定义 成本分析模式是一种通过分析持有现金的成本，以确定最佳现金持有量的有效方法。 三种成本 （1）机会成本，指企业因保留现金而不能同时进行有价证券投资而失去的收益。现金机会成本与现金持有量为正比关系。 （2）管理成本，指企业因保留一定现金余额而发生的管理费用。管理成本是一种固定成本，与现金持有量之间无明显的比例关系。 （3）短缺成本，是因缺乏必要的现金，不能应付业务开支所需而使企业蒙受的损失或维持付出的代价。现金的短缺成本随现金持有量的增加而下降，随现金持有量的减少而上升。 相关公式现金总成本=现金机会成本+现金管理成本+现金短缺成本
存货经济批量模型 存货经济进货批量基本模式 在不允许出现缺货的情况下，进货费用与储存成本总和最低时的进货批量，就是经济进货批量。其计算公式为： 式中，Q为经济进货批量；A为某种存货年度计划进货总量；B为平均每次进货费用；C为单位存货年度单位储存成本；P为进货单价。 实行数量折扣的经济进货批量模式 在供货方提供数量折扣条件下，若每次进货数量达到供货方的进货批量要求，可以降低进货成本。通常，进货批量越大，可利用的折扣就越多。 存货相关总成本的计算公式为： 存货相关总成本=存货进价+相关进货费用+相关储存成本 其中，存货进价=进货数量×进货单价 实行数量折扣的经济进货批量具体确定步骤如下： 第一步，按照基本经济进货批量模式确定经济进货批量； 第二步，计算按经济进货批量进货时的存货相关总成本； 第三步，计算按给予数量折扣的不同批量进货时，计算存货相关总成本； 第四步，比较不同批量进货时的存货相关总成本。此时最佳进货批量，就是使存货相关总成本最低的进货批量。 允许缺货时的经济进货模式 允许缺货的情况下，企业对经济进货批量的确定，不仅要考虑进货费用与储存成本，而且还必须对可能的缺货成本加以考虑，能够使三项成本总和最低的进货批量便是经济进货批量。 允许缺货时的经济进货批量 S＝Q×C/(C+R) 式中：S为缺货量，R为单位缺货成本，其他符号同上。
目录 1 Creditmetrics模型的提出 2 Creditmetrics模型的基本思想 3 Creditmetrics模型分析 4 Creditmetrics模型与KMV模型的比较 Creditmetrics模型的提出 Creditmetrics模型（信用计量模型）是J.P.摩根在1997年推出的用于量化信用风险的风险管理产品。与1994年推出的量化市场风险的Riskmetrics一样，该模型引起了金融机构和监管当局的高度重视，是当今风险管理领域在信用风险量化管理方面迈出的重要一步。 Creditmetrics模型的基本思想 1、信用风险取决于债务人的信用状况，而企业的信用状况由被评定的信用等示。因此，信用计量模型认为信用风险可以说直接源自企业信用等级的变化，并假定信用评级体系是有效的，即企业投资失败、利润下降、融资渠道枯竭等信用事件对其还款履约能力的影响都能及时恰当地通过其信用等级的变化而表现出来。信用计量模型的基本方法就是信用等级变化分析。转换矩阵（Transition Matrix一般由信用评级公司提供），即所有不同信用等级的信用工具在一定期限内变化（转换）到其他信用等级或维持原级别的概率矩阵，成为该模型重要的输入数据。 2、信用工具（包括债券和贷款等）的市场价值取决于债务发行企业的信用等级，即不同信用等级的信用工具有不同的市场价值，因此，信用等级的变化会带来信用工具价值的相应变化。根据转换矩阵所提供的信用工具信用等级变化的概率分布，同时根据不同信用等级下给定的贴现率就可以计算出该信用工具在各信用等级上的市场价值（价格），从而得到该信用工具市场价值在不同信用风险状态下的概率分布。这样就达到了用传统的期望和标准差来衡量资产信用风险的目的，也可以在确定的置信水平上找到该信用资产的信用值，从而将Var的方法引入到信用风险管理中来。 3、信用计量模型的一个基本特点就是从资产组合而并不是单一资产的角度来看待信用风险。根据马柯威茨资产组合管理理论，多样化的组合投资具有降低非系统性风险的作用，信用风险很大程度上是一种非系统性风险，因此，在很大程度上能被多样性的组合投资所降低。另一方面，由于经济体系中共同的因素（系统性因素）的作用，不同信用工具的信用状况之间存在相互联系，由此而产生的系统性风险是不能被分散掉的。这种相互联系由其市场价值变化的相关系数（这种相关系数矩阵一般也由信用评级公司提供）表示。由单一的信用工具市场价值的概率分布推导出整个投资组合的市场价值的概率分布可以采取马柯威茨资产组合管理分析法。 4、由于信用计量模型将单一的信用工具放入资产组合中衡量其对整个组合风险状况的作用，而不是孤立地衡量某一信用工具自身的风险，因而，该模型使用了信用工具边际风险贡献这样的概念来反映单一信用工具对整个组合风险状况的作用。边际风险贡献是指在组合中因增加某一信用工具的一定持有量而增加的整个组合的风险（以组合的标准差表示）。通过对比组合中各信用工具的边际风险贡献，进而分析每种信用工具的信用等级、与其他资产的相关系数以及其风险暴露程度等各方面因素，可以很清楚地看出各种信用工具在整个组合的信用风险中的作用，最终为投资者的信贷决策提供科学的量化依据。 Creditmetrics模型分析 (一) 在险价值(VaR)方法： 在险价值模型就是为了度量一项给定的资产或负债在一定时间里和在一定的置信度下其价值最大的损失额。 一支交易股票的在险价值 Image:CR1.jpg VaR方法度量非交易性金融资产如贷款的在险价值时则会遇到如下问题： 1.因为绝大多数贷款不能直接交易，所以市值P不能够直接观察到。 2.