第五章智能分析第5章智能分析5.1智能分析理論5.2智能分析操作學習目標通過本章學習，了解智能分析基本理論；掌握智能分析如何使用，比如灰色分析、評分評級、平衡記分卡、主成分分析、熵值分析、行業引力分析、狀態空間分析、可拓集合分析、偏最小二乘回歸、PLS結構方程、數據包絡分析等內容。5.1智能分析理論5.1.1灰色分析1.灰色關聯分析灰色關聯分析（Grey

Relational

Analysis）是灰色系統分析方法的其中一種，是依據各因素數列曲線形狀的接近程度做發展態勢的分析，是一種基于行為因子序列的微觀或宏觀幾何接近，以分析和確定因子間的影響程度或因子對主行為的貢獻度而進行的分析方法。5.1.2平衡計分卡一種戰略管理和業績評估工具，主要通過測量企業的四個基本方面：財務業績指標、客戶方面業績指標、內部經營過程業績指標、學習與增長業績指標，提供一種全面評價系統，向企業各層次的人員傳達公司的戰略以及每一步驟的內含。平衡計分卡（the

Balanced

Score

card，BSC）中的四個基本方面中每一部分都包括目標（objective）、指標（measure）、目標值（target）和行動方案（initiative）圖5-1平衡計分卡的框架圖圖5-2平衡計分卡管理流程5.1.3主成分分析主成分分析法，也稱因子分析法，最早是由美國心理學家ChariesSpearman于1904提出，其基本思想是將實測的多個指標，用少數幾

個潛在的相互獨立的主成分指標（因子）的線性組合來表示，構成的線性組合可以反映原多個實測指標的主要信息。使得分析與評價指標變量時，能夠找出主導因素，切斷相關的干擾，做出更為準確的估量與評價。廣泛地應用于企業經營分析的各個領域。5.1.4熵值分析信息量越大，不確定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不確定性越大，熵也越大。根據熵的特性，我們可以通過計算熵值來判斷一個事件的隨機性及無序程度，也可以用熵值來判斷某個指標的離散程度，指標的離散程度越大，該指標對綜合評價的影響越大。本系統包括:熵權分析、計算分析指標權重、風險的三維熵式度量法、計算風險的多維性5.1.5行業引力分析

市場引力是指企業及其產品對消費者的吸引程度，企業知名度高、產品精良、服務完善、價格合理便會得到消費者的歡迎，反之則被消費者拒之門外。（1）市場引力因素分析（2）產品的市場強度分析

在BIA系統中，行業財務分析包括行業平均財務指標計算、行業財務引力計算與分析以及行業財務指標趨勢分析三個部分。5.1.6狀態分析空間1.馬爾可夫分析主要用于分析隨機事件未來發展變化的趨勢，即利用某一變量的現在狀態和動向去預測該變量未來的狀態及其動向，以預測未來特定時期可能產生的變化，以便采取相應的對策。2.溫特斯分析溫特斯模型是溫特斯于20世紀60年代提出的，該方法是把具有線性趨勢、季節變動和不規則變動的時間序列進行因素分解，并與指數

平滑法結合起來的狀態空間模型，它以三個平滑方程式為基礎，去分

別模擬時間序列的三個組成因素—線性趨勢、季節變動、不規則變動，分析預測多種因素共同作用的影響，因而使用于復雜狀態下事物的發

展變化分析。5.1.7可拓集合分析可拓集合是研究和解決矛盾問題的特有方法論，其核心物元變換是將物元要素——事物、特征、量值或它們的組合作為一個整體——物元來研究，對其實行置換、分解、增刪和擴縮運算，從而實現化矛盾為相容。5.1.8偏最小二乘回歸偏最小二乘回歸=多元線性回歸分析+典型相關分析+主成分分析

