利用数据挖掘技术分析上市公司财务状况
利用数据挖掘技术分析上市公司财务状况
中 国 管 理 信 息 化
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第 １பைடு நூலகம்２卷第 ３ 期
利用数据挖掘技术分析上市公司财务状况
赵选民， 薛建楼
别 用 ， ， ，… ， ∞表示 。可 以预 测大部 分公 司属于 一
３ 房 地产 类上 市公 司聚类 分析研 究
数据矩阵（ ａ ａｒ ） Ｄ ｔ Ｍ ｔｘ ， ａ ｉ 设有 ｎ 个对象 ， 可以用Ｐ个变
量（ 属性 ） 描述每 个对 象 ， ｎ×Ｐ矩 阵 ： 则
份 （０ ３ ５ 、 ６ ０ ２ ）保利 地产 （０ ０ ８ 、 ６ ０ ４ ）金地 集 团 （０ ３ ３ 等 ， ６ ０ ８ ） 分
［ 关键 词 ］ 数据挖 掘 ； 聚类分析 ； 财务分析 ［ 中图分 类号 ］Ｆ ７ ［ 献标 识 码 ］Ａ ２５ 文
［ 文章 编 号 ］ １７ — １４２０ ）３ ０ ３— ３ ６３ ０９ （０９ ０—０ ０ ０
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１ 数 据挖 掘技术
从 商 业 角 度来 看 数 据挖 掘 是 一种 薪 的商 业 信 息 处理 技术 ， 主要 特点 是对 商业 数 据库 中的大 量业 务数 据 进行 其
（ 安 石油 大 学 经济 管理 学 院 ， 安 ７ ０ ６ ） 西 西 １０ ５
［ 摘 要 ］ 用数据挖掘技术 中的聚类分析 方法进行财务分析 。 利 选取几个核 心的财务指标数据 ， 用 Ｓ Ｓ 分析软件 利 ＰＳ
对 我 国上 市 房 地 产公 司进 行 聚 类 分 析 ， 其 分 类 ， 将 为投 资 者提 供 最 佳 的 决 策依 据 。
如何利用大数据进行财务分析
如何利用大数据进行财务分析大数据已经成为当今世界的一个关键词，它指的是数据量巨大、结构复杂和多样化的数据。
在金融领域，大数据处理已经变得越来越普遍，尤其是在财务分析方面。
利用大数据进行财务分析的好处是非常明显的，它可以帮助企业或机构更好的了解金融市场的情况，进而为未来的业务决策提供更好的依据。
1. 大数据在财务分析中的应用随着大数据处理技术的发展，越来越多的金融公司开始应用大数据技术来辅助财务分析，这些应用包括以下几方面：（1）数据挖掘：这是指利用大数据技术对数据进行深入挖掘，以识别出与财务指标相关的数据。
通过对数据进行分析，可以发现隐藏在数据里的有效信息，例如异常数据、突发事件和市场机会等，这些信息可以帮助企业更好的分析市场情况。
（2）预测分析：财务分析一般需要大量的历史数据，以便分析和预测未来的市场趋势。
利用大数据技术可以更加准确的预测未来的市场趋势，包括金融市场、商品市场和股票市场等。
（3）机器学习：机器学习是目前应用最广泛的大数据技术之一，它可以帮助企业分析金融市场的趋势和未来的发展方向。
通过机器学习技术，可以为企业提供更好的财务决策支持。
2. 利用大数据分析财务指标财务数据是财务分析的基础，因此，分析财务数据是开展财务分析的第一步。
为了更好的理解财务数据，以下是几个常用的财务指标：（1）资产负债表：资产负债表是企业资产、负债和业主权益的一份清单，通过分析企业的资产负债表，可以了解企业的资产结构、负债结构以及资产负债的关系等。
（2）现金流量表：现金流量表是企业现金收入和支出的一份清单，分析现金流量表可以了解企业的现金流入和流出的情况，进而预测未来现金流的变化趋势。
（3）利润表：利润表是企业收入、成本和利润的一份清单，通过分析利润表可以了解企业的盈利水平和盈利趋势等。
（4）运营指标：运营指标是企业运营过程中的一些重要数据，包括生产效率、库存周转率、客户满意度和市场占有率等。
通过分析运营指标，可以了解企业的运营情况以及优化运营模式的方向。
财务分析中的数据挖掘技术应用教程
财务分析中的数据挖掘技术应用教程数据挖掘技术在财务分析中的应用越来越受到重视。
随着数据量不断增长，传统的财务分析方法已经无法有效地处理大量的数据。
