基于大数据分析的国有城建企业现金流管理优化研究.pdf

73在当今数字化时代的背景下，大数据技术已逐渐渗透到多个领域，为企业管理和决策带来了革命性的影响。而国有城建企业作为国家基础设施建设的主力军，其现金流管理的效率和准确性，对企业甚至国家经济有着深远的影响。因此，本研究旨在结合大数据分析，深入挖掘并优化国有城建企业的现金流管理策略，以期为行业和相关政策的制定提供有力支撑。一、理论基础与概念解析（一）现金流管理的基础理论现金流管理作为企业财务管理的核心组成部分，其主要研究企业在经济活动中所发生的现金流入和流出的资金收付动态1，确保流动性及健康的财务状况。其核心目标是确保企业在任何时间点都能满足支付义务，同时为长期的投资和扩张提供资金支持。现金流管理的理论框架包括：现金流量预测、资金的有效配置、流动性风险管理和优化现金回报策略。为实现这些目标，现金流管理重点强调对短期和长期现金需求的准确预测，以及制定策略来调整现金的流入和流出。（二）大数据分析的基础理论大数据分析是一项独立的可自行清理、转换、建模数据的体系，旨在从海量、多样性和高速生成的数据中提取有价值的信息。其核心涉及数据采集、数据处理、数据存储以及数据分析四个环节。值得说明的是，在分析阶段可以采用各种统计、机器学习和人工智能算法来挖掘数据中的模式、关系和趋势。这些分析的输出能够为企业和组织提供深入的业务洞察，助力其更好地理解市场、优化运营和创新产品。随着技术的进步，大数据分析的理论和实践都在持续发展，使其在多个行业和领域中均得到了广泛应用。二、国有城建企业现金流管理的现状及问题（一）国有城建企业现金流管理的现状国有城建企业作为城市发展的中坚力量，其现金流管理现状展现了一系列的复杂性。一方面，得益于国家政策的扶持和先进的财务管理工具，这些企业在大型项目投资中已建立起了相对稳健的资金流体系。另一方面，由于日常运营的多样性，特别是在处理工程款、应付账款和材料采购等方面，导致资金流出现不稳定的情况。而长时间的收稿日期：2023-09-18作者简介：张晓骐（1990），男，会计师，硕士，研究方向：现金流管理。基于大数据分析的 国有城建企业现金流管理优化研究张晓骐（上海金山新城区建设发展有限公司，上海 200540）摘要：文章深入探讨了基于大数据分析的国有城建企业现金流管理的优化。首先，文章从理论角度剖析了现金流管理与大数据分析的基本概念。其次，在此基础上深入分析了国有城建企业现金流管理的现状及存在的问题，如现金流不稳定、决策失误等。再次，文章通过进一步研究发现，大数据分析在现金流管理中有着不可或缺的作用，能够提升预测精度、规范资金管理、增强现金流稳定性等。具体包括：运用预测性分析工具，如时间序列分析，可以显著提高现金流预测的准确度；运用风险评估工具，如蒙特卡洛模拟法，有助于降低管理风险；深入数据挖掘技术，如聚类分析，可以进一步优化资金配置，确保企业经营的平稳。最后，结论显示，大数据分析为国有城建企业提供了一个强大的现金流管理策略与工具，有望进一步推动其经营效率和稳定性。关键词：现金流管理；大数据分析；国有城建企业中图分类号：F275文献标志码：A文章编号：2096-0808（2023）33-0073-04DOI：10.3969/j.issn.2096-0808.2023.33.014MManagement plananagement plan商业观察2023 年 11 月下 第 9 卷 第 33 期74管理方略管理方略项目周期和大量的初期投资使得资金回流变得不确定，进一步增加了企业的财务压力。另外，尽管当前的技术和工具已经很先进，但随着市场的波动、合作伙伴的策略调整以及部分企业在管理方法上仍偏向传统方式，使得现金流的准确预测和高效管理面临挑战。综上，这就要求国有城建企业在未来需进一步加强对现金流的管理，寻求更具战略性和前瞻性的方法。（二）国有城建企业现金流管理存在的问题国有城建企业在推动城市建设和发展的过程中，尽管在很多方面取得了积极的成果，但在现金流管理上却存在不少问题。一是由于城建项目周期较长，导致资金回流周期拉长，从而使得企业经常面临短期资金不足的窘境；二是在预测和规划现金流时，常受限于传统的方法和工具，以至于难以精确地应对市场的变化和不确定性；三是在与外部供应商和承包商进行合同结算时，由于缺乏高效的协同管理机制，导致经常出现款项延误或争议，进一步加剧了现金流的不稳定；四是部分企业在内部管理中缺乏对现金流的持续监控和风险防控策略，致使企业的现金流管理效率低下2，这就增大了企业的运营风险。