Luận văn: Ứng dụng mô hình học máy hỗ trợ đánh giá rủi ro tài chính

Ứng dụng học máy để đánh giá rủi ro tài chính. Khám phá các mô hình dự báo chính xác giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định kinh doanh hiệu quả.

Chuyên ngành

Công Nghệ Thông Tin

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận Văn Thạc Sĩ

2009

82
2
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, TỪ VIẾT TẮT

DANH MỤC HÌNH VẼ

DANH MỤC BẢNG BIỂU

MỞ ĐẦU

1.1. Mục tiêu của nghiên cứu

1.2. Cấu trúc của luận văn

1. Chƣơng 1: MỘT SỐ KIẾN THỨC CƠ BẢN VỀ TÀI CHÍNH

1.1. Một số khái niệm tài chính

1.2. Phân tích tài chính

1.3. Báo cáo tài chính

1.4. Phƣơng pháp phân tích tài chính

1.5. Dự báo tình hình tài chính

1.6. Rủi ro tài chính

1.7. Nguồn gốc của rủi ro tài chính

1.8. Quy trình quản trị rủi ro tài chính

1.9. Quản trị rủi ro trong đầu tƣ chứng khoán

1.10. Phân tích kỹ thuật trong dự báo thị trƣờng chứng khoán

1.11. Ứng dụng của phân tích kỹ thuật

1.12. Các công cụ cơ bản sử dụng trong Phân tích kỹ thuật

1.13. Các chỉ dẫn kỹ thuật cơ bản

2. Chƣơng 2: TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU

2.1. Giới thiệu về khai phá dữ liệu (Data Mining)

2.2. Giới thiệu về phân lớp

2.3. Các phƣơng pháp phân lớp

2.4. Định nghĩa tập mờ

2.5. Phép suy diễn mờ

2.6. Phép hợp mờ

2.7. Hệ suy diễn mờ

3. Chƣơng 3: MÔ HÌNH PHÂN TÍCH RỦI RO TÀI CHÍNH

3.1. Sơ lƣợc về mô hình

3.2. Phân lớp dữ liệu - Thiết kế mạng nơron

3.2.1. Chọn loại dữ liệu đầu vào

3.2.2. Thu thập dữ liệu

3.2.3. Tiền xử lý dữ liệu

3.2.4. Phân hoạch dữ liệu

3.2.5. Thiết kế và huấn luyện mạng Nơron

3.2.6. Phân tích dữ liệu

3.3. Xây dựng tập luật từ phân tích kỹ thuật

3.3.1. Phân kỳ và hội tụ của đƣờng trung bình di động

3.3.2. Chỉ số kênh giá hàng hoá - The Commodity Channel Index (CCI)

3.3.3. Chỉ số cƣờng độ tƣơng đối - Relative Strength Index (RSI)

3.3.4. Dải băng Bollinger

3.4. Kết hợp phân tích kỹ thuật với logic mờ và mạng nơron

3.4.1. Mô đun chỉ số kỹ thuật

3.4.2. Mô đun hội tụ

3.4.3. Mô đun hệ suy diễn mờ (FIS)

4. Chƣơng 4: THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ

4.1. Dữ liệu dùng trong thực nghiệm

4.2. Thiết lập tham số cho thực nghiệm

4.2.1. Các tham số của mạng nơron

4.2.2. Các tham số của hệ hỗ trợ quyết định

4.3. Kết quả mẫu

4.3.1. Kết quả việc đánh giá và dự báo trong tƣơng lai

4.3.2. Kết quả việc hỗ trợ quyết định

4.4. Đánh giá và phân tích

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Phụ lục A – Giới thiệu về phần mềm FRPredictor

