大数据背景下的上市公司财务分析–以九阳集团为例开题报告

1. 研究目的与意义

近年来大数据成为了一个热门话题。

大数据具有的大量化、多样化和快速化的特点对传统财务分析模式进行了挑战。

传统财务分析运用企业的历史数据，结合各种指标对企业进行分析。

2. 研究内容和预期目标

研究内容：分析大数据对财务分析的意义。以上市公司九阳集团为例，与同行业的龙头家电企业比较财务信息，找出传统财务分析方式难以发现的企业的优势与劣势，并用分析的数据对企业发展提出建议和运用所得数据的方式。

拟解决的关键问题：

一、大数据对于传统财务分析方式的改进

3. 国内外研究现状

国内研究现状：程平(2015)提出大数据可以用于企业成本控制。在原材料采购、物流运输、库存管理、生产成本和销售成本上用大数据避免如库存不足造成的停工、宣发和市场调查费用过多的问题，提高产品竞争力。宋彪(2015)搜集样本企业在互联网上所有的相关信息,选取财务指标,建立大数据财务预警模型。陈俊丽（2017）基于云计算系统，搜集原始数据，如企业财务状况、宏观微观环境因素，在财务分析、决策、预测和监控上建立综合动态分析预警系统。张佳禹（2018）以处于成长期的物流公司A为例，用传统财务分析方式对过去业绩的评价和用大数据、数据挖掘等技术去分析解决现有问题。章刘成（2018）提出区块链和大数据技术对保证会计数据正确性和透明性的作用

国外研究现状：Xu（2016）比较传统营销方式和利用大数据分析该行业制度、竞争对手情况和企业自身相关利益者的行为，利用大数据在一些行业，如数码产品能取得更好的营销效果，使产品更有竞争力。大数据分析Ishibashi(2016)将变量选择运用到不同的数据挖掘工具中，建立利润预测模型，并分析不同数据源带来的不同准确性。Mcafee(2012)通过对交通业企业用大数据分析，分析相关流程和产业、客户反馈，改进服务，提高企业利润和竞争力[A1] 。Eszter(2016)建立情感分析模型,将日报上相关信息与股票回报率进行联系,分析两者的关联程度并进行预测，得出日报信息与股价关联紧密，且反应迅速，而回报率的变化的体现会有几天的延迟。