由于贷款的市值不能够观察，也就无法计算贷款市值的变动率σ。 3.贷款的价值分布离正态分布状偏差较大。 （二）“信用度量制”方法(CreditMetrics) 信用度量制是通过掌握借款企业的资料如: （1）借款人的信用等级资料 （2）下一年度该信用级别水平转换为其它信用级别的概率 （3）违约贷款的收复率 计算出非交易性的贷款和债券的市值P和市值变动率σ，从而利用在险价值方法对单笔贷款或贷款组合的在险价值量进行度量的方法。 Creditmetrics模型与KMV模型的比较 KMV模型与creditmetrics模型是目前国际金融界最流行的两个信用风险管理模型。两者都为银行和其它金融机构在进行贷款等授信业务时衡量授信对象的信用状况，分析所面临的信用风险，防止集中授信，进而为实现投资分散化和具体的授信决策提供量化的、更加科学的依据，为以主观性和艺术性为特征的传统信用分析方法提供了很好的补偿。然而，从上述的介绍和分析中，我们又可以明显地看到这两个模型在建模的基本思路上又相当大的差异，这些差异还主要表现在以下几个方面。 1、KMV模型对企业信用风险的衡量指标edf主要来自于对该企业股票市场价格变化的有关数据的分析，而creditmetrics模型对企业信用风险的衡量来自于对该企业信用评级变化及其概率的历史数据的分析。这是两者最根本的区别之一。 2、由于KMV模型采用的是企业股票市场价格分析方法，这使得该模型可以随时根据该企业股票市场价格的变化来更新模型的输入数据，得出及时反映市场预期和企业信用状况变化的新的edf值。因此，kmv模型被认为是一种动态模型，可以及时反映信用风险水平的变化。然而，creditmetrics采用的是企业信用评级指标分析法。企业信用评级，无论是内部评级还是外部评级，都不可能象股票市场价格一样是动态变化的，而是在相当长的一段时间内保持静态特征。这有可能使得该模型的分析结果不能及时反映企业信用状况的变化。 3 、同时，也正是因为kmv模型所提供的edf指标来自于对股票市场价格实时行情的分析，而股票市场的实时行情不仅反映了该企业历史的和当前的发展状况，更重要的是反映了市场中的投资者对于该企业未来发展的综合预期，所以，该模型被认为是一种向前看（forward-looking）的方法，edf指标中包含了市场投资者对该企业信用状况未来发展趋势的判断。这与creditmetrics模型采用的主要依赖信用状况变化的历史数据的向后看（backward-looking）的方法有根本性的差别。kmv的这种向前看的分析方法在一定程度上克服了依赖历史数据向后看的数理统计模型的“历来可以在未来复制其自身”的缺陷。 4 、KMV模型所提供的edf指标在本质上是一种对风险的基数衡量法，而creditmetrics所采用的与信用评级分析法则是一种序数衡量法，两者完全不同。以基数法来衡量风险最大的特点在于不仅可以反映不同企业风险水平的高低顺序，而且可以反映风险水平差异的程度，因而更加准确。这也更加有利于对贷款的定价。而序数衡量法只能反映企业间信用风险的高低顺序，如bbb级高于bb级，却不能明确说明高到什么程度。 5、creditmetrics采用的是组合投资的分析方法，注重直接分析企业间信用状况变化的相关关系，因而更加与现代组合投资管理理论相吻合。而kmv则是从单个授信企业在股票市场上的价格变化信息入手，着重分析该企业体现在股价变化信息中的自身信用状况，对企业信用变化的相关性没有给予足够的分析。
CSFP信用风险附加模型（CSFP Credit Risk Plus Model） 目录 1CSFP信用风险附加模型概述 2CSFP信模型、KMV模型及Credit Metrics模型的区别 CSFP信用风险附加模型概述 基于保险思想的CSFP信用风险附加模型。瑞士信贷银行开发的信用风险附加模型，与家庭火险的财产险承保人在为确定保险费时所使用的模型相似。其重点度量在违约和不违约两种状态下的预期到的损失或未预期到的损失，是一个违约模式模型(DM)。 CSFP信用风险附加模型不把信用评级的升降和与此相关的信用价差变化视为一笔贷款的VAR(信用风险)的一部分，而只看作是市场风险，它在任何时期只考虑违约和不违约这两种事件状态，计量预期到和未预期到的损失。在CSFP信用风险附加计量模型中，违约概率不再是离散的，而被模型化为具有一定概率分布的连续变量。每一笔贷款被视作小概率违约事件，并且每笔贷款的违约概率都独立于其他贷款，这样，贷款组合违约概率的分布接近泊松分布。CSFP信用风险附加计量模型考虑违约概率的不确定性和损失大小的不确定性，并将损失的严重性和贷款的风险暴露数量划分频段，计量违约概率和损失大小可以得出不同频段损失的分布，对所有频段的损失加总即为贷款组合的损失分布。 CSFP信模型、KMV模型及Credit Metrics模型的区别 1.在风险的界定方面 Credit Metrics模型属于盯市模型(MTM)；CSFP信用风险附加计量模型属于违约模型(DM)；而KMV模型既可被当作MTM模型，也可被当作DM模型。 2.在风险驱动因素方面 在KMV模型和Credit Metrics模型中，风险驱动因素是企业资产价值及其波动性；而在CSFP信用风险附加计量模型中，关键的风险驱动因素是经济中可变的违约率均值。 3.在信用事件的波动性方面 在Credit Metrics模型中，违约概率被模型化为基于历史数据的固定的或离散的值；而在KMV模型和CSFP信用风险附加计量模型中，违约概率是可变的，但服从于不同的概率分布。 4.在信用事件的相关性方面 各模型具有不同的相关性结构，KMV模型和Credit Metrics模型是多变量正态；而CSFP信用风险附加计量模型是独立假定或与预期违约率的相关性。 5.在回收率方面 在KMV模型的简单形式中，回收率是不变的常数；在CSFP信用风险附加计量模型中，损失的严重程度被凑成整数并划分为不同的频段，在频段内回收率是不变的； 6.在计量方法方面 Credit Metrics模型对个别贷款或贷款组合采用分析方法进行计量，对大规模贷款组合则采用蒙地卡罗模拟技术进行计量；KMV模型和CSFP信用风险附加计量模型采用分析方法进行计量。