Phụ lục B – Cấu trúc các bảng cơ sở dữ liệu tài chính

Phụ lục B – Dữ liệu dùng trong thực nghiệm

Tóm tắt

I. Tổng Quan Đánh Giá Rủi Ro Tài Chính Ứng Dụng Học Máy

Thế giới ngày càng bất ổn. Giá cả hàng hóa và các biến số tài chính thay đổi khó lường. Các tổ chức tài chính đối mặt với nhiều rủi ro kinh doanh. Việc đánh giá, dự báo rủi ro tài chính trở nên quan trọng. Ở Việt Nam, các tổ chức chưa chú trọng nhiều đến rủi ro tài chính. Cách làm thủ công tốn kém. Khai phá dữ liệu, kết hợp học máy, công nghệ cơ sở dữ liệu có thể giúp tìm tri thức từ dữ liệu lớn, xây dựng mô hình đánh giá, dự báo. Luận văn này tập trung vào rủi ro trong đầu tư, kinh doanh chứng khoán. Kết hợp mạng nơron nhân tạo, phân tích kỹ thuật, hệ suy diễn mờ để hỗ trợ quyết định. Đã xây dựng phần mềm thử nghiệm trên dữ liệu thực tế từ sàn giao dịch chứng khoán. Nghiên cứu này ứng dụng khai phá dữ liệu để phân tích và đánh giá rủi ro tài chính.

1.1. Mục tiêu và Phạm vi Nghiên Cứu Rủi Ro Tài Chính

Nghiên cứu nhằm giúp ban quản trị doanh nghiệp đánh giá rủi ro tài chính và hỗ trợ người kinh doanh, đầu tư chứng khoán dự báo, ra quyết định mua bán. Phạm vi luận văn tập trung vào xây dựng mô hình đánh giá, dự báo rủi ro trong lĩnh vực đầu tư, kinh doanh chứng khoán, kết hợp học máy, phân tích kỹ thuật, và hệ suy diễn mờ.

1.2. Cấu trúc luận văn và Phương pháp Đánh Giá Rủi Ro

Luận văn gồm các chương: (1) Lý thuyết về tài chính. (2) Tổng quan khai phá dữ liệu. (3) Xây dựng mô hình đánh giá, dự báo. (4) Thực nghiệm và đánh giá. (5) Kết luận và hướng nghiên cứu tiếp theo. Phương pháp sử dụng: kết hợp logic mờ, mạng nơronphân tích kỹ thuật để xây dựng hệ hỗ trợ ra quyết định cho bài toán dự báo, dự đoán rủi ro tài chính.

II. Thách Thức Trong Đánh Giá Rủi Ro Tài Chính Truyền Thống

Thế giới biến động, việc dự đoán rủi ro ngày càng khó khăn. Rủi ro có tính dây chuyền, cộng hưởng. Các phương pháp truyền thống thủ công, tốn kém. Cần những phương pháp mới, hiệu quả hơn để quản trị rủi ro. Theo tài liệu gốc, “Thế giới ngày càng trở nên bất ổn hơn, những bất ổn trong giá cả hàng hoá và các biến số tài chính thay đổi theo những chiều hƣớng khó có thể dự báo trƣớc đƣợc.” Các tổ chức tài chính cần chủ động xây dựng quy trình đánh giá và quản trị rủi ro tài chính phù hợp.

2.1. Những Khó khăn trong Phân tích Tài chính Doanh nghiệp

Phân tích tài chính doanh nghiệp gặp nhiều khó khăn do thông tin không đầy đủ, thiếu chính xác. Các phương pháp truyền thống dựa nhiều vào kinh nghiệm, chủ quan. Cần các công cụ phân tích khách quan, dựa trên dữ liệu lớn. Ngay cả khi sử dụng các báo cáo tài chính đã qua kiểm toán, việc giải thích và dự báo vẫn đòi hỏi chuyên môn sâu và kinh nghiệm.

2.2. Hạn chế của Phương pháp Dự báo Tình hình Tài chính

Các dự báo truyền thống dựa trên mô hình kinh tế lượng, thống kê. Tuy nhiên, các mô hình này có thể không nắm bắt được sự phức tạp, phi tuyến tính của thị trường tài chính. Kết quả dự báo có thể sai lệch lớn do bỏ qua các yếu tố bất ngờ. Cần có các phương pháp dự báo linh hoạt, thích ứng với sự thay đổi của thị trường.

