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基于XBRL的财务诊断研究*

2015-11-11广西大学商学院梁戈夫庞大莲

财会通讯 2015年16期
关键词:财务数据数据挖掘方案

广西大学商学院 梁戈夫 庞大莲 肖 翊

一、引言

网上施诊需要适当的网络工具的支持。在Web 2.0的概念下,不需通过服务器浏览下载仅通过P2P(peer-to-peer-伙伴对伙伴)即可直接进入对方的计算机交换文件,不打开网页即可得到RSS阅读器输出的网页内容。这无疑为实施网络诊断创造了良好的条件。而在语义技术下的Web3.0,不仅结构化数据集,包括半结构化甚至零散的数据内容都能以RDF和OWL语义格式的形式普遍存在。这时,互联网转化成为数据库,并向智能化迈进。Web3.0将网上财务施诊带入了可全面实施阶段。

XBRL是Web3.0进行网络数据化阶段的一个部分。XBRL的应用不仅改变了企业财务信息的披露方式,给财务报告编制者、阅读者以及信息监管者带来了极大的便利,还会对其它领域产生深远的影响。例如,采用XBRL的网络财务报告模式,将给审计和财务会计环境带来极大的改变,而XBRL的进一步发展和应用,也将推进网络审计和网络财务施诊等新的手段和形式的不断发展,使网上实施财务诊断趋于实现。XBRL作为财务报告形式的全面推广,预示着财务网络施诊环境逐渐形成。但目前相关研究主要涉及网上审计及审计鉴证的质量和安全,较少涉及财务诊断和数据挖掘。实行企业财务的网上诊断,将面临利用XBRL和网络工具对会计报表以及更规范的相关信息进行数据挖掘,并且合理有效地进行评价判断和生成诊断方案的任务。本文试图从财务诊断中数据获取及XBRL规范化、XBRL的运用与数据挖掘过程以及网上财务诊断与方案生成等方面进行研究。

二、XBRL运用于财务诊断的相关研究

(一)XBRL运用于审计评价的研究 审计评价研究是最接近财务诊断的相关研究。Rezaee(2001)等学者都认为,一旦XARL基础建立,连续实时审计将成为可能。因此必将要求新的审计准则、审计方法与程序、审计服务模式。Boritz与No(2003)对XBRL运用于审计进行了一定深入的研究,他们提出将XBRL转换为可扩展的验证报告语言(XARL),而这时对XBRL格式财务报表的审计不仅包括对财务报表项目的审计,更重要的是对信息系统的审计。

国内学者姜玉泉等(2004)介绍了XBRL在网络审计上的可能应用,认为XBRL网络审计将改变追溯旧数据来检查被审单位在过去财务状态和活动的情况,从而有可能实施实时审计和连续审计。认为XBRL改变了审计模式,使连续实时审计成为可能。张天西和高锦萍(2007)进一步认为,利用XBRL技术还可以提供更多的超过审计鉴证职能的咨询和认证增值等服务。是由于审计的特点和专业的要求,在目前关于XBRL网络审计的研究中,专门提出在审计过程对所使用的会计报表实施数据挖掘的较少,而更多的关注的是XBRL会计报表提供信息和数据的质量、可靠性和安全性。为了解决XBRL会计报表的质量安全性,一般提倡对会计报表的可靠性进行审计。吕志明(2011)构建了基于XBRL的审计流程,建议实行对XBRL实例文档的一致性验证、对报表数据进行逻辑校验、风险评估和舞弊识别、审计报告的安全认证加密和数字签名等流程。

(二)XBRL运用于财务诊断过程的研究 目前将XBRL运用于财务诊断,并且研究其诊断形式和方案生成过程的直接研究不多。瞿晓龙(2007)较早提出了将XBRL运用于财务诊断领域的想法。他认为按XBRL的应用规范,只要在财务数据或非财务数据上添加适当标记,施诊者可以轻松获取所需数据和信息,不管这些数据列示在财务报表中,还是数据库里,甚至在文本文件中。从而大大拓宽了数据来源。并且主张使用杜邦体系来实现诊断方案财务施诊过程。

