基于大數據的新能源汽車A企業財務風險管控探討

本文是一篇財務管理論文，本文充分考慮了新能源汽車產業的行業特征，結合近年來的發展情況，并以此為基礎為其建立了財務風險評價模型，并就此標準來搜集新能源汽車行業的多家公司的多項財務數據來進行因子分析，最后對新能源汽車a公司進行深入剖析，得出其財務風險情況和經營特點并以此為基礎結合大數據來構建財務風險管控體系。
第一章緒論
1.1研究背景
在前不久結束的十九屆五中全會上,提倡要貫徹創新、協調、綠色、開放、共享的新發展理念。而在這其中,我國高新技術企業中的新能源汽車行業如雨后春筍般出現,并不斷蓬勃發展,已有欣欣向榮之勢，其在貫徹新發展理念當中已經發揮了舉足輕重的作用。要知道,目前國際主流汽車行業市場的主動權仍然被歐美和日韓傳統車企牢牢把控著,而新能源汽車行業這個朝陽產業給我國汽車產業和相關制造企業創造了一個千載難逢的“彎道超車”的機遇，其背后的意義不言而喻。
但需要我們注意的是，新能源汽車行業雖然是朝陽產業，在代表著新型的經濟發展方式、市場不斷擴大、發展迅猛的同時，也對許多傳統的企業管理方法有著劇烈的沖擊。這其中對財務管理工作的沖擊尤為劇烈，這是由新能源汽車行業的自身特點所決定的。新能源汽車行業不是傳統的靠人口紅利或是低附加值行業，新能源汽車行業的核心是技術，而技術的研發、積累、更新迭代等都對新能源汽車行業和市場有著決定性的影響，由此引發企業財務危機的可能性也大大增加，相比傳統企業也有著更高的復雜性和難度。
我國新能源汽車行業的的發展雖然一片紅火。但與此同時,在新能源汽車行業中存在的財務風險也不可小覷,幸運的是,在新能源技術更新迭代的同時,大數據等相關技術也在飛速發展,在高度信息化的今天，大數據為更好的加強新能源汽車行業的財務風險管控提供了更好的助力,甚至已有成為其“最優解”的趨向，以大數據來加強新能源汽車行業的的財務風險管控工作已經成為大勢所趨。
...........................
1.2研究內容及意義
1.2.1研究內容
第一章為緒論。主要闡述本文研究的背景、研究意義、國內外與財務風險和大數據技術相關的歷史研究和現狀、對相關文獻進行評析、究所使用的方法與思路以及主要創新之處。
第二章為與財務風險研究有關的理論基礎。主要是針對常見的財務風險概念和特點進行概述介紹,包括財務風險的識別、評價、管控。另外還對大數據技術的定義和特點進行介紹，以及大數據在財務風險管控應用的相關理論。
第三章為a公司財務風險現狀分析。包括a公司的情況簡介、定性分析、定量分析以及對a公司所在的新能源汽車行業背景進行pestel分析,總結概括a公司財務風險基礎狀況和行業背景，得出使用大數據來對我國新能源汽車企業進行財務風險管控的條件和必要。
第四章為基于大數據構建新能源汽車a企業財務風險管控體系。這一章為以上文對a企業的分析結果為基礎，用大數據為手段為其構建財務風險評價、預警和決策體系。其中對其第一部分的難點進行重點介紹，為下文做鋪墊。
第五章為a企業財務風險評價應用實踐。通過第四章的財務風險評價體系構建，對此步驟進行應用實操，包括確定分析內容、a企業財務風險評價實踐、a企業評價模型應用對比。以185家新能源汽車公司為基礎，歸納并選取18項具體財務指標，通過因子分析的方法建立新能源汽車行業整體財務風險評價體系，緊接著進行a企業評價模型應用對比，以及結合非財務指標數據的分析，最后總結概括出新能源汽車行業和a公司的財務風險情況。
