财务建模能力（财务建模与决策）

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本文目录一览：

• 1、财务管理学起来难吗？
• 2、会计论文
• 3、保险公司的财务分析
• 4、excel财务建模是综合实训课吗
• 5、大数据处理需要用到的九种编程语言

财务管理学起来难吗？

财务管理比较难学，因为涉及的知识面广。财务管理学包括初级、中级、高级、跨国、计算机财务建模，还会涉及管理学的管理学原理、管理沟通、公司战略与风险管理、管理会计学等等。

会计论文

浅论财务建模的意义和作用

〔论文关键词〕 财务建模；计算机模型；实证研究

〔论文摘要〕 本文讨论了财务建模的内涵，分析了财务建模的意义和作用，探讨了在高等财经院校开设财务建模课程的设想。笔者认为：财务建模有助于财务理论的发展，可以促进当前实证研究的开展，可以作为辅助决策的工具，特别是在新会计准则财务与会计日益融合的前提下，对会计人员更好地处理会计事务具有非常重要的意义。今后财务建模是财务会计人员必备的一项技能，因此在高等财经院校开设有关课程已势在必行。

一、财务建模的概念

谈到建模，大家首先联想到数学建模。数学建模是把一个称为原型的实际问题进行数学上的抽象，在作出了一系列的合理假设以后，原型就可以用一个或者一组数学方程来表示。

本文讨论的财务建模包括财务问题的数学建模，但是也包括下文谈到的计算机建模。因此我们定义，财务建模是用数学术语或者计算机语言建立起来的表达财务问题各种变量之间关系的学科。将一个问题用模型表述以后可以检验特定问题在不同假设条件下的不同结果，也可以用来预测在不同条件下特定问题未来的发展。

对于一个复杂的财务问题，有时要写出它的数学模型可能是不现实的或者不可能的。在此情况下如果我们能够用计算机来模拟该问题并且分析它的运行结果，就可以了解和掌握它的内在规律，预知它的未来发展。在这种情况下，虽然我们没有找到精确的数学模型，但是可以说找到了它的计算机模型。因此在上面财务建模的定义中我们增加了计算机模型的内容。

因此，财务建模是利用数学方法以及计算机解决财务问题的一种实践，是研究分析财务数量关系的重要工具。通过对实际问题的抽象、简化，再引入一些合理的假设就可以将实际问题用财务模型来表达。财务模型可以表现为变量之间关系的数学函数，也可以在完全不清楚数学表达式的情况下用计算机来模拟或者推测变量之间的依赖关系。前者是数学模型，后者是计算机模型。找出变量之间关系的数学模型可以为实际问题的解决提供非常方便的条件，但是面对当今复杂的经济问题和现象，并非所有的问题和现象都有明确的数学模型。在这种情况下，找出问题的计算机模拟模型也是非常有意义的。财务建模既包括财务问题的数学建模，也应包括相应问题的计算机建模。举一个例子，当前非常热点的问题：如何根据企业财务数据和其他有关数据对企业的风险作出评估，即如何建立企业财务预警模型就是一个典型的财务建模的例子。当然如果能够找到企业财务数据和风险之间的确定的数学关系对企业财务预警有很大的意义。但是如果这个关系一时不能找到，那么建立风险预警的计算机模拟系统对此问题的解决也是非常有帮助的。另外，文献[5]和[6]提供了一个股票估价模型的例子。在该例中，使用者可以输入贴现率、股利增长率、所要求的最低回报率等参数，然后模型可以计算出该只股票的价值，从而为股票投资提供参考。

财务建模是研究如何建立财务变量之间关系的理论和方法的科学。通过财务建模，我们可以找出财务变量之间的相互依存关系。现实世界中财务变量之间的关系有两种：一种是确定性的关系，另一种是随机性的关系。因此，财务模型也可分为确定性模型和随机性模型。确定性模型研究财务变量之间的确定定量关系，例如折现现金流模型等。随机性模型反映的是财务变量之间在一定概率意义下的相互依存关系，例如资本资产定价模型。因此，财务建模不仅讨论确定性模型建立的理论和方法，也探讨随机性模型建立的理论和方法。

