财务分析方面博士论文
财务分析方面博士论文
财务分析是企业财务管理中核心的组成,对企业的发展有着重大意义,它承上是对过去企业生产活动的一个总结,启下发挥着预测企业财务的作用。下文是学习啦小编为大家搜集整理的关于财务分析方面博士论文的内容，欢迎大家阅读参考!
财务分析方面博士论文篇1
浅谈住房公积金财务分析
1.住房公积金财务分析指标的介绍
住房公积金归集率、住房公积金增值收益率、住房公积金管理费用率、资产负债比率、人员经费支出占管理费用的比率、公用经费支出占管理费用的比率、住房公积金委托贷款比率、住房公积金提取率。
2.住房公积金财务分析指标在资金核算中的应用
2.1住房公积金归集率。
该指标主要考核住房公积金实际缴存额占应缴额的比例，反映了住房公积金归集工作的效率。按照计划，该指标应该达到100%，但是在实际工作中肯定会遇到不少困难，这就需要中心各部门互相配合，通力合作，努力做好住房公积金归集扩面工作，在做好宣传工作的基础上严格执法，使各企业单位意识到住房公积金的重要性，从而保证公积金中心归集工作的顺利开展。
2.2住房公积金增值收益率。
住房公积金增值收益率是反映公积金管理中心盈利能力的一个指标，增值收益等于住房公积金收入与支出之差，收入主要来源于住房公积金贷款和定期存款，而每年支付给职工的住房公积金利息和支付给委托银行的手续费构成了支出的主要部分。公积金管理中心作为管理职工缴存的住房公积金的机构，需要在保证资金安全的前提下做到保值增值，努力提高增值收益率。
2.3资产负债比率。
资产负债比率是负债与资产之间的比值，它反映了公积金中心的长期偿债能力。公积金中心作为住房公积金的管理者，它的资产主要包括在各受托银行中的存款和发放的公积金贷款，负债则主要是职工缴存的住房公积金，二者的来源基本相同，都是职工缴存的住房公积金，在实际工作中，必须保证资产负债比率小于1，只有这样，才能保证住房公积金的保值增值。
3.住房公积金财务分析指标在实际中的应用
为了更好地让住房公积金财务分析指标在实际工作中发挥作用，为管理和决策提供帮助，我认为可以在新模式下建立住房公积金财务分析指标预警体系，即时监控公积金中心的各项经营管理活动，发现和纠正公积金中心管理活动的重大失误和波动，并及时发出警报，建立免疫机制，不断提高公积金中心抵抗财务风险的能力，使公积金中心的财务管理活动始终处于安全、可靠的运行状态。具体来说，就是根据需要在系统中另行开发设计，新增财务分析指标预警体系的模块。
在该模块中，系统可以根据计算公式和相应的函数逻辑关系，计算得出各住房公积金财务分析指标的数值。公积金中心的管理层或决策机构根据期初计划和持续安全经营等要求，合理设定预警指标数值，并将其输入系统设置为考核参数，财务管理人员定期查看住房公积金财务分析指标的数值，若数值超过预警指标数值，则证明公积金中心在实际的经营管理中出现了某些问题或是需要改进的地方，这时就需要工作人员认真寻找原因和面临的困难，抓住问题的根源，并提出相应有效的改进措施，从而保证公积金各项业务的顺利开展。
4.住房公积金财务分析指标存在的不足和改进的建议
4.1住房公积金财务分析指标存在的不足。现行使用的住房公积金财务分析指标是在1999年财政部出台的《住房公积金财务管理办法》中规定的相关指标，当时的情况与现状可谓是差别巨大，随着新世纪十多年来住房公积金业务的高速发展，现行的分析指标种类和数量稍显太少，并且没用形成一个财务指标体系，已经不能适应目前住房公积金业务发展的需要，不能完全反映和考核公积金管理中心的实际工作，需要对财务分析指标进行不断地丰富和发展，使之更好地分析公积金管理中心的相关指标，为管理和决策提供参考和帮助。
4.2改进的建议。
1.形成财务指标体系。
