OLAP技術在電力上市公司財務分析中的應用研究

孫婧豪 劉吉成 顏蘇莉

【摘要】作為一種新型的決策支持技術，聯機分析處理（On-Line Analytical Processing，OLAP）技術在財會領域的應用也越來越廣泛。本文以財務報表數據倉庫及其多維分析模型構建為基礎，將OLAP技術應用于電力上市公司的財務分析，通過切片、切塊、旋轉、鉆取等方法，對財務數據進行深入分析，以滿足管理者利用財務信息進行決策的需要。

【關鍵詞】OLAP 財務分析 數據倉庫

一、引言

隨著信息化建設的不斷完善，會計電算化的逐步普及，許多企業實現了計算機系統代替手工做賬，進行會計核算，大大簡化了賬務處理流程。但是，在財務分析方面，企業還沒有充分的利用計算機技術，只是停留在簡單的財務報表分析階段，不僅工作量大，而且分析不全面，故不能滿足管理者的決策需要。近年來，隨著商務智能技術的發展與普及，OLAP廣泛應用于各個領域，也為企業財務分析提供了一種新思路。因此，以數據倉庫為基礎，以OLAP技術為手段，通過切片、切塊、旋轉、鉆取等方式，從多角度、多方面觀察數據，對財務數據進行深入分析，為管理者決策提供有效的財務信息就顯得尤為重要。

關于數據倉庫及OLAP的內涵研究方面，W.H.Inmon（1991）認為，數據倉庫是一個面向主題的、集成的、時變的、非易失的數據集合，支持管理部門的決策過程[1]；E.F.codd（1993）認為，OLAP是使分析人員、管理人員或執行人員能夠從多種角度對從原始數據中轉換出來的、能夠真正為用戶理解的、并真實反映企業特征的信息進行快速、一致、交互地存取，從而獲得對數據的更深入了解的一類軟件技術[2]。

近些年來，國內學者對OLAP技術在財務會計中的應用做過一些研究。王晨等從代數實現的角度出發，提出了一種OLAP分析模型，構建了一個多維立方體數據模型和一系列多維算子模型，用于分析集團企業的財務狀況。吳新松等從系統開發的角度出發，將數據倉庫技術和OLAP技術應用到不同行業的財務分析中，構建了相匹配的財務分析系統模型，并使用VisualC++對系統進行了部分實現。此外，軟件公司也在積極開發基于OLAP和數據倉庫技術的通用財務分析軟件。東大金算盤軟件公司、用友公司、金蝶公司相繼利用數據倉庫技術，運用OLAP技術思想，開發了財務分析軟件，幫助企業管理者進行財務分析和決策。但是，這些研究主要是從模型的構建、計算機技術、軟件開發等層面來研究OLAP技術在財務分析中的一般實現方法，并沒有詳細論述OLAP各種方法在財務分析中的具體應用。基于此，本文以數據倉庫為基礎，借助于OLAP技術，重點研究切片、切塊、旋轉、鉆取等方法在電力上市公司財務分析中的具體運用。

二、會計報表數據倉庫的構建

利用OLAP技術進行財務分析之前，首先需要構建會計報表數據倉庫，將各類Excel報表數據進行清洗和整理，使其形成按照主題組織、面向分析評價的數據倉庫[3]。在構建會計報表數據倉庫的過程中，本文采用關系數據庫來表示和存儲多維數據，并通過事實表和維表來連接數據。

數據倉庫的設計是面向主題的，在本文中，選擇企業資產狀況、負債及所有者權益狀況、利潤狀況、現金流量狀況、財務評價指標作為數據倉庫的主題，相應的財務項目指標及指標值構成事實表，企業信息和時間構成維表，采用事實星座模式，構建多維數據模型。

三、OLAP多維數據集的構建

數據倉庫構建完畢，針對數據倉庫的各個主題，分別構建各自的多維數據集，包括維度的設計和度量的設計。維度表示人們觀察事物的角度，在進行多維數據集設計時，首先要確定需要分析的維度[4]。度量是所分析的多維數據集的中心值，是用戶瀏覽多維數據集時重點查看的數字數據，這些值基于多維數據集的事實表中的一列，通常為數值數據類型[5]。

