巧用Excel作理财规划

Excel2003强大的财务函数和电子方案表格为财务分析提供了相当便利的方法，本文结合Excel中的贷款计算模板和FV等财务函数，设计一个存款收益测算表，应用于个人或家庭的理财规划。     

Excel房贷计算器教学案例设计

Excel财务函数PMT、PV、FV是计算机应用基础课的难点之一。传统的教学只注重Excel课堂实操,学生并不理解货币的时间价值。Excel房贷计算器教学案例,引导学生对房贷的等额本息和等额本金两种还贷方式进行分析建模,在"教学做"过程中掌握Excel财务函数,同时培养学生的计算思维。     

Excel财务函数应用解析

在Excel财务函数对一般的财务计算,如确定贷款的支付额、投资的未来值或净现值,以及债券或息票的价值等非常方便。本文主要介绍投资计算函数、折旧计算函数、偿还率计算函数、债券及其他金融函数等典型财务函数。     

浅析VLOOKUP函数及IF函数在财务工作中的应用

介绍Excel电子表格中查找函数VLOOKUP及条件函数IF的功能,并举例说明它们在财务工作中的应用。     

应用Excel制作工资表

Excel电子表格的制表、数据处理和函数应用在财务管理工作中,能快速解决财务工作中的一些实际问题。以工资表的制作为例,讨论Excel在财务管理中的一些应用。     

Excel高效办公——财务函数的应用

随着计算机技术的迅速普及,财会人员已经逐步从繁杂的手工劳动中解脱出来。财务人员如果能够正确、灵活地使用Excel进行财务函数的计算,则能大大减轻日常工作中有关指标计算的工作量。财务函数大体上可分为四类:投资计算函数、折旧计算函数、偿还率计算函数、债券及其他金融函数。它们为财务分析提供了极大的便利。使用这些函数不必理解高级财务知识,只要填写变量值就可以了。下面举例说明各种不同的财务函数的应用。     

利用EXCEL进行财务预测的回归分析

财务预测是财务管理工作中的一项十分重要的工作,对企业投资、预算等决策非常重要。财务预测的回归分析,是利用一系列的历史资料求得各资产负债表项目和销售额的函数关系,据此预测计划销售额与资产、负债数量,然后预测融资需求。利用Excel能够有效地解决财务预测的回归分析的问题。本文以销售额的多元回归分析预测为例来说明Excel在财务预测回归分析中的应用。     

利用EXCEL进行财务预测的回归分析

财务预测是财务管理工作中的一项十分重要的工作,对企业投资、预算等决策非常重要。财务预测的回归分析,是利用一系列的历史资料求得各资产负债表项目和销售额的函数关系,据此预测计划销售额与资产、负债数量,然后预测融资需求。利用Excel能够有效地解决财务预测的回归分析的问题。本文以销售额的多元回归分析预测为例来说明Excel在财务预测回归分析中的应用。     

运用Excel软件进行成本性态分析

成本性态分析是管理会计学特有的一种方法.Microsoft Excel软件具有较强的财务分析功能.本文就管理会计实务介绍运用Excel软件图表功能、统计分析工具、统计函数进行成本性态分析的具体操作.     

西游后记之Excel函数篇(十) 以不变应万变,自定义函数出奇招

本文可以帮你学到Excel中财务函数的使用下拉选项单元格的制作通过“函数向导”来输入单一函数公式故事实战截至本期,西游后记之Excel函数系列正好十期了。这期间我们随着八戒一起,几乎涉及了E x c e l函数方方面面的内容。作为本系列的最后一讲,八戒将再教给大家一个以不变应万变的本事:当Excel自带的函数解决不了问题,或者解决起来很麻烦的时候,我们可以通过自己编写的函数来解决问题。听起来似乎有些玄妙,其实就是使用Excel内嵌的VBA编程语言而已。考试成绩自动变等级本例自定义的函数,可将学生的考试成绩自动分成A(90分以上)、B(80…     

利用C#语言开发财务分析教学软件研究

通过C#语言开发财务分析教学软件的背景,阐述软件的主要功能和体系结构,重点剖析后台数据库设计和数据录入功能的实现原理,并结合图片给出了财务报表功能和财务分析功能的实现思路,上述研究成果对高等院校财务分析课程教学和有关人员进行企业财务分析具有较高的实用价值。     

企业财务管理系统

财务管理系统软件为企业、外经贸部门相关报表及信息的网络化处理提供了支持,便于各单位之间及时沟通.本文阐释了建立和完善财务管理系统过程中出现的问题及其解决途径.资料管理、帐簿管理、财务分析是企业财务管理的重要组成部分,也是软件设计的主要内容.对系统设计思想,开发过程作了详细的阐述.在开发本系统的过程中,采用了软件工程的一整套方法,以功能划分模块,模块间的独立性强,可并行合作开发,保证了系统的可行性与实用性.并探讨了ERP在财务管理信息系统中的实现.     

