　　2運用數(shù)理統(tǒng)計方法，進行預(yù)測與控制

　　基于統(tǒng)計好的電站資料，可采用回歸分析等數(shù)理統(tǒng)計方法，進行預(yù)測與控制。在項目前期篩選階段，項目無準確投資及電量，又需要項目考察人員快速大致判斷項目財務(wù)上是否可行，是否需要繼續(xù)跟蹤此項目時，參考類似規(guī)模、類似地區(qū)的已設(shè)計電站資料，采用回歸分析等數(shù)理統(tǒng)計方法預(yù)測項目未來收益情況，是一種有效的方法。

　　結(jié)合工作實踐，判斷項目未來財務(wù)收益好壞的主要指標有資本金財務(wù)內(nèi)部收益率、投資回收期等，影響電站財務(wù)收益的主要因素是投資、電量與電價。單位電度靜態(tài)投資是指項目的靜態(tài)投資與設(shè)計電量的比值，該指標同時反映了投資與電量兩個因素。因此，本文基于表1中統(tǒng)計的風(fēng)電場資料，采用回歸分析的方法，求出因變量項目資本金財務(wù)內(nèi)部收益率與兩個自變量單位電度靜態(tài)投資、電價之間的多元線性回歸方程，可對待篩選項目進行初步判斷。

　　在做回歸分析前，先剔除一些會影響回歸方程準確率的數(shù)據(jù)，例如去除含送出工程，享受補貼電價的項目;去除財務(wù)測算時考慮CDM收益的項目;去除財務(wù)評價中采用了特殊操作的項目。表1中共有74個風(fēng)電項目的數(shù)據(jù)，去除上述數(shù)據(jù)后，剩余66個風(fēng)電項目，對這66個風(fēng)電項目利用excel的數(shù)據(jù)分析功能進行回歸分析。數(shù)據(jù)分析是excel提供的解決特殊問題的分析工具[3-5]。利用excel的數(shù)據(jù)分析工具庫對66個風(fēng)電項目資料進行回歸分析的結(jié)果如圖1所示。根據(jù)分析結(jié)果，多元線性回歸方程如下：資本金財務(wù)內(nèi)部收益率(%)=-8.750329×單位電度靜態(tài)投資+64.967747×上網(wǎng)電價+8.090885公式(1)從圖1可以看出，因變量資本金財務(wù)內(nèi)部收益率與兩個自變量單位電度靜態(tài)投資及上網(wǎng)電價的相關(guān)系數(shù)(MultipleR)為0.95，說明因變量與兩個自變量的相關(guān)性很高，從兩個自變量的系數(shù)(Coefficients)分別為-8.750329和64.967747可以看出，資本金財務(wù)內(nèi)部收益率與該兩個自變量分別呈負相關(guān)和正相關(guān)。

　　從殘差分析結(jié)果可以看出，利用公式(1)預(yù)測的66個風(fēng)電項目的資本金財務(wù)內(nèi)部收益率與實際值的誤差絕對值在0.05%~2.51%之間，平均誤差為0.72%，誤差較小，公式(1)準確度較高，可用于投資決策實踐。隨著樣本數(shù)據(jù)的增加，多元線性回歸方程的準確率會進一步提高。隨著風(fēng)力發(fā)電技術(shù)日臻成熟，風(fēng)力發(fā)電設(shè)備價格降低，國家適當調(diào)整了陸上風(fēng)電標桿上網(wǎng)電價(發(fā)改價格[2014]3008號)，將第I類、II類和III類資源區(qū)風(fēng)電標桿上網(wǎng)電價每千瓦時降低2分錢，第IV類資源區(qū)風(fēng)電標桿上網(wǎng)電價維持現(xiàn)行每千瓦時0.61元不變。

　　該規(guī)定適用于2015年1月1日以后核準的陸上風(fēng)電項目，以及2015年1月1日前核準但于2016年1月1日以后投運的陸上風(fēng)電項目。目前新電價政策剛開始實行，尚未搜集到執(zhí)行新電價的風(fēng)電項目資料，本文旨在起到拋磚引玉的作用，不管標桿上網(wǎng)電價如何變化，資本金財務(wù)內(nèi)部收益率與單位電度靜態(tài)投資及上網(wǎng)電價密切相關(guān)的規(guī)律不會發(fā)生變化，后期隨著執(zhí)行新電價項目資料的積累，補充新的樣本數(shù)據(jù)，可使多元線性回歸方程的準確率進一步提高。

　　3在投資決策中，綜合考慮貸款償還方式等因素

　　在項目投資決策中，可通過財務(wù)分析選擇較有利的還款方式(等額本金利息照付或者等本息還款方式)，減少投資成本。另外，推遲貸款的額度及年限，也能一定程度提高項目的財務(wù)效益。投資者可根據(jù)項目的具體情況、投資者的偏好及與銀行溝通的結(jié)果，綜合選擇較有利的還款方式。

　　4結(jié)語

　　企業(yè)投資項目存在一定財務(wù)風(fēng)險，例如不能獲得預(yù)期收益，投資無法按期回收等。很多企業(yè)在投資決策階段，由于缺乏系統(tǒng)的分析和研究，決策所依據(jù)的經(jīng)濟信息不全面、不真實等原因，使得投資決策失誤頻繁發(fā)生。為減少投資風(fēng)險，在項目投資決策階段，基于累積的項目經(jīng)驗，運用財務(wù)分析的方法預(yù)測評估項目未來的收益情況是種很有效的方法。重視對已完成項目資料的整理總結(jié)，并運用回歸分析等數(shù)理統(tǒng)計方法，借助excel中的數(shù)據(jù)分析工具，挖掘財務(wù)效益指標與影響因素之間的相關(guān)關(guān)系，為項目的效益預(yù)測和投資控制提供了有效的途徑。

　　筆者結(jié)合工作實踐，整理了部分風(fēng)電項目資料，通過回歸分析，建立了多元線性回歸方程，變量之間的相關(guān)系數(shù)達到了0.95，相關(guān)性很高，殘差分析結(jié)果表明，預(yù)測值與實際值的平均誤差為0.72%，所建立的模型準確度較高，可以應(yīng)用到風(fēng)電項目效益預(yù)測及投資控制實踐中去。隨著樣本數(shù)據(jù)的增多，多元線性回歸方程的準確度會進一步增強。建議日后不斷補充新的樣本數(shù)據(jù)，使回歸方程的準確度進一步提高。在投資決策階段，通過選擇有利的還款方式、推遲貸款額度及年限等方法，可在一定程度上降低投資成本。

　　綜上，本文結(jié)合工程實踐，提出了進一步完善企業(yè)新能源項目投資決策的思考及建議：一是重視已完成新能源項目資料的整理總結(jié)，為項目投資提供參考;二是運用數(shù)理統(tǒng)計方法，進行項目效益預(yù)測和投資控制;三是綜合考慮貸款償還方式等因素，有效降低投資成本，以期能為企業(yè)投資決策提供有益參考。