1. 기업재정조기경보시스템의 3가지 하위시스템 구축 (1) 기본 모니터링 시스템 이 시스템은 주로 국가 경제 발전 속도 예측 등 거시경제 상황, 산업 및 기업 현황 및 변화를 분석, 예측 분석하는 시스템입니다. 회사의 적용 가능한 조세정책, 금리변화 동향 예측분석, 동종업계 기업의 재무상태 예측분석, 회사의 경영목표 변화 예측분석 등을 제공합니다. 이 정보를 숙지하면 회사의 재무 상태를 정확하게 평가하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 거시적 환경이 상대적으로 좋을 경우 회사는 부채 비율을 늘리는 등 보다 적극적인 재무 정책을 채택할 수 있으며, 거시적 환경이 좋지 않을 경우에는 다음과 같은 조치를 취합니다. 동일한 정책으로 인해 회사가 딜레마에 빠질 수 있습니다. 기본 모니터링 시스템의 운영 절차는 다음과 같습니다. (1) 기업과 관련된 거시 경제 변화를 수집합니다. (2) 회계연도 초에 해당 연도의 생산 및 운영 목표와 재정 예산 및 주요 재정 정책을 보고합니다. (3) 재무 예산 데이터를 검토하고 회사에 장기적인 영향을 미치는 부분을 식별합니다. (4) 재무 예산 실행의 장기적인 영향을 분석합니다. 회사의 재무 정책이 변경되고, 발생할 수 있는 부작용에 대해 조기 경고를 발령합니다. (2) 적시 모니터링 시스템 이 시스템은 주로 회사의 현금 흐름, 미수금, 재고, 비용 및 비용, 수익성, 자산 운영 능력, 매출 및 기타 지표에 대한 모니터링을 포함하여 회사의 재무 상태를 적시에 모니터링하기 위한 것입니다. 판단은 기업의 특정 상황과 특정 외부 특성을 분석하여 이루어집니다. 예를 들어, 금융 위기의 잠복기 동안 기업은 과도한 대규모 확장을 경험하여 지불 능력이 저하되고, 비효과적인 마케팅으로 인해 효과적인 관리 시스템이 부족하고, 부적절한 할당이 발생합니다. 기업 자원의 낭비, 장기간의 목적을 위해 전용된 대규모 단기 자금 무시 증상에는 외부 환경의 주요 변화 및 이에 따른 회사 조정 실패가 포함됩니다. 금융 위기 기간 동안 기업은 자체 자금 부족, 부채에 대한 과도한 의존, 과도한 이자 부담, 불균형한 자본 회전, 부채 상환 지연 등의 증상을 겪을 수 있습니다. 금융 위기가 악화되는 동안 기업은 운영자가 사업 운영에 관심을 갖지 않고 재무 회전율에 집중하지 못하며, 부채 상환 기한이 지났을 때 지불을 불이행하고 적시에 재무제표를 공개하지 않는 등의 증상을 보일 수 있습니다. . 금융위기 단계에서는 기업이 자산을 초과하는 부채를 갖게 되어 만기가 도래하는 부채를 상환하지 못하고 결국 파산하게 되는 경우도 있습니다. 위와 같은 상황이 발생하면 기업은 가능한 한 빨리 원인을 찾아내고 그에 상응하는 조치를 취하여 금융 위기를 극복하고 정상적인 재무 운영을 회복해야 합니다. 적시 모니터링 시스템의 운영 절차에는 다음이 포함됩니다. (1) 실제 재무 데이터의 정기적인 보고, (2) 기업이 보고한 재무 데이터의 실시간 분석, (3) 비정상적인 상황이 발견되면 종합적인 분석이 필요합니다. ) 종합적인 분석을 통해 파악 이상상황의 원인 (5) 이상상황의 원인을 토대로 향후 정기적인 추적을 실시할지 여부를 결정한다. (3) 추적 및 모니터링 시스템 추적 및 모니터링 시스템은 기업 당국 및 재무 관리자가 회사의 장기적인 발전에 영향을 미치는 중요한 재무 지표를 모니터링하는 데 사용됩니다. 그 목적은 악화를 초래하는 잠재적 추세를 탐지하는 것입니다. 회사의 재정 상태를 가능한 한 빨리 파악하십시오. 회사의 재무 상태 악화는 일반적으로 점진적인 과정입니다. 일부 재무 결정은 현재로서는 회사에 부정적인 영향을 미치지 않을 수도 있지만, 이는 회사의 향후 재무 상태 악화의 근본 원인입니다. 