2.3. Rủi ro từ Sự thay đổi Giá cả Thị trường

Rủi ro tài chính đến từ nhiều nguồn. Thay đổi về giá cả thị trường như lãi suất và tỷ giá, hoạt động với đối tác và chính nội bộ DN, do đó DN cần chủ động trong việc quản trị rủi ro.

III. Phương Pháp Học Máy Cho Đánh Giá Rủi Ro Tài Chính

Học máy cung cấp công cụ mạnh mẽ để phân tích dữ liệu tài chính, dự đoán rủi ro. Các thuật toán học máy có thể học từ dữ liệu lịch sử, xác định các mẫu ẩn, dự báo xu hướng. Mô hình học máy có thể được sử dụng để phân tích rủi ro tín dụng, phát hiện gian lận tài chính, dự báo phá sản. Phương pháp học máy như Random Forest, SVM (Support Vector Machine), Neural Networks,...

3.1. Phân Lớp Dữ Liệu bằng Mạng Nơ ron Dự Đoán Rủi Ro

Phân lớp dữ liệu bằng mạng nơ-ron là một kỹ thuật hiệu quả để dự đoán rủi ro. Mạng nơ-ron có thể học từ dữ liệu quá khứ để phân loại các công ty hoặc khoản đầu tư thành các nhóm rủi ro khác nhau. Quá trình này bao gồm các bước: (1) Chọn biến đầu vào. (2) Thu thập dữ liệu. (3) Tiền xử lý dữ liệu. (4) Phân hoạch dữ liệu. (5) Thiết kế mạng nơ-ron. (6) Huấn luyện mạng. (7) Phân tích dữ liệu.

3.2. Ứng Dụng Phân Tích Kỹ Thuật và Hệ Mờ trong Đánh Giá Rủi Ro

Phân tích kỹ thuật có thể cung cấp các tín hiệu sớm về thay đổi rủi ro. Các chỉ báo kỹ thuật như MACD, RSI, Bollinger Band có thể được sử dụng để xác định các điểm mua/bán tiềm năng. Hệ mờ có thể giúp xử lý sự không chắc chắn, chủ quan trong đánh giá rủi ro.

IV. Xây Dựng Mô Hình Đánh Giá Rủi Ro Kết Hợp Học Máy

Mô hình kết hợp học máy, phân tích kỹ thuật, hệ mờ để đánh giá, dự báo rủi ro trong đầu tư chứng khoán. Mô hình bao gồm các thành phần: (1) Lựa chọn đặc trưng. (2) Phân lớp dữ liệu. (3) Xây dựng luật cơ sở. (4) Xây dựng hệ hỗ trợ quyết định. (5) Đưa ra hành động mua/bán. Mô hình sử dụng dữ liệu quá khứ, hiện tại để dự đoán rủi ro và đưa ra khuyến nghị.

4.1. Quy trình Lựa Chọn Đặc Trưng Trong Mô Hình Rủi Ro

Việc lựa chọn đặc trưng quan trọng để xây dựng mô hình chính xác. Các đặc trưng được chọn bao gồm: (1) Thông tin về giá (giá mở cửa, giá đóng cửa, giá cao nhất, giá thấp nhất). (2) Các chỉ số kỹ thuật (MACD, RSI, Bollinger Band). (3) Thông tin về báo cáo tài chính. (4) Thông tin về ngành.

4.2. Xây Dựng Hệ Hỗ Trợ Ra Quyết Định Dựa Trên Luật Cơ Sở

Hệ hỗ trợ ra quyết định sử dụng luật cơ sở để đưa ra khuyến nghị. Các luật cơ sở được xây dựng dựa trên kinh nghiệm của chuyên gia tài chính. Ví dụ: IF MACD > 0 THEN BUY. Các luật cơ sở này được kết hợp với kết quả phân lớp dữ liệu để đưa ra quyết định cuối cùng.

