國有企業(yè)預(yù)決算管理的創(chuàng)新思考

本文通過對國有企業(yè)預(yù)決算管理的全面剖析與創(chuàng)新思考，以構(gòu)建創(chuàng)新預(yù)決算管理體系為依托，建立科學(xué)合理的模型以及先進的運算評估方法。通過高效流程再造、數(shù)據(jù)驅(qū)動創(chuàng)新等有力舉措，能夠大幅提高國有企業(yè)預(yù)決算管理的效率與精準(zhǔn)度，為國有企業(yè)在新時代實現(xiàn)高質(zhì)量、可持續(xù)發(fā)展提供堅實的保障與強勁的動力。

創(chuàng)新預(yù)決算管理體系構(gòu)建

一、體系架構(gòu)設(shè)計

國有企業(yè)預(yù)決算管理體系架構(gòu)可表示為一個多層次、多維度的結(jié)構(gòu)。體系架構(gòu)應(yīng)涵蓋全面預(yù)算編制、嚴(yán)格執(zhí)行監(jiān)督、科學(xué)決算評估等環(huán)節(jié)。全面預(yù)算編制通過對歷史數(shù)據(jù)的分析和未來趨勢的預(yù)測，運用線性回歸、時間序列分析等算法確定預(yù)算數(shù)值。對于成本預(yù)算，可通過歷史成本數(shù)據(jù)，采用線性回歸模型：

其中為待確定系數(shù)，t為時間變量，為影響成本的其他變量。在實際應(yīng)用中，可以利用最小二乘法來確定這些系數(shù)，使得預(yù)測值與實際值之間的誤差平方和最小。通過不斷調(diào)整和優(yōu)化模型參數(shù)，可以提高預(yù)算編制的準(zhǔn)確性。

嚴(yán)格執(zhí)行監(jiān)督環(huán)節(jié)設(shè)立多個監(jiān)控指標(biāo)，如預(yù)算執(zhí)行進度指標(biāo)：

其中為項目在時間的預(yù)算值，為該項目在時間的實際支出值。通過實時監(jiān)測這些指標(biāo)，確保預(yù)算執(zhí)行在可控范圍內(nèi)。此外，還可以引入偏差率指標(biāo)，設(shè)偏差率為：

當(dāng)偏差率超過一定閾值時，及時發(fā)出預(yù)警信號，以便采取相應(yīng)的調(diào)整措施。同時，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對預(yù)算執(zhí)行過程中的數(shù)據(jù)進行實時分析，挖掘潛在的風(fēng)險因素和問題點，為決策提供數(shù)據(jù)支持。

科學(xué)決算評估則綜合考慮多個因素，采用綜合評價模型：

其中為各個單項評估指標(biāo)，為相應(yīng)權(quán)重。在確定權(quán)重時，可以采用層次分析法（AHP），通過建立層次結(jié)構(gòu)模型，比較各因素之間的相對重要性，從而確定合理的權(quán)重分配?？蓪τ陧椖康慕?jīng)濟效益、社會效益等不同方面的評估指標(biāo)，并構(gòu)建判斷矩陣，通過計算判斷矩陣的最大特征值和特征向量，得到各指標(biāo)的權(quán)重值。這樣可以確保決算評估結(jié)果更加客觀、準(zhǔn)確地反映項目的實際情況。

二、模型要素確定

明確預(yù)決算管理體系的關(guān)鍵要素，精準(zhǔn)預(yù)算指標(biāo)如預(yù)期收益指標(biāo)：

其中為產(chǎn)品或服務(wù)的價格，為銷售量，為總成本。動態(tài)執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)可設(shè)定為當(dāng)市場環(huán)境變化率超過一定閾值時，觸發(fā)預(yù)算調(diào)整機制。

關(guān)鍵監(jiān)控節(jié)點可通過關(guān)鍵路徑法確定，設(shè)項目活動集合為：

每個活動的時間和資源需求為和，通過計算項目的關(guān)鍵路徑，確定關(guān)鍵監(jiān)控節(jié)點，確保項目按時完成。

在實際操作中，可以利用項目管理軟件對項目進行進度跟蹤和資源分配，及時發(fā)現(xiàn)和解決項目執(zhí)行過程中的問題。對于動態(tài)執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)，還可考慮政策法規(guī)變化、技術(shù)創(chuàng)新等因素，及時調(diào)整預(yù)算方案，以適應(yīng)不斷變化的外部環(huán)境。在確定關(guān)鍵監(jiān)控節(jié)點時，可以結(jié)合項目的里程碑事件和關(guān)鍵決策點，制訂詳細的監(jiān)控計劃，明確監(jiān)控的內(nèi)容、方法和頻率，確保項目順利進行。

