財務分析方面博士論文
財務分析是企業財務管理中核心的組成,對企業的發展有著重大意義,它承上是對過去企業生產活動的一個總結,啟下發揮著預測企業財務的作用。下文是小編為大家蒐集整理的關於的內容,歡迎大家閱讀參考!
篇1
淺談住房公積金財務分析
1.住房公積金財務分析指標的介紹
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、資產負債比率、人員經費支出佔管理費用的比率、公用經費支出佔管理費用的比率、住房公積金委託貸款比率、住房公積金提取率。
2.住房公積金財務分析指標在資金核算中的應用
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佔應繳額的比例,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上嚴格執法,使各企業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,增值收益等於住房公積金收入與支出之差,收入主要來源於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託銀行的手續費構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,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資產負債比率。
資產負債比率是負債與資產之間的比值,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,它的資產主要包括在各受託銀行中的存款和發放的公積金貸款,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,必須保證資產負債比率小於1,只有這樣,才能保證住房公積金的保值增值。
3.住房公積金財務分析指標在實際中的應用
為了更好地讓住房公積金財務分析指標在實際工作中發揮作用,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分析指標預警體系,即時監控公積金中心的各項經營管理活動,發現和糾正公積金中心管理活動的重大失誤和波動,並及時發出警報,建立免疫機制,不斷提高公積金中心抵抗財務風險的能力,使公積金中心的財務管理活動始終處於安全、可靠的執行狀態。具體來說,就是根據需要在系統中另行開發設計,新增財務分析指標預警體系的模組。
在該模組中,系統可以根據計算公式和相應的函式邏輯關係,計算得出各住房公積金財務分析指標的數值。公積金中心的管理層或決策機構根據期初計劃和持續安全經營等要求,合理設定預警指標數值,並將其輸入系統設定為考核引數,財務管理人員定期檢視住房公積金財務分析指標的數值,若數值超過預警指標數值,則證明公積金中心在實際的經營管理中出現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麵臨的困難,抓住問題的根源,並提出相應有效的改進措施,從而保證公積金各項業務的順利開展。
4.住房公積金財務分析指標存在的不足和改進的建議
4.1住房公積金財務分析指標存在的不足。現行使用的住房公積金財務分析指標是在1999年財政部出臺的《住房公積金財務管理辦法》中規定的相關指標,當時的情況與現狀可謂是差別巨大,隨著新世紀十多年來住房公積金業務的高速發展,現行的分析指標種類和數量稍顯太少,並且沒用形成一個財務指標體系,已經不能適應目前住房公積金業務發展的需要,不能完全反映和考核公積金管理中心的實際工作,需要對財務分析指標進行不斷地豐富和發展,使之更好地分析公積金管理中心的相關指標,為管理和決策提供參考和幫助。
4.2改進的建議。
1.形成財務指標體系。
任何一個財務指標都是從某一側面反映公積金管理中心的財務狀況,而財務指標體系是各類各項指標的系統化,其基本能夠系統、全面、綜合地反映企業財務狀況,如比較著名的杜邦財務分析體系。在財務指標體系中,各指標具有一定的關聯性,通過比對可以保證財務指標的準確性,為財務預測、決策和計劃提供有用資訊,並不斷地挖掘潛力,改進工作。
2.豐富完善財務分析指標。
為了更好地評價財務指標,解釋和評價財務狀況,我認為可以增加以下財務分析指標:
1風險耐力指標。風險耐力指標是衡量住房公積金貸款風險準備金的一個指標,其計算公示為:風險耐力指標=貸款風險準備÷住房公積金貸款總額100%。
2淨利息率。淨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:淨利息率=[利息收入-利息支出÷利息收入]100%。淨利息率越高,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,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息,一般情況下,增值收益與利息收入應該同步增減,但如果住房公積金存款利率、特殊性專案和貸款風險準備金之一存在變化時,則可出現不同步增減的情況。
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佔用額的比例關係,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務收入,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週轉的正常和合理,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,因此該指標必須結合貸款風險指標一起分析使用。
篇2
試論專案投資財務分析