V. Thực Nghiệm Đánh Giá Mô Hình Đánh Giá Rủi Ro Tài Chính

Mô hình được thử nghiệm trên dữ liệu thực tế từ thị trường chứng khoán. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình có khả năng dự đoán rủi ro tốt hơn so với các phương pháp truyền thống. Mô hình có thể được sử dụng để hỗ trợ nhà đầu tư đưa ra quyết định đầu tư sáng suốt.

5.1. Dữ liệu dùng trong thực nghiệm đánh giá rủi ro

Dữ liệu được sử dụng trong thực nghiệm bao gồm dữ liệu giao dịch (giá, khối lượng) và dữ liệu báo cáo tài chính của các công ty niêm yết trên sàn chứng khoán. Dữ liệu này được thu thập từ các nguồn uy tín và được tiền xử lý để đảm bảo chất lượng.

5.2. Thiết lập tham số thực nghiệm cho mô hình học máy

Các tham số của mô hình (ví dụ: số lớp ẩn, tốc độ học) được thiết lập thông qua quá trình thử nghiệm và đánh giá. Mục tiêu là tìm ra các tham số tối ưu để đạt được độ chính xác dự đoán cao nhất.Các tham số liên quan đến mạng neuronhệ hỗ trợ quyết định.

5.3. Các luật cho MACD và độ chính xác của hệ thống

Các luật cho MACD như sau: IF MACD ở trên đường tín hiệu THEN BUY. IF MACD ở dưới đường tín hiệu THEN SELL. Tuy nhiên giá trị của đường MACD cũng dao động lên trên vào xuống dưới đường zero. Kết quả thực hiện đánh giá cho biết MACD cao, hệ thống chính xác hơn so với khi không có MACD.

VI. Kết Luận Hướng Phát Triển Cho Đánh Giá Rủi Ro Tài Chính

Nghiên cứu này đã xây dựng một mô hình hiệu quả để đánh giá và dự báo rủi ro tài chính sử dụng học máy. Mô hình có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực đầu tư chứng khoán. Hướng phát triển tiếp theo: (1) Mở rộng tập dữ liệu. (2) Thử nghiệm các thuật toán học máy khác. (3) Tích hợp thêm các yếu tố kinh tế vĩ mô.

6.1. Tổng Kết Những Kết Quả Đạt Được Từ Mô Hình

Luận văn đã xây dựng và thử nghiệm thành công mô hình đánh giá, dự báo rủi ro tài chính kết hợp học máy, phân tích kỹ thuật, hệ mờ. Mô hình có khả năng dự đoán rủi ro tốt hơn so với các phương pháp truyền thống, cung cấp thông tin hữu ích cho nhà đầu tư.

6.2. Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo Trong Quản Lý Rủi Ro Tài Chính

Các hướng nghiên cứu tiếp theo bao gồm: (1) Mở rộng tập dữ liệu để tăng độ chính xác dự đoán. (2) Thử nghiệm các thuật toán học máy khác như học sâu, mạng Bayesian. (3) Tích hợp thêm các yếu tố kinh tế vĩ mô để cải thiện khả năng dự báo. (4) Phát triển ứng dụng thực tế cho nhà đầu tư.

24/09/2025
Luận văn thạc sĩ nghiên cứu và ứng dụng một số mô hình học máy trong việc hỗ trợ đánh giá rủi ro tài chính

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 - MỘT SỐ KIẾN THỨC CƠ BẢN VỀ TÀI CHÍNH Chƣơng này cung cấp các kiến thức cơ sở về lĩnh vực tài chính. Đầu tiên sẽ là các khái niệm chính về tài chính, rủi ro tài chính, các phƣơng pháp dự báo, đánh giá rủi ro. Mục tiếp theo sẽ giới thiệu về phân tích kỹ thuật trong việc đầu tƣ, kinh doanh chứng khoán. Một số khái niệm tài chính 1.1 Phân tích tài chính Phân tích tài chính công cụ quản lý vĩ mô của Nhà nƣớc để đánh giá tình hình kinh tế của đất nƣớc, của từng ngành, từng địa phƣơng mà trên cơ sở đó xác định đƣợc nhu cầu vốn của xã hội.

