OLAP技术在电力上市公司财务分析中的应用研究

孙婧豪 刘吉成 颜苏莉

【摘要】作为一种新型的决策支持技术，联机分析处理（On-Line Analytical Processing，OLAP）技术在财会领域的应用也越来越广泛。本文以财务报表数据仓库及其多维分析模型构建为基础，将OLAP技术应用于电力上市公司的财务分析，通过切片、切块、旋转、钻取等方法，对财务数据进行深入分析，以满足管理者利用财务信息进行决策的需要。

【关键词】OLAP 财务分析 数据仓库

一、引言

随着信息化建设的不断完善，会计电算化的逐步普及，许多企业实现了计算机系统代替手工做账，进行会计核算，大大简化了账务处理流程。但是，在财务分析方面，企业还没有充分的利用计算机技术，只是停留在简单的财务报表分析阶段，不仅工作量大，而且分析不全面，故不能满足管理者的决策需要。近年来，随着商务智能技术的发展与普及，OLAP广泛应用于各个领域，也为企业财务分析提供了一种新思路。因此，以数据仓库为基础，以OLAP技术为手段，通过切片、切块、旋转、钻取等方式，从多角度、多方面观察数据，对财务数据进行深入分析，为管理者决策提供有效的财务信息就显得尤为重要。

关于数据仓库及OLAP的内涵研究方面，W.H.Inmon（1991）认为，数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程[1]；E.F.codd（1993）认为，OLAP是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度对从原始数据中转换出来的、能够真正为用户理解的、并真实反映企业特征的信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术[2]。

近些年来，国内学者对OLAP技术在财务会计中的应用做过一些研究。王晨等从代数实现的角度出发，提出了一种OLAP分析模型，构建了一个多维立方体数据模型和一系列多维算子模型，用于分析集团企业的财务状况。吴新松等从系统开发的角度出发，将数据仓库技术和OLAP技术应用到不同行业的财务分析中，构建了相匹配的财务分析系统模型，并使用VisualC++对系统进行了部分实现。此外，软件公司也在积极开发基于OLAP和数据仓库技术的通用财务分析软件。东大金算盘软件公司、用友公司、金蝶公司相继利用数据仓库技术，运用OLAP技术思想，开发了财务分析软件，帮助企业管理者进行财务分析和决策。但是，这些研究主要是从模型的构建、计算机技术、软件开发等层面来研究OLAP技术在财务分析中的一般实现方法，并没有详细论述OLAP各种方法在财务分析中的具体应用。基于此，本文以数据仓库为基础，借助于OLAP技术，重点研究切片、切块、旋转、钻取等方法在电力上市公司财务分析中的具体运用。

二、会计报表数据仓库的构建

利用OLAP技术进行财务分析之前，首先需要构建会计报表数据仓库，将各类Excel报表数据进行清洗和整理，使其形成按照主题组织、面向分析评价的数据仓库[3]。在构建会计报表数据仓库的过程中，本文采用关系数据库来表示和存储多维数据，并通过事实表和维表来连接数据。

数据仓库的设计是面向主题的，在本文中，选择企业资产状况、负债及所有者权益状况、利润状况、现金流量状况、财务评价指标作为数据仓库的主题，相应的财务项目指标及指标值构成事实表，企业信息和时间构成维表，采用事实星座模式，构建多维数据模型。

三、OLAP多维数据集的构建

数据仓库构建完毕，针对数据仓库的各个主题，分别构建各自的多维数据集，包括维度的设计和度量的设计。维度表示人们觀察事物的角度，在进行多维数据集设计时，首先要确定需要分析的维度[4]。度量是所分析的多维数据集的中心值，是用户浏览多维数据集时重点查看的数字数据，这些值基于多维数据集的事实表中的一列，通常为数值数据类型[5]。

在本文中，多维数据集选取时间、企业、指标值等三个维度，选取各项评价指标的数值为度量值，依次构建各个主题的多维数据立方体，进行财务分析。

四、OLAP在电力上市公司财务分析中的具体应用

多维数据模型建立完成，管理者不仅可以快速地从各个分析角度获取数据，还能动态的在各个角度之间切换或者进行多角度综合分析，具有极大的分析灵活性。在财务分析中，常用的多维分析操作包括切片、切块、旋转、钻取，现以5家发电企业（A华能国际，B大唐发电，C华电国际，D国投电力，E国电电力）5年（2010～2014年）的财务数据为例，研究各项操作在财务分析中的应用。

（一）切片

在财务数据的多维数据结构中，可以按二维进行切片，获取所需要的某项指标，从而针对具体指标进行财务分析。

以财务评价指标主题为例，如果要分析A企业2014年的偿债能力，那么选择2014年进行切片，所得到的“2014年，A企业，流动比率”、“2014年，A企业，速动比率”、“2014年，A企业，现金比率”、“2014年，A企业，资产负债率”、“2014年，A企业，产权比率”就是5个切片，如表1所示。分别对这5个指标进行分析，从而综合判断企业的偿债能力。

表1 2014年A企业偿债能力指标

从表1可以看出，一方面，A企业的流动比率为0.36，小于1，并且速动比率为0.29，小于0.5，说明企业资金流动性比较差；另一方面，现金比率为12.5%，即时付现能力较好，资产负债率为69.35%，产权比率为191.71%，资本结构还是比较合理的。总的来说，A企业的短期偿债能力较差，但长期偿债能力有一定保障。