总之，这些问题均凸显了国有城建企业在现金流管理上的挑战，因此，还需进行深入研究和解决。三、大数据分析对现金流管理的作用（一）提升预测精度，优化现金流管理决策对于国有城建企业而言，由于其项目周期长、资金投入大和资金收回时间不确定，对现金流进行准确预测就成为了企业健康发展的重要保障。而大数据分析恰好为国有城建企业在这方面带来了显著的优势，具体体现在以下三点。第一，国有城建企业利用大数据可从多个方面提供有助于预测的信息。除了传统的财务数据，大数据分析还结合了市场趋势、土地出让金、劳动力市场动态等多个相关领域的信息。因此，国有城建企业通过大数据技术可以从这些数据中捕捉到更多影响现金流的因素，从而提高预测的准确性。第二，国有城建企业通常面临季节性和政策性的现金流变动，通过大数据中的时间序列分析就可以得到更为精准的预测。例如，某大型基建项目往往受到宏观经济政策、地方政府预算分配等多重因素的影响。为此，通过大数据可以帮助国有城建企业更早地识别出潜在的风险和机会，以便提前作出决策，确保现金流的稳定性。第三，利用大数据分析能够为国有城建企业带来深度的财务洞察。例如，在应收账款与应付账款的管理上，大数据通过对过往交易数据、市场情况和客户行为的深入分析，国有城建企业能够更精准地预测和控制与供应商和客户之间的资金往来时机，从而使企业的现金流效率和利润实现最大化。总之，通过引入大数据分析，国有城建企业不仅可以提高现金流预测的准确性，还可以为企业的整体运营提供有力支持，确保项目顺利进行，为社会和国家创造更多价值。（二）规范资金管理，完善风险防控机制对于国有城建企业而言，资金管理不仅关系到项目的顺利实施，还直接影响企业的盈亏与长期发展。因此，规范资金管理并完善风险防控机制是十分必要的，其所产生的影响也是不可忽视的，具体可以通过以下三个方面来阐述其相关作用。第一，国有城建企业通过大数据分析可以深度挖掘企业的资金流动信息，揭示出可能存在不规范的资金流动行为。例如，通过分析历史数据，国有城建企业可以追踪资金流的走向，识别潜在的财务风险，如资金流断裂、暗箱操作等，并及时纠正，以确保资金的合规使用。第二，国有城建企业通过大数据分析可以实时捕捉市场动态、供应链变化以及宏观经济趋势，为企业预测潜在的现金流风险提供有力支撑，如供应链的中断或政策调整对财务的影响。同时，通过蒙特卡洛模拟法等先进的风险评估工具，国有城建企业有能力在各种情境下模拟资金流动，从而制定出更加精准和稳健的财务决策。第三，国有城建企业通过大数据分析可以系统评估和完善自身的风险防控机制，让其在多变的经营环境中始终保持稳健的经营步伐。例如，借助大数据的深度分析，企业能够及时捕捉到潜在的经营风险，制定出合理、有预见性的风险应对策略。因此，大数据分析的应用不仅增强了企业对风险的预防和应对能力，还确保了资金的高效使用，更是帮助企业巩固了在市场中的竞争地位。总体而言，大数据分析在国有城建企业的资金管理中发挥着重要作用，它为企业提供了更为科学、规范的管理手段，确保了资金流的合规、高效运作，同时也为企业筑起了一道坚实的风险防控屏障。（三）增强现金流稳定性，确保企业经营平稳对于国有城建企业来说，如何科学地管理现金流，确保企业经营的稳健是一个大的挑战。然而，现代的大数据技术为这些企业提供了强大的武器。那么，大数据如何助力国有城建企业增强现金流稳定性以及保障其经营平稳运行需要进行深入探讨。首先，由于国有城建企业涉及众多项目，每个项目都75有其特定的现金流入和流出模式。因此，国有城建企业通过大数据分析可以迅速地了解每个项目的资金状况，如进度支付、工程款回收等问题，进而及时调整资金使用策略，以保证资金的合理流动。其次，国有城建企业通过大数据分析可以深入评估供应链伙伴的稳定性，这对现金流的稳定性有着直接影响。例如，通过对合作伙伴的财务状况、信誉等方面的数据进行深度分析，企业能够挑选出更为稳定、可靠的合作伙伴，从而更好地维护现金流的稳定性。最后，国有城建企业通过大数据分析还能及时应对突发事件。由于政策变动、市场波动等，这些都可能影响到企业的现金流。而国有城建企业通过实时的大数据分析则可以迅速掌握这些变化，从而及时调整策略，确保现金流的稳定性。综上所述，大数据分析技术为国有城建企业提供了一个全新的角度和手段，能够帮助其更好地管理现金流，增强稳定性。四、基于大数据分析的国有城建企业现金流管理优化研究（一）利用预测性分析工具（时间序列分析）提升现金流预测精度对于国有城建企业而言，利用时间序列分析有助于更准确地预测未来的现金流动，有效提高资金利用率和避免潜在风险。