因此，数据挖掘技术的出现为财务分析师提供了一种新的方式来发现数据中的潜在模式和关联规律，从而更准确地预测公司的财务状况，提供更准确的决策支持。
本文将介绍数据挖掘技术在财务分析中的应用，并提供一些实用的工具和方法。
一、数据挖掘在财务分析中的意义数据挖掘是一种通过发现数据中隐藏的模式和关联规律，提取有价值信息的技术。
在财务分析中，大量的财务数据包含了公司的历史财务指标、市场数据和行业数据等，这些数据中蕴含着大量的信息，但传统的财务分析方法并不能很好地发现其中的潜在规律。
而数据挖掘技术可以通过分析这些数据，发现其中的关联性和趋势，提供更准确的预测和决策支持。
二、数据挖掘在财务分析中的常用方法1.聚类分析聚类分析是一种将相似数据进行分类的方法，通过将相似的数据聚集在一起，可以发现数据中的模式和群组。
在财务分析中，聚类分析可以帮助我们发现不同公司或行业之间的相似性和差异性，进而进行更精确的财务对比和评估。
2.预测分析预测分析是一种通过建立数学模型，预测未来趋势和结果的方法。
在财务分析中，预测分析可以帮助我们预测公司的财务状况、市场发展趋势等，并为投资决策提供参考依据。
常用的预测分析方法包括时间序列分析、回归分析、神经网络等。
3.关联规则挖掘关联规则挖掘是一种发现数据中关联关系的方法，通过分析不同数据项之间的关系，可以发现潜在的交叉销售机会、市场趋势等。
在财务分析中，关联规则挖掘可以帮助我们发现公司的销售偏好、市场需求等，从而提供更准确的市场营销策略。
4.决策树分析决策树是一种通过树状结构表示决策规则的方法，通过对财务数据进行分析，可以建立决策树模型，从而根据不同的财务指标和条件，预测公司的财务状况和发展趋势。
决策树分析可以帮助我们更好地理解财务数据之间的关系，并根据这些关系制定更合理的财务战略。
企业财务分析中的数据挖掘方法
企业财务分析中的数据挖掘方法随着信息技术的快速发展，数据挖掘已经成为了现代企业管理和决策的必备工具之一。
在企业财务领域，数据挖掘方法的应用可以帮助企业有效地提高财务管理的效率和准确度，减少管理成本，增强企业核心竞争力。
本文将重点介绍企业财务分析中常用的数据挖掘方法和其应用。
一、企业财务分析概述企业财务分析是企业管理者评估企业经营状况和财务稳健性的重要工具之一，主要通过对企业的财务数据进行分析和评估，以支持管理者做出正确的经营决策。
财务数据分析的主要内容包括企业的财务结构、资本运作、盈利能力、偿债能力、现金流量等方面的数据分析，并通过对财务指标的计算、对比分析、趋势分析等手段，为企业管理者提供准确的决策依据。
二、数据挖掘在企业财务分析中的应用数据挖掘是一种从大量数据中自动发现规律、模式和异常的技术，它可以通过对财务数据的整理、分析和挖掘，为企业财务分析提供更加准确、全面的支持。
以下是企业财务分析中常用的数据挖掘方法：1、基于分类的数据挖掘方法基于分类的数据挖掘方法可以通过对企业财务数据进行聚类、协同过滤等技术，为管理者提供企业数据分析的可视化和预测分析功能。
例如，可以通过聚类分析将企业的财务指标分为不同的类别，以识别出哪些指标对企业的经营状况产生了影响，从而有助于制定更为精准的经营策略。
2、基于预测的数据挖掘方法基于预测的数据挖掘方法可以通过对财务数据的历史信息和趋势分析，预测企业未来的经营状况和财务变化，为管理者提供更为准确、全面的决策支持。
3、关联分析关联分析是一种基于大数据的挖掘方法，可以通过对企业数据的关联关系进行分析，识别出企业所面临的潜在风险和机会，为管理者制定风险管理和经营策略提供有力依据。
4、异常检测异常检测是一种通过对企业财务数据进行异常检测分析，识别出潜在风险和机会的方法。
通过对企业的财务数据进行检测和分析，对可能存在的异常情况进行预警，为企业管理者制定风险管理和经营策略提供有力帮助。
基于数据挖掘的首批创业板上市公司财务分析
批上 市 的 ２ ８家公 司更 是如 此 ， 时 间较 短 ， 数据 较 上市 公开 少 。（） 技企 业 的非线性 发展 规律 ， 味着很 难根 据企 ４高科 意
１ 创 业板 的概 念及 特 点
创业 板又 称二 板市 场 ， 是指 主板 之外 的专为 暂 时无 法 业现在的盈利来计算盈利增长率 ， 如果仅仅使用传统的市