(三)基于XBRL的方案生成与数据挖掘研究 由于XBRL在数据调用乃至生成相应方案上具有优越性,目前的研究多集中在如何将一般的会计信息转换生成具有XBRL格式财务报表上。欧阳电平和龚云蕾(2007)归纳了财务报告层面的XBRL格式转换模式和分类账层面的XBRL财务报告编制模式。有学者从XBRL报告模式实现路径的技术路径依赖性出发,提出其报告模式的技术构架为:由XBRL分类标准提供标准数据支持,由Internet服务实时框架编制实时报告,加之企业软件依据XBRL的层次结构所实现的数据向下挖掘功能,三者共同支撑起决策导向的财务报告模式。刘国英(2008)提供的一个较清晰的基于XBRL的财务数据挖掘系统技术程序模型,可提供财务诊断评价时采用XBRL实施数据挖掘参考,如图1所示。

图1 基于XBRL的财务数据挖掘模型

综上所述,虽然近年来将XBRL运用于相关领域已有一定的研究,但XBRL运用于财务诊断及其数据挖掘过程的研究仍然匮乏,其主要原因除了XBRL的运用尚未成熟外,企业诊断理论中数据挖掘和方案研究的欠缺,也使得XBRL的研究无法与其衔接。

三、财务诊断中XBRL的运用与数据挖掘过程

借助最新的企业诊断理论和方法,在XBRL及网络和计算机技术的支持下,开始将数据挖掘技术应用到网上财务施诊过程中。利用XBRL等工具,可支持对数据源进行多次访问、提取及分析。提取数据集合中隐藏在数据间的有用信息。经过深层次的挖掘和提取,使数据成为诊断符合施诊主题的有效信息,形成判断、决策和构建施诊方案的基本条件。

(一)XBRL在财务诊断中的作用 作为网上财务诊断的工具,XBRL的优点是非常明显的。XBRL能为财务诊断提供强大分析整理的平台,并可实现网上实时沟通诊断,提高财务诊断的可靠性和效率。

(1)提供迅速收集整理数据的方式。对财务数据进行标准化和特定的标记分类,可以使其在数据信息的交换、识别、摘录、整理等方面实现自动化,减轻成本并提高准确度。因此XBRL特定的提供大量数据和分析整理的数据信息功能,将被全面地运用于财务诊断。其中横向数据(如行业数据)的获得,将非常有利于财务诊断的横向对照。

(2)与财务诊断分析工具或关系模型相匹配。例如用杜邦分析法进行财务诊断,以净资产收益率为起点,可根据每一层指标的演算关系,以及指标之间的内在联系分析判断企业的财务能力。该分析过程可以由支持XBRL的财务诊断信息系统独立完成,无须人工干预,大大节省了诊断的时间。

(3)提供灵活的报告生成工具。XBRL技术可以根据样式单的设置,对财务诊断系统中的数据进行分类,抽取各类报表需要的信息,重新组合成多张符合各用户要求的报表。同时,报表生成后用户仍可根据需求进行修改,删减无关信息,更新数据,构成了财务诊断报告阶段的双向数据交流机制,极大促进了诊断结果的传达和落实。

(4)实现特定信息的追踪和搜索。XBRL可向下挖掘(Drill-Down)、横向挖掘(Drill-Transverse),实现特定信息的追踪和搜索。XBRL具有的跨平台功能,可以在不同的信息之间建立连接,跟踪相关的信息线索。可自上向下地考察数据源,一直追溯到数据的底层,实现对财务报表的深入阅读和分析。XBRL的技术特点,实际上还构建了行业内(甚至跨行业)比较的数据挖掘平台。即在很大程度上实现了提供构建行业诊断标准的基础,使得在企业诊断中难以建立行业标准的困境得以打破。

(二)XBRL环境下财务诊断的数据挖掘过程 根据企业诊断对数据挖掘的要求以及XBRL的特点,基于XBRL的数据挖掘过程可设计为主要包括财务数据获取及XBRL规范化、财务诊断数据挖掘以及结果评价构建方案主题三个阶段。各部分之间的信息流动和数据交换都可基于XBRL进行,如图2所示。