财务建模是一门理论性很强的学科，具有坚实的理论基础和理论依据。它的理论基础包括数学、统计学、财务管理学、金融学、会计学、计算机程序设计等等，因此财务建模是一门交叉性很强的学科。

财务建模又是一门实用性很强的学科，是各级学生包括研究生、本科生都应掌握的一项技能。财务建模的基本内容应该包括：现金流计算模型、最优化模型、投资组合模型、估价模型、统计建模以及财务数据时间序列分析等〔1〕。这些内容在财务与金融计算中是非常有用的，是将来学生走上工作岗位以后必不可少的技能，因此应该在大学或者研究生阶段予以学习和掌握。

二、财务建模的意义

财务建模的意义可以总结为如下几点：

1. 财务建模可以推动财务理论的向前发展

首先，财务问题的模型研究本身在财务理论研究中就占有非常重要的地位。文献[4]讨论了很多会计学和财务管理中非常重要的模型，例如，资本资产定价模型（CAPM）、投资组合模型、证券估价模型、Black-Scholes 期权定价模型等。这些模型既是财务理论重要的内容，又是该学科最活跃的研究领域。很多作者由于对某个模型的研究而获得了很高的学术地位，有的甚至获得了诺贝尔奖。从理论上深入研究如何建立财务模型不仅可以追溯前人科学研究的足迹，而且可以为自己的财务研究打下良好的基础。财务建模对推动会计和财务理论的发展将起到不可忽视的作用。

另外，财务建模在财务理论与实际问题之间架起了一座桥梁。财务建模着力于用定量的方法刻画和解决实际问题。当找到了实际问题的数学模型，那么一个新的理论可能就宣告诞生；当将一个理论应用于实践并得出了与实践相辅的结论，那么该理论在这一经济体中就得到了验证。如果一个理论不能在一个经济体中得到很好的应用，那么我们就要思考对于当前的问题什么样的理论才是适合的理论。于是通过财务建模我们就去寻找符合实际的模型。该模型或者是原理论的修正，也可能是一个完全不同的新的结果。在这种情况下同样可能预示着一个新理论的诞生。当然，在一个模型上升为一个理论之前，可能该模型只适合于一个特定问题，但是我们也可以说财务建模为解决这一特定问题起到了巨大作用。财务建模不仅可以用于验证已有理论的观点和方法的正确性和严密性，同时也可以成为新理论诞生的土壤、契机和工具。

2. 财务建模方法的讨论也可以为实证研究提供很好的方法论基础

财务建模不仅可以验证规范研究所提出的观点和方法的正确性和严密性，同时财务建模方法的讨论也可以为实证研究提供很好的方法论基础。在文献〔3〕中，作者深入研究并总结了当今实证会计研究的理论和方法。由于现在实证研究愈来愈受到重视，因此掌握实证研究的方法至关重要。财务建模的方法很多都可以用于实证研究，甚至可以说财务建模本身就是一种实证研究。因此，学习财务建模可以为实证研究打下非常好的基础。

财务建模的工具对于财务建模问题的研究至关重要。过去财务建模大多通过微软办公软件Excel来完成。对于统计建模，大家采用较多的有SAS、SPSS等。现在用MATLAB应用软件包建模使财务建模更加得心应手。MATLAB是一个功能完备，易学易用的工具软件包。MATLAB的主要特点是：计算能力强，绘图能力强，编程能力强。MATLAB的使用扩充了财务建模研究的内容，并为财务建模提供很好的计算机支持。用MATLAB作为工具不仅可以提高财务建模的效率，而且可以以非常直观的方式将自己的模型表现出来，更可以创造出适合于特定企业和特定情况的模型系统。笔者在总结多年财务建模研究的心得和体会的基础上，为研究生开设了“MATLAB财务建模与分析”课程并出版了同名教材〔1〕。在为研究生讲授此课的过程中，深感财务建模对研究生今后实证研究的重要作用，也体会到学生学习该门课程的热情和投入精神。同学们通过该课程的学习不仅掌握了财务建模的基本理论和方法，也提高了进一步学习会计和财务理论的兴趣和热情。 MATLAB统计建模为财务随机模型的建立提供了非常强的工具。对财务数据进行统计分析或者根据统计分析的原理建立财务变量之间的相互依存关系是统计建模的重点内容。我们知道，在自然界和人类社会中，有些变量和变量之间表现出了确定的依存关系，但是大量的变量之间存在的却是不确定的，有时需要重复出现多次才能表现出来的关系。这样的关系就是变量之间的随机关系。随机关系需要根据统计原理应用统计分析的方法来建立。