따라서 이러한 장기적인 추적 및 모니터링은 매우 중요합니다. 추적 및 모니터링 시스템의 운영 절차는 다음과 같습니다. (1) 회계연도 종료 후 감사 및 수정 재무 데이터를 제출합니다. (2) 기업이 보고한 재무 데이터를 모델로 대체합니다. (3) 판단 기능을 계산합니다. (4) 결과가 정상이면 종료됩니다. (5) 결과가 비정상이면 경보가 발생하고 해당 조치가 취해집니다. 2. 기업 금융 조기 경보 시스템 구축을 위한 5가지 정보 기반 현대 조기 경보 시스템의 우수성은 일일 조기 경보 프로세스에서 일부 어려운 조기 경보 사례에 사용될 수도 있습니다. 정량화하거나 표준 임계값이 없거나 모호한 지표 표준이 있는 경우 퍼지 처리를 구현하거나 처리를 위해 의사결정자에게 제출하는 동시에 처리 결과는 경험적으로 시스템 지식 기반의 일부로 자동 형성됩니다. 지식을 바탕으로 향후 동일하거나 유사한 사례가 발생할 경우 경험을 바탕으로 초기 대응이 가능합니다. 이를 위해서는 5개의 지능형 라이브러리를 구축해야 합니다. 그 중 이 기사에서는 예측 모델 및 방법 라이브러리와 조기 경보 지표 라이브러리에 중점을 둡니다.
(1) 조기경보정보 데이터베이스 조기경보정보 데이터베이스는 원래의 경보원 정보를 경보정보로 변환한 결과이며, 이 데이터베이스의 출처는 거래처리시스템(TPS), 관리정보시스템(MIS), 의사결정지원시스템 등이 있다. (DSS), 실행 정보 시스템(EIS), 금융 정보 시스템(FIS) 및 기타 시스템입니다. 조기경보정보 데이터베이스는 조기경보정보시스템의 기초로서, 데이터베이스의 시기적절하고 효과적인 유지관리와 업데이트가 매우 중요합니다. (2) 예측 모델 및 방법 라이브러리 기업 재무 조기경보 모델 중 일반적으로 많이 사용되는 정량적 분석 방법은 주로 표본 집단을 중심으로 짝을 이루고 비교할 수 있는 통제 집단을 찾은 후 통계적 방법을 사용하여 가장 많은 것을 정의합니다. 다양한 조합을 식별하여 조기 경보 모델을 형성합니다. 1. 단변량 판단 모델. William Beaver가 제안한 이 모델은 단일 재무비율 악화를 통해 재무 위험을 예측합니다. 그는 금융실패를 예측하는 비율에는 부채보상비율(현금흐름│총부채), 자산수익률(순이익│총자산), 자산부채비율(총부채│총자산), 자본안전율(자산) 등이 있다고 믿는다. 실현률 - 자산부채비율), 여기서 "자산실현률: 자산실현금액 ¼ 자산장부금액"입니다. 비버는 부채보상비율이 기업의 재무상태를 가장 잘 결정할 수 있으며(오판율이 가장 낮음), 자산부채비율이 그 뒤를 따르며, 실패일에 가까울수록 오판율이 낮아진다고 믿습니다. 양호한 현금 흐름, 순이익 및 부채 상태는 회사의 장기적이고 안정적인 발전 추세를 보여줄 수 있습니다. 기업은 위 비율의 변화 추세에 특별한 주의를 기울여야 합니다. 이러한 지표가 운영자가 설정한 경고 값에 도달하면 조기 경보 시스템은 운영자의 주의를 끌기 위해 경고를 발행합니다. 기업의 위험은 다양한 프로젝트의 위험이 통합된 것이며 다양한 비율의 변화 추세는 기업 위험의 추세를 나타내야 합니다. 그러나 일변량 모델은 서로 다른 비율 요인이 전체에 미치는 영향을 구별하지 못하며, 기업의 각 비율에서 교대로 나타나는 긍정적인 변화와 부정적인 변화를 잘 반영하지도 못합니다. 한 비율이 좋아지고 다른 비율이 나빠지면 정확한 경고를 하기가 어려워집니다. 2. 다변수 결정 모델. 다변량 판단 모델의 아이디어는 여러 재무 지표의 가중 집계로 생성된 총 판단 값을 사용하여 재무 위험을 예측하는 것, 즉 다변량 선형 함수 모델을 구축하여 기업 위험을 종합적으로 반영하는 것입니다.