（二）切块

在财务数据的多维数据结构中，可以按三维进行切块，将不同路径任意组合，决策者可以得到所需要的内容，从而达到决策分析的目的。

以财务评价指标主题为例，如果要分析企业的营运能力，可以选择某一年来切片，在此基础上继续选择A企业，最后选择需要分析的营运能力指标进行切块。如可按“2010/2011/2012/2013/ 2014年，A企业，营运能力”进行切块操作，来具体分析A企业近5年来的营运能力变动情况，如图1所示。

图1 A企业各年营运能力指标值

从图1可以看出，A企业营运能力的各项指标呈现逐年下降趋势，说明企业的营运能力逐步减弱。因此，企业应及时采取措施，提高存货的管理水平，加快应收账款的回收，更新改造机器设备，提高生产效率，从而改善营运能力。

（三）旋转

旋转是变换维的方向，即在表格中重新安排维的放置（即行列互换），在财务分析中，可用于横向对比与纵向对比的变换。

以财务评价指标主题为例，如果要对A企业的盈利能力进行纵向分析，可以利用切块操作，得到A企业2010～2014年各项指标数据，如表2所示；进而利用旋转操作，重新安排维的放置，得到2014年5家企业各自的盈利能力指标数据，从而进行横向分析，如表3所示。

表2 A企业各年盈利能力指标值

表3 2014年5家企业盈利能力指标值

从表2可以看出，在纵向上，除2011年外，A企业的各项盈利能力指标均呈现逐年上升趋势，说明A企业的盈利能力不断提高，而在2011年，企业或许是受到外部环境因素或内部决策因素的影响，导致盈利能力一落千丈；从表3可以看出，在横向上，与同行业相比，2014年A企业的各项指标虽然落后于D企业，但与C企业、E企业不相上下，更是远远领先于B企业，说明A企业的盈利能力在行业中仍处于领先地位。

（四）钻取

钻取是改变维的层次，变换分析的粒度，它包括向上钻取和向下钻取。向上钻取是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，减少维数；而向下钻取则相反，它从汇总数据深入到细节数据进行观察，增加新维[6]。在财务分析中，充分利用向下钻取，可以分析企业的资产组成、资本结构以及成本费用的构成情况。

以企业资产主题为例，我们可以查看2014年度A企业的资产总额，向下钻取，可以查看2014年度A企业流动资产、非流动资产的数额，继续向下钻取，便可以查看流动资产、非流动资产各自的构成项目及其所占的比重，从而分析企业的资产构成是否存在问题，如图2所示。

图2 2014年A企业资产钻取分析图

从图2可以看出，A企业的资产项目中，非流动资产所占比重过大，达到了86.56%，流动资产只占13.44%，说明企业资产的流动性较差，短期偿债能力较弱。继续向下钻取，在非流动资产项目中，固定资产所占比重最大，长期股权投资和在建工程所占份额都较小，说明企业目前仍以主业发电为主，较少进行对外投资，为长期偿债提供了一定保障；而在流动资产项目中，应收账款所占比重最大，达到了38.47%，容易导致企业的短期资金供应不足，从而引起短期偿债风险。

以负债及所有者权益主题为例，我们可以查看2014年A企业的负债及所有者权益总额，向下钻取，可以查看2014年度A企业负债、所有者权益各自的数额，了解企业的资本结构，继续向下钻取，便可以查看负债、所有者权益各自的构成项目及其所占的比重，从而分析企业是否合理举债，是否存在偿债风险，如图3所示。

图3 2014年A企业负债及所有者权益钻取分析图

从图3可以看出，A企业负债比重较大，达到了69.35%，所有者权益占比小，占到30.65%。向下钻取，在企业负债中，主要以短期借款和长期借款为主，二者比例相近。由此可见，银行贷款是A企业最主要的融资方式。企业在筹资过程中，还应重视应付账款等信用融资方式，不仅可以减轻财务负担，还有助于短期的资金周转。从所有者权益的构成来看，未分配利润占比较大，为企业规模的扩大、投资机会的选择创造了条件，也为长期偿债提供了保障；此外，少数股东权益达到了17.17%，也体现了企业融资方式的多元化。

五、结论

在竞争激烈的市场之中，企业若想做大做强，只有紧跟信息化的发展步伐，建立财务分析信息化系统，充分挖掘信息潜在的价值，才能高效及时的做出正确决策。虽然，数据仓库以及OLAP分析技术在财务分析中的应用还不是很广泛，但是随着时间的推移，它们必将受到企业的广泛重视，并且最终为企业挖掘出大量潜在的价值，使企业不斷发展壮大。

参考文献

[1]王晨，邵贝恩.OLAP分析模型在集团企业财务分析中的应用[J].计算机工程，2003，07：79-81，165.

[2]谢中阳，刘瑶，左春，孙玉芳.OLAP技术在财务分析中的应用[J].计算机工程与设计，2002，03：47-51，55.

[3]舒俊，陈龙.数据仓库和OLAP技术在大型施工企业财务分析中的应用[J].计算机与数字工程，2006，05：144-147.

[4]王芊.OLAP技术在财务指标分析中的应用研究[D].北方工业大学，2011.

[5]陈欣.OLAP技术在财务分析中的应用研究[J].商业会计，2012，07：35-36.

[6]胡杨，袁建华.数据仓库和OLAP技术在集团财务分析中的应用[J].计算机与现代化，2013，04：31-35，39.

作者简介：孙婧豪（1991-），女，山东淄博人，华北电力大学经济与管理学院研究生，研究方向：财务管理理论与实务；刘吉成（1963-），男，宁夏中卫人，华北电力大学经济与管理学院教授，研究方向：管理科学与工程、企业信息管理与电子商务；颜苏莉（1962-），女，湖南涟源人，华北电力大学经济与管理学院副教授，研究方向：财务管理理论与实务、电力企业财务管理。