构造步骤 人力资源价值链模型成本链同企业的价值创造过程和环节密不可分，它的基础是价值链。因此，对企业价值链的分析是构造成本链的重要前提。下面，对其步骤作一具体的描述。 第一步，识别企业自身的价值链，并以此把企业的运营总成本按照上面的原则归结为固定成本、生产运作成本和人力资源成本三大部分。 第二步，对以上三大成本区域分别从价值链角度分析企业成本行为的结构性因素，对其进行分解和细化，例如，生产运作成本可进一步区分为研发、采购、制造、仓储、营销、服务等环节。 第三步，对初步的成本链进行分析，查漏补缺，确保整个链条如实反映价值链的实际状况，如实反映企业的实际生产制造流程和成本发生行为。 企业成本链的构造，是一个系统工程，不仅仅是财务工作的事，各部门都应该参与进来，以免理论和逻辑之链与实际过程相脱节。 特点 服务利润链模型1.更注意相对成本 成本的绝对发生额固然是衡量企业资源耗费的重要指标，但并没有反映企业活动的真实本质和效率。企业是一个系统，投入是成本耗费，产出则是企业的收益，二者的差值即是企业的利润，也是企业为社会、为顾客创造的价值。这些价值来源于价值链上的每一个环节，其成本的发生也就位于成本链上相应的环节，把每个环节的成本损耗和该环节上的价值创造相比较，就能得出相对成本的大小。成本链上的每个环节都是一种价值驱动发生的成本，相对值的意义要远远大于绝对值。 2.更注意把长期成本和短期成本结合起来考察 从成本链上来看，有些环节的成本是短期可控的因素造成的，有些成本又是基于未来的发展而不得不付出的代价。大额的研发投入、固定资产的更新、企业的重组和并购行为的发生从短期来看，其效果并不立即显现，但从未来的发展来考察，对提高企业的核心竞争力、降低相对成本又具有重要的意义。实际上，短期成本关注的多是战术问题，而长期成本更多的着眼于企业的可持续发展，关注的往往是一些战略性问题。企业领导人必须立足全局，培养长远的意识和战略眼光。 3.更注意系统成本 企业的成本链不是一根独立的链条，它总是与上下游企业“耦合”在一起。因此，把企业与其所处的环境相分离，孤立地考察成本的发生是一种狭隘的做法。成本链必须向其上下游延伸，考察其完整的发生过程，并寻找降低成本的途径。应当根据企业的实际，选择适当的供应商，必要时可采取后向整合战略，自己提供一部分原料和材料的供应。同时，要选择合适的经销商，必要时采用后向整合战略，营建独立的销售渠道和销售终端。具体采用何种方式，仍然要通过成本链，分析相对成本的大小。 4.更注意对关键成本的控制 在企业成本链上的不同的环节，其成本耗费的大小有很大的差别，对企业整体成本行为的影响也是很不相同的，这一点，和不同企业的性质密切相关。如IT行业，人力资源成本是关键成本因素，而对钢铁冶炼企业而言，原材料和固定设备则是关键成本因素，对日用化工品(如牙膏)，产品严重同质化，广告营销成本才是最关键的因素。应当通过对成本链的科学分析，识别出关键的成本因素，对其进行有效的控制，以降低相对成本。 管理思路 供应链模型和服务利润链模型成本链构造出来以后，就成了成本管理的有用的工具。基于成本链的成本管理具有全面性、动态性、深刻性等特征。为理清思路，循着成本链上的每一环节逐一分析。 1.企业的固定成本是沉没成本，也是一种分摊成本 一旦投入，就很难改变。但鉴于这部分成本往往量大面广，对企业的单位产品成本具有广泛、深刻的影响，也是影响整体竞争优势的重要环节，具有战略上的重要地位。因此，在关系企业发展的重要关头，必须敢于动“大手术”。比如，地理位置具有“级差地租”效应，是影响相对固定成本的重要因素。随着城市的扩张，厂房所处位置的地价节节攀升，周边的消费水平也会提高。这无形中增加了企业的相对固定成本，劳动力成本也会提高。必要时，可以考虑把厂房和制造车间迁到市郊和城市周边的适当地方。 2.人力资源成本在知识经济条件下越来越具有战略上的重要地位 21世纪的竞争，是知识的竞争，人才的竞争。能不能招募到合适的、优秀的员工，并能最大限度地把人力资源转化为生产资源，是关系到企业兴衰成败的关键因素。要吸引并留住最优秀的人才，企业必须舍得投入，舍得花钱，重要的不是成本本身，而是成本对产出的相对值。那么，如何做到既能吸引人才、留住人才、充分发挥人才的作用又能节省人力资源的成本呢，下面的几条思路可以作为参考。 (1)在成本链上，人力资源成本包括招募、培训、留住、管理、流动等环节。必须从这几个环节来分别进行考察。在人才招募方面，应当转换思路，“只选对的，不选贵的”，追求内涵而不是表面的东西，因岗定人。在人才培训方面，要重内容而轻形式，一要避免单纯的学历学位培训，二要防止所学非所用；在留住人才方面，高薪资固然是根本，但除了“待遇留人”之外，“感情留人”、“事业留人”也很重要，对高层的员工，金钱不一定是第一位的因素，单纯的加工资只能引起大幅度的“边际效用递减”，所起的作用将越来越有限。事业的发展空间和个人的能力展示平台是他们更渴望的东西，满足其发展需求是企业应该去做的大事；在人才的管理方面，要强调效率和效果，多一点人性化和柔性，节省不必要的因多头管理、管理冗余(多余的管理)以及人际关系冲突所带来的成本支出。 (2)在人力资源成本管理方面，特别重要的是那些关键员工，如高层管理岗位和研发岗位的员工，不仅要多多采取物质之外的手段进行激励，也要换个思路，对某些特殊的人才“不求所有，只求所用”。如研发人员可能来自高校或研究院所，让他们进入企业的难度和成本支出均比较大，不如用之而不养之，采取契约式的长期合作关系，发挥其特长和作用。 (3)再次，生产运作成本涉及的环节最多，也具有最大的动态性和可变性，对这一成本链条的各环节进行分析，优化整个流程，是降低成本的有效手段。在信息时代，企业日益成为商品经济链条之网上的一个节点，和其他节点之间的联结方式以及人才流、资金流、物流、信息流的流动模式是影响成本的重要因素，应当根据企业的实际，选择适当的运营模式，减少与上游供应商和下游销售商的沟通成本，比如采购和广告等方面的支出。在生产制造环节，应把质量管理和成本管理结合起来，减少平均成本。6西格玛、全面质量管理和适时成本监控等技术和手段都可以通过企业ERP等信息化的方法进行资源上的整合，以提高价值链运行的效率，减少成本链上的成本流动支出。 在这个环节，应重视技术与经济的一体化。技术代表着产品的差异化优势，经济代表着成本优势(低成本或高收益)。企业生产的产品在市场竞争中的成败，取决于产品的差异化优势和成本优势的有机结合。所以，成本控制问题本质上是一个技术经济一体化的问题¨ 。 3.通过控制各种影响成本的因素或重构企业价值链的途径，从战略高度上来降低企业的成本。 从成本链的角度来看，其成本的来源有二。一是发生于链条上单个环节上的成本，可以称之为单元成本，如研发环节或营销环节的成本。二是不同环节之间的耦合成本。对于第一类成本，可通过成本控制的技术性手段，优化局域行为，来降低成本。对于第二类成本，则必须从整体出发，以系统的观点，从全局上来寻找解决的方案。这就是成本链的整体优化，从价值链的角度来看，就是价值链的重构。奥地利经济学家熊彼特在《经济发展理论》一书中曾把企业看作一种“生产函数”，从这个角度去理解，原材料和其它各种投入可被视作“输入”，产品和服务则是“输出”，通过重构价值链的方式，就可以使整个“生产函数”得到优化，实现以尽可能少的“输入”得到尽可能多的“输出”，降低相对成本。 4.长时间地维持巩固成本优势，取得成本优势的持久性 在市场竞争日趋激烈的全球化背景下，企业面临的环境具有高度的复杂性和不确定性，因此，其成本链不是固定不变的，技术、价格、政策以及社会变动等参量的随机“涨落”都会引起整个链条的波动，甚至剧烈的“振动”，若突破一定的“阈值”，则可能造成价值链断裂，致使企业的生产经营难以为继，其后果只能是被市场无情的淘汰。所以，成本链不是一根刚性的链条，而是柔性的链条，需要具有应对复杂多变环境而进行反馈和调节的机制，应当把把其“振幅”控制在一定的幅度和范围之内，以维持企业成本优势的稳定性和持久性。从某种意义上说，维持企业的长期成本优势是一个学习的过程，这种能力是一种“内力”，仅仅依靠“外家功夫”只能治标，而难以治本。根据学习曲线效应，企业进入某一产业后在生产计划、组织、资产运用等诸多方面能发现并学习到许多降低成本的机理和经验，这种学习活动能使企业产品或服务的单位价格下降。因此，建设学习型企业才是维持基业常青之道。 注意事项 战略性人力资源价值链模型通过成本链进行企业的成本管理，有利于消除成本行为的混沌性，透过纷繁复杂甚至“杂乱无章”的表象，看到背后的条理和逻辑，从中理出一个“头绪”。但是，做事的效率和效果不仅仅取决于工具本身，使用工具的方式也是关乎成败的重要问题。就基于成本链的成本管理来说，以下几个方面是值得注意的。 1.成本链必须与价值链相匹配，成本分析必须和价值链分析相结合。价值链作为分析企业行为的有用工具，自八十年代以来，其效果已经得到检验。企业的根本活动是创造价值的活动，创造价值是目标，成本付出是手段，减少相对成本的目的是为了提高相对价值。没有价值链作基础，单纯的成本链只能反映绝对成本，反映不了相对成本，难以揭示企业行为的本质。 2.注意信息的真实性。在成本链上的每个环节，都存在着成本行为，成本损耗的多少则要依赖于统计数据，依赖于会计系统。统计数据的真实性至关重要。根据虚假的数据得出的结论和作出的决策都将是荒谬的。 3.成本链分析必须和具体的成本控制技术相结合。成本链给提供了成本管理的思路或者说“逻辑线路”，通过考察成本链上的每一个环节。能够得到成本发生的大量信息。但如何分析、处理信息，则要依赖于具体的财务和会计技术，如目标成本法、变动成本法、平衡计分卡技术都可以与价值链、成本链分析相整合，特别要把成本管理与企业信息化相结合，与企业ERP进行有机整合。就成本控制的大思路来说，可以采取的办法可以归结为以下几类：作业消除(尽可能消除非增值性作业)、作业改善(提高作业效率)、作业选择(选择适当的策略)、作业联系(横向联系、纵向联系)、作业整合(外部行为内部化)和作业再造(重构价值链，同时也改变了成本链) 。 4.成本管理是关系到企业持久竞争力的重大工程，必须做到：人人讲成本，上至管理层，下至普通职工，都要树立成本意识和全局观念；事事讲成本，成本行为发生于企业活动的每一个环节，事无巨细，必须从大处着眼，从小事做起，一吨水、一度电都不能浪费；时时讲成本，仅仅事前作成本预算、编制成本约束计划，事后核算、总结验收是不够的，成本分析和成本控制必须贯穿于企业活动的全过程。 [1]