創(chuàng)新運算與拓展應(yīng)用

引入人工智能算法助力預(yù)算編制。例如，采用深度學(xué)習(xí)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以企業(yè)歷史經(jīng)營數(shù)據(jù)、市場動態(tài)數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)為輸入，通過大量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，預(yù)測未來各項成本與收入。設(shè)輸入數(shù)據(jù)向量為，經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多層計算，輸出預(yù)算預(yù)測值Y。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程可以通過優(yōu)化損失函數(shù)來實現(xiàn)，如均方誤差損失函數(shù)：

其中為樣本數(shù)量，為實際值，為預(yù)測值。通過不斷調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置，使損失函數(shù)最小化，從而提高預(yù)算預(yù)測的準(zhǔn)確性。

同時，運用遺傳算法進行預(yù)算方案優(yōu)化。將預(yù)算方案編碼為染色體，通過模擬生物進化過程中的遺傳、變異和選擇操作，不斷優(yōu)化預(yù)算方案。設(shè)預(yù)算方案的染色體表示為：

其中為預(yù)算方案的某個參數(shù)。定義適應(yīng)度函數(shù)，用于評價預(yù)算方案的優(yōu)劣。在遺傳算法的迭代過程中，通過選擇適應(yīng)度高的染色體進行交叉和變異操作，產(chǎn)生新的預(yù)算方案，逐步逼近最優(yōu)解。

建立預(yù)決算數(shù)據(jù)共享平臺。利用信息熵公式：

來衡量數(shù)據(jù)的不確定性，其中是數(shù)據(jù)出現(xiàn)的概率。通過降低數(shù)據(jù)的信息熵，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。采用數(shù)據(jù)加密算法確保數(shù)據(jù)在共享過程中的安全性，如高級加密標(biāo)準(zhǔn)（AES）算法等。國有企業(yè)內(nèi)部各部門以及與外部合作伙伴之間可以通過該平臺共享預(yù)決算數(shù)據(jù)，實現(xiàn)信息的互聯(lián)互通。

開展預(yù)決算模擬演練。運用蒙特卡洛模擬方法，設(shè)隨機變量Z表示企業(yè)的預(yù)決算結(jié)果，其概率分布函數(shù)為 ：

其中為均值，為標(biāo)準(zhǔn)差。通過大量隨機抽樣，計算不同情況下的預(yù)決算結(jié)果，從而得到預(yù)決算結(jié)果的概率分布。這可以幫助企業(yè)提前發(fā)現(xiàn)潛在的風(fēng)險和問題，制定相應(yīng)的應(yīng)對策略。

預(yù)決算管理深度分析

一、執(zhí)行過程動態(tài)剖析

國有企業(yè)預(yù)決算管理的執(zhí)行過程呈現(xiàn)出高度的復(fù)雜性與動態(tài)性。預(yù)算執(zhí)行進度指標(biāo)可設(shè)為：

其中E代表已執(zhí)行預(yù)算金額，B表示總預(yù)算金額。通過對不同時間節(jié)點的P值進行深入分析，能夠精準(zhǔn)把握預(yù)算執(zhí)行的速度與效率。同時，持續(xù)的動態(tài)監(jiān)控有助于及時發(fā)現(xiàn)執(zhí)行過程中的偏差，并采取相應(yīng)的調(diào)整措施，確保預(yù)算執(zhí)行始終沿著既定的目標(biāo)方向推進。

借助大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行深度挖掘與剖析，能夠精準(zhǔn)識別潛在的成本節(jié)約契機與收入增長空間。這一過程涉及數(shù)據(jù)清洗、特征提取、模型構(gòu)建等一系列復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理步驟，以確保分析結(jié)果的準(zhǔn)確性與可靠性。

二、風(fēng)險因素全面評估

在預(yù)決算管理中，風(fēng)險因素對企業(yè)的經(jīng)營發(fā)展具有深刻影響。對于市場風(fēng)險的評估，可設(shè)市場需求波動率為：

其中為市場需求的標(biāo)準(zhǔn)差，為市場需求的平均值。通過對歷史市場需求數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，精確計算市場需求波動率，以此評估市場需求的不確定性程度。而且，市場風(fēng)險評估需要結(jié)合宏觀經(jīng)濟形勢、行業(yè)發(fā)展趨勢等因素進行綜合分析，以提高評估的準(zhǔn)確性和全面性。

政策風(fēng)險評估同樣關(guān)鍵。設(shè)政策影響系數(shù)為C，通過對政策變化進行深入分析與評估，準(zhǔn)確確定政策對企業(yè)預(yù)決算的影響程度。政策變化涵蓋稅收政策調(diào)整、行業(yè)監(jiān)管政策變化等多個方面，需要運用政策分析模型，綜合考慮政策的直接影響與間接影響。同時，企業(yè)應(yīng)建立政策風(fēng)險預(yù)警機制，及時關(guān)注政策動態(tài)，以便在政策變化時能夠迅速作出反應(yīng)，調(diào)整預(yù)算方案。

