企业现金流月份预测研究

2022-12-15陈清

中小企业管理与科技 2022年19期

陈清

（曲阜市老年大学，山东曲阜 273100）

1 现金流课题研究的必要性与背景

在“大众创业、万众创新”的口号感召下，很多人包括众多的大学生都加入了这次创业热潮中。9 月15 日至21 日是2022 年全国大众创业万众创新活动周（以下简称“活动周”），启动仪式在全国各省、自治区、直辖市及计划单列市、新疆生产建设兵团同步开展。本届活动周主题为“创新增动能，创业促就业”，除了主会场，国家各个部委、地方政府以及驻外机构企业线上也进行了各类专场系列主题活动。为持续扩大创业创新意识的传播力度，2022 年活动周与2021年一样，继续开设了“线上活动周”平台，打破时间和空间界限，让全球范围的网友都可以在家中轻松浏览“展馆”。“线上活动周”平台通过云上官网、云展览等形式，让网友沉浸式感受双创成果，在全社会各个领域都营造创新创业氛围、激发创业创新热情，为“大众创业、万众创新”不断注入新的内涵和生机。

办企业需要激情，可是还需要理性。办企业要想成功，需要预先做好预案，所谓“凡事预则立，不预则废”。企业要生存和发展壮大，必须时刻手握一定的现金。这也是每月应该按时开工资的需要，同时也是法律法规对开办企业的基本规定。根据《工资支付暂行规定》第七条，企业必须按约定的日期支付足额工资。如果约定的工资支付日碰到了假日，则企业应该提前在工作日内支付。企业至少每月支付一次工资。如果企业没有按时支付工资，则违反了本法以及劳动法的规定。也就是说没有一定的现金流，企业是无法生存下去的。

现金流是指货币资金（可以简化为现金+银行存款）的变化情况。一般用现金流入、现金流出和现金净流量这些指标衡量现金流的变动。在风险一定的情况下，如何基本准确地预测企业是否在未来产生足够的现金流成了创业成功与否的一个极其重要的课题。如果预测到未来企业能产生的现金流会越来越多，则企业的价值就越大[1]。而现金流流量是指某个项目引起的现金流入和现金支出的增量变化，也指某个企业在某一期间内的现金流出及支出的增量情况。例如，日常的销售商品等企业的供销活动属于企业的经营性现金流入，经营活动是企业的生存方式，它产生现金流流量的主要目的是与获得净利润有关。购买机器设备的价款以及税费等则构成了企业的现金支出。评价一个企业是否正常，能不能足额按时开工资，是特别突出的指标。而要做到按时足额开工资，企业的日常现金流量是企业活力的体现[2]。较为准确估价现金流流量需要考虑如下情况：

①现金项目流量的估计需要多部门的参与，变量多且复杂，特别要注意个别经理会过高地估计现金流的情况。销售商品的数量和价格的估计需要根据过去的销售记录情况，但也要考虑到消费者偏好的变化，还要考虑到国际国内宏观形势，如突然发生的疫情等大环境的影响，疫情状况的持续时间也至关重要。

②收回的流动资金和残值收入也要充分考虑。企业也需要和家庭一样学会厉行节约。例如，企业出售及时止损而终止的生产线，存货的降价变现等；再如，当设备达到其经济寿命时，出售或出租其相关机器设备获得的现金收入等。

③现金流量的不同形态，会计收益与现金流量的区别也要认真对待。如与投资有关的常规现金流量模式与非常规模式；对于较为大型和复杂的项目，特别要注意固定资产的成本及残值，关联影响，筹资获得现金流量应该不能包括在增量现金流量中[3]。

企业现金流情况就是企业现金流入与流出的情况，其中最主要的是日常的业务收入，具体的，流入方面还涉及融资、贷款、预收款和押金等，流出方面涉及业务账单支付、员工薪资及投资等[4]。现金流多的公司，说明企业的资金是丰富的，特别是现在，各方面都越来越重视企业的现金流了。例如，要去银行融资，企业的现金流状况是银行最为关心的事情。从财务的角度说，企业的现金流量表反映的是企业活力如何，像家庭的流水账一样，反映的是每天的日子过得怎么样。影响现金流量、导致现金流发生变动的活动可分为经营、投资和融资3类。虽然这3 种活动都会导致现金流变动，但是它们各自不同的目的所引致的现金流变动含义也各不相同。当然经营活动是企业存在和发展的内因，是企业常规的、主要的现金流入渠道，它反映企业“今天”的状况，它不应长期为负，否则表明企业经营活动活力不足，难以长久。投资活动则反映企业为了“明天”而用现金的状况，它取决于企业对未来的预判。对于非金融企业而言，如果决策者有信心，会选择增加固定资产，反之会减少，甚至会压缩原有的。如果想通过金融业获利，会用现金买入股票、债权等。因此，投资活动一般来说其现金净流量为负。筹资主要是为了弥补经营和投资产生的现金缺口，通常来说，筹资的现金净流量为正。筹资的流量可以看作投资者和债权人对公司信心的体现[5]。但是借钱是需要还本付息的，所以经营活动创造的价值和现金流才是企业赖以存在的基础和根本。总之，创造现金流流量就是指企业在一定会计期间以收付实现制为出发点，为企业造血。从过去到现代，在企业创立发展的每一个历程中，决定企业活力的是它的现金流，它类似于人体的血液流动，也类似于河道中的水流、电力系统中的电流。于是对于日常现金流的变化，都是企业经营者最为关心的问题，对企业价值评价的许多指标中，从现金流出发的评价常常是较有说服力的。