因此，国有城建企业应用时间序列分析的具体步骤如下。首先，国有城建企业需要对过去的现金流数据进行系统的整合和优化。这意味着国有城建企业要集中搜集与其多个建设项目相关的现金流入流出数据，如与基础设施建设、住宅建设和公共设施建设等相关的数据。另外，在数据收集后，国有城建企业还需要进行清洗和分类，在确保数据真实可靠的同时，将其按不同项目和资金流向进行分类。其次，国有城建企业需要选择一个适合其现金流特性的时间序列模型，如 ARIMA 或移动平均模型，并利用已整合和优化的历史数据进行模型训练。当模型训练完成后，国有城建企业可以使用该模型来预测未来的现金流，包括短期和长期的预测。最后，根据预测的现金流动，国有城建企业需要及时调整其资金管理策略，如重新分配资金、调整建设项目进度等。与此同时，如果预测显示未来可能存在现金流短缺，那么国有城建企业就需要提前做出准备，如申请额外融资或调整项目时间表。此外，为了确保预测的准确性和及时性，国有城建企业还需实时监测实际的现金流与预测结果之间的偏差，并根据需要调整预测模型。综上所述，通过结合时间序列分析的方法，国有城建企业可以有效提高现金流预测的准确度，为企业经营带来更大的稳定性和可预测性。（二）采用风险评估工具（蒙特卡洛模拟法）降低现金流管理风险蒙特卡洛模拟法作为一种先进的风险评估工具，能够为国有城建企业提供具有多重可能性的现金流预测方案，从而辅助其更好地应对不确定性和风险。具体来说，国有城建企业利用蒙特卡洛模拟法进行现金流风险管理的流程如下。第一，国有城建企业需要收集与整理历史现金流数据，这涵盖了各个项目的投资、回款、延期等问题，并收集与建筑项目相关的外部变量数据，如经济增长、政策调整、建材价格波动等。同时，为了使分析更加准确，国有城建企业还需要对这些数据进行清洗和标准化的处理。第二，国有城建企业要根据历史数据和外部变量建立现金流模型。在这一过程中，对不确定的因素要设置一个可能的分布范围，然后利用蒙特卡洛方法对该模型进行不同的模拟。这样就可以形成现金流的可能性分布图，清晰地展示出在不同概率下的现金流风险，为企业决策层提供依据。第三，当模拟结果可用时，国有城建企业需要识别潜在的风险点，并制定相应的应对策略。例如，如果模拟预测在某一期可能出现现金流紧张的情况，国有城建企业需要提前进行资金调配，优化项目进度或与合作伙伴协商调整回款计划。同时，在实施这些策略时，国有城建企业还需加强内部部门间的沟通与协作，进一步确保风险应对策略能够得到有效执行。通过蒙特卡洛模拟法，国有城建企业不仅可以更加客观、科学地评估现金流风险，还可以为企业的资金管理和决策提供有力支持。（三）结合数据挖掘技术（聚类分析）优化资金配置结合数据挖掘技术（聚类分析）优化资金配置能够为国有城建企业揭示隐藏在大量数据中的资金需求模式，进而实现更高效精准的资金分配。为了实现这一目标，国有城建企业需采取以下步骤。首先，国有城建企业需要对各个项目进行特性分析，以确定资金需求的关键维度，如项目规模、位置、建设周期及预期回报率等。同时，国有城建企业还需要整合现有的项目数据，这包括内部项目数据和外部数据，例如，地区的经济增长或地MManagement plananagement plan商业观察2023 年 11 月下 第 9 卷 第 33 期76管理方略管理方略价变动，这些都能为聚类分析提供更丰富的参考依据。其次，国有城建企业需要利用数据挖掘工具，对整合后的数据进行分析，进而识别出不同的资金需求类别。例如，某些项目可能因为地理位置、工程难度等原因，成本超出预期；而另一些项目则可能因为得到了更多的政府补贴或投资，以至于对资金的需求相对较低。基于此，国有城建企业可以通过聚类分析将这些项目按照资金需求的不同分为几个类别。最后，根据聚类分析结果说明，国有城建企业需要为每一类项目制定出相应的资金配置策略。不仅是要关注项目的资金需求，更关键的是，需要权衡项目的回报率、风险、紧迫性与企业的资金流动性等因素。例如，资金需求较高且周转较慢的项目或许具备较高的回报，但在大多数情况下，高回报通常伴随高风险，并且，还可能由于政策原因，在实施进度上存在一定的紧迫性。为此，国有城建企业在实施策略时，要定期进行评估和调整，以确保其始终适应业务的持续变化。总的来说，聚类分析为国有城建企业提供了一种全新的资金配置视角，使其能够更加科学地应对资金挑战，确保企业的健康和持续发展。五、结语本研究深入探索了基于大数据分析的国有城建企业现金流管理的优化问题，目的在于构建一个结合现代技术与企业实践的管理框架，为国有城建企业在现金流管理上构筑和完善大数据驱动的管理体系提供方案。