上市公司財務數據質量智能評估模型構建研究

吳傳良

一、上市公司財務數據質量智能評估概述

上市公司財務數據質量智能評估是指用戶借助智能設備來評估上市企業財務數據質量的一種行為。其優勢主要表現在：開放性，上市企業財務數據質量評估工作是面向所有人的，無論從事何種職業的人均可參與；普惠性，可借助互聯網的資源共享功能及互聯互通功能來開展上市企業財務數據質量評估工作。普惠性代表評估工作可實現共贏、共享，這是分享經濟高速發展的必然需求；高效性，借助現代信息處理技術來開展上市企業財務數據質量評估工作，顯著提升評估工作的效率，符合現階段資本市場的發展需求。

二、上市企業財務數據質量智能評估模型構建

（一）評估體系結構模型

本文采用的是正是此種數據質量智能評估體系，主要包括；用戶層、業務邏輯層、數據層。其中，用戶層主要負責提供界面接口；業務邏輯層主要是利用所采集到的數據信息，進行分析測算，最后評估數據質量；數據層是保證數據質量評估系統正常運作的基礎，所涵蓋的元數據模型能夠為評估數據質量提供所需的數據信息，為其提供模型支持。

（二）數據質量支撐元數據模型構建

1.數據字典元模型

該模型包含描繪實體的元模型數據，如描繪數據源中表信息的數據表、描繪數據庫信息的數據源、描繪表中字段信息的數據項及描繪有所屬專業信息的專業等，不同元模型數據之間的關系如下：

2.約束規則元模型

其涵蓋了全部數據質量約束規則、實體數據與規則之間的關聯，它們之間的關系可通過如下表示：

借助函數擴展元模型將有關的數據質量約束從規則元模型中提取出來，接著對數據質量各個指標信息進行測算。

3.函數擴展元模型

該模型分為約束規則及質量指標的擴展元模型兩部分，二者間關系如下：

4.評估元模型

函數之間的映射關系、數據質量指標、評估所有流程信息、數據質量約束規則，不同函數信息之間的關系如下：

5.結果元模型

該模型可分為兩部分，即數據質量評估結果信息及數據質量評估指標信息，二者之間的關系可通過如下表示：

該模型主要負責為用戶展示系統結果，能將評估期間產生各種信息詳細地記載下來。

（三）以系列元模型為基礎的數據質量評估算法

通過關系代謝語言來描繪數據質量評估算法的流程：

步驟1：

以完整性為例，對完整性約束規則及元模型與此規則之間的映射關系進行定義。

步驟2：

根據步驟1所得到的結果，將關于完整性的一切表間關系查找出來，總結出過濾條件信息。

步驟3：

利用步驟2可獲知表間關聯，通過查找整個實體數據庫，可獲得與條件不符的問題數據。

步驟4：

可通過評估元數據庫找出評估所需使用的所有約束規則信息、函數信息、評估流程及二者之間的關聯，利用步驟3中所獲知的問題數據，再利用步驟4公式可測算出評估指標，最后再在評估結果數據庫中輸出測算結果。

步驟5：

利用步驟5可得出約束規則日志信息、完整性評估信息、評估進程信息及約束規則錯誤信息等評估結果信息，再通過圖形化界面呈現出評估結果信息。

三、案例實踐

某上市企業采用此基于規則元數據的數據質量智能評估模型來評估其財務數據質量，以完整性約束為例，對該上市企業所有財務數據的完整性約束規則實施定義后，認真評估其完整性數據質量指標，結果發現，其財務數據較為完整且較為準確，有效的減少了信息不對稱現象。（作者單位為晉江市新合發塑膠印刷有限公司）