MATLAB提供了专门用于统计分析和统计建模的统计工具箱。利用统计工具箱提供的标准函数，使用者可以完成统计上的绝大部分数据分析任务，如：假设检验、方差分析、回归分析、多元统计分析等。而且MATLAB还提供了易学、易用的图形用户界面，使用户在最短的时间内就可以掌握较复杂的统计分析技术。如果将MATLAB的编程能力和图形能力充分利用起来，那么用户还可以设计出能够完成特定功能、特定任务的模型系统。

因此，笔者认为，财务建模的较理想的软件平台是MATLAB。建议在财务建模的理论研究和实践中使用MATLAB作为其工具。

3. 新会计准则下财务建模对会计人员的意义

在新会计准则下，财务与会计的界线更加不明确。所以，财务建模在新会计准则下具有更重要的意义。过去会计人员可能只需要了解借贷原理就可以当好会计。但是新会计准则下如果只了解借贷就可能不会成为一名合格的会计。例如，在文献〔2〕中，作者论述了公允价值的引入使资产价值的计量和入账复杂化了。如果不了解如何利用现金流量模型估计公允价值，在某些情况下就不能准确入账。在文献〔1〕中，笔者还给出了其他一些新会计准则下财务建模的例子。

因此，新会计准则的采用使得原来只有财务管理人员才去考虑的问题现在会计人员也不得不考虑。财务建模可以帮助会计人员或者财务管理人员更好地、准确地贯彻新会计准则，提供更可信的会计信息。

4. 财务建模可以作为管理决策的辅助工具

通过财务建模可以将大量的报表数据转化为更有价值的财务决策信息，因此财务建模可以作为管理决策的辅助工具。决策者可以利用模型输出的信息进行决策，提高决策的科学性和合理性。

财务建模为实际问题的解决提供了定量分析和计算的方法。有助于人们全面、系统地把握实际问题的特征、性质和结构，有助于对实际问题做出更进一步的认识。当将实际问题抽象为一个财务模型以后，人们就可以根据此财务模型对该实际问题的未来发展作出预测。因此，建模的目的不是为了建模而建模，而是为了利用模型对实际问题加以抽象，从而更好地把握问题。特别是为更好地把握实际问题未来的发展提供帮助。比如说，价值分析是当今财务理论研究中的一个非常重要的领域。如果我们能够找出一个根据财务数据及其他资料计算企业价值的分析模型，那么我们就可以根据此模型在股市中找出价值被低估的股票，从而指导我们的投资实践。另一方面这样的模型也可以为资本市场的监管部门提供股票异动及监管的客观依据，从而为资本市场的规范提供保障。

5. 财务建模可以作为经济、管理等社会系统反复试验的重要工具

建模的另一个重要作用就是对于复杂的实际问题，当不可能对其做试验或试验代价太昂贵时，采用模拟建模可以有效地避免或减少试验的破坏程度和代价。例如，当评估一项财务决策对企业的未来发展有何影响时，显然不可能采取试验的方法或者试验带来的损失可能是巨大的、无可挽回的。在这种情况下，如果我们能建立一个模型用来模拟财务决策对企业的未来发展到底有何影响，那么就可以在不承担任何风险、花很少费用的情况下对财务决策的影响作出评估，从而避免盲目决策所付出的代价，为科学决策奠定基础。