图2 基于XBRL的网上财务诊断数据挖掘一般过程模型

(1)数据获取及XBRL规范化。财务诊断首先需要获取财务数据,财务数据主要来源于企业内外部的多个数据源的业务数据库。这些数据往往有多种表现形式,如文本形式、电子表格、会计信息系统报表格式、关系数据库等,数据格式比较杂乱。但这些数据一般可以分为基于XBRL描述的财务数据源与非XBRL描述的财务数据源。基于XBRL描述的财务数据不需要进行格式转换可直接进行数据挖掘,而非XBRL描述的财务数据,要将其处理为以XBRL描述的财务数据,才符合数据挖掘的要求。

(2)基于XBRL的财务诊断数据挖掘。这个阶段是数据挖掘技术运用的核心部分,也是网上财务诊断的重要阶段。通过采用聚类分析、主成分分析、关联规则、决策树分析、神经网络等数据挖掘方法,从企业大量的具有统一XBRL格式的财务数据中挖掘出潜在的、有用的知识或模式。这一阶级主要有建立财务指标体系及数据挖掘两个重要环节。

建立财务指标体系。施诊者根据诊断需要,经由XBRL技术转换的财务数据进行选择,建立财务指标体系。并可利用聚类分析等方法将这些财务指标分类,使同类财务指标具有相似性,为下一环节的数据挖掘作好准备。

财务诊断数据挖掘环节。图2所示实际上仅为初诊阶段的数据挖掘,主要针对财务数据进行,目标是寻找出影响经营效果的财务关键因素。可采用适当的数据挖掘算法,如主成分分析法、因子分析法等,然后利用相关软件工具进行具体的数据挖掘。财务诊断数据挖掘,实际上还包括对方案主题关联因素的数据挖掘,和参考方案组合时的数据挖掘(参见下节图3)。

(3)基于XBRL的数据挖掘结果评价。在此阶段要对财务诊断数据挖掘的结果进行分析和评价,剔除其中的不相关数据及重复数据,并用一种易于理解的形式对挖掘结果进行必要的解释。根据实际需要,可有针对性的再次进行挖掘。对财务数据挖掘结果的评价,将形成对该受诊对象的首要财务弊病的认识,根据一定的目的(如委托人或施诊人的意愿),构建财务诊断方案主题,为生成最终的财务诊断方案准备基本条件。

在数据挖掘完成之后,要将所得到的知识,形成符合XBRL规范的知识库,以方便数据的再挖掘和提取。整个财务诊断的数据挖掘过程支持对数据源的多次循环往复的访问、析取,并且每次分析后都会将分析结果自动保存至财务诊断数据库,然后再进行深层次的挖掘过程。这样可以大大提高财务诊断的效率与质量。

四、网上财务诊断与方案生成

新的企业诊断理论研究为财务网上诊断提供了理论基础。财务的网上诊断与方案生成主要参考企业诊断方案生成的基本流程、企业诊断方案生成的MCS模型、财务诊断信息系统与指标体系,并在此基础上考虑财务诊断的固有特点。

(一)网上财务诊断方案生成基本流程 网上财务诊断是指施诊时获取财务和非财务信息和数据,对信息和数据进行判别、整理、分析,形成财务结论,提出和形成改善方案等主要诊断流程,主要依赖网络和计算机来进行。根据梁戈夫等(2004)提出的MCS诊断模型,考虑财务诊断的特点和需要,设计出网上财务诊断过程模型FCS,如图3所示。这个过程模型包括数据收集整理、数据挖掘与初诊、诊断方案主题形成、方案组合生成四个阶段。