偏最小二乘法(PLS)是基于因子分析的多變量校正方法,其數學基礎為主成分分析。5.1.9

PLS結構方程PLS結構方程已被證明是財務因素分析的最好技術方法。PLS結構方程模型是一種由多種統計模型綜合起來的因果分析型模型，因素分析法、路徑分析法以及因子分析法都是它的特例，主要用于處理不可直接觀測的潛在變量。5.1.10數據包絡分析數據包絡分析是一種基于線性規劃的用于評價同類型組織(或項目)工作績效相對有效性的特殊工具手段5.2智能分析操作智能分析主要包括：灰色分析、評分評級、平衡記分卡、主成分分析、熵值分析、行業引力分析、狀態空間分析、可拓集合分析、偏最小二乘回歸、PLS結構方程、數據包絡分析等內容。5.2.1灰色分析1

灰色關聯分析（1）選擇分析客戶詳見“3.2.1趨勢回歸分析”中的“（1）選擇分析客戶”中的步驟。（2）基礎數據圖5-5基礎數據（3）灰關聯分析圖5-6灰關聯分析2

灰色GM(1,1)模型（1）選擇分析客戶詳見“3.2.1趨勢回歸分析”中的“（1）選擇分析客戶”中的步驟。（2）數據采集圖5-7數據采集（3）模型檢驗與殘差修正圖5-8模型檢驗與殘差修正（4）模型預測圖5-9模型預測5.2.2評分評級（1）選擇分析客戶詳見“3.2.1趨勢回歸分析”中的“（1）選擇分析客戶”中的步驟。（2）評分評級圖5-10評分評級圖5-11綜合得分5.2.3平衡記分卡（1）選擇分析客戶詳見“3.2.1趨勢回歸分析”中的“（1）選擇分析客戶”中的步驟。（2）標準及數據◆新增標準及數據圖5-12新增標準及數據◆修改標準和數據圖5-13修改標準和數據◆刪除某期數據圖5-14刪除某期數據（3）運行分析圖5-15運行分析（4）類別分析圖5-16類別分析5.2.4主成分分析（1）選擇分析客戶詳見“3.2.1趨勢回歸分析”中的“（1）選擇分析客戶”中的步驟。（2）數據采集圖5-17數據采集（3）主成分分析圖5-18主成分分析圖5-19主成分得分5.2.5熵值分析（1）選擇分析客戶詳見“3.2.1趨勢回歸分析”中的“（1）選擇分析客戶”中的步驟。（2）基礎數據圖5-20基礎數據（3）熵權分析圖5-21熵權分析圖5-22升降排序5.2.6行業引力分析（1）選擇分析客戶詳見“3.2.1趨勢回歸分析”中的“（1）選擇分析客戶”中的步驟。（2）行業引力分析和行業引力走勢圖圖5-23行業引力分析圖5-24行業引力走勢圖（3）行業引力比較圖5-25行業引力比較5.2.7狀態空間分析1.馬爾可夫分析（1）選擇分析客戶詳見“3.2.1趨勢回歸分析”中的“（1）選擇分析客戶”中的步驟。（2）采集數據圖5-26采集數據（3）狀態轉移概率矩陣圖5-27狀態轉移概率矩陣（4）馬爾可夫分析圖圖5-28馬爾可夫分析圖2.溫特斯模型(1)選擇數據圖5-29選擇數據(2)自身數據和計算結果圖5-30計算結果5.2.8可拓集合分析1、基礎數據：圖5-31基礎數據2、等級分析報告（1）自動分級：圖5-32等級分析報告（2）等級分析圖5-33重新計算等級3、動態模擬：圖5-34動態模擬5.2.9偏最小二乘回歸

偏最小二乘回歸包括PLS1和PLS2，二者的操作方法大致相同，現以

PLS2為例1.導入分析數據圖5-35自定義數據2.數據標準化：圖5-36數據標準化3.確定因變量和自變量4.數據確定5.單擊“PLS2回歸”6.分析報告圖5-37