Còn đối với các doanh nghiệp (DN) và các nhà đầu tƣ thì việc đánh giá phân tích đƣợc kết quả hoạt động sản xuất kinh doanh, phân tích và dự đoán tình hình tài chính của doanh nghiệp, giúp họ đƣa ra những phƣơng hƣớng, những quyết định đúng đắn về hoạt động sản xuất cũng nhƣ hoạt động tài chính nhằm làm doanh nghiệp tồn tại, phát triển và bảo đảm trạng thái cân bằng tài chính của mình. Có nhiều khái niệm về phân tích tài chính doanh nghiệp, nhƣng khái niệm hay dùng nhất là: Phân tích hoạt động tài chính doanh nghiệp là quá trình thu thập, xử lý các thông tin kế toán, nhằm xem xét, kiểm tra, đối chiếu, so sánh tài chính hiện hành với quá khứ, giúp ngƣời sử dụng thông tin có thể đánh giá tình hình tài chính DN, đánh giá về tiềm năng, hiệu quả kinh doanh cũng nhƣ rủi ro trong tƣơng lai. - Ý nghĩa: Mỗi đối tƣợng quan tâm đến tình hình tài chính của DN với một góc độ khác nhau. Đối với chủ DN và các nhà quản trị DN mối quan tâm hàng đầu của họ là tìm kiếm lợi nhuận và khả năng tài trợ.

Đối với chủ ngân hàng và các nhà cho vay tín dụng, mối quan tâm chủ yếu của họ là khả năng trả nợ hiện tại và sắp tới của DN. Đối với nhà đầu tƣ mối quan tâm của họ là các yếu tố rủi ro, thời gian hoàn vốn, mức sinh lãi và khả năng thanh toán vốn.Nhìn chung họ đều quan tâm đến khả năng tạo ra dòng tiền mặt, khả năng sinh lời, khả năng thanh toán và mức sinh lời tối đa. - Yêu cầu: TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 4 + Phân tích hoạt động tài chính DN phải cung cấp đầy đủ thông tin hữu ích cho các nhà đầu tƣ, các tín chủ và những ngƣời sử dụng thông tin khác nhau để giúp họ có quyết định đúng đắn khi ra các quyết định đầu tƣ, quyết định cho vay, quyết định sản xuất. + Phân tích hoạt động tài chính DN phải cung cấp thông tin cho các DN, các nhà đầu tƣ, các nhà cho vay và những nhà sử dụng thông tin khác nhau trong việc đánh giá khả năng và tính chắc chắn của các dòng tiền mặt vào, ra và hiệu quả sử dụng vốn kinh doanh, tình hình, khả năng thanh toán của DN.

Nhƣ vậy, có thể khẳng định, ý nghĩa tối cao và quan trọng nhất của phân tích tài chính DN là giúp cho những ngƣời ra quyết định lựa chọn phƣơng án kinh doanh tối ƣu và đánh giá chính xác thực trạng, tiềm năng của DN. - Tài liệu phục vụ báo cáo tài chính Phân tích tài chính sử dụng mọi nguồn thông tin có khả năng làm rõ mục tiêu dự đoán tài chính. Từ khi pháp lệnh kế toán tài chính đƣợc ban hành, hệ thống các báo cáo tài chính đã đƣợc thống nhất và là tài liệu cơ sở, quan trọng cho các nhà phân tích tài chính.2 Báo cáo tài chính Ở nƣớc ta chủ yếu sử dụng hệ thống báo cáo tài chính gồm: Bảng cân đối kế toán: là báo cáo tổng hợp cho biết tình hình tài chính của đơn vị tại những thời điểm nhất định dƣới hình thái tiền tệ. Đây là một báo cáo tài chính có ý nghĩa rất quan trọng đối với mọi đối tƣợng có quan hệ sở hữu, quan hệ kinh doanh với DN.

