让数字说话2003年同仁堂财务报表分析——同仁堂面临的机遇与挑战

财务报表呈现给我们的，只是一堆没有生气的数字。而财务分析则是让这些数字活起来的惟一工具。对于掌握了财务分析这一工具的人，财务数据才是真正有用的     

高校财务信息安全管理探析

本文分析了高校财务信息安全面临的各种风险,包括数据损毁、数据篡改、信息泄露等,并提出了加强高校财务信息安全管理的几点建议,包括建立信息安全管理制度,强化人员信息安全意识,加强财务数据备份管理、系统操作日志管理和网络安全管理工作等.     

财务报表分析

财务报表分析的目的是运用财务数据评价企业当前和过去的业绩并评估其可持续性,给信息使用者提供各种财务信息,包括企业短期偿债能力、长期偿债能力、营运能力、盈利能力等,为报表使用人做出相关决策提供了依据和帮助。本文围绕上述内容进行了阐述。     

上市公司财务异常分析与预警管理系统的建立

分析上市公司的财务报表对于及时发现公司财务危机,从而避免陷入财务困境具有重要意义。文章试从上市公司盈利结构、现金流与投资、不合常规的资产或股权交易等三方面分析上市公司财务异常的主要表现,进而提出相关预警管理系统,以增强公司的经营能力和抗风险能力。     

如何进行企业财务报表分析

财务报表是企业所有经济活动的综合反映,认真解读与分析财务报表,能帮助我们找出企业在生产经营过程中存在的问题,评判当前企业的财务状况,预测未来的发展趋势。通过对财务报表主要指标的说明,提出了具体的财务分析方法,并指出这些方法不但能克服当前分析方法的缺点,还能发挥分析自身的优势,得出准确的评价结果。     

模糊数学方法在财务报表分析中的应用

会计在生成财务信息的过程中充斥了模糊性,可以说模糊性是会计信息固有的特征。针对财务信息的这种模糊性本文试图将模糊数学方法引入财务报表分析,利用模糊数学集合论与层次分析法相结合的方法,建立了模糊分析的指标体系,并进行了财务质量的模糊综合评判,使财务报表分析的方法体系更完整、报表分析更清晰,并结合具体实例进行了模型的应用分析,为财务报表分析提供了一种辅助手段。     

基于时间序列分析的客户项目状态篡改识别算法

为了解决现有客户项目状态篡改识别算法中不能自适应识别篡改类型和无法同时识别出多个项目状态遭受篡改的问题,给出了基于时间序列分析的客户项目状态篡改识别算法,即先划分系统内的评分时间序列区间段,运用PCA VarSelect算法得出项目状态篡改可疑名单,再进一步缩小识别范围,具体方法是,根据被篡改的时间段,结合评分偏差度确定被篡改状态的项目,在此基础上进一步分析被篡改时间段内的评分,以确定篡改类型,最后识别出相应的被篡改状态的项目.仿真显示,该算法识别精度较高,不仅能识别单个项目的篡改状态,还能同时识别多个项目的篡改状态.     

企业财务报表及其指标分析的局限性

一、财务报表的局限性 企业财务报表是进行财务分析与评价的基础，财务报表的局限性导致财务分析与评价的局限性，财务报表的局限性常常表现为以下几方面。     

企业财务报表及其指村分析的局限性

一、财务报表的局限性 企业财务报表是进行财务分析与评价的基础,财务报表的局限性导致财务分析与评价的局限性,财务报表的局限性常常表现为以下几方面. 1.财务人员的从业素质对财务报表质量的影响     

基于Transformer风格卷积网络的上市公司财务造假侦查技术研究

在当今数字时代下,上市公司财务造假具有专业性、隐蔽性、智能化特点,涉案数据体量大、数据类型多、数据关系复杂等是上市公司财务造假侦查面临的主要挑战。如何利用前沿人工智能(AI)技术对财务造假进行智能化数据挖掘和侦查是经济侦查亟待解决的问题。由于上市公司财务数据的不同特征字段之间存在潜在的依赖关系,为此提出了一种Transformer风格卷积神经网络模型(TSCNN)对上市公司的财务造假进行监测识别,该技术针对深度学习中流行的卷积神经网络普遍应用小卷积核,无法对全局特征依赖性进行建模等问题,利用Transformer架构中自注意力机制捕获全局的特征依赖,同时嵌入的大卷积核卷积层编码特征权重,增强感知特征间依赖关系的能力。此外,TSCNN通过线性复杂度的Hadamard积简化自注意力机制的运算。研究表明,所提出的侦查技术在上市公司财务数据上的鉴别性能优于现有流行的ResNet和MLP等人工智能算法。该方法是人工智能技术在经济侦查应用中的探索,在创新升级传统经济侦查手段基础上进一步提升办案效率。