根据宏观经济环境的变化和会计处理方法的不同，有些理论和模型可能需要进行不断地更正和调整使其符合特定的环境和特定的历史条件。因此，模型具有鲜明的地域性和时效性特征，而财务建模的理论和方法是使理论和模型适应这种变化的有力武器。财务建模必将成为未来财务人员的一项重要技能。不掌握这项技能，财务人员便不能适应社会的发展和环境的变化，最终将被历史所淘汰。

三、高等财经院校财务建模课程的建设设想

综上所述，财务建模在财务理论和实践中具有非常重要的意义和作用。财务建模是财务专业和相关专业学生应掌握的一项基本技能。因此，为财经院校的学生开设有关课程已势在必行。

首先，可以在有条件的院校为研究生开设选修课。笔者所在的院校属于财经院校。财经院校的学生对于掌握财务建模的知识和技能的要求更加迫切，因此首先应该在财经院校开设此课程。“十一五”以后国家加大了高校的投入力度，因此现在大多数院校都建立了自己的经济实验室、金融实验室、统计实验室或者会计实验室等。因此开设财务建模课程的硬件条件在大多数院校都已具备，只要再配以合适的软件系统即可。

第二步，待条件成熟以后，将财务建模课逐步推向本科生。财务建模的技能在本科阶段就应该全面掌握，不必等到研究生阶段。对于高年级的本科生，他们已经具备了学习财务建模的基本知识和必要的理论基础，因此在高年级本科生中开设此课程既有必要又有可能。笔者计划待条件成熟时首先为会计和金融专业的大四学生开设财务建模的选修课。

第三步，建议有关部门成立财务建模专业或者专业方向，使财经院校可以培养出财务建模的专门人才，为社会作出更大的贡献。

主要参考文献

〔1〕 段新生. MATLAB财务建模与分析〔M〕. 北京：中国金融出版社，2007.

〔2〕 段新生. 新会计准则的原则性及其影响〔J〕. 会计之友，2007（3）.

〔3〕 罗斯·瓦茨，杰罗尔德·齐默尔曼. 实证会计理论〔M〕. 陈少华等译. 大连：东北财经大学出版社，2006.

〔4〕 Richard A Brealey， Stewart C Myers. Principles of Corporate Finance〔M〕. NY：4th Ed. McGraw－Hill，1991.

〔5〕 段新生. MATLAB股票估价模型研究〔J〕. 中国管理信息化，2007（9）.

〔6〕 段新生. 基于MATLAB的股票估价模型设计〔J〕. 中国管理信息化，2008（4）.

保险公司的财务分析

数据分析是一个能够让人们管理大量客户、市场、金融和企业数据并通过更完善的分析技术和工具将数据转化为先进洞察的规则。业务分析是一系列短期战略与战术协议。它可以为组织提供快速的评估和路线图，帮助组织识别机遇和规划转型路径以实现其分析举措和目标。不同公司，有不同工作安排：

一、保险公司的业务分析员主要工作内容如下：

1、协助分析、研究经验数据，参与制定保险产品开发策略，拟定保险产品费率，审核保险产品材料;参与偿付能力管理；

2、协助制定或者参与制定再保险制度、审核或者参与审核再保险安排计划；

3、参与评估各项准备金以及相关负债，参与预算管理；

4、参与制定股东红利分配制度，制定分红保险等有关保险产品的红利分配方案；

5、参与资产负债配置管理，参与决定投资方案或者参与拟定资产配置指引；

6、参与制定业务营运规则和手续费、佣金等中介服务费用给付制度；

7、参与公司财务规划和年度预算的精算部分工作。

二、保险公司的业务分析员岗位要求如下：

1、本科以上学历,金融、财务、工商管理或经济学专业；

2、英文cet-6级以上,阅读和表达流利；

3、有熟练的excel建模能力,精通ppt制作；

4、熟悉保险、银行和投资业务模式和盈利模型；

5、有较强的战略与系统思维、业务规划能力；

6、具有优良的职业素养和良好的人际沟通技巧；

7、具有团队合作精神。

扩展阅读：【保险】怎么买，哪个好，手把手教你避开保险的这些"坑"

excel财务建模是综合实训课吗

是。excel全称是Microsoftexcel，是美国微软公司旗下所开发的一款电子表格制作软件，exce的l财务建模属于是综合实训课的一种，综合实训就是多专业综合实训，又称为跨专业综合实训，是在对典型职业岗位能力分析的基础上，按照现有社会工作实际，将工作上相互联系的多个专业实训内容、工作流程、工作任务和工作岗位进行有机组合，形成一个完整的实训生态系统。