展望未来，随着大数据技术的不断进步和国有城建企业对现金流管理的进一步认识，现金流管理的策略和需求也将呈现出新的挑战与机遇。因此，期望学界、业界和技术界的专家能够集思广益，对国有城建企业的现金流管理进行更深入的研究与实践探索，积极引进和应用大数据技术，以实现企业经营目标和社会价值的最大化。参考文献：1 曾曦.企业现金流管理与财务风险控制研究 J.企业改革与管理，2021（5）：157-158.2 黄利华.国有企业现金流管理存在的问题及优化对策 J.时代商家，2022（6）：40-42.Research on Cash Flow Management Optimization of State-Owned Urban Construction Enterprises Based on Big Data AnalysisZHANG Xiaoqi(Shanghai Jinshan New City Construction Development Co.,Ltd.,Shanghai 200540,China)Abstract:This study deeply discusses the optimization of cash flow management of state-owned urban construction enterprises based on big data analysis.Firstly,this paper analyzes the basic concepts of cash flow management and big data analysis from the theoretical perspective.Then on this basis,it deeply analyzes the current situation and existing problems of cash flow management of state-owned urban construction enterprises,such as unstable cash flow,decision-making errors,etc.Secondly,through further research,this paper finds that big data analysis plays an indispensable role in cash flow management,which can improve prediction accuracy,standardize fund management and enhance cash flow stability.Specifically,using predictive analysis tools,such as time series analysis,can significantly improve the accuracy of cash flow forecasting.Using risk assessment tools,such as Monte Carlo simulation,can help reduce management risks.In-depth data mining technology,such as cluster analysis,can further optimize the allocation of funds and ensure the smooth operation of enterprises.Finally,the conclusion shows that big data analysis provides a powerful cash flow management strategy and tool for state-owned urban construction enterprises,which is expected to further promote their operating efficiency and stability.Key words:cash flow management;big data analysis;state-owned urban construction enterprises