彩色报告模式（colored report model） 目录 1什么是彩色报告模式 2彩色报告模式的层次 什么是彩色报告模式 所谓彩色报告模式是将财务报告的内容根据会计信息质量特征划分为五个不同的层次，分别对应五种不同的颜色，并据此灵活披露会计信息的一种报告模式。传统的财务报告是一种非黑即白的模式，只限于确认会计报表中的事项，对其他事项不予确认，然而这些不能确认的事项往往又是许多高科技公司核心竞争之所在。 彩色报告模式。美国学者韦尔曼（Wallman）提出的“彩色模式理论”，将财务报告分为五个层次，以报告完全符合传统会计确认与计量标准的事项作为第一层次（财务报告的核心层次），逐级下推，到最后一个层次只披露符合相关性原则的事项。按照这个模式，财务报告既提供财务信息，又揭示非财务信息，如顾客的满意程度、环境保护等；既反映历史信息，又提供预测性信息，如企业未来的经济利益和风险；既包括有形资产信息，又包括无形资产和人力资源信息，如自创商誉、知识资产等。这一模式披露的会计信息，具有较强的相关性，能够满足不同信息使用者的决策需要。 彩色报告模式的层次 在第一层面中，相关性、可靠性、可定义性和可计量性都符合要求，称之为核心信息层；主要包括现行会计制度所确认无形资产的信息。在第二层商中，相关性，可计量性和可定义性均符合要求，但是可靠性有问题。如将“自创商誉”项目当作无形资产计量。在第三层面中，相关性与可计量性符合要来，但是可定义性和可靠性有问题。如“顾客满意程度”的计量，既不符合要素定义，又比较不可靠。在第四层面中，其他标准皆符合要求，但不符合可定义性。如持决诉讼案等风险的计量与反映。在第五层面中，除相关性外，其他标准皆有问题，如一个企业的“知识产权资本”、“研究与开发能力”“企业文化氛围”的计量。这样，把相关性放在首位，对企业的无形资产信息分多层次报告，可以满足不同使用者的信息要来，既没有违反会计的准确性，可靠性等原则，而又能为信息的使用者提供全面的信息，所以说是一种较为理想的报告模式。 由此可见，彩色报告模式可全面地报告与企业相关的各类信息，极大地拓展了财务报告的内容，提高了财务报告的信息含量，能够满足财务报告使用者多层次的会计信息需求，能够为报告使用者提供更相关和更有用的信息，因而更有利于财务报告使用者做出正确的决策。因此，进入21世纪，彩色报告模式必将代替传统的黑白报告模式，成为财务报告的主流模式。
财务模型 企业内部财务人员和外部分析人员根据公司经营特征和业务发展规划，以及财务需求与安排所建立的有预测性质的财务报表，可以使内部和外部人员对公司未来财务表现有完整的量化指引。 主要用途 建立财务模型是专业投资者制定投资决策最核心的工作，任何对公司前景的判断，如销售额、利润率、负债状况都需要量化到财务模型中，这样才能将判断转化为具备操作性的数据，比如预期的每股收益、未来的现金流和股利，以及估值结果等。财务模型可以提供完整的公司和股票分析框架，任何有关公司基本面的变动都有对应的会计科目和财务指标的变动，并最终影响公司的净利润和现金流。使用电脑软件（如Excel）可以使编建财务模型的工作强度大大降低，普通投资者虽然不必自己为每家感兴趣的公司建立财务模型，但要学会看专业人员的模型数据。阅读公司和股票分析报告最好先看其中三张报表完整的财务模型和财务假设，再到报告中寻找文字表述，看是否在逻辑上一致、可信。
概述 DFA模型美国意外事件精算协会(CasualtyActuarial Society)对DFA(Dynamic Financial Analysis)做出以下定义：“DFA是一种整体性的财务建模方法，它通过对公司未来生存环境和营运结果进行模拟，显示公司营运结果如何受外部环境变动和内部战略决策变动的影响。”这种动态财务分析方法是一种整体的区别于静态的、传统的财务比率分析的财务管理方法，体现了“随机性”、“动态性”的思想，能够随机模拟不确定性环境下公司的资产、负债及未来的经营成果，为高层管理者控制经营风险、制定战略决策提供依据。 企业战略决策必须面对不确定的未来环境(由未来利率水平、股票市场走势、GDP的增长率等构成)。对环境我们可以做出许多组假定，在动态财务分析方法中，每一组假定生成一个情景。动态财务分析的核心是对未来可能的情景进行界定，而情景是对一组外生变量(比如利率、通胀率等)未来状态的具体描述，它构成了公司具体的生存环境。同一情景，在不同战略下，营运结果不同；同一战略，在不同情景下，营运结果也不同。需要注意的是，动态财务分析方法不仅仅是一种战略决策模型，它更是一种把公司整体经营状况整合在一起的思考方式。在一种整体性、全方位的框架中对公司的战略决策进行评估。动态财务分析方法作为全方位的思考方式，允许公司在单一框架中同时处理许多种战略决策，这与传统把不同的战略决策分散在不同的框架中处理的方法形成了鲜明对比。 对企业首席财务官(CFO)而言，预测未来是其重要职责，而最近在美国、加拿大等国家的理论和实务界热烈讨论的“动态财务分析”方法，无疑为他们提供了更新更全面的预测方法和模型工具。如果仅从词义上来看“动态财务分析”，它所体现的“随机性和变化性”思想，是和“静态或固化的”方法相对应的，即在不确定的环境下预测未来的经营成果，而这正是它和传统的规划或预测上最大的区别所在。从企业资金经营管理的角度来说，“动态财务分析”方法则绝非只是静态地考察资产负债表的某部分(如负债中的准备金)，而是在较广泛的区间内监控企业整体财务状况，并在不确定和变化的市场环境下考察企业的财富变化。 产生和发展 DFA模型“动态财务分析”的思想渊源，可以追溯到17世纪甚至更早的时期。二战中的“军事后勤策略”或“情景规划”也可看作是“动态财务分析”的思想雏形。在早期与“动态财务分析”相关的论文中，如Jay.W.Forrest，将动态财务分析的内容定义为“……研究工业系统行为以及政策、决策、结构和迟滞等是如何相互关联，从而影响增长和稳定的。”