第六章為結論與展望。對全文進行總結，歸納研究得出的結論，對未來此類新能源車企進行財務風險管控的研究可改善和優化的之處提出展望。
...................................
第二章相關理論概述
2.1財務風險相關理論
2.1.1財務風險定義及特點
一般來講，財務風險一般是指在公司的日常工作經營中，因企業外部經營環境變動（如國家政策、經濟環境、金融市場等）、內部管理不善或決策失誤（如資本結構、內部控制、人才缺乏等）或者其它干擾公司正常的生產經營的威脅，進而增加企業完不成既定目標的可能性，降低經營效率和效益以及相關投資方的期望值，最后造成的有關利潤流出企業的可能性的總稱。通常是指在各項財務活動過程中，由于各種難以預料或控制的因素影響，按財務活動的主要環節，可以分為流動性風險、信用風險、籌資風險、投資風險。按可控程度分類，可分為可控風險和不可控風險。
財務風險具有破壞性。從上文其實不難看出，如果企業當中存在財務風險，那么一旦發生，就有非常大的可能給企業造成效益下降，使公司制定的戰略達不到預期效果，甚至有可能引發破產。
財務風險具有客觀性。一般來說，財務風險是存在于公司日常生產經營的全部環節，無論是預先準備階段、還是生產經營階段、亦或是售后服務階段，財務風險都存在于其中，企業管理層即使重視也不能做到“萬無一失”，只有針對企業不斷加強財務風險管控，才能不斷降低財務風險發生的可能性，降低其破壞性。
財務風險具有易發性。其并不是一成不變的，而是由于公司內部和外部環境的不斷改變，處于一種“同步變化”的狀態，這就決定了其易發性。公司萬不能以為財務風險一時的平靜就減輕重視甚至忽略，要時刻繃緊腦子里的這根弦，時刻把財務管理工作做到最好才能使其易發性降到最低。
財務風險具有雙重性。在企業日常運營當中，財務風險一旦發生產生最直接的結果就是財務危機。而危機當中不但有危險，還蘊含著一定機遇。所以公司應當盡量規避其中的危險，及時抓住當中機遇。財務風險具有不確定性。隨著上文財務風險的易發性和客觀性衍生的，便是其不確定性。財務風險的發生并不受時間、空間、形式的制約，在企業正常經營的所有時間段以及各個地點，都可能存在著形成危機的財務風險。這一點在新能源汽車行業尤為明顯。
................................
2.2大數據技術的理論基礎
2.2.1大數據概念及特點
想要以大數據為基礎構建新能源汽車企業的財務風險管控體系，首先就需了解什么是大數據。一般來說，大數據在大眾的認知中就是用電腦進行收集、統計、分析處理的數據集合，是一種寶貴的信息資產，其中各種涵蓋結構和非結構數據。而從技術角度上來解釋其定義，是指傳統的軟件不能滿足人們需求的數據集合，需要采用新的技術或方法才可以收集、提煉、分析出具有如決策力的高價值、大體量的數據集合。而麥肯錫全球研究所將其概念概述為：一種規模大到在獲取和分析等方面超出傳統處理工具能力的數據集合。它的特點就是體量大（一般為tb級以上）、數據增長快、數據種類多。在計算機技術發展飛速的今天，大數據已不僅僅代表著單一的數據概念，而更多的是一種可與云計算等技術互相搭配、具有很高經濟價值的新的計算機技術的總稱，更像是一種運用新技術解決問題的處理模式和方法。近年來與大數據結合最好的便是當下正火的云計算，它與前者互相配合大大節約了人力物力，其主要負責的是對收集到的數據進行數據清洗，對其中體量巨大的低價值密度信息篩選提煉，最后得出企業和組織所需要的高質量、高價值的信息。由于大數據的體量巨大，這就導致一般用來處理大數據的設備不能是單一的，而是分布式架構。