Bảng cân đối kế toán phản ánh hai nội dung cơ bản là nguồn vốn tài sản. Nguồn vốn phản ánh nguồn vốn đƣợc huy động vào sản xuất kinh doanh. Về mặt pháp lý, nguồn vốn cho thấy trách nhiệm của DN về tổng số vốn đã đăng ký kinh doanh với Nhà nƣớc, số tài sản đã hình thành bằng nguồn vốn vay ngân hàng, vay đối tƣợng khác, cũng nhƣ trách nhiệm phải thanh toán với ngƣời ngƣời lao động, cổ đông, nhà cung cấp, trái chủ, ngân sách. Phần tài sản phản ánh quy mô và cơ cấu các loại tài sản hiện có đến thời điểm lập báo cáo thuộc quyền quản lý, sử dụng của DN, năng lực và trình độ sử dụng tài sản.

Về mặt pháp lý, phần tài sản thể hiện tiềm lực mà DN có quyền quản lý, sử dụng lâu dài, gắn với mục đích thu đƣợc các khoản lợi nhuận. Bảng cân đối kế toán là tài liệu quan trọng bậc nhất giúp cho nhà phân tích nghiên cứu đánh giá một cách khái quát tình hình và kết quả kinh doanh, khả năng cân bằng tài chính, trình độ sử dụng vốn và những triển vọng tài chính của DN. Báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh: Là báo cáo tài chính tổng hợp cho biết tình hình tài chính của DN trong từng thời kỳ nhất định, phản ánh tóm lƣợc các khoản thu, chi phí, kết quả hoạt động sản xuất kinh doanh của toàn DN, kết quả hoạt động TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 5 sản xuất kinh doanh theo từng hoạt động kinh doanh (sản xuất kinh doanh, đầu tƣ tài chính, hoạt động bất thƣờng). Dựa vào số liệu trên báo cáo kết quả kinh doanh, ngƣời sử dụng thông tin có thể kiểm tra, phân tích, đánh giá kết quả hoạt động kinh doanh của DN trong kỳ, so sánh với kỳ trƣớc và với DN khác để nhận biết khái quát hoạt động trong kỳ và xu hƣớng vận động.

Báo cáo lưu chuyển tiền tệ: là báo cáo liên quan đến luồng tiền ra vào trong DN, tình hình trả nợ, đầu tƣ bằng tiền của DN trong từng thời kỳ. Báo cáo lƣu chuyển tiền tệ cung cấp những thông tin về những luồng vào, ra của tiền và coi nhƣ tiền, những khoản đầu tƣ ngắn hạn có tính lƣu động cao, có thể nhanh chóng và sẵn sàng chuyển đổi thành một khoản tiền biết trƣớc ít chịu rủi ro lỗ về giá trị do những sự thay đổi về lãi suất. Những luồng vào ra của tiền và những khoản coi nhƣ tiền đƣợc tổng hợp thành ba nhóm: lƣu chuyển tiền tệ từ hoạt động kinh doanh, lƣu chuyển tiền tệ từ hoạt động đầu tƣ, lƣu chuyển tiền tệ từ hoạt động tài chính và lập theo phƣơng pháp trực tiếp, gián tiếp. Thuyết minh các báo cáo tài chính: nhằm cung cấp các thông tin về tình hình sản xuất kinh doanh chƣa có trong hệ thống các báo cáo tài chính, đồng thời giải thích một số chỉ tiêu mà trong các báo cáo tài chính chƣa đƣợc trình bày, giải thích thêm một cách cụ thể, rõ ràng.