技術(shù)風(fēng)險亦不可忽視。設(shè)技術(shù)更新率為：

其中N為一定時間內(nèi)的技術(shù)更新次數(shù)，T為時間跨度。通過對技術(shù)更新率的分析，全面評估技術(shù)風(fēng)險對企業(yè)預(yù)決算的影響。技術(shù)風(fēng)險涉及產(chǎn)品與服務(wù)的淘汰風(fēng)險以及技術(shù)研發(fā)投入的增加風(fēng)險，需要建立技術(shù)風(fēng)險評估框架，綜合考慮技術(shù)發(fā)展趨勢、競爭對手技術(shù)實力等因素。

三、效益成果綜合考量

效益成果是衡量國有企業(yè)預(yù)決算管理成效的核心指標(biāo)。從經(jīng)濟效益角度出發(fā)，國企多采用 EVA 經(jīng)濟增加值模型等多指標(biāo)評價經(jīng)營業(yè)績，對這些指標(biāo)進行細化設(shè)定，充分考慮不同行業(yè)特點及企業(yè)發(fā)展階段確定權(quán)重，并將動態(tài)因素和不可抗力因素納入考量。作為國有企業(yè)，除了經(jīng)濟效益，還肩負著社會責(zé)任效益。

設(shè)定社會效益指標(biāo)為S，其計算公式可表示為：

其中E代表對環(huán)境保護的貢獻量化值，J代表對社會就業(yè)的促進量化值，G代表對公益事業(yè)的支持量化值，為相應(yīng)的權(quán)重系數(shù)，通過構(gòu)建社會效益評估模型，運用多指標(biāo)綜合評價方法對企業(yè)的社會效益進行全面評估，充分體現(xiàn)企業(yè)的社會價值。

同時，需高度關(guān)注長期效益與短期效益的平衡。設(shè)長期效益指標(biāo)為L，短期效益指標(biāo)為S。編制預(yù)算和決算評估時不能僅聚焦短期經(jīng)濟效益，應(yīng)考慮企業(yè)長期發(fā)展戰(zhàn)略。可運用動態(tài)規(guī)劃和多目標(biāo)優(yōu)化等方法平衡兩者關(guān)系，如構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)：

并求解，在滿足一定約束條件下，讓企業(yè)在實現(xiàn)短期目標(biāo)的同時為長期發(fā)展奠定基礎(chǔ)。

預(yù)決算管理創(chuàng)新策略

一、高效流程重塑

國有企業(yè)預(yù)決算管理的高效流程重塑是提升管理效能的關(guān)鍵。對預(yù)算編制流程進行優(yōu)化，摒棄傳統(tǒng)的單一部門主導(dǎo)編制模式，建立跨部門協(xié)作的預(yù)算編制團隊。各部門根據(jù)自身業(yè)務(wù)特點和發(fā)展規(guī)劃，提供翔實的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和需求預(yù)測，確保預(yù)算編制的科學(xué)性和準(zhǔn)確性。

在預(yù)算執(zhí)行流程方面，強化實時監(jiān)控機制。利用信息化管理系統(tǒng)，對各項預(yù)算指標(biāo)的執(zhí)行情況進行動態(tài)跟蹤，并設(shè)置預(yù)警閾值。同時，建立嚴(yán)格的審批流程，對于預(yù)算調(diào)整事項，需經(jīng)過多部門聯(lián)合評估和決策。

二、數(shù)據(jù)驅(qū)動創(chuàng)新

建立全面的數(shù)據(jù)采集體系，整合企業(yè)內(nèi)部各業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)資源，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的集中管理和共享。同時，積極拓展外部數(shù)據(jù)渠道，收集行業(yè)數(shù)據(jù)、市場數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)等，為預(yù)決算管理提供更廣闊的視角。

運用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)挖掘數(shù)據(jù)價值?？衫镁垲惙治龇椒▽蛻羧后w進行細分，為銷售預(yù)算的制定提供精準(zhǔn)的市場定位；運用回歸分析模型預(yù)測成本趨勢，為成本控制提供科學(xué)依據(jù)。另外，還可以構(gòu)建數(shù)據(jù)可視化平臺，將復(fù)雜的數(shù)據(jù)以直觀的圖表形式展示出來，以便管理層方便、快速地了解預(yù)決算管理的關(guān)鍵指標(biāo)和執(zhí)行情況，及時作出決策。

三、智能決策支持

智能決策支持是國有企業(yè)預(yù)決算管理邁向智能化的重要標(biāo)志。利用人工智能技術(shù)，如機器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)模型，對預(yù)決算數(shù)據(jù)進行智能分析和預(yù)測。通過對大量歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，模型可以自動識別數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律，為預(yù)算編制和決策提供智能化的建議。

（責(zé)任編輯：白利倩）