我国xbrl应用问题和改进方法

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1、我国XBRL应用问题和改进方法  【摘要】本论文主要从FR和GL两个层级探讨XBRL技术在我国的应用问题,以及如何在中国更好地发展提出建议。【关键词】XBRL;问题;改进方法6XBRL技术的应用主要体现在两个层面上,财务报告分类标准(XBRL-FR)和全球通用会计账簿分类标准(XBRL-GL)。XBRL财务报告和传统财务报表相比具有如下的特点及优势:(1)基于XBRL架构的财务信息可以直接在网络间自由调用,允许使用者跨系统平台传递和分析信息,一次生成后,分析师只需要有相应的数据调用软件就可以迅速地从网络服务器中获得自己需要地数据,不

2、存在再次输入或者数据出错的问题,降低数据采集、重复输入和对比信息过程的成本,提高数据交换及流转的效率。(2)以标准化的标记来描述和识别每个财务信息项目,即为每个财务项目定义标记,使财务报告的编报标准趋向统一。(3)可以编制、发送各种不同格式的财务信息,满足不同财务信息用户的需求,避免了传统网络财务报告模式下针对不同用户编制不同报表的繁琐过程,大大降低了企业的信息报告成本,提高了财务数据的可靠性。(4)通过内置的验证机制,使计算机能够自动“分析”报告,有利于进行行业对比、深度分析和大范围比较。降低了从不同数据源提取相关商业数据的困难,

3、显著提高了数据的可靠性和数据处理、利用的效率。XBRL-GL记录企业内部的各项财务总分类信息,对于增强企业财务信息披露能力、方便内部和外部的审计监控以及其他机构的信息分析工作有着重要意义。XBRL技术在我国仍然处于初级阶段,目前从研发角度看,主要以制定XBRL标准规范和重点行业的XBRL分类标准为主;从应用角度看,除个别行业和领域已较成熟地开展了相应的应用外,多数领域或处于空白,或仅处于以点带面的实验阶段,目前我国企业对XBRL的应用仅仅停留在报送XBRL格式的财务报告上,而且是在报送完PDF格式的财务报表之后,运用转换工具将PDF

4、格式的财报转换成XBRL格式的财报,它并没有真正利用XBRL分类标准进行归集和报告。目前中国还没有企业将XBRL技术应用到交易和事项层面,因此信息使用者无法从财务报表披露的信息上再向下挖掘信息,各部门无法共享数据。1.运用REA语义模型扩充XBRL-GL分类标准6REA会计模型是一种对企业的经济业务的原始描述方法,其主要思想是对企业的重要资源、事件、参与者及其相互关系建模,把企业一切经营事件(财务的和非财务的)相关的内容,按其原本的实际语义(Semantic)而不是人为加工为借贷分录的形式输入数据库集中存储。财务信息可以以财务报表的

5、形式表达,其受到统一准则和制度的严格要求,而非财务信息却不能在财务报表上反映,无严格的法律法规限制,主要反映在内部报告中,仅仅在企业制度层面有要求,并且这种制度相比法律很不规范严谨,各个企业的制度也千差万别,没有一个统一的标准,因此需要借助REA语义模型按业务事件对XBRL-GL分类标准进行扩充,实现高效快速地整合利用各系统地财务和非财务数据,为企业内部信息交流和共享提供格式规范。在REA语义模型中,将企业经营活动划分为四个过程:获取循环、生产循环、收入循环和财务业务活动;将事件的状态分为外部事件、已完成、执行中、合约执行和拟执行,

6、各种业务活动能通过4个业务过程找到对应的过程,并通过时间状态来表示。(1)扩充分类标准,企业各部门或个信息系统需要安排负责申请、审核、确认并提交REA相关信息,最后由企业信息中心专人确定扩充分类标准。(2)利用深度优先搜索遍历整个DOM树,在遍历过程中,每访问一个节点就需要比较节点值与REA值,若所有值都相等,则不需增加标记,否则,若遍历完整棵树,仍没有找到相等值,必须添加新的标记。这样在企业个系统一出现新事件就更新分类标准,久而久之,延伸到整个行业乃至多个行业和领域,最后形成一套综合的分类标准,可适用于任何使用XBRL的机构。62

7、.运用混合型数据库技术作为存储XML文档的数据存储技术XBRL存储的是XML文档,XML的推广应用产生了XML数据库技术。发展XML数据库有两种方式,一种是关系型数据库,它是支持XML的数据库,即在不变动关系型数据库内核层的基础上,将XML的树型结构数据拆散、重组转换成关系型表格数据存入数据库,其核心仍是关系数据库;另一种是原生XML数据库,它保持了XML文档的树型结构,无需在进行数据转换,且提供Schema校验功能,原生数据库也具有在文档间的横向查询的特点,目前国内数据库软件仅支持关系型数据库。关系型数据库和原生XML数据库的优缺

8、点如下所示:关系型数据库,优点有利于深加工数据。缺点文档间的横向查询速度较慢,不适合于频繁的数据对比分析。原生XML数据库,优点:(1)应用速度慢。(2)数据容易失真。(3)破坏了文档内部关联关系。缺点:(1)应用数据速度快。(2)数

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