期 的 企业 经 营 活动 体 现在 财 务 上 的资 金 筹集 与资 金 运用
２ 首批 创 业板上 市公 司财 务分 析 的特点
创 业板 上市公 司的发 展受 到 内外部 诸 多 因素 的影 响 ， 致使 得 其财务 分析 工作 面临很 多新 的课 题 和挑 战。对创 业 板 企业 的财 务 分析 要 特别 注意 与 传统 企 业财 务分 析 在 以
状况 ． 它是企业一定期间内经济活动过程及其结果的综合
反映。 本文选 取 了创业 板首 批上市 的 ２ 家公 司进行 分析 ： ８ 特 锐 德 （０ ０ １ 、 州 泰 岳 （０ ０ ２ 、 普 医疗 （０ ０ ３ ３ ０ ０ ）神 ３０ ０ ）乐 ３００ ）
下 几个 方 面 的 区别 Ｅ （） 务分 析 指 标 体 系 需要 准 确 、 １ １财 ］ ： 全 面把握 创 新 型 企业 高投 入 、 风 险 、 高 高收 益 的 特 点 ； ） （ 创 ２ 业 板企 业 的技术 、 场 环境 千差 万别 ． 市 瞬息 万变 ． 统 的 而传 综 合评 价 的 方法 如 模糊 综 合 评 判法 、 工 神 经 网络 、 色 人 灰
魏 乐
ｆ 赤峰学 院 经济 与管理 学院 ， 内蒙 古 赤峰 ０ ４ ０ ） ２００
［ 摘 要］ 本文利用数据挖掘技 术 中的聚类分析 方法， 对创业板 首批上 市的 ２ ８家公 司进行财务分析 ， 其分类 ， 将 为投
财务管理中的数据挖掘应用
财务管理中的数据挖掘应用财务管理是企业经营管理的重要组成部分，其核心是对公司的财务状况进行评估、分析和优化。
而随着信息技术的迅猛发展，数据挖掘技术已经成为了财务管理的重要工具之一，可以帮助企业更好地利用和分析财务数据，在决策和经营活动中发挥更大的作用。
一、数据挖掘在财务管理中的应用1.预测模型建立数据挖掘技术可以通过建立预测模型，预测企业的经营结果及特定业务的变化趋势。
例如，通过对历史销售数据进行分析，建立销售量预测模型，可以帮助企业预测未来的销售趋势和销售量增长情况，以便为企业的产品定价和市场策略提供支持和决策。
2.数据分析与决策支持数据挖掘技术可以帮助企业分析财务数据，包括资产负债表、利润表等财务报表。
通过对这些信息进行分析，企业可以更好地了解自己的业务情况，挖掘潜在问题，并制定针对性的战略和解决方案。
此外，数据挖掘还可以帮助企业将经营绩效和关键指标进行数据化分析和比较，以便更好地指导企业的日常管理决策。
3.欺诈检测与预防财务欺诈是企业面临的一大风险，数据挖掘技术可以帮助企业检测和预防欺诈。
通过对财务数据进行挖掘和分析，可以发现正在进行的或者即将发生的欺诈行为，以便及时采取措施，减少财务风险。
二、数据挖掘在财务管理中的优势1.提高经营效率数据挖掘技术可以帮助企业快速分析丰富的财务数据，从而为企业的经营决策提供支持和指导。
通过对富有价值的数据进行分析，企业可以更好地了解自己的业务情况，及时调整战略，提高经营效率。
2.精细化管理数据挖掘技术可以帮助企业进行精细化管理。
通过对数据的挖掘和分析，企业可以更好地了解自己的业务情况，挖掘出那些可能被忽视的问题，以及估算业务中存在的资金风险，从而可以指导企业的调整和决策。
此外，通过精细化管理，企业可以更好地提高其与金融机构的谈判和协商能力，增强企业的资金流动性。
3.提高预测准确性数据挖掘技术可以帮助企业更准确地预测其财务状况。
通过对财务数据进行挖掘和分析，可以为企业提供准确的预测结果、风险评估以及最优决策方案。
数据挖掘在财务分析中的应用
数据挖掘在财务分析中的应用随着时代的进步和技术的发展，数据挖掘成为了财务分析领域中重要的工具之一。
数据挖掘可以利用大量的、复杂的数据，找到其中的关联和规律，从而为财务决策提供有效的指导和支持。
本文将从数据挖掘的概念、应用场景和案例三个方面来阐述数据挖掘在财务分析中的具体应用。
一、数据挖掘的概念数据挖掘是指通过分析和挖掘大量数据，从中提取出有用的、并原来未知的信息和知识的一种技术。
它是用统计学、人工智能、机器学习等方法对大数据集进行分析和挖掘，以发现其中的模式和规律。
数据挖掘可用来预测未来走势、改进策略、提高效率等方面，对财务分析具有广泛的应用。