大数据处理需要用到的九种编程语言

大数据处理需要用到的九种编程语言

随着大数据的热潮不断升温，几乎各个领域都有洪水倾泻般的信息涌来，面对用户成千上万的浏览记录、记录行为数据，如果就单纯的Excel来进行数据处理是远远不能满足的。但如果只用一些操作软件来分析，而不怎么如何用逻辑数据来分析的话，那也只是简单的数据处理。

替代性很高的工作，而无法深入规划策略的核心。

当然，基本功是最不可忽略的环节，想要成为数据科学家，对于这几个程序你应该要有一定的认识：

R

若要列出所有程序语言，你能忘记其他的没关系，但最不能忘的就是R。从1997年悄悄地出现，最大的优势就是它免费，为昂贵的统计软件像是Matlab或SAS的另一种选择。

但是在过去几年来，它的身价大翻转，变成了资料科学界眼中的宝。不只是木讷的统计学家熟知它，包括WallStreet交易员、生物学家，以及硅谷开发者，他们都相当熟悉R。多元化的公司像是Google、Facebook、美国银行以及NewYorkTimes通通都使用R，它的商业效用持续提高。

R的好处在于它简单易上手，透过R，你可以从复杂的数据集中筛选你要的数据，从复杂的模型函数中操作数据，建立井然有序的图表来呈现数字，这些都只需要几行程序代码就可以了，打个比方，它就像是好动版本的Excel。

R最棒的资产就是活跃的动态系统，R社群持续地增加新的软件包，还有以内建丰富的功能集为特点。目前估计已有超过200万人使用R，最近的调查显示，R在数据科学界里，到目前为止最受欢迎的语言，占了回复者的61%（紧追在后的是39%的Python）。

它也吸引了WallStreet的注目。传统而言，证券分析师在Excel档从白天看到晚上，但现在R在财务建模的使用率逐渐增加，特别是可视化工具，美国银行的副总裁NiallO’Conno说，「R让我们俗气的表格变得突出」。

在数据建模上，它正在往逐渐成熟的专业语言迈进，虽然R仍受限于当公司需要制造大规模的产品时，而有的人说他被其他语言篡夺地位了。

“R更有用的是在画图，而不是建模。”顶尖数据分析公司Metamarkets的CEO，MichaelDriscoll表示，

“你不会在Google的网页排名核心或是Facebook的朋友们推荐算法时看到R的踪影，工程师会在R里建立一个原型，然后再到Java或Python里写模型语法”。

举一个使用R很有名的例子，在2010年时，PaulButler用R来建立Facebook的世界地图，证明了这个语言有多丰富多强大的可视化数据能力，虽然他现在比以前更少使用R了。

“R已经逐渐过时了，在庞大的数据集底下它跑的慢又笨重”Butler说。

所以接下来他用什么呢?

Python

如果说R是神经质又令人喜爱的Geek，那Python就是随和又好相处的女生。

Python结合了R的快速、处理复杂数据采矿的能力以及更务实的语言等各个特质，迅速地成为主流，Python比起R，学起来更加简单也更直观，而且它的生态系统近几年来不可思议地快速成长，在统计分析上比起R功能更强。

Butler说，“过去两年间，从R到Python地显著改变，就像是一个巨人不断地推动向前进”。

在数据处理范畴内，通常在规模与复杂之间要有个取舍，而Python以折衷的姿态出现。IPythonNotebook（记事本软件）和NumPy被用来暂时存取较低负担的工作量，然而Python对于中等规模的数据处理是相当好的工具；Python拥有丰富的资料族，提供大量的工具包和统计特征。