现金是极为特殊的资产，它具有普遍的可接受性，具体表现为：

①流动性最强，是企业活力大小的直接体现，它可以用来及时偿还债务，也可由企业任意支配使用。

②现金存款通常仅仅获得少量活期利息收入，同时要注意通货膨胀对现金存量存款造成的损失，所以较为合理的现金流量是最好的。在通货膨胀的情况下，就需要财务人员对各年度的净现金流量进行相应调整。

2 现金流与神经网络理论

无论是判断一个企业是否值得投资，还是需要为经营者提供财务预警，都需要借助一定的数学知识以便做出科学的指导。人工神经网络模型就是这样的一类数学知识。它是以神经元的数学模型为基础来描述的，是对人类大脑系统的一阶特性的一种模拟和刻画。简单地讲，它是一个数学建模模型。神经网络模型由网络的各个拓扑节点特点和其学习规则来表示。具有自学习能力是神经网络的一种最重要也最令人关注，同时最令人兴奋的特点。因为学习能力是一种智能，我们人类之所以高级，就是因为人类具有伟大的学习能力。因此，学习算法是神经网络的研究重点之一[6]，并且神经网络模型与学习算法是一致和相关的。所以，有时人们并不去追求对神经网络模型和其算法进行严格的定义或区分，很多模型可以有多种不同的算法。同时，有些算法可能会被应用于多种模型。在神经网络中，首先需要对已有模式样本数据学习和练习。BP 神经网络是一种可以对非线性问题进行模拟求解的多层网络。其最大优点是仅仅依赖于样本数据。对一个企业前期的相关数据或者一个行业的前期数据进行处理和分析，已知基本数据是基础，自然这些已知基本数据是最好的样本数据。已知基本数据一般是指某一地区在某个时间段内的一个企业或多个企业的现金数据流，记为zm=（z1，z2，…，zm）。其中，i∈{1，2，…，m}。现金数据流的选取时间单位可由实际需要和计算机的工作条件而定，可以以日为单位，这里选择以月为单位。这样选择的原因是法律规定工资都是以货币现金形式按月发放，而按时按月发放工资是每个经营者的头等大事。下面将利用神经网络理论，通过对已知现金流数据的分析，预测和预警下个月现金流的情况。

在对现金流数据进行实际处理时，现金流的变化常常选取它们的增量来考虑，这种做法正好可以用来预测下一阶段的现金流。这里增量型选择如下：

绝对均值增量：x1,i=||zi+1||-||zi||；

对数均值增量：x2,i=lg（||zi+1||）-lg（||zi||）；

相对均值增量：x3,i=α1

还有量化绝对均值增量：可以把绝对均值增量x1,i划分成如下几种类型，小增（降）、中增（降）、稍大（降），大增（降）等，取0

以上的现金流数据量记为xi=（xi,1，xi,2，…，xi,m），i=1，2，3，4，5。

3 现金流流量的预测模型与预测公式

为对现金流流量进行神经网络的预测，我们分以下步骤进行：

①选择已知现金流数据量xi（i∈{1，2，3，4,5}），利用xi对xi，m+1进行预测。

②这里选择前馈神经网络进行预测。从简单和实用来看，可以选择模糊感知器模型，从而可借助数据x1，m对x1，m+1进行预测。以下记ym+1=（x1，x1，m+1）。

③令r 为感知器的神经元数目；m'=m-r 为学习样本的个数。于是得到模糊感知器的学习目标与相应的不等式方程组，t=r+1，r+2，…，r+m'。

④适当地选取（ε，δ）的值，并利用模糊感知器的FL-1-FL-3 与（ε，δ）-准则，解出ωn=（ω1,ω2，…，ωn）。

⑤由ωw与数据ym-n+1对ym+1进行预测，其中ys,t=（ys，ys+1，…，yt），s≤t 相应的预测公式为以上预测模型最简单，是一种基本静态预测模型。对该模型的可推广到非线性感知器模型。

4 现金流流量的动态预测

以上给出了现金流数据预测公式,但实际情形要复杂得多，其主要原因是现金流是一个动态的数据流，因此预测过程也应该是动态的。所以需要对以上的公式做修正与调整：①关于预测数据应修改为：由数据yt-m，t对yt+1进行预测，t≥m+1，其中ys，t=（ys，ys+1，…，yt），s≤t。②关于预测权向量ωw的类型有以下几种：第一，如果有长期的原始记录数据，m≥1预测权向量由不等式方程组，t=n+1，n+2，…，n+m'求出，而且有较好的预测效果，可以采用固定预测权向量。第二，动态的预测权向量ωw（t），这是用数据yt-m，t来代替方程组(*)与中的y1，m数据。另外，m 也可随t的增加而增加。第三，疫情等偶然变化的动态预测权重向量ωn（t），其中若时刻t 无偶然事件发生时，ωn（t）还是等于ωn。这里t∈A 是一个偶发性事件样本库。数据ωn（t）也可通过对已有的偶发性事件进行学习算法得到。通过以上修改修正，可做现金流动态数据的预测。

5 预测结果的评价

由于现金流流量变化的复杂性，采用一种或几种方法要想预测完全准确是不可能的，但是可以做得尽可能精确。为了比较不可预测方法的优劣，必须给出预测结果的评估方案，如记ym+1，m+k={ym+1，…，ym+k}为在时间区间（m+1，m+k）段中实际发生的现金流流量数据，而相应的预测结果为y^m+1，m+k=那么我们就这方面建立对现金流流量的预测评价标准，如①最小二乘法标准：E（q）=②ε-误差曲线标准。定义该曲线为E（ε）=||Q（ε）||，其中有了这些评价标准，我们就可比较这些预测方法的好坏和优劣。