财务困境预测模型与仿真研究

公司财务困境受到决策者、市场、经济和政策多种因素影响,针对传统预测方法预测精度低缺陷,提出了一种贝叶斯判别分析的财务困境预测方法。首先选用了反映公司财务状况的24个指标作判别因子,建立了公司财务困境的贝叶斯判别分析模型,然后采用85个上市公司的实际数据作为学习样本建立贝叶斯判别函数,以交差确认估计法对判别准则进行评价,以验证模型的有效性,最后利用判别函数对5个待评价公司进行预测,得到判别函数值,进行仿真。结果表明,采用贝叶斯判别分析模型提高了公司财务困境的预测精度,是一种有效的财务困境预测方法。     

基于柔性思想的财务分析系统的研究

针对传统财务分析系统“大而全”，在实际应用中对于用户的个性需求适应性差的不足，基于构件化设计思想，采用基于面向对象的软件复用技术，提出了柔性财务分析系统的设计思想，介绍了柔性财务分析系统的功能特点及开发过程。各个企业可根据自身的财务特点，以柔性财务分析系统为基础构建特定的财务分析系统，实现企业个性化的财务分析，以适应企业生产发展的需要，增强财务软件的可扩充性、可复用性。     

基于Web的高校财务管理信息系统报表的设计与实现

介绍Ms SQL Server2005的Reporting Services的组成和功能,并分析使用Reporting Services开发基于Web财务报表的优势。详细叙述了基于Web的高校财务报表系统的功能、权限控制模型、参数化报表的开发过程以及性能优化方面的问题。使用Reporting Services开发财务报表,实现财务报表信息的共享和分析,并同财务门户等系统的无缝结合。     

层次型金融票据图像分类方法

金融票据图像识别处理是当今的一个热点研究方向,而票据分类是其中重要的基础部分。针对种类繁多、数量巨大、版面复杂和噪声干扰严重的金融票据彩色图像,本文提出了一种基于二叉树决策的层次型票据类型匹配方法。该方法利用三个类型判断器:基于票据版面结构的松弛匹配、基于OCR 的票据标题识别和基于票据颜色的色彩分析,层次化的进行票据类型判断。实验表明,层次型金融票据图像分类方法具有良好的效果;基于该方法的银行票据识别处理系统已经广泛应用于各大银行的相关业务系统中。     

Linear programming selection of internal financial laws and a knapsack problem

We formulate and solve explicitly a linear programming problem that arises from the problem of choosing an internal financial law of a given financial project such that the associated discount vector maximizes a linear objective function. If the original problem has optimal solutions, then it is equivalent to a knapsack problem. We obtain its basic optimal solutions in closed form. After considering the special case of nonnegative preference directions, we also obtain a new characterization of the existence of internal financial laws. Received: October 1997 / Accepted: October 1999     

改进财务评价指标体系的筛选研究

为解决目前传统项目财务评价指标存在的意义重复、通用性欠佳等不足,提出了指标改进与技术筛选相结合的体系模型。首先根据传统指标的不足,提出新的改进财务评价指标,形成更加完善的指标体系;进而运用因子分析与聚类分析相结合的数据挖掘方法对改进的投资项目财务评价指标体系进行筛选,提高了财务评价的准确性及计算效率;最后应用实例验证了数据挖掘技术在投资项目财务评价指标研究中的有效性,为项目财务评价工作者提供一种改进的思路与方法。     

Application of enhanced cluster validity index function to automatic stock portfolio selection system

This paper presents an automatic stock portfolio selection system. In the proposed approach, 53 financial indices are collected for each stock item and are consolidated into six financial ratios [Grey relational grades (GRGs)] using a Grey relational analysis model. The GRGs are processed using a modified form of the PBMF index method (designated as the Huang index function) to determine the optimal number of clusters per GRG. The resulting cluster indices are then processed using rough set theory to identify the stocks within the lower approximate sets. Finally, the GRGs of each stock item in the lower approximate sets are consolidated into a single GRG, indicating the ability of the stock item to maximize the rate of return. It is demonstrated that the proposed stock selection mechanism yields a higher rate of return than several existing portfolio selection systems.