它融合管理中的各个独立功能领域，营销、投资、研发、人事、生产、会计等等。因为任何经济体或企业活动均可反映为货币、订单、材料、人员和资本设备等等的流动，此五种流动又可以由信息系统集合起来，所以上述各个功能亦可形成共同的研究基础。 那么，究竟是何种因素促使“动态财务分析”方法引起企业财务分析师们如此关注，从而得以在美国、加拿大等地的风险管理技术中迅速发展呢?答案是上世纪70年代北美金融市场的利率剧烈波动，引发了公司对自身资产负债管理上高度重视，而之后的养老金资产负债管理技术的迅速发展和更新，其内容已经突破监管所要求的“利率风险管理”，因此“动态财务分析”方法应运而生，在当前的养老金风险管理技术中得到了广泛的认可和应用。 以美国的长期政府债券为例(北美地区典型的投资工具)，其利率变化在1977年以前很少超过1％，而且很快能在第二年度抵消，因此即便是忽视利率风险，养老金行业在评估其债券法定价值时，资产负债表所受冲击很微弱，企业的经营成果也不会受太大影响。但是，1977—1981年连续的利率大幅攀升，以及之后年度的利率持续震荡，彻底改变了过去的状况。尤其是一些寿险公司，由于承担着长期负债责任，因而持有长期资产，因此最易受利率波动的影响和冲击。比如 “脱媒风险”，即在利率波动的市场环境下，保单持有者以退保或贷款方式从寿险公司提取现金而给保险企业带来的损失。而过去，寿险公司在进行产品设计、企业财务规划和预测时，是以“利率平稳”以及“消费者行为不变”等静态假定为基础的。因此，整个20世纪70年代末和80年代初，北美地区财务状况恶化的寿险公司数量激增，给整个寿险业经营带来巨大的负担和风险。 DFA模型也正是在金融市场波动的背景下，保险讦估机构和各国保险监管部门开始认识到，保险业尤其是寿险公司对整体金融风险十分敏感，并开始考察利率或证券价格的波动状况对保险企业盈余的影响。保险监管机构也开始就保险企业所受某些不确定经济条件的影响程度进行质询，最初的讨论主要集中于美国的寿险业，但加拿大和英国等地的产险及意外险公司，也较早地开始重视自身的“承保责任”和“投资组合”之间的协调管理，希望尽可能地保持健康有利的“现金流”状况，以保持保险企业持续的技术性偿付能力。由此，以现金流测试、现金流匹配、免疫技术、久期和凸性等为代表的资产负债管理技术在保险公司和养老金的经营中广泛而迅速地应用开来，以协调和管理“资产”和“负债”的经营决策。 而当前不断更新的计算技术，更是促进了资产负债管理及其模型技术的革新和复杂化。当前的资产负债管理技术已经不仅仅局限于监管要求的“利率风险管理”，而是将许多非利率风险包括其中。如今的资产负债管理技术，既管理特定产品风险，也可分析公司整体风险，既用来考察投资策略，也可用来做公司其他战略性分析。养老金动态财务分析及其模型技术正是将养老金计划视为整体，从而在整个企业内进行模拟分析的有效的预测工具和方法。从20世纪90年代初开始，它已经在美国公司的经营和风险管理中广泛地使用。目前，北美以及欧洲等地的公司以及著名的研究机构都非常热衷于此项研究。例如，瑞士再保险公司即将“动态财务分析”及其模型技术应用到保险公司战略规划，如收购讦估中，从而体现动态财务分析是如何在一个整体的框架内，协调“资产分配以及资本充足性测试”的。因此，“动态财务分析”方法可以认为是企业资产负债管理技术未来的发展趋向。 “动态财务分析” 的方法作为未来企业资产负债管理技术发展的趋向，不仅能够灵活地运用“久期模型”，“资产负债缺口分析模型”，以及近期发展起来的“风险价值模型 (Value-at-Risk，简称VaR)”等各种度量方法来测算利率变动对企业资产负债的影响，还可通过恰当的“情景条件生成器”，在当前市场条件 (包括通货膨胀率、国民生产总值增长率等)和未来市场环境之间建立关联，并就此预测企业资产和负债的变化。企业动态财务分析的模型研究方法主要包括“情景分析”和“随机模拟”两方面。这两种模型方法能有效地度量利率、通胀及负债风险变化对公司市场价值或资产净值的影响。 两种方法 DFA模型在现实经济生活，尤其是瞬息万变的金融市场中直接进行实验，或者是不可能的，或者是得不偿失的，而根据实际问题建立模型，并利用模型进行试验，比较不同后果，选择可行方案，不失为有效的代用方法。目前，有两种模型方法在“动态财务分析模型”中运用广泛，即“情景分析”和“随机模拟”。在情景分析方法中，许多可能出现的“特殊的情景”被预先选取出来，然后再进一步分析在上述情景下，企业财务状况的后果如何。而随机模拟方法则基于随机数理模型，并以此反映诸如利率、证券价值、生存率、或损失频率和损失程度等因素的不确定性。随机模拟方法会根据动态财务分析模型中关键变量的分布状况，随机取值并用以计算出许多可能的结果，然后对整个结果的分布状态进行分析。该方法最有价值的运用领域也许是用来确定企业年金不可接受的经营或财务结果(例如，期末盈余小于零)的概率值，如果该比值太大，就需要对当前的经营或财务状况进行调整，以回复到正常水平。 使用传统的趋势外推、增长曲线等定量定时的预测方法，来在不确定性条件下进行经济预测，存在一定的局限性，不能适应处于当今瞬息万变世界中的人们预测未来之需要。这主要表现在： 第一，如果原始数据可信度不高，那么，由这些传统预测模型得出的预测结果便不可靠； 第二，这些传统预测方法无法综合归纳和反馈人们对未来发展的群体意图和愿望，不能体现人们驾驭未来的能动作用； 第三，这些传统方法是在系统环境不变的前提下，根据过去和现在推断未来，所以，一旦系统环境发生变化，这些方法就失去了应用前提，在这种条件下得到的预测结果便宣告失效； 第四，这些传统的预测技术无法解释处于不确定环境中的企业长期发展的多种可能性。 