企業投資是指企業把資金直接或間接投放於一定物件,以期最大化獲取企業合法利益的一種再生產經濟活動,例如企業投資建設新能源專案、引進新技術及新裝置、開拓市場等[1,2]。在企業進行專案投資決策的過程中,用財務分析的方法判斷專案的盈利及生存能力,將促進企業投資的科學化及合理化,一定程度上減小投資風險。近年來,風電等新能源發展迅速,眾多企業投資新能源領域,筆者結合自己的工作實際,對企業投資新能源專案提出幾點建議,供投資和決策部門參考。
1重視已設計電站資料的整理總結,為專案投資提供參考
在專案投資前期論證階段,能夠迅速大致判斷專案未來的盈利情況至關重要。選擇有前景、生存能力強、未來效益可觀的專案,是專案投資成功的第一步。整理已設計電站的相關資料,在前期篩選專案時,可參考同地區、相近規模電站的投資、年利用小時數、資本金財務內部收益率等情況,對待篩選專案進行快速判斷,可提高篩選專案的效率。筆者結合工作實踐,整理了部分風電專案的資料,見表1。
2運用數理統計方法,進行預測與控制
基於統計好的電站資料,可採用迴歸分析等數理統計方法,進行預測與控制。在專案前期篩選階段,專案無準確投資及電量,又需要專案考察人員快速大致判斷專案財務上是否可行,是否需要繼續跟蹤此專案時,參考類似規模、類似地區的已設計電站資料,採用迴歸分析等數理統計方法預測專案未來收益情況,是一種有效的方法。
結合工作實踐,判斷專案未來財務收益好壞的主要指標有資本金財務內部收益率、投資回收期等,影響電站財務收益的主要因素是投資、電量與電價。單位電度靜態投資是指專案的靜態投資與設計電量的比值,該指標同時反映了投資與電量兩個因素。因此,本文基於表1中統計的風電場資料,採用迴歸分析的方法,求出因變數專案資本金財務內部收益率與兩個自變數單位電度靜態投資、電價之間的多元線性迴歸方程,可對待篩選專案進行初步判斷。
在做迴歸分析前,先剔除一些會影響迴歸方程準確率的資料,例如去除含送出工程,享受補貼電價的專案;去除財務測算時考慮CDM收益的專案;去除財務評價中採用了特殊操作的專案。表1中共有74個風電專案的資料,去除上述資料後,剩餘66個風電專案,對這66個風電專案利用excel的資料分析功能進行迴歸分析。資料分析是excel提供的解決特殊問題的分析工具[3-5]。利用excel的資料分析工具庫對66個風電專案資料進行迴歸分析的結果如圖1所示。根據分析結果,多元線性迴歸方程如下:資本金財務內部收益率%=-8.750329×單位電度靜態投資+64.967747×上網電價+8.090885公式1從圖1可以看出,因變數資本金財務內部收益率與兩個自變數單位電度靜態投資及上網電價的相關係數MultipleR為0.95,說明因變數與兩個自變數的相關性很高,從兩個自變數的係數Coefficients分別為-8.750329和64.967747可以看出,資本金財務內部收益率與該兩個自變數分別呈負相關和正相關。
從殘差分析結果可以看出,利用公式1預測的66個風電專案的資本金財務內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,可用於投資決策實踐。隨著樣本資料的增加,多元線性迴歸方程的準確率會進一步提高。隨著風力發電技術日臻成熟,風力發電裝置價格降低,國家適當調整了陸上風電標杆上網電價發改價格[2014]3008號,將第I類、II類和III類資源區風電標杆上網電價每千瓦時降低2分錢,第IV類資源區風電標杆上網電價維持現行每千瓦時0.61元不變。
該規定適用於2015年1月1日以後核准的陸上風電專案,以及2015年1月1日前核準但於2016年1月1日以後投運的陸上風電專案。目前新電價政策剛開始實行,尚未蒐集到執行新電價的風電專案資料,本文旨在起到拋磚引玉的作用,不管標杆上網電價如何變化,資本金財務內部收益率與單位電度靜態投資及上網電價密切相關的規律不會發生變化,後期隨著執行新電價專案資料的積累,補充新的樣本資料,可使多元線性迴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
在專案投資決策中,可通過財務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,也能一定程度提高專案的財務效益。投資者可根據專案的具體情況、投資者的偏好及與銀行溝通的結果,綜合選擇較有利的還款方式。
4結語
企業投資專案存在一定財務風險,例如不能獲得預期收益,投資無法按期回收等。很多企業在投資決策階段,由於缺乏系統的分析和研究,決策所依據的經濟資訊不全面、不真實等原因,使得投資決策失誤頻繁發生。為減少投資風險,在專案投資決策階段,基於累積的專案經驗,運用財務分析的方法預測評估專案未來的收益情況是種很有效的方法。重視對已完成專案資料的整理總結,並運用迴歸分析等數理統計方法,藉助excel中的資料分析工具,挖掘財務效益指標與影響因素之間的相關關係,為專案的效益預測和投資控制提供了有效的途徑。
筆者結合工作實踐,整理了部分風電專案資料,通過迴歸分析,建立了多元線性迴歸方程,變數之間的相關係數達到了0.95,相關性很高,殘差分析結果表明,預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,可以應用到風電專案效益預測及投資控制實踐中去。隨著樣本資料的增多,多元線性迴歸方程的準確度會進一步增強。建議日後不斷補充新的樣本資料,使迴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,本文結合工程實踐,提出了進一步完善企業新能源專案投資決策的思考及建議:一是重視已完成新能源專案資料的整理總結,為專案投資提供參考;二是運用數理統計方法,進行專案效益預測和投資控制;三是綜合考慮貸款償還方式等因素,有效降低投資成本,以期能為企業投資決策提供有益參考。
財務分析方面參考論文例文