图3 网上财务诊断方案生成基本流程模型FCS示意图

首先,利用XBRL等工具,收集各种初始数据。通过一定的净化和转换处理,形成待运用和挖掘的数据库;其次是进行数据挖掘和初诊。可通过聚类分析对初始数据进行降维,再利用主成分分析、因子分析等数据挖掘方法,对财务指标进行初诊和评价;然后,将初诊的结果通过与委托者的沟通和施诊者的专业判断,构建财务诊断的施诊主题;最后,围绕施诊主题,进行数据的再挖掘和评估,形成对不同施诊主题的因素支持群以进行方案组合,形成财务诊断和改善的参考方案。在网络环境下施诊,克服了信息沟通和传播的许多障碍,可能实现网上在线沟通,并使用更多的数据和资料进行分析判断(多因素判断和组合)。网络施诊与XBRL等技术结合,通过对诊断分析过程中的人-机配合进行合理安排,可将数据挖掘和方案生成技术贯穿于财务诊断的整个过程,使财务诊断过程主要部分实现智能化,提高了施诊的质量与效率。

(二)网上财务诊断方案主题的拟定与数据再挖掘

(1)财务诊断方案主题的拟定。根据梁戈夫的研究意见,诊断方案的主题不一定是由委托者开始主诉时提出的诊断命题。除了委托者的意见和要求,诊断方案主题还应与施诊过程初步检查的结果及施诊者的专业判断能力相关。具有较高价值的施诊方案,其诊断主题应是在产生初诊检查背景后,由委托者与施诊者的需求与专业判断的综合而形成。在由XBRL和数据挖掘支持的网上财务诊断过程中,初诊可以与数据挖掘过程同时进行。如对待分析的财务指标,经降维处理后,可从财务数据库中,提取已经净化和转换处理的相应数据,应用主成分分析、因子分析、神经网络分析等数据挖掘方法,找到影响财务全局的关键因素或敏感因素。而这些关键因素或敏感因素,配合委托者的需求和施诊者的判断,很可能成为企业要分析和改善的诊断主题。考虑委托方现有的环境和施诊角度(如解决问题的先后和对其它因素指标的影响),考虑施诊者的经验和双方解决问题的风格,即可围绕初诊形成的关键因素或敏感因素,拟定本次诊断的施诊主题。

(2)围绕财务诊断方案主题的数据再挖掘。施诊主题拟定后,可围绕主题实行数据的再挖掘。在网络和XBRL及Web3.0等技术平台的支持下,围绕施诊方案主题的数据再挖掘,可分为:企业内部财务数据挖掘、企业内部非财务数据挖掘、外部财务数据及非财务信息挖掘三部分。例如围绕施诊主题关联指标和数据的寻找分析、围绕诊断方案关联指标和数据的寻找和归纳等等、对相关和关键数据的验证、对报表所联系的指标和数据的审核分析等等。围绕施诊主题和诊断方案的数据再挖掘过程,是现代的财务诊断理论和模式对数据挖掘较有特色的运用。与初诊时进行的数据挖掘比较,主要是企业内部的财务指标和数据不同,围绕施诊方案主题的数据再挖掘,是更加广泛意义上的数据挖掘。即财务数据上,既包含向下挖掘(主要是企业内部、财务报表背后与其相关的数据),还包含横向挖掘(主要是行业内的和部分行业外的数据);在非财务数据上,还应了解到包含企业内部与施诊主题关联较大的数据和因素(如供应产品、销售、生产、研发、经营模式等等),以及行业环境中关联较大的数据和因素(如市场、行业政策、竞争者、供应者、价格、原料、能源、环保等等)。但作为财务诊断,其数据挖掘应以财务指标和数据为主体。其它非财务的关联因素,对于不同的行业可形成一定的数据挖掘关联形式或影响模式。

(三)网上财务诊断方案生成 方案生成技术多用于系统工程中,是形成备选方案的一种方法技术。将网上财务诊断与方案生成技术相结合,可以使网上财务诊断趋于智能化与自动化。方案生成可应用智能数据库、数据分析、专家系统等工具。