Các báo cáo tài chính trong DN có mối quan hệ mật thiết với nhau, mỗi sự thay đổi của một chỉ tiêu trong báo cáo này trực tiếp hay gián tiếp ảnh hƣởng đến các báo cáo kia, trình tự đọc hiểu đƣợc các báo cáo tài chính, qua đó họ nhận biết đƣợc và tập trung vào các chỉ tiêu tài chính liên quan trực tiếp tới mục tiêu phân tích của họ.3 Phương pháp phân tích tài chính Để tiến hành phân tích hoạt động kinh doanh cũng nhƣ phân tích hoạt động tài chính ngƣời ta không dùng riêng lẻ một phƣơng pháp phân tích nào mà sử dụng kết hợp các phƣơng pháp phân tích với nhau để đánh giá tình hình DN một cách xác thực nhất, nhanh nhất. Phƣơng pháp chủ yếu là phƣơng pháp so sánh và phân tích tỷ lệ. Phương pháp so sánh: Để áp dụng đƣợc phƣơng pháp này cần phải đảm bảo các điều kiện có thể so sánh đƣợc của các chỉ tiêu (phải thống nhất về nội dung, phƣơng pháp, thời gian và đơn vị tính toán của các chỉ tiêu so sánh) và theo mục đích phân tích mà xác định gốc so sánh. Gốc so sánh có thể chọn là gốc về mặt thời gian hoặc không gian.

Các trị số của chỉ tiêu tính ra ở từng kỳ tƣơng ứng gọi là trị số chỉ tiêu kỳ gốc, kỳ phân tích. Và để phục vụ mục đích phân tích ngƣời ta có thể so sánh bằng các cách: so sánh bằng số tuyệt đối, so sánh bằng số tƣơng đối, so sánh bằng số bình quân. TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 6 Phƣơng pháp so sánh sử dụng trong phân tích tài chính DN là: - So sánh giữa số thực hiện kỳ này với số thực hiện kỳ trƣớc để thấy rõ xu hƣớng thay đổi về tài chính của DN, thấy đƣợc sự cải thiện hay xấu đi nhƣ thế nào để có biện pháp khắc phục trong kỳ tới. - So sánh giữa số thực hiện với số kế hoạch để thấy mức độ phấn đấu của Doanh nghiệp.

- So sánh giữa số thực hiện kỳ này với mức trung bình của ngành để thấy đƣợc tình hình tài chính của DN đang ở tình trạng tốt hay xấu, đƣợc hay chƣa đƣợc so với các DN cùng ngành. - So sánh theo chiều dọc để thấy đƣợc tỷ trọng của từng loại trong tổng hợp ở mỗi bản báo cáo. So sánh theo chiều ngang để thấy đƣợc sự biến đổi về cả số tƣơng đối và số tuyệt đối của một khoản mục nào đó qua niên độ kế toán liên tiếp. Phương pháp phân tích tỷ lệ: là phƣơng pháp truyền thống, đƣợc sử dụng phổ biến trong phân tích tài chính.

Đây là phƣơng pháp có tính hiện thực cao với các điều kiện áp dụng ngày càng đƣợc bổ sung và hoàn thiện. Bởi lẽ: Thứ nhất, nguồn thông tin kế toán và tài chính đƣợc cải tiến và đƣợc cung cấp đầy đủ hơn. Đó là cơ sở hình thành các chỉ tiêu tham chiếu tin cậy cho việc đánh giá một tỷ lệ tài chính của DN. Thứ hai, việc áp dụng công nghệ tin học cho phép tích luỹ dữ liệu và thúc đẩy nhanh quá trình tính toán hàng loạt các tỷ lệ.

Thứ ba, phƣơng pháp phân tích này giúp cho nhà phân tích khai thác có hiệu quả các số liệu và phân tích một cách có hệ thống hàng loạt tỷ lệ theo chuỗi thời gian liên tục hoặc theo từng giai đoạn. Phƣơng pháp này dựa trên ý nghĩa chuẩn mực các tỷ lệ của đại lƣợng tài chính trong các quan hệ tài chính.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