二、数据挖掘的应用场景数据挖掘在财务分析中的应用场景很多。
比如，可以用数据挖掘技术分析企业的财务数据，预测未来的盈利情况，找到企业的发展瓶颈，优化企业的财务管理。
还可以从客户数据中挖掘客户需求和偏好，制定更加精准的营销策略，提高市场占有率。
此外，也可以用数据挖掘来分析投资组合的风险和收益，为投资决策提供重要参考。
三、数据挖掘在财务分析中的案例数据挖掘在财务分析中的具体应用，可以结合实际案例来进行说明。
一个典型的例子是，某公司要对其股票价格进行预测。
该公司的财务数据包括负债率、股票价格等多个指标。
利用数据挖掘技术，在建立合适的模型后，可以对公司未来股票价格进行预测，提高投资决策的准确性。
另一个例子是，某商业银行要识别信用风险较高的客户。
在客户数据中应用数据挖掘技术，可以准确地发现哪些客户存在较大的信用风险，采取相应的风险控制措施，保护银行的财务利益。
总之，数据挖掘在财务分析中具有非常广泛的应用，可以帮助企业和投资者从大量复杂的财务数据中发现有用的、原先未知的信息和知识，为财务决策提供有效的指导和支持。
随着财务数据的逐渐积累和技术的不断发展，数据挖掘在财务领域的应用前景将更加广阔。
数据挖掘在财务领域的应用
数据挖掘在财务领域的应用
数据挖掘在财务领域的应用非常广泛。
它可以帮助企业利用海量
的财务数据，分析和挖掘出隐藏在数据中的有价值的信息，提供对决
策的支持和指导。
以下是一些主要的应用：
1. 风险管理
数据挖掘可以帮助企业识别和评估风险，以便提前采取措施。
它
可以通过分析投资组合、信用评级等数据，预测市场波动和金融风险，使企业能够及时调整投资策略。
2. 财务分析
数据挖掘可以通过对财务数据的分析，识别出企业的优势和劣势，找出经营问题的症结所在，从而在制定财务决策时提供依据。
基于数
据挖掘结果，企业可以对预算、成本、利润等方面进行深入分析，以
便精确掌握企业的财务状况和经营趋势。
3. 诈骗检测
数据挖掘可以通过分析交易记录、客户信息等数据，识别出异常
交易和欺诈行为。
它可以识别出恶意交易者和金融犯罪分子，有助于
保护企业的资产安全。
4. 信用风险评估
数据挖掘可以通过分析客户的信用历史、收支情况、借贷记录等数据，预测客户的还款能力和信用风险。
它可以帮助银行等机构制定个性化的信用评估策略，更加精确地评估客户的信用等级，减少信用风险。
总之，数据挖掘在财务领域的应用有助于企业更好地了解和掌握自身的财务状况，预测市场动向和风险，优化投资策略和贷款风险管理，提高财务决策的准确性和效率。
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利用数据挖掘技术分析上市公司财务状况
作者：赵选民薛建楼
来源：《中国管理信息化》2009年第03期
[摘要] 利用数据挖掘技术中的聚类分析方法进行财务分析｡选取几个核心的财务指标数据,利用SPSS分析软件对我国上市房地产公司进行聚类分析,将其分类,为投资者提供最佳的决策依据｡
[关键词] 数据挖掘;聚类分析;财务分析
[中图分类号]F275[文献标识码]A[文章编号]1673-0194(2009)03-0030-03
1 数据挖掘技术
从商业角度来看数据挖掘是一种新的商业信息处理技术,其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取､转换､分析和其他模型化处理,从中提取辅助商业决策的关键性信息｡数据挖掘就是从大量的､不完全的､有噪声的､模糊的､随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的､人们事先不知道的､但又是潜在有用的信息和知识的过程[2]｡
数据挖掘的分析方法有许多,如关联分析､聚类分析､人工神经网络和决策树等｡它被应用到公司客户关系管理､投资项目决策､银行风险评估和金融市场股价分析等众多领域｡
2 聚类分析
聚类分析是数据挖掘技术中的重要分析技术,是通过数据建模简化数据的一种方法,研究成果主要集中在基于距离和相似度的聚类方法｡就数据挖掘功能而言,聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况,观察每一簇数据的特征,集中对特定的聚簇集合作进一步的分析,聚类分析主要针对的数据类型包括区间标度变量､二元变量､标称变量､序数型变量､比例标度变量以及由这些变量类型构成的符合类型[5]｡
