分析傳統(tǒng)金融統(tǒng)計(jì)分析的弊端及改進(jìn)方法的論文
一、傳統(tǒng)的金融統(tǒng)計(jì)分析方法存在著許多弊端，主要反映在：
1.分析方法的單一性造成數(shù)據(jù)的可比性差。我們?nèi)粘ＫM(jìn)行的統(tǒng)計(jì)分析往往都是在統(tǒng)計(jì)數(shù)字表面做文章采用的是較為簡單的統(tǒng)計(jì)分析方法，所利用的統(tǒng)計(jì)分析指標(biāo)僅為極少數(shù)，未考慮隨機(jī)季節(jié)因素等統(tǒng)計(jì)分析中應(yīng)注意的情況，即未根據(jù)事物在不同時(shí)期的特點(diǎn)來加以具體分析，只是籠統(tǒng)地將數(shù)字比來比去，不能揭示事物的本質(zhì)，不能很好地為領(lǐng)導(dǎo)層提供準(zhǔn)確的參考。比如在分析現(xiàn)金收支時(shí)僅是考慮累計(jì)現(xiàn)金收入(支出）以及凈回籠數(shù)，然后進(jìn)行簡單増減比較，分析方法較單一，發(fā)現(xiàn)不了問題的根源。
2.預(yù)測方法的科學(xué)性差造成預(yù)測結(jié)果的不準(zhǔn)確，有時(shí)甚至背離事物的發(fā)展方向。
3.單一、缺乏科學(xué)性的分析、預(yù)測導(dǎo)致在統(tǒng)計(jì)分析中對事物的綜合評(píng)價(jià)能力較差。
二、改進(jìn)金融分析方法應(yīng)從以下幾方面入手：
1.關(guān)于數(shù)字可比性差的改進(jìn)：對年度資料的分析，首先要根據(jù)不同年度的物價(jià)指數(shù)及綜合通貨膨脹率，對不同年度的數(shù)字資料進(jìn)行修正。
2.關(guān)于隨機(jī)季節(jié)因素的剔除：社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，不可避免地受到一些隨機(jī)因素的影響，從而使經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)波動(dòng)。比如，對儲(chǔ)蓄存款變化的分析，由于經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展使人民的生活水平提高，加上物價(jià)、工資的剛性影響，居民的收入必然是逐步増加的，從而使儲(chǔ)蓄存款的長期發(fā)展趨勢表現(xiàn)為増長但是由于隨機(jī)季節(jié)等因素的混合影響，各個(gè)不同歷史時(shí)期的儲(chǔ)蓄存款時(shí)點(diǎn)數(shù)有增、有減，很難看出其規(guī)律性，這就要求對隨機(jī)、季節(jié)等影響因素加以剔除，以獲得其長期發(fā)展趨勢的量化數(shù)值。
3.引入權(quán)數(shù)概念對國家政策因素的影響加以修正雖然我國目前實(shí)行的是市場經(jīng)濟(jì)，但它仍受國家政策因素的影響，這就需要我們對人為因素的影響進(jìn)行修正，還經(jīng)濟(jì)規(guī)律以本來面目應(yīng)運(yùn)用權(quán)數(shù)這一概念，對政策因素進(jìn)行評(píng)定，得出一個(gè)權(quán)數(shù)，然后采用加權(quán)平均數(shù)指標(biāo)進(jìn)行分析來加以修正，使政策性因素影響降到最低限度，使金融統(tǒng)計(jì)分析的結(jié)論更貼近現(xiàn)實(shí)，更好地為領(lǐng)導(dǎo)正確決策提供準(zhǔn)確、有效的信息。
4.對多項(xiàng)因素同時(shí)影響的分析的改進(jìn)事物的發(fā)展往往不是受單一因素影響，通常都是由許多相關(guān)因素指標(biāo)同時(shí)影響而發(fā)生變化的。如現(xiàn)金統(tǒng)計(jì)指標(biāo)中的銷售收入，在受到隨機(jī)、季節(jié)、政策等因素影響的同時(shí)，還與諸如對個(gè)人支出、工資、獎(jiǎng)金支出等多項(xiàng)目指標(biāo)有關(guān)。這就需要運(yùn)用統(tǒng)計(jì)中總指數(shù)分析方法來進(jìn)行分析，從而得出各因素的影響方向及影響程度，找出主體變化的根源所在，從而對影響程度較高的因素加以有效控制。
5.關(guān)于預(yù)測方法的運(yùn)用。目前金融統(tǒng)計(jì)分析的焦點(diǎn)往往局限于對自身運(yùn)作的反映，而對未來發(fā)展趨勢科學(xué)性、系統(tǒng)性的預(yù)測則顯得力度不夠統(tǒng)計(jì)預(yù)測，首先要建立統(tǒng)計(jì)預(yù)測模型，主要有固定平均數(shù)模型等六種金融統(tǒng)計(jì)預(yù)測中常用的應(yīng)是移動(dòng)平均數(shù)模型和回歸模型。
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