任何一个财务指标都是从某一侧面反映公积金管理中心的财务状况，而财务指标体系是各类各项指标的系统化，其基本能够系统、全面、综合地反映企业财务状况，如比较著名的杜邦财务分析体系。在财务指标体系中，各指标具有一定的关联性，通过比对可以保证财务指标的准确性，为财务预测、决策和计划提供有用信息，并不断地挖掘潜力，改进工作。
2.丰富完善财务分析指标。
为了更好地评价财务指标，解释和评价财务状况，我认为可以增加以下财务分析指标:
(1)风险耐力指标。风险耐力指标是衡量住房公积金贷款风险准备金的一个指标，其计算公示为:风险耐力指标=(贷款风险准备÷住房公积金贷款总额)100%。
(2)净利息率。净利息率是衡量住房公积金收益能力的一个指标，其计算公式为:净利息率=[(利息收入-利息支出)÷利息收入]100%。净利息率越高，说明公积金管理中心的盈利水平越高。在实际的经营过程中，公积金管理中心的主要收入和支出都与利息有关，利息收入主要包括贷款利息收入和存款利息收入，而利息支出主要包括住房公积金职工结息，一般情况下，增值收益与利息收入应该同步增减，但如果住房公积金存款利率、特殊性项目和贷款风险准备金之一存在变化时，则可出现不同步增减的情况。
(3)贷款收息率指标。
贷款收息率指标是贷款利息收入与贷款平均占用额的比例关系，其计算公式为:贷款收息率=(贷款利息收入÷住房公积金贷款总额)100%。贷款收息率越高，表明公积金管理中心利用贷款的盈利水平越高，收益能力越强。贷款利息收入是公积金管理中心的主营业务收入，收息率越高，收入额越多。但不能用该指标单独说明贷款效益的好坏，主要原因时贷款利息收入的高低，不能完全说明贷款投向和周转的正常和合理，如逾期贷款罚息可增加利息收入，但不能说明公积金贷款效益好，因此该指标必须结合贷款风险指标一起分析使用。
财务分析方面博士论文篇2
试论项目投资财务分析
企业投资是指企业把资金直接或间接投放于一定对象，以期最大化获取企业合法利益的一种再生产经济活动，例如企业投资建设新能源项目、引进新技术及新设备、开拓市场等[1,2]。在企业进行项目投资决策的过程中，用财务分析的方法判断项目的盈利及生存能力，将促进企业投资的科学化及合理化，一定程度上减小投资风险。近年来，风电等新能源发展迅速，众多企业投资新能源领域，笔者结合自己的工作实际，对企业投资新能源项目提出几点建议，供投资和决策部门参考。
1重视已设计电站资料的整理总结，为项目投资提供参考
在项目投资前期论证阶段，能够迅速大致判断项目未来的盈利情况至关重要。选择有前景、生存能力强、未来效益可观的项目，是项目投资成功的第一步。整理已设计电站的相关资料，在前期筛选项目时，可参考同地区、相近规模电站的投资、年利用小时数、资本金财务内部收益率等情况，对待筛选项目进行快速判断，可提高筛选项目的效率。笔者结合工作实践，整理了部分风电项目的资料，见表1。
2运用数理统计方法，进行预测与控制
基于统计好的电站资料，可采用回归分析等数理统计方法，进行预测与控制。在项目前期筛选阶段，项目无准确投资及电量，又需要项目考察人员快速大致判断项目财务上是否可行，是否需要继续跟踪此项目时，参考类似规模、类似地区的已设计电站资料，采用回归分析等数理统计方法预测项目未来收益情况，是一种有效的方法。
结合工作实践，判断项目未来财务收益好坏的主要指标有资本金财务内部收益率、投资回收期等，影响电站财务收益的主要因素是投资、电量与电价。单位电度静态投资是指项目的静态投资与设计电量的比值，该指标同时反映了投资与电量两个因素。因此，本文基于表1中统计的风电场资料，采用回归分析的方法，求出因变量项目资本金财务内部收益率与两个自变量单位电度静态投资、电价之间的多元线性回归方程，可对待筛选项目进行初步判断。
