浅析数学分析手段在财务管理中的应用.pdf

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1、建设经济建材与装饰2013年7月浅析数学分析手段在财务管理中的应用申恬静（昆明标煌钢结构工程有限公司云南昆明650000）摘要：当前，我国企业的财务管理还存在一些问题，没有意识到数学分析手段对财务管理工作暗含的重要作用，这在一定程度上阻碍着企业的健康发展。本文就针对目前我国企业财务管理的现状展开论述，并以EXCEL为例探讨其在财务管理中的应用，以突显数学分析手段对财务管理的重要作用。关键词：数学分析；财务管理；EXCEL；数据挖掘中图分类号：F275文献标识码：B文章编号：1673-0038（2013）20-0300

2、-021前言式对预算结果加以呈现，并对预算结果进行分析。对于出现的误随着经济全球化的逐渐深入和我国经济社会的快速发展，差及时修正。企业面临着越来越激烈的竞争。做好财务管理成为增强企业核例如，财务预测与规划的表格如表1。表1心竞争力、提高经济效益的重要保证。营运获利能力EBIT/S销售成本财务管理是企业管理的重要组成部分。具体来说，财务管理投入资本：现金、WCR、固资本周转率S/A就是在按照我国相关法律法规规定的前提下，按照企业的实际定资产ROE财务成本EBT/EBIT借贷成本情况，组织各项财会经济管理工作，保证企业的

3、财务、经济活动财务杠杆A/E股东权益顺利进行。税收效应EAT/EBT税率财务管理对企业经营目标的实现发挥着重要作用。在对企2.2财务决策和控制管理业进行财务管理的过程中，各个环节都渗透着数学思想。数学已财务决策是财务管理活动的核心。具体来说，财务决策是是经成为现代财务管理中最重要的工具。再加上当今计算机技术指财会工作人员按照既定的财务预算以及财务目标的总体要求，的不断发展进步，企业的财务逐渐开始实行信息化管理，数学分根绝企业内部实际情况，利用科学的方法从多个备选方案中挑选析手段在财务管理中的作用也越来越明显。出优势的

4、方案，以确保企业的最终利益。“项目投资决策的主要方本文就针对当前企业财务管理的现状、数学分析方法在财法包括净现值方法、现值指数法、内含报酬率法、投资回收期法、会计务管理中的应用（以EXCEL的应用为例）进行分析，与大家共同收益率法等。”[1]探讨数学分析手段在财务管理中的应用。根据既定的财务目标，通过一定的手段对预算的是实施情况2企业财务管理进行监督管理，及时调整出现的各种问题，使之能够按照计划，并随着经济的快速发展、市场经营条件的不断变化以及信息参照现实情况合理进行。另外，风险管理也是财务管理的重要组化程度的不断加

5、深，当前阶段企业的财务管理主要由以下几个成部分。对于风险指标可以采取比率分析等方法进行合理的分析方面：控制。2.1财务预测3数学分析手段财务预测是指企业内部根据当前的生产经营状况，预计财3.1EXCEL政收支的发展变化，考虑现实需要，对未来一段时间内企业的财3.1.1在财务管理中的优势务活动做出较为科学的预测，确定经营目标。具体来说，主要由EXCEL是目前世界范围内公认的性能卓越的信息分析处理以下几个方面的程序：电子表格办公软件。它其中包含大量基本数学运算、统计函数运2.1.1搜集材料算和财务函数，基本上可以满足日常

6、的财务管理工作需求，数据首先在初步确定预测对象后，根据当前企业的发展现状以处理能力和分析能力十分强大。及未来一段时间内的发展目标，进行相关材料的收集，并对所收（1）功能相当强大。EXCEL不仅可以进行数据的复杂运算，集到的材料的真实性、可靠性以及可行性进行科学分析，最终归还可以利用本身所具有的财务函数等复杂运算对相关数据进行类汇总更高程度上的分析处理，建立分析模型，这在财务预测等环节起2.1.2制定预测方法着非常重要的作用。另外，EXCEL还可以与其他应用软件相互配根据之前所收集到的真实有效的信息，选择较为恰当的预合

7、，各个表格、数据之间连接操作十分便捷。测方法。使用定量方法时，应建立数理统计模型，主要包括因果（2）适用范围广。EXCEL不仅可以在数据处理方面具有强大关系型、回归分析型等；使用定性方法时，要按照一定的逻辑思功能，而且在财务管理、工资发放、目标决策等方面都有重要作维，制定预算提纲。用，其适用对象包括管理层、决策层、执行层，使得整个财务管理2.1.3执行预测工作更加便捷。根据所选择的预算方法进行财务预算，采用表格、图形等形·300·2013年7月建材与装饰建设经济（3）成本低廉。EXCEL软件不管是在安装还是使用过程中

8、成企业每天的业务量，核对同类总账和明细账，结算企业运行的损本都很低廉，花费少，日常维护简单方便，并且普及程度高，简便益和期末调汇。通过数据差错检测和挖掘分析关联，统计分析无易学，财务管理人员不需要任何集中培训就可以轻松掌握，这对法过账和转移的财物信息，查找内在的直接原因和根本原因，纠于削减经济成本具有十分重要的作用。正错误的数据。通过数据挖掘处