PLS2回歸交叉檢驗和成分數圖5-38交叉檢驗和成分數常規統計檢驗圖5-39常規統計檢驗5.2.10

PLS結構方程PLS結構方程路徑圖（模型）設計如下：1、潛在變量和觀測變量圖5-40潛在變量和觀測變量2、箭頭代表函數關系。3、顧客滿意度評測模型設計4、風險評測模型設計5、觀測變量數據源設置圖5-42路徑圖和數據源6、PLS結構方程模型運行圖5-43結構方程5.2.11數據包絡分析1、選擇分析主體2、選擇分析指標3、確定投入產出屬性圖5-46確定投入產出屬性4、包絡計算圖5-47包絡計算5、包絡分析圖圖5-48包絡分析圖思考與練習1．灰色分析、評分評級如何使用？2．平衡記分卡、主成分分析如何使用？3．熵值分析、行業引力分析如何使用？4．狀態空間分析、可拓集合分析如何使用？5．偏最小二乘回歸、PLS結構方程如何計算？6．數據包絡分析如何使用？第六章 風險預警監控第6章風險預警監控6.1風險預警監控理論6.2風險預警監控操作學習目標通過本章學習，了解風險預警監控基本概念和基本約定；掌握險預警監控如何使用，比如風險預警雷達圖、綜合經濟指數、定量風險分析等內容。6.1風險預警監控理論6.1.1風險預警風險預警是指企業利用一定的監管工具做媒介、采用科學的方法對反映企業經營管理活動全過程的數據資料進行分析，獲得風險警示信號，從而促使決策者采取適當措施把風險扼殺在萌芽狀態的一種信息系統。1.國內外常用的財務風險預警模型（1）單變量預警模型（2）多變量預警模型2.上市公司年報中風險預警常用指標（1）經營風險預警指標（2）資金風險預警指標（3）關聯方占用風險預警指標（4）募集資金投資項目風險預警指標（5）對外投資風險預警指標3.風險預警雷達圖在BIA系統中，風險預警雷達圖由十個財務指標構成，這十個指標可以自己選擇，也可以采用系統默認的指標。系統默認的財務預警指標為：貨幣資金、管理費用、資產負債率、流動比率、速動比率、股東權益合計、銷售利潤率、權益收益率、應收賬款周轉率和營業收入凈額。6.1.2綜合經濟指數1.工業經濟效益綜合指數2.BIA系統中的綜合經濟指數

在BIA系統中，經濟活動指數分析是按照社科院工經所的工業經濟指數編制方法進行設計的。6.1.3定量風險分析企業風險包括經營風險和財務風險兩個組成部分6.2風險預警監控操作6.2.1風險預警雷達圖