在做回归分析前，先剔除一些会影响回归方程准确率的数据，例如去除含送出工程，享受补贴电价的项目;去除财务测算时考虑CDM收益的项目;去除财务评价中采用了特殊操作的项目。表1中共有74个风电项目的数据，去除上述数据后，剩余66个风电项目，对这66个风电项目利用excel的数据分析功能进行回归分析。数据分析是excel提供的解决特殊问题的分析工具[3-5]。利用excel的数据分析工具库对66个风电项目资料进行回归分析的结果如图1所示。根据分析结果，多元线性回归方程如下：资本金财务内部收益率(%)=-8.750329×单位电度静态投资+64.967747×上网电价+8.090885公式(1)从图1可以看出，因变量资本金财务内部收益率与两个自变量单位电度静态投资及上网电价的相关系数(MultipleR)为0.95，说明因变量与两个自变量的相关性很高，从两个自变量的系数(Coefficients)分别为-8.750329和64.967747可以看出，资本金财务内部收益率与该两个自变量分别呈负相关和正相关。
从残差分析结果可以看出，利用公式(1)预测的66个风电项目的资本金财务内部收益率与实际值的误差绝对值在0.05%~2.51%之间，平均误差为0.72%，误差较小，公式(1)准确度较高，可用于投资决策实践。随着样本数据的增加，多元线性回归方程的准确率会进一步提高。随着风力发电技术日臻成熟，风力发电设备价格降低，国家适当调整了陆上风电标杆上网电价(发改价格[2014]3008号)，将第I类、II类和III类资源区风电标杆上网电价每千瓦时降低2分钱，第IV类资源区风电标杆上网电价维持现行每千瓦时0.61元不变。
该规定适用于2015年1月1日以后核准的陆上风电项目，以及2015年1月1日前核准但于2016年1月1日以后投运的陆上风电项目。目前新电价政策刚开始实行，尚未搜集到执行新电价的风电项目资料，本文旨在起到抛砖引玉的作用，不管标杆上网电价如何变化，资本金财务内部收益率与单位电度静态投资及上网电价密切相关的规律不会发生变化，后期随着执行新电价项目资料的积累，补充新的样本数据，可使多元线性回归方程的准确率进一步提高。
3在投资决策中，综合考虑贷款偿还方式等因素
在项目投资决策中，可通过财务分析选择较有利的还款方式(等额本金利息照付或者等本息还款方式)，减少投资成本。另外，推迟贷款的额度及年限，也能一定程度提高项目的财务效益。投资者可根据项目的具体情况、投资者的偏好及与银行沟通的结果，综合选择较有利的还款方式。
4结语
企业投资项目存在一定财务风险，例如不能获得预期收益，投资无法按期回收等。很多企业在投资决策阶段，由于缺乏系统的分析和研究，决策所依据的经济信息不全面、不真实等原因，使得投资决策失误频繁发生。为减少投资风险，在项目投资决策阶段，基于累积的项目经验，运用财务分析的方法预测评估项目未来的收益情况是种很有效的方法。重视对已完成项目资料的整理总结，并运用回归分析等数理统计方法，借助excel中的数据分析工具，挖掘财务效益指标与影响因素之间的相关关系，为项目的效益预测和投资控制提供了有效的途径。
笔者结合工作实践，整理了部分风电项目资料，通过回归分析，建立了多元线性回归方程，变量之间的相关系数达到了0.95，相关性很高，残差分析结果表明，预测值与实际值的平均误差为0.72%，所建立的模型准确度较高，可以应用到风电项目效益预测及投资控制实践中去。随着样本数据的增多，多元线性回归方程的准确度会进一步增强。建议日后不断补充新的样本数据，使回归方程的准确度进一步提高。在投资决策阶段，通过选择有利的还款方式、推迟贷款额度及年限等方法，可在一定程度上降低投资成本。
综上，本文结合工程实践，提出了进一步完善企业新能源项目投资决策的思考及建议：一是重视已完成新能源项目资料的整理总结，为项目投资提供参考;二是运用数理统计方法，进行项目效益预测和投资控制;三是综合考虑贷款偿还方式等因素，有效降低投资成本，以期能为企业投资决策提供有益参考。