以特尔菲法为代表的概率预测技术，尽管克服了传统的定量预测和定时预测方法的一些缺点，但是，它作为一种获取专家知识的有效手段，侧重于获取专家较为一致的经验判断，对技术发展前景的复杂性、多样性、不确定性、突变性和跳跃性等特征体现得不够充分。那么，在不确定条件下，面对公司未来经营和财务规划发展的多种可能，如何避免用传统预测技术盲目地推断一个单一的“最可能”未来，而去设计一个体现未来发展多样化的符合逻辑的多变量系统，并由此导出一系列多维的预测结果呢?情景分析法就是可以满足这些要求的重要的经济预测方法之一。 1.情景分析法 在长期的发展过程中，产生了一些具体的便于操作的情景分析法，例如：目标展开法、空隙填补法、未来分析法等等，尽管这些方法各有特色，但它们的主要操作过程大致相同，可以归纳为以下四个步骤：第一，明确预测问题，作好必要准备。根据现实需要和项目要求进行信息调研，调研范围不仅包括公司自身经营和财务因素，还应包括社会、政治、经济、生态等相关因素。第二，确定影响水平和变量。在系统分析基础上，依靠专家智慧，将影响公司未来经营发展的主要因素划分为几大类影响水平。然后在各水平下，确定影响较大的子因素或者说变量。在水平及变量的确定过程中，要在水平间、变量间进行交互影响分析，消除重叠因素和次要因素。除了定性分析，目前已有很多定量分析方法可以用来选择关键因素。例如：间接影响分析法、模糊集合法、结构解释模型法、结盟与冲突分析法等。第三，情景构造。情景构造是情景分析的中心内容。构造情景时，应充分发挥专家的逻辑思维能力和形象思维能力，从当前时刻出发，根据各水平下变量的可能变化情况，沿其路径向未来延伸。在延伸过程中，要保证各因素的影响作用有理有据，一个因素或事件为什么比另一个的影响大，影响作用是什么?必须能够说得明白，而且最好能用量化指标说明，为了避免情景系统过于庞大、复杂，小概率事件一般不考虑。第四，编写预测报告。这一阶段主要是对前面工作进行系统整理和总结，以及对以前工作存在的个别纰漏进行补救。 2.随机模拟法 所谓模拟是指用电子计算机对真实经济系统在一定环境下各要素的相互作用，进行有条件的模仿试验，并求得数值解的一种数量分析方法。正如前面所说，在现实经济生活中直接进行实验，或者是不可能的，或者是得不偿失的，而根据实际问题建立模型，并利用模型进行试验，比较不同后果，选择可行方案，不失为有效的代用方法。同时，由于经济数学模型日益增大和复杂化，并且要更多地考虑非经济的影响，已不能用数学运算达到准确的分析解，而需要通过电子计算机模拟，用数值运算达到数字解。综合这两方面可以看出，模拟已使间接实验成为可能，也为模型求解提供了新的方法。随机模拟不同于求解确定性的、静态的线性问题的数学解析法，能比较真实地描述和近似地求解复杂系统的问题。随机模拟又不同于专门研究系统运行状况的，常用的有很大局限性的真实的实验法，它能在真实系统建立前进行可能办到的、经济方便的有限实验。进行随机模拟的基本步骤包括确定问题、收集资料、制定模型、建立模型的计算程序、鉴定和证实模型，设计模型试验、进行模拟操作和分析模拟结果。这里说的模型必须是“模拟模型”，一般来说，“随机模型”比确定性模型、“动态模型”比静态模型、“非线性模型”比线性模型更多地使用模拟方法来分析和求解，而成为模拟模型。随机模拟模型比较灵活，它通常并不用来求最优解，但却可以回答“如果在某个时期采取某种行动，对后续时期将会产生什么后果”等一类的问题。 国内著名信息经济学者乌家培教授认为，随机模拟的作用表现在：能对高度复杂的内部交互作用的系统进行研究和实验能设想各种不同方案，观察这些方案对系统的结构和行为的影响；能反映变量间的相互关系，说明哪些变量更重要，如何影响其他变量和整个系统能研究不同时期相互间的动态联系，反映系统行为随时间变化而变化的情况；能检验模型的假设，改进模型的结构。他同时也认为，随机模拟的局限性表现在：随机模拟运用范围只限于能考察的情况，一旦出现不能模拟的特殊情况时，就会发生困难；它的规模很大时，较难取得资料相模拟细节成本高、费时间、工作复杂。北美地区的精算师对前面所说的“情景分析”方法应当是十分熟悉的，即便在70年代金融市场利率震荡以前，他们就已经开始使用此种模型方法了。例如，在美国社会保险体系中，情景分析的方法就已经被用来预测三种情景下社会体系的财务状况。对精算师而言，“情景分析”方法的优势之一是，只要实际结果落于预测区间内，精算师便回避了因为不准确的点估计而要受到的批评。但是，对政策制定者而言，这样的情景测试方法的帮助是有限的，因为它无法提供各种结果出现的可能性。尽管未来的不确定性也得到了某种程度的反映，但预测结果的区间是如此广泛，使得基于此数据的决策意义不大。而随机模拟提供的信息，理论上要优于情景分析。比如，在使用情景分析方法来评估保险公司偿付能力水平时，测试结果仅体现在某特定或某系列事件发生的情形下，保险企业是否生存。而随机模拟方法却能就事件后果的整个区间内提供有用的信息，所以，目前在北美地区流行的动态财务分析模型，通常是以随机模拟模型为基础的。 构成要素 DFA模型从财务管理的角度来观察，企业资金面临两大类风险：“资产负债风险”和“经营风险”。前者影响“资产”和“负债”的价值。例如，利率升高会减少企业年金所持有的债券价值；不利的灾害情形则会增加未来的损失准备金等。而后者，企业年金“经营风险” 也由两部分组成，即“缴费风险”和“投资风险”。构建企业资金“动态财务分析模型”的本质，实际上就是要在规划期间内对企业资产负债表和经营状况表进行定量的预测和规划。因此，“动态财务分析模型”的构建也应当由“资产”、“负债”、“缴费”和“投资”这四大模型要素组成，而所有影响这四大模型要素的风险因素都应当加以认真考虑。