在本文中，多維數據集選取時間、企業、指標值等三個維度，選取各項評價指標的數值為度量值，依次構建各個主題的多維數據立方體，進行財務分析。

四、OLAP在電力上市公司財務分析中的具體應用

多維數據模型建立完成，管理者不僅可以快速地從各個分析角度獲取數據，還能動態的在各個角度之間切換或者進行多角度綜合分析，具有極大的分析靈活性。在財務分析中，常用的多維分析操作包括切片、切塊、旋轉、鉆取，現以5家發電企業（A華能國際，B大唐發電，C華電國際，D國投電力，E國電電力）5年（2010～2014年）的財務數據為例，研究各項操作在財務分析中的應用。

（一）切片

在財務數據的多維數據結構中，可以按二維進行切片，獲取所需要的某項指標，從而針對具體指標進行財務分析。

以財務評價指標主題為例，如果要分析A企業2014年的償債能力，那么選擇2014年進行切片，所得到的“2014年，A企業，流動比率”、“2014年，A企業，速動比率”、“2014年，A企業，現金比率”、“2014年，A企業，資產負債率”、“2014年，A企業，產權比率”就是5個切片，如表1所示。分別對這5個指標進行分析，從而綜合判斷企業的償債能力。

表1 2014年A企業償債能力指標

從表1可以看出，一方面，A企業的流動比率為0.36，小于1，并且速動比率為0.29，小于0.5，說明企業資金流動性比較差；另一方面，現金比率為12.5%，即時付現能力較好，資產負債率為69.35%，產權比率為191.71%，資本結構還是比較合理的。總的來說，A企業的短期償債能力較差，但長期償債能力有一定保障。

（二）切塊

在財務數據的多維數據結構中，可以按三維進行切塊，將不同路徑任意組合，決策者可以得到所需要的內容，從而達到決策分析的目的。

以財務評價指標主題為例，如果要分析企業的營運能力，可以選擇某一年來切片，在此基礎上繼續選擇A企業，最后選擇需要分析的營運能力指標進行切塊。如可按“2010/2011/2012/2013/ 2014年，A企業，營運能力”進行切塊操作，來具體分析A企業近5年來的營運能力變動情況，如圖1所示。

圖1 A企業各年營運能力指標值

從圖1可以看出，A企業營運能力的各項指標呈現逐年下降趨勢，說明企業的營運能力逐步減弱。因此，企業應及時采取措施，提高存貨的管理水平，加快應收賬款的回收，更新改造機器設備，提高生產效率，從而改善營運能力。

（三）旋轉

旋轉是變換維的方向，即在表格中重新安排維的放置（即行列互換），在財務分析中，可用于橫向對比與縱向對比的變換。

以財務評價指標主題為例，如果要對A企業的盈利能力進行縱向分析，可以利用切塊操作，得到A企業2010～2014年各項指標數據，如表2所示；進而利用旋轉操作，重新安排維的放置，得到2014年5家企業各自的盈利能力指標數據，從而進行橫向分析，如表3所示。

表2 A企業各年盈利能力指標值

表3 2014年5家企業盈利能力指標值

從表2可以看出，在縱向上，除2011年外，A企業的各項盈利能力指標均呈現逐年上升趨勢，說明A企業的盈利能力不斷提高，而在2011年，企業或許是受到外部環境因素或內部決策因素的影響，導致盈利能力一落千丈；從表3可以看出，在橫向上，與同行業相比，2014年A企業的各項指標雖然落后于D企業，但與C企業、E企業不相上下，更是遠遠領先于B企業，說明A企業的盈利能力在行業中仍處于領先地位。

