2010年以后,全球經(jīng)濟(jì)漸漸復(fù)蘇,全世界的汽車產(chǎn)銷量創(chuàng)下新高,中國(guó)汽車行業(yè)也迎來了新的發(fā)展時(shí)期。但是,在企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理中,各種不確定因素都會(huì)不斷涌現(xiàn),使企業(yè)陷入財(cái)務(wù)困境的可能性越來越大。加之汽車行業(yè)通常具有負(fù)債過高、應(yīng)收賬款居高不下以及現(xiàn)金流壓力大等財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),因此,如何化解與防范財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),是汽車行業(yè)生存發(fā)展的關(guān)鍵。本文以亞星客車為例,分析了汽車行業(yè)的特點(diǎn)和公司目前的經(jīng)營(yíng)狀況�；诟倪M(jìn)功效系數(shù)法的原理和分析步驟,構(gòu)建了財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)。在此基礎(chǔ)上,分析了亞星客車財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的來源,提出了防范財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的措施。全文共為六章。第一章是緒論。闡述了本文的研究背景和意義,回顧和評(píng)述了國(guó)內(nèi)外有關(guān)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的研究,還說明了本文的研究?jī)?nèi)容、研究方法和創(chuàng)新點(diǎn),最后輔以技術(shù)路線圖說明全文脈絡(luò)。第二部分是概念界定和理論基礎(chǔ)。首先闡述了財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的含義、分類和特征,還介紹了各種財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的優(yōu)缺點(diǎn),之后說明了改進(jìn)功效系數(shù)法的分析步驟和優(yōu)勢(shì)。第三部分為亞星客車財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)狀分析。首先簡(jiǎn)述了汽車行業(yè)的現(xiàn)狀,然后從償債風(fēng)險(xiǎn)、營(yíng)運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)、盈利風(fēng)險(xiǎn)及發(fā)展風(fēng)險(xiǎn)四個(gè)方面分析了亞星客車的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)狀,得出了亞星客車構(gòu)建財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體... 

【文章來源】：阜陽師范大學(xué)安徽省

【文章頁數(shù)】：59 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

2017 年亞星客車營(yíng)運(yùn)能力與行業(yè)均值比較圖

數(shù)據(jù)來源：根據(jù)亞星客車官網(wǎng)年報(bào)數(shù)據(jù)計(jì)算整理所得圖 3-2 2017 年亞星客車主要盈利能力指標(biāo)與行業(yè)均值比較圖從表 3-5 和圖 3-2 可知，總資產(chǎn)利潤(rùn)率是分析公司盈利能力的重要指標(biāo)，也是衡量企業(yè)投資收益能力的指標(biāo)。其計(jì)算公式是利潤(rùn)總額和利息費(fèi)用的和與總資產(chǎn)的比值。亞星客車 2015 年至 2017 年總資產(chǎn)利潤(rùn)率分別為 0.59%、1.4%、1.11%，2015 年到 2016 年有所上升，增長(zhǎng) 1 倍多，從 2016 年到 2017 年則小幅下降，且比行業(yè)均值低，說明取得的息稅前利潤(rùn)中總資產(chǎn)所貢獻(xiàn)的分量較小，總資產(chǎn)的獲利能力低，利用效率不高。凈資產(chǎn)利潤(rùn)率是凈利潤(rùn)和平均凈資產(chǎn)總額的百分比

數(shù)據(jù)來源：根據(jù)亞星客車官網(wǎng)年報(bào)數(shù)據(jù)計(jì)算整理所得圖 3-3 2015 年至 2017 年亞星客車發(fā)展能力趨勢(shì)圖從表 3-7 和圖 3-3 可知，營(yíng)業(yè)增長(zhǎng)率 2015 年和 2016 年都為正，而 2017 年則為-25%，低于行業(yè)較差值，說明企業(yè)存在虧損，利潤(rùn)下降。營(yíng)業(yè)利潤(rùn)增長(zhǎng)率和總資產(chǎn)增長(zhǎng)率變動(dòng)趨勢(shì)大致相同，在 2017 年均小于 0，說明企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況較差，出現(xiàn)了虧損的情況，要想繼續(xù)持續(xù)發(fā)展需要采取有效的措施。所有者權(quán)益期末值和期初值之比稱為資本保值增值率。在表 3.7 中，2017年的行業(yè)平均值為 106.1%,近三年亞星客車均低于均值

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]功效系數(shù)法在高校財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警中的運(yùn)用[J]. 王秋菊,程雯.  經(jīng)濟(jì)師. 2018(09)
[2]功效系數(shù)法下煤炭企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警分析——以山西潞安環(huán)能為例[J]. 晉曉琴,王曉軍.  煤炭經(jīng)濟(jì)研究. 2018(06)
[3]Logistic財(cái)務(wù)預(yù)警模型預(yù)警正確率提升研究——引入盈余管理變量的分析[J]. 顧曉安,王炳蘄,李文卿.  南京審計(jì)大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(04)
[4]引入公司治理指標(biāo)的企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警對(duì)比研究——以制造業(yè)為例[J]. 徐欣.  財(cái)會(huì)通訊. 2018(02)
[5]LD集團(tuán)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)及其預(yù)警研究[J]. 楊利紅,陳琦,鄧敏.  財(cái)會(huì)月刊. 2017(35)
[6]電力企業(yè)增值稅納稅風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估——基于綜合功效系數(shù)法[J]. 齊媛,樂琴.  財(cái)會(huì)月刊. 2016(14)
[7]地方政府投融資平臺(tái)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析和防范——以H市城投公司為例[J]. 黃德忠,唐雁.  財(cái)會(huì)月刊. 2016(14)
[8]基于功效系數(shù)法的非營(yíng)利組織財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)[J]. 李霞,干勝道.  財(cái)經(jīng)問題研究. 2016(04)
[9]生命周期視角下供應(yīng)鏈核心企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[J]. 吳淑艷.  會(huì)計(jì)之友. 2016(06)
[10]引入企業(yè)資產(chǎn)質(zhì)量指標(biāo)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型[J]. 黃德忠,朱超群.  財(cái)會(huì)月刊. 2016(08)

碩士論文
[1]基于功效系數(shù)法的XC公司財(cái)務(wù)預(yù)警研究[D]. 李典.西安石油大學(xué) 2018
[2]政府補(bǔ)助對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響研究[D]. 張凱文.上海國(guó)家會(huì)計(jì)學(xué)院 2017
[3]基于功效系數(shù)法的K房地產(chǎn)公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系研究[D]. 葛宗昊.西安石油大學(xué) 2017
[4]DB制藥公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警及防范研究[D]. 劉育彤.沈陽工業(yè)大學(xué) 2017
[5]科大訊飛公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究[D]. 路婕彤.沈陽工業(yè)大學(xué) 2017
[6]基于因子分析與功效系數(shù)模型的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究[D]. 胡玉竹.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京) 2017
[7]基于模糊綜合評(píng)價(jià)的企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警管理研究[D]. 郭雨晨.河北師范大學(xué) 2017
[8]F公司財(cái)務(wù)管理內(nèi)部控制改進(jìn)的研究[D]. 醒月.中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(中國(guó)科學(xué)院工程管理與信息技術(shù)學(xué)院) 2017
[9]基于功效系數(shù)法的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法研究[D]. 文藝.北京交通大學(xué) 2016
[10]基于因子分析的Logistic模型在中小板公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警中的應(yīng)用研究[D]. 吳天.華東交通大學(xué) 2016



本文編號(hào)：3578092