值得注意的是，上述四大模型要素之间是相互交织的。例如，利率的提高会降低债券的价值，但同时却可能提高其他投资的收益，此外，利率的提高通常也伴随着通货膨胀率的增加，而通货膨胀实际上还和证券回报率以及恶化的经济环境有直接关系。总之，在构建动态财务分析模型时，割裂“资产”、“负债”、“缴费”和“投资”这四大要素的做法，是片面的和不理智的。但是，合理的模型毕竟只是现实的简化反映，公司动态财务分析模型也不例外，试图预测所有的可能或风险状况是不现实的，因此，在动态财务分析模型中，只能考虑和包括与公司经营或财务状况最为相关的因素，而且并非所有的风险都能够或应该建立模型，还应当考虑该风险因素是否可以量化。例如，导致公司偿付能力不足的重要因素之一就是“管理欺诈”，但要想量化此风险，就目前的技术和理论水平而言，是不现实的；因此，对于此种目前无法量化的风险，只能暂时排除于模型之外。 此外，构建动态财务分析模型还应当要明确该模型的使用目的，因为动态财务分析模型可以适用许多领域(如财务预测、战略决策，资产负债管理，资本充足性测试等)，所以必须在构建之初即明确其目的。例如，如果动态财务分析模型仅是设计用来进行偿付能力水平测试，那么就应当回答公司陷入财务困境的频率究竟如何。如果模型设计妥当，就应当可以提供这样的信息，比如是何种因素导致企业的财务困境，以及关键性财务变量的分布等等。假如一次期末盈余分布状态源自10000次随机模拟的结果，如果其中有10次结果是不能接受的，那么就应当确定导致此结果的特定原因，也许导致这10次结果的主要原因是利率水平的升高，那么公司管理层就应当明确，对公司所面临的利率风险进行套期保值，也许就是减少自身财务危机的最佳途径。 构建步骤 DFA模型1、确定目标 动态财务分析的第一步是由公司董事会明确公司的目的、经营目标、约束条件和风险容忍程度，从而据此确定评价各种战略方案优劣的标准。它使管理层集中关注影响公司的重大事项，以及对这些事项进行相互沟通。可以量化的经营目标通常是：期望的股东盈余(Shareholder’s Surplus)及其标准差；期望的股票持有人盈余(认可资产与认可负债之差) (Policyholder Surplus)及其标准差；公司的期望经济价值(Economic Value)及其标准差等。 2、收集数据 确定分析目标后，必须对外生变量的历史经验数据进行收集，以便对其未来状况做出预测。DFA需要大量有关公司主要风险的可靠数据，并使这些数据随时可以被提取，因为DFA分析的质量依赖于所使用数据的质量。仅仅想查找出公司最重要的风险就需要大量的时间与努力，这是因为存在于不同部门的不同风险的数据通常都是不完全的，而且因可能存在的方式不同，可能不易获得或者不适宜进行分析(例如，一堆凌乱的文件)。许多公司越来越多地以电子方式获取和存储信息，这使得DFA获取数据变得越来越简单。 3、模型参数化 模型参数化是对模型中的随机因素(比如实际GDP增长率、利率水平等)进行假定。用于模拟经济变量的模型，通常由时间序列的回归分析得出，或者已经被普遍接受(比如，股指收益率满足对数正态分布，股价运动表现为伊藤过程等)。模型参数化要求一要确定初始条件，二要确定模型参数。 4、生成模型结果 这一步主要是上机操作。当然，使用者必须理解DFA所使用的模拟技术及其缺陷所在。 5、分析模型结果 DFA可以依据公认会计准则、监理会计准则、税收基础和经济价值基础，分别生成财务报表。如果预算期为5年，做20种不同的模拟，我们就会有400张报表。因此，DFA分析能否成功取决于能否把如此多的数据加工浓缩成简洁明快的形式。 6、敏感度测试 敏感度测试是为了验证模型的结论并非是某一随意的假设，或随意取出的某一组情景。敏感度测试的做法是固定其他变量，每次只变动一个变量的数值，测试该变量对目标值的影响程度。经常进行灵敏性测试的变量有利率、股指收益率等。如果已知变量之间的相关关系，那么，以上变量的联合影响也可以通过敏感度测试进行评估。 7、呈报结论 DFA经常要做上千次模拟，所以DFA的结果必须以简洁明快、易于理解的方式呈报给公司最高管理层。报告应满足以下要求：一是明确每一步的重点；二是明确各模型的前后逻辑关系，以便增进管理层对模型的理解；三是结果要简洁。 利弊分析 DFA模型使用DFA模型可以使我们对商业策略潜在的风险和收益有更深入的了解，DFA模型与老式的仅考虑关键比率的财务分析方法相比可以说是一个新的里程碑。实际上，DFA模型是基于现金流的整个商业策略进行建模的一个可行办法。通过它可以对影响企业财务状况的各种随机变量和它们之间的关系细节进行详细的考察。 DFA可以适应不同的目标，也可以对不同的管理单元(缴费、投资、计划、预算等)有所侧重。 但值得指出的是，DFA模型不可能完全捕捉现实商业环境中的复杂性。必要时，在建模过程中我们可以集中注意力于模型可以反映的某些特征。然而，即使是在一个中等规模的DFA模型中，事先估计的参数数量和模型涉及的随机变量数量无疑是相当多的，对这些参数的处理也要耗费相当多的工作量。而且，从模型得到的结果与模型设置时采取的假设有很大的关系。一个关键问题是：DFA模型到底应该有多大多复杂?做任何事情都要付出代价，由于人们都不情愿使用不透明的黑箱，所以如果一个简单的模型可以输出合理的结果，多数人就会选择这种模型。另外，越简单的模型越符合直觉，并且可以容易的评估特定变量的影响，对不确定性和近似性的正确理解与控制是使用DFA模型的关键。
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