称为数据矩阵｡数据矩阵是对象—变量结构的数据表达方式｡
相异度矩阵(Dissimilarity Matrix),按n个对象两两间的相异度构建n 阶矩阵,又因为相异度矩阵是对称的,只需写出上三角或下三角即可:
其中d(i, j)表示对象i与j的相异度,它是一个非负的数值｡当对象i与j越相似或“接近”
时,d(i, j)值越接近0;反之,d(i, j)值越大｡相异度矩阵是对象—对象结构的一种数据表达方式｡多数聚类算法都是建立在相异度矩阵基础上,如果数据是以数据矩阵形式给出的,就要将数据矩阵转化为相异度矩阵｡对象间距离是经常采用的求相异度方法｡
3 房地产类上市公司聚类分析研究
3. 1确定挖掘对象
财务分析是管理中不可缺少的工具,是在会计信息供给与会计信息需求之间架起的一座桥梁,它通过对会计信息的透视与剖析,满足会计信息需求者的不同要求[1]｡财务状况反映了公司
的运营状况｡本文选取了我国上市公司中20家具有代表性的房地产公司进行分析:招商地产(000024)､万科A(000002)､栖霞建设(600533)､荣盛发展(002146)､中粮地产(000031)､中华企业(600675)､华发股份(600325)､保利地产(600048)､金地集团(600383)等,分别用X1,X2,X3,…,X20
表示｡可以预测大部分公司属于一类,也即表现一般,它们将归为一类;很少一部分归为一类,也即表现业绩优良或是较差｡再利用其他辅助指标就可以判定哪些是值得投资的｡
3. 2数据准备
3. 2. 1数据选取
以2008年3月31日为时点,选取20家上市房地产公司以下关键财务数据:流动资产合计､总资产合计､流动负债合计､长期负债合计､资本公积､盈余公积､未分配利润7个财务数据,分别用L1,L2,L3,…,L7表示(见表1)｡
表3反映了聚类分析的凝聚过程｡
第一列表示聚类分析的步骤,在本次分析中共进行了19次｡第二和第三列表示哪两个样本
聚成了一类｡第四列表示两个样本的相似系数｡第五列表示参与聚类的是样本还是类,0表示样本,非零数字N表示第N步产生的聚类参与本步聚类｡第七列表示本步骤聚类结果将在以后的第几步中用到｡
第一行表示8和9两个样本最先进行了聚类,样本间相似系数为0.998,本次聚类结果将在以后的第四步中用到;以此类推,将20个样本全部聚类｡
表4是最终聚类结果的类成员表,在利用SPSS分析过程中,本文设置分为2~4类,从而输出了划分2~4类时每个样本属于某一类的结果｡
4 结论
聚类分析事前并没有制定分类的标准｡本文中,当划分为两类的时候,只有银基发展和其他不同类,通过传统的财务分析方法可以得出,其总资产增长率为负;当划分为3类时,天伦置业各项指标表现都较差,其总资产周转率是最低的;当划分为4类时,华业地产的总资产周转率和净资产报酬率都不错,尤其是速动比率最大｡聚类分析对于通过财务指标理性选择值得投资的上市公司起到了积极的作用,但一个企业的价值衡量并不限于此,聚类分析只是提供了一个可以横向比较同类上市公司的工具｡
主要参考文献
[1] 葛家澍. 财务会计理论､方法､准则探讨[M]. 北京:中国财政经济出版社,2002.
[2] 〔加〕 Jiawei Han,M kamber. 数据挖掘技术与概念[M]. 北京:机械工业出版社,2001.
[3] 李剑锋,李一军,祁威,等. 数据挖掘在公司财务分析中的应用[J]. 计算机工程与应
用,2005(2).
[4] 林伟林,林有. 数据挖掘在上市公司财务状况分析中的应用[J]. 市场周刊:财经论
坛,2004(10).
[5] 李雄飞,李军. 数据挖掘与知识发现[M]. 北京:高等教育出版社,2003.
[6] 章文波,陈红艳. 实用数据统计分析及SPSS 12.0应用[M]. 北京:人民邮电出版
社,2006:179-192.
“本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文”。