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基于大数据的新能源汽车A企业财务风险管控研究

发布时间:2023-05-07 03:20
  当前我国正处于“两个一百年”的历史交汇期,众所周知,汽车产业长期以来一直是创收的重要产业,也是技术要求非常高的行业,目前国际上主要的汽车仍然是以欧美国家和日韩国家为主的。但随着新能源技术的不断发展,新能源汽车行业也成为了朝阳行业,近年来,新能源汽车行业发展迅猛,大有“一扫天下”之势,我国的新能源汽车企业也如雨后春笋般出现,但在发展过程中仍要做到居安思危,对其存在的财务风险不能听之任之,要及时做好识别、评价、分析,并且结合行业整体和自身情况及时制定管控措施。鉴于此,本文首先在运用国内外财务风险定义内涵和财务风险管理理论研究成果的基础上,描述大数据在企业财务风险管控方面的应用研究,同时概述本文的主要研究理论及内容、思路和创新点。其次,采取定性和定量分析法对A公司进行财务风险分析,并对A公司所在新能源行业运用PESTEL方法进行行业背景分析,得出其初步财务风险特点,从技术角度归纳运用大数据管控财务风险的条件和优势。再次,采用大数据手段构建新能源汽车A企业财务风险管控体系,包括建立财务风险评价、预警和决策体系。最后,对其中的难点——建立财务风险评价体系进行应用实践,包括确定财务风险评价内容、财...

【文章页数】:55 页

【学位级别】:硕士

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摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 研究内容及意义
        1.2.1 研究内容
        1.2.2 研究意义
    1.3 文献综述
        1.3.1 财务风险成因
        1.3.2 财务风险评价
        1.3.3 财务风险管理
        1.3.4 大数据在财务风险管控中的应用
        1.3.5 文献评述
    1.4 研究方法与思路
        1.4.1 研究方法
        1.4.2 研究思路
    1.5 研究创新点
第二章 相关理论概述
    2.1 财务风险相关理论
        2.1.1 财务风险定义及特点
        2.1.2 财务风险识别
        2.1.3 财务风险评价
        2.1.4 财务风险管控
    2.2 大数据技术的理论基础
        2.2.1 大数据概念及特点
        2.2.2 大数据在财务风险管控方面的应用
第三章 A公司财务风险现状分析
    3.1 A公司简介
    3.2 定性分析
        3.2.1 高素质管理团队降低其财务风险易发性
        3.2.2 完善产业链有效降低财务风险的破坏性
    3.3 定量分析
        3.3.1 中庸型资产结构影响其成长能力
        3.3.2 警惕盈利能力下降问题
    3.4 A企业行业背景分析
        3.4.1 政治与法律环境分析
        3.4.2 经济环境分析
        3.4.3 社会和文化环境分析
        3.4.4 技术环境分析
        3.4.5 PESTEL分析小结
第四章 基于大数据构建新能源汽车A企业财务风险管控体系
    4.1 构建财务风险评价体系
        4.1.1 确定分析内容
        4.1.2 财务风险评价模型构建及应用
        4.1.3 评价模型应用对比
    4.2 以大数据为基础建立企业财务风险预警体系
        4.2.1 确定预警需求
        4.2.2 以大数据为基础构建企业财务风险预警体系
    4.3 以大数据为基础构建企业财务风险决策体系
        4.3.1 坚持以财务理论为基础
        4.3.2 坚持智能化原则
第五章 A企业财务风险评价应用实践
    5.1 确定财务风险评价分析内容
        5.1.1 确定指标选取原则及目标
        5.1.2 确定指标构建内容
        5.1.3 评价方法确定及数据选取
    5.2 A企业财务风险评价模型构建及应用
        5.2.1 数据预处理
        5.2.2 相关性检验
        5.2.3 因子提取
        5.2.4 因子旋转
        5.2.5 评价模型建立及评价结果分析
    5.3 A企业评价模型应用对比分析
        5.3.1 盈利风险分析
        5.3.2 偿债风险分析
        5.3.3 运营风险分析
        5.3.4 成长风险分析
        5.3.5 非财务指标分析
第六章 结论与展望
    6.1 研究结论
    6.2 未来展望
参考文献
致谢
作者在攻读硕士期间的主要研究成果



本文编号:3810158

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