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本科论文范文

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本科论文范文

  本科论文 篇1

  模糊数学方法在财务报表分析中的应用

  会计在生成财务信息的过程中充斥了模糊性,可以说模糊性是会计信息固有的特征。1965年,美国加利福尼亚大学的查德(L.A,Zadeh)教授创立了“模糊集合论”,用它来定量描述边界模糊和性状模糊的事物。本文试图将模糊数学方法引入财务报表分析,使财务报表分析的方法体系更完整、报表分析更清晰。

  一、会计信息的模糊性

  客观世界的不确定性分成两种:随机性和模糊性。会计作为以提供财务信息为主的人造的经济信息系统,在生成会计信息的过程中充斥着这两种不确定性。

  现有的文献较多的是讨论会计的随机性,并针对随机性引入了概率,而对会计模糊性的认识则不够。尽管会计中许多程序和方法都体现了人们追求精确性的思想,如复式记账、财产清查,但这种精确性是相对的,包含着大量的模糊判断。会计在确认、计量和报告环节充斥了大量的模糊判断。

  二、财务报表分析与模糊数学方法

  1.基本思路

  经典的集合论认为,一个元素要么属于某个集合,要么不属于某个集合,没有介于二者之间的其他情况。查德则设法用一个隶属度(即隶属于某个集合的程度)的概念,来描述那些处在“属于”和“不属于”之间的模糊事物,并记为μA (X)。

  当μA (X)取“0”时,就是“不属于”集合,当μA (X)取“1”时,就是“属于”集合,这时的集合A就是一个经典集合。当μA (X) 取“0-1”之间的小数时,A就成为一个模糊集合。如0.9表示隶属于集合A的程度比较高,而0.1则表示隶属于集合A的程度比较低。这样,对那些模糊事物的性状就有了一种可靠的定量分析方法,也为财务报表分析开辟了一条新的思路。

  2.指标体系

  要有效地评估企业的某项能力,如偿债能力、盈利能力等等,就必须设计一套指标体系。该套指标体系要能很好地反映企业的该项能力,并能将不同企业财务报表的特殊性与普遍性很好地结合起来。

  3.评估模型

  运用模糊数学中的隶属度进行测量。调查了解各项实际指标的后进水平点(低值)和先进水平点(高值),并将后进水平点设定为“0”,先进水平点设定为“1”,建立起区间[0,1],然后,分别将各项指标的实际数据映射到对应的[0,1]区间上,得到各项实际指标的隶属度。

  为了简化运算过程,我们通过简单的线性插值法来求得各项指标在[0,1]区间上的隶属度。根据平面上的两点决定一条直线,设后进水平点的坐标为(x1,y1),先进水平点的坐标为(x2,y2),则能够建立直线方程式:

  (x-x1)/(x2-x1)=(y-y1)/(y2-y1) (1)

  在(1)式中,已经规定y1=0,y2=1,(1)式可以整理简化为(2)式:

  y=(x-x1)/(x2-x1) (2)

  利用公式(2),近似地求出各项指标的隶属度。

  事实上,由于各项实际指标的重要程度并不完全一样,所以还必须给出它们的隶属度在分配上的不同权重。权重也是一个模糊集合问题,具有多种不同的计算方法,如幂法(也称几何平均法)较科学但计算较复杂,主观概率设定法计算过于粗糙等。为了兼顾科学和简便,在这里,设计了一种“排序打分法”。

  具体做法是,邀请若干专家,让他们根据自己的理解和判断,对各项实际指标从重要到次要进行排序打分。最重要的指标打10分,次重要的指标打9分,以此类推,排在最后的一项指标打1分,随即得出每位专家对各项实际指标的打分总和为相同的常数,之后再将各项具体指标的得分分别求和,并分别除以上述打分总和专家人数的乘积,得到各项实际指标的权重:

  n

  ∑Qi=1 (3)

  i=1

  在此基础上,建立财务报表分析的评估模型:

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