(1)与诊断过程密切相关的方案生成安排。根据MCS模型,以方案生成为导向的诊断模式,可拉动和安排整个施诊过程的各个要素,动员不同环节的方法和工具相配合,实现沿施诊流程发展的诊断效能的增强,并能提供不同主题的诊断方案组合。本研究提出的财务诊断方案的生成模型,是一种采用多因素反复判断组合的决策过程。同企业诊断的MCS模型一样,财务诊断方案生成实际上已经贯穿于施诊的全过程,也是数据挖掘不断深入运用的综合过程。如图3所示,对财务指标的整理和筛选、通过数据挖掘的方法寻找和判断影响财务问题的关键或敏感因素(初诊过程)、拟定施诊方案的主题、围绕施诊主题的数据再挖掘分析,每一个环节都构成了财务诊断方案的分析判断部分。而这些分析判断有指标、有数据、有分析、有图表展示,分析判断手段相互印证、判断思路逻辑清晰。即财务诊断方案的分析判断部分,在对施诊主题的拟定和数据再挖掘环节已经完成,余下还需要生成的,是改善方案的部份。在方案生成工具的运用上。到此处涉及的诊断方案生成,大体上利用相关的软件(如Excel、SPSS等)与XBRL相结合,即可获得相应的报表和分析图。通过专门的开发,可以形成专业性的方案生成软件。而其中有关文字的表述,可相应格式化。即只需少部分修改润色,就可实现大部分自动化或智能化。

(2)改善参考方案的生成要素。方案主题拟定后,围绕施诊主题的数据再挖掘和评估,形成对不同施诊主题的因素支持群。此时施诊者可根据前面分析诊断的背景,应用专业知识和经验,设计并组合出不同的改善方案。而参考方案的改善部分,可设计为具有数个不同层面要素的半结构化组合。如某具有六层面要素改善方案结构可设计为:方案的思路目标;方案的本质即解决角度(着眼点、手段、改善总幅度);方案的内容要点(分项改善的内容和改善幅度,可形成表格形式);方案的关键(影响全局或促成成败的因素);方案的措施(如人、财、物、时间、组织上的保障,主要围绕关键因素);方案的评估(如评估方案解决问题的覆盖面、效度、价值性等)。按诊断定制性的特殊要求,此处的方案生成,采用一定的人工手段并提供施诊者充分发挥篇幅较为适合。即诊断方案改善部分的半格式化形式,只采取该部分以半自动形式生成,一些具体内容有待于施诊者根据施诊方案的具体情况填入。但如果要制定财务报表,则可开发或利用相关财务软件,通过输入必要的引导数据,就可能自动生成财务报表。

五、结论

利用网络进行财务诊断需要工具和诊断理论方法的支持。XBRL的推广应用,使网络财务诊断能以较高效率实现。借助于新近研究的企业诊断模型MCS,可以尝试构建基于XBRL的财务诊断数据挖掘流程,找出影响财务状况的成功关键因素,形成财务施诊的方案主题,并通过数据再挖掘和因素组合,由此组建生成财务诊断方案。本研究所描述的,包含了多因素反复判断组合决策过程及方案生成的财务诊断模型和施诊方式,运用了最新企业诊断理论和网络语言工具,将可能使企业财务诊断在准确性、高效化、自动化和实时施诊等方面趋于实现。

[1]姜玉泉、丁国勇、施永香:《XBRL对审计的影响及其对策》,《审计与经济研究》2004年第7期。

[2]张天西、高锦萍:《XBRL对审计的影响研究》,《当代财经》2007年第6期。

[3]吕志明:《基于XBRL的审计流程再造》,《财经问题研究》2011年第3期。

[4]戴利:《XBRL环境下内部控制审计框架研究》,《财会月刊》2014年第11期。

[5]欧阳电平、龚云蕾:《XBRL格式财务报告的特征及其审计探讨》,《审计月刊》2007年第7期。

[6]刘国英:《基于XBRL的财务数据挖掘系统分析与设计》,《中国管理信息化》2008年第9期。

[7]Zabihollah Rezaee,Elam Reynolds,Ahmad Sharbatoghlie.Continuous auditing:the audit of the future,Managerial Auditing Journal 2001.

[8]Boritz and No.Assurance reporting for XBRL:XARL(Extensible Assurance Reporting Language).Trust and Data Assurances in Capital Markets:The Role of Technology Solutions.Research Monograph sponsored by Pricewaterhouse Coopers.2003.

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