美国银行用Python来建立新产品和在银行的基础建设接口，同时也处理财务数据，“Python是更广泛又相当有弹性，所以大家会对它趋之若鹜。”O’Donnell如是说。

然而，虽然它的优点能够弥补R的缺点，它仍然不是最高效能的语言，偶尔才能处理庞大规模、核心的基础建设。Driscoll是这么认为的。

Julia

今日大多数的数据科学都是透过R、Python、Java、Matlab及SAS为主，但仍然存在着鸿沟要去弥补，而这个时候，新进者Julia看到了这个痛点。

Julia仍太过于神秘而尚未被业界广泛的采用，但是当谈到它的潜力足以抢夺R和Python的宝座时，数据黑客也难以解释。原因在于Julia是个高阶、不可思议的快速和善于表达的语言，比起R要快的许多，比起Python又有潜力处理更具规模的数据，也很容易上手。

“Julia会变的日渐重要，最终，在R和Python可以做的事情在Julia也可以”。Butler是这么认为的。

就现在而言，若要说Julia发展会倒退的原因，大概就是它太年轻了。Julia的数据小区还在初始阶段，在它要能够和R或Python竞争前，它还需要更多的工具包和软件包。

Driscoll说，它就是因为它年轻，才会有可能变成主流又有前景。

Java

Driscoll说，Java和以Java为基础的架构，是由硅谷里最大的几家科技公司的核心所建立的，如果你从Twitter、Linkedin或是Facebook里观察，你会发现Java对于所有数据工程基础架构而言，是非常基础的语言。

Java没有和R和Python一样好的可视化功能，它也不是统计建模的最佳工具，但是如果你需要建立一个庞大的系统、使用过去的原型，那Java通常会是你最基的选择。

Hadoop and Hive

为了迎合大量数据处理的需求，以Java为基础的工具群兴起。Hadoop为处理一批批数据处理，发展以Java为基础的架构关键；相较于其他处理工具，Hadoop慢许多，但是无比的准确和可被后端数据库分析广泛使用。和Hive搭配的很好，Hive是基于查询的架构下，运作的相当好。

Scala

又是另一个以Java为基础的语言，和Java很像，对任何想要进行大规模的机械学习或是建立高阶的算法，Scala会是逐渐兴起的工具。它是善于呈现且拥有建立可靠系统的能力。

“Java像是用钢铁建造的；Scala则是让你能够把它拿进窑烤然后变成钢的黏土”Driscoll说。

Kafka andStorm

说到当你需要快速的、实时的分析时，你会想到什么?Kafka将会是你的最佳伙伴。其实它已经出现五年有了，只是因为最近串流处理兴起才变的越来越流行。

Kafka是从Linkedin内诞生的，是一个特别快速的查询讯息系统。Kafka的缺点呢?就是它太快了，因此在实时操作时它会犯错，有时候会漏掉东西。

鱼与熊掌不可兼得，「必须要在准确度跟速度之间做一个选择」，Driscoll说。所以全部在硅谷的科技大公司都利用两个管道：用Kafka或Storm处理实时数据，接下来打开Hadoop处理一批批处理数据系统，这样听起来有点麻烦又会有些慢，但好处是，它非常非常精准。

Storm是另一个从Scala写出来的架构，在硅谷逐渐大幅增加它在串流处理的受欢迎程度，被Twitter并购，这并不意外，因为Twitter对快速事件处理有极大的兴趣。

Matlab

Matlab可以说是历久不衰，即使它标价很高；在非常特定的利基市场它使用的相当广泛，包括密集的研究机器学习、信号处理、图像辨识等等。

Octave

Octave和Matlab很像，除了它是免费的之外。然而，在学术信号处理的圈子，几乎都会提到它。

GO

GO是另一个逐渐兴起的新进者，从Google开发出来的，放宽点说，它是从C语言来的，并且在建立强大的基础架构上，渐渐地成为Java和Python的竞争者。

这么多的软件可以使用，但我认为不见得每个都一定要会才行，知道你的目标和方向是什么，就选定一个最适合的工具使用吧!可以帮助你提升效率又达到精准的结果。

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