1)選擇分析客戶詳見“3.2.1趨勢回歸分析”中的“1)選擇分析客戶”中的步驟。2)查看風險預警雷達圖圖6-3風險預警雷達圖6.2.2綜合經濟指數

1)選擇分析客戶詳見“3.2.1趨勢回歸分析”中的“1)選擇分析客戶”中的步驟。2)計算經濟指數圖6-4綜合經濟指數3）經濟指數趨勢圖圖6-5經濟指數趨勢圖4）經濟指數貢獻度圖6-6經濟指數貢獻度6.2.3定量風險分析1.選中客戶2.累計數據和當期數據圖6-7定量風險模型敏感性分析圖6-8敏感性分析模型報告與因素分析圖6-9風險模型圖圖6-10風險因素分析思考與練習1.風險預警是指什么?2.風險預警在企業中的應用有哪些?3.風險預警雷達圖如何使用?4.綜合經濟指數如何使用?5.定量風險分析如何計算?第七章自定義分析第7章自定義分析7.1自定義合成現金流量表7.2自定義財務指標7.3自定義財務報表稽核7.4生成維護當期報表7.5自定義管理資產負債表7.6財務模型建模與蒙特卡羅仿真7.7查詢構建工具7.8綜合查詢學習目標通過本章學習，了解如何自定義合成現金流量表、自定義財務指標、自定義財務報表稽核；掌握如何生成維護當期報表、自定義管理資產負債表、財務模型建模與蒙特卡羅仿真；了解查詢構建工具、綜合查詢如何使用。7.1自定義合成現金流量表（1）選擇分析客戶詳見“3.2.1趨勢回歸分析”中的“（1）選擇分析客戶”中的步驟。（2）自定義合成現金流量表◆新增合成現金流量表字段圖7-1合成現金流量表圖7-2自定義屬性表◆修改自定義現金流量表字段圖7-3指標修改圖7-4指標修改存盤◆刪除自定義現金流量表字段圖7-5刪除自定義現金流量表字段◆填充以往數據圖7-6填充以往數據7.2自定義財務指標（1）選擇分析客戶詳見“3.2.1趨勢回歸分析”中的“（1）選擇分析客戶”中的步驟。（2）定義基礎數據表視圖（3）自定義財務指標◆新增自定義財務指標圖7-7自定義財務指標圖7-8自定義財務指標新增存盤◆修改自定義比率指標圖7-9修改自定義比率指標圖7-10自定義比率修改存盤◆刪除自定義比率指標圖7-11刪除自定義比率指標◆填充以往數據圖7-12更新預測財務比率指標7.3自定義財務報表稽核（1）選擇分析客戶（2）自定義財務稽核◆新增稽核名稱圖7-13確定左右項組合的關系圖7-14新增自定義財務稽核圖7-15新增的稽核名稱存盤◆修改自定義稽核項圖7-16修改的稽核名稱圖7-17修改的稽核名稱存盤◆刪除自定義稽核項圖7-18刪除自定義稽核7.4生成維護當期報表（1）選擇分析客戶（2）生成維護當期報表◆系統更新中圖7-19當期報表系統更新中◆系統更新完畢圖7-20當期報表系統更新完畢7.5自定義管理資產負債表（1）選擇分析客戶（2）自定義管理資產負債表◆新增管理資產負債表字段圖7-21新增管理資產負債表圖7-22新增管理資產負債表存盤◆修改自定義現金流量表字段圖7-23修改自定義現金流量表圖7-24修改自定義現金流量表存盤◆刪除自定義現金流量表字段圖7-25刪除自定義現金流量表◆填充以往數據圖7-26更新行業平均數據7.6財務模型建模與蒙特卡羅仿真7.6.1財務模型建模1、點擊“自定義分析”中的“財務模型建模”，進入該功能；2、分層建立指標圖7-27所有的指標

3、在“分析指標名稱”框中選擇要分析的指標，點擊該指標，在“指標名稱”文本框中出現該指標圖7-28分析指標名稱

4、點擊“添加新項”按鈕，這屬于第一層次的指標，如果第一層次還有指標，則繼續輸入指標名稱，單擊同層次按鍵圖7-29添加新項

5、若要建立子指標，點擊“添加子項”，則該子指標添加到母指標中；同理，可以添加另外的子指標圖7-30添加子項

6、要是需要修改或刪除某個指標，則在添加指標框中點擊該指標，點擊“修改指標結構名稱、SQL語句或公式”或“刪除項目”即可，還

可以根據選擇點擊“全部刪除”、“模型結構重新排序”等功能的按鈕圖7-31修改指標7、為基礎指標添加數據源（SQL語句）圖7-32添加數據源8、錄入公式圖7-33錄入公式9、錄入完畢后，點擊“全部更新存盤”圖7-34全部更新存盤7.6.2財務模型運行1、模型1）從Excel中導入數據：點擊“示例數據”按鈕圖7-35模型2）對相關的數據進行計算實際值，點擊“計算實際值”按鈕圖7-36模型數據

3）點擊“圖形排列”按鈕，可以選擇“地圖式”或“圖表式”的排列。想要對圖形進行色彩的修改，點擊“圖形色彩”按鈕，選擇所需要的顏色圖7-37模型圖形排列2、數據表和樹形表

1）選擇需要動態模擬的“指標名稱”，系統會根據數據源的設定自動計算全部指標2）點擊“計算實際值”即可圖7-38數據表圖7-39樹形表3、靜態敏感性分析1）在“選擇因變量指標”下拉列表框中選擇指標；2）拉動“基礎指標變化率”按鈕，改變變化率；3）點擊“生成報告”。圖7-40靜態敏感性分析4、動態敏感性分析1）點擊“動態敏感性分析”，進入該界面；2）選擇“變化率區間”；3）選擇“變化步長”；4）在“因變量”下拉列表框中，選擇“因變量”；

5）在“選擇指標”下拉列表框中，選擇指標，則在下面的Excel表格中出