...............................
第三章a公司財務風險現狀分析
3.1 a公司簡介

..........................
3.2定性分析

.................................
第四章基于大數據構建新能源汽車a企業財務風險管控體系
4.1構建財務風險評價體系
4.1.1確定分析內容

..................................
4.1.2財務風險評價模型構建及應用

........................

第五章a企業財務風險評價應用實踐
5.1確定財務風險評價分析內容
5.1.1確定指標選取原則及目標
選取財務指標是對新能源汽車行業進行財務風險評價的第一個流程，為了提高評價結果的準確性，進而保證后續財務風險管控策略的有效性，因此從上文中的原則中，選取出以下幾點作為本次財務指標的選取需要遵循的原則和目標。
相關性。相關性是最重要的會計信息質量之一，上文中提及,新能源汽車行業知識密集、技術更新快的特點決定了其行業特殊性,因此必須要考慮到其實際情況和特點,并在此基礎上進行指標選取,這樣才能讓評價結果反映的更加精準。
動態性。企業是動態持續經營的，因此評價企業財務風險的體系也要出在不斷變化的動態過程中，適應企業變化，并能夠實時的及時迅速反映企業當前的經營狀況和風險狀況也是大數據手段的優勢之一。
預測性。財務風險評價體系必須滿足預測企業未來潛在風險的能力。評價體系還要根據企業經營活動相關歷史數據實時推測未來的發展動態及潛在風險,防范其危機發生。
全面性與代表性。全面性和代表性是保證評價結果精準性的另一核心原則，顧名思義，就是要求在選取指標時要盡可能的將與行業相關性較強的且有代表性的指標都納入到選取內容當中，這是由于財務風險的易發性和不確定共同決定的，其在研發、運營、售后等經營全過程都有可能產生，因此盡可能的將相關的指標都納入到評價體系當中是很有必要的。
邏輯性。邏輯性是指在選取相關評價財務指標時，要盡可能兼顧到數據之間的邏輯性，在保持獨立避免重復性的基礎上，選取邏輯性較強的相關數據，這樣才能使得評價結果更加科學。

5.1.2確定指標構建內容
..................................
第六章結論與展望
6.1研究結論
論文在大數據背景下，針對a公司的財務風險狀況進行了初步研究，包括定性分析和定量分析和行業背景分析，進而得出具體的的財務風險影響結果，而后針對a公司的財務風險情況，以大數據為主要手段為其建立了財務風險管控體系，包括建立企業財務風險評價、預警和決策體系。最后，對其中的難點——建立企業財務風險評價體系進行應用實踐，選取185家新能源汽車企業作為數據研究樣本，在以往企業財務風險研究的基礎上，選取財務指標，使用spss軟件構建基于因子分析法的財務風險評價模型，歸納目前財務風險研究現狀和新能源汽車企業財務特征，將a公司和行業平均得分對比，得出a公司進一步的財務風險評價結果，通過與新能源汽車行業的財務風險評價結果進行橫向對比，對其中非財務指標數據進行更為深入的剖析，得出a公司目前的財務風險薄弱點和存在的問題，進而找出引發a公司財務風險發生的的薄弱環節，并得出以下結論。
1.從新能源汽車行業整體財務風險情況來看，通過對185家公司進行因子分析可以得出，高于行業平均水平的企業共有86家，與行業均值正好持平的企業有一家，為南京聚隆科技股份有限公司，而低于行業平均水平的公司有97家，可以看出新能源汽車行業的財務風險狀況的分布基本呈正態分布，f總的得分最大值為1.51，最小得分為-0.77，極差為2.28，可以看出我國新能源汽車行業的財務風險狀況也存在兩極分化的現象。
2.從新能源汽車a公司的角度來看，通過對其進行定量與定性分析以及帶入新能源汽車行業整體比對可以看出，a公司的資產結構屬于偏中庸性，但其盈利能力與迅速發展的行業速度比起來明顯略顯吃力，究其原因這與a公司近年來不斷擴張的海內外業務和不斷布局的上下游產業鏈不無關系，要警惕自身盈利能力發展滯后的情況出現。另外a公司的運營能力毫無疑問在自身各項能力中處于墊底水平，其-0.94076的得分和在新能源汽車行業中160名的排名也很好的印證了這一點，進一步表明a公司的銷售能力不佳,其資產投資收到的效益并不理想,資產的利用效率跟預期也有很大的差距。最后，a公司在成長能力方面的表現突出，不乏可圈可點之處，例如a公司最終收益的真實性較為可靠，雖然其營業利潤增長率與34.41%的行業均值仍存在不小差距，但究其原因也是因為激烈的行業競爭以及上游原材料價格的波動造成，另外a公司在資產的保值增值方面做的較為出色，也代表其未來有更為強勁發展的可能。
參考文獻（略）