（四）鉆取

鉆取是改變維的層次，變換分析的粒度，它包括向上鉆取和向下鉆取。向上鉆取是在某一維上將低層次的細節數據概括到高層次的匯總數據，減少維數；而向下鉆取則相反，它從匯總數據深入到細節數據進行觀察，增加新維[6]。在財務分析中，充分利用向下鉆取，可以分析企業的資產組成、資本結構以及成本費用的構成情況。

以企業資產主題為例，我們可以查看2014年度A企業的資產總額，向下鉆取，可以查看2014年度A企業流動資產、非流動資產的數額，繼續向下鉆取，便可以查看流動資產、非流動資產各自的構成項目及其所占的比重，從而分析企業的資產構成是否存在問題，如圖2所示。

圖2 2014年A企業資產鉆取分析圖

從圖2可以看出，A企業的資產項目中，非流動資產所占比重過大，達到了86.56%，流動資產只占13.44%，說明企業資產的流動性較差，短期償債能力較弱。繼續向下鉆取，在非流動資產項目中，固定資產所占比重最大，長期股權投資和在建工程所占份額都較小，說明企業目前仍以主業發電為主，較少進行對外投資，為長期償債提供了一定保障；而在流動資產項目中，應收賬款所占比重最大，達到了38.47%，容易導致企業的短期資金供應不足，從而引起短期償債風險。

以負債及所有者權益主題為例，我們可以查看2014年A企業的負債及所有者權益總額，向下鉆取，可以查看2014年度A企業負債、所有者權益各自的數額，了解企業的資本結構，繼續向下鉆取，便可以查看負債、所有者權益各自的構成項目及其所占的比重，從而分析企業是否合理舉債，是否存在償債風險，如圖3所示。

圖3 2014年A企業負債及所有者權益鉆取分析圖

從圖3可以看出，A企業負債比重較大，達到了69.35%，所有者權益占比小，占到30.65%。向下鉆取，在企業負債中，主要以短期借款和長期借款為主，二者比例相近。由此可見，銀行貸款是A企業最主要的融資方式。企業在籌資過程中，還應重視應付賬款等信用融資方式，不僅可以減輕財務負擔，還有助于短期的資金周轉。從所有者權益的構成來看，未分配利潤占比較大，為企業規模的擴大、投資機會的選擇創造了條件，也為長期償債提供了保障；此外，少數股東權益達到了17.17%，也體現了企業融資方式的多元化。

五、結論

在競爭激烈的市場之中，企業若想做大做強，只有緊跟信息化的發展步伐，建立財務分析信息化系統，充分挖掘信息潛在的價值，才能高效及時的做出正確決策。雖然，數據倉庫以及OLAP分析技術在財務分析中的應用還不是很廣泛，但是隨著時間的推移，它們必將受到企業的廣泛重視，并且最終為企業挖掘出大量潛在的價值，使企業不斷發展壯大。

參考文獻

[1]王晨，邵貝恩.OLAP分析模型在集團企業財務分析中的應用[J].計算機工程，2003，07：79-81，165.

[2]謝中陽，劉瑤，左春，孫玉芳.OLAP技術在財務分析中的應用[J].計算機工程與設計，2002，03：47-51，55.

[3]舒俊，陳龍.數據倉庫和OLAP技術在大型施工企業財務分析中的應用[J].計算機與數字工程，2006，05：144-147.

[4]王芊.OLAP技術在財務指標分析中的應用研究[D].北方工業大學，2011.

[5]陳欣.OLAP技術在財務分析中的應用研究[J].商業會計，2012，07：35-36.

[6]胡楊，袁建華.數據倉庫和OLAP技術在集團財務分析中的應用[J].計算機與現代化，2013，04：31-35，39.

作者簡介：孫婧豪（1991-），女，山東淄博人，華北電力大學經濟與管理學院研究生，研究方向：財務管理理論與實務；劉吉成（1963-），男，寧夏中衛人，華北電力大學經濟與管理學院教授，研究方向：管理科學與工程、企業信息管理與電子商務；顏蘇莉（1962-），女，湖南漣源人，華北電力大學經濟與管理學院副教授，研究方向：財務管理理論與實務、電力企業財務管理。