集成B／S构架会计报表系统的会计报表数据仓库系统框架探讨

维普资讯 http://www.cqvip.com ２００８年第５期　（总第８ｌ期）　现代企业文化　ＭＯＤＥＲＮ　ＥＮ唧ＲＩＳ　ＣＵⅢＲＥ　ＮＯ．５，２００８　（ＣｕｍｕｌａｔｉｖｅｔｙＮＯ．８　１）　集成Ｂ／Ｓ构架会计报表系统的会计报表数据仓库系统框架探讨　李帅　（郑州牧业工程高等专科学校经管系，河南郑州４５００１１）　【摘要】将数据仓库应用于财务领域，是财务信息化智能化发展　业级应用，Ｂ／Ｓ结构在分布式布署、可维护性、硬件应用环境等方面　的一个重要发展方向。文章试图建立一个框架，将基于Ｂ／Ｓ架构的　具有Ｃ／Ｓ结构本身没法达到或者说是不能很好达到的优势。本研　会计报表系统与数据仓库系统结合起来，一方面可以将数据仓库　技术的利用延伸到普通财务人员，一方面还可以对集团企业会计　报表数据进行数据挖掘，为管理和决策服务。　【关键词】会计信息化；会计报袁；数据仓库　【中图分类号】Ｆ２３１　【文献标识码】Ａ　【文章编号】１６７４—１１４５（２００８）０５—０１２９—０２　将报表技术和数据仓库技术结合起来，利用基于Ｂ／Ｓ构架的　报表对集团企业会计报表数据进行收集，并将收集的数据构建人　数据仓库，不仅可以将集团企业会计报表数据统一管理起来，还可　以在此基础上进一步对报表数据进行ＯＬＡＰ（联机分析处理，　Ｏｎ—ｌｉｎｅ　Ａｎａｌｙｔｉｃａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）和ＤＭ（数据挖掘，Ｄａｔａ　Ｍｉｎｉｎｇ），从多　角度、多侧面观察和分析数据，将是一种极佳的解决方案，本文就　此框架进行探讨。　一、框架介绍　技术框架　（一）数据来源　设计多种数据来源是本框架的特色。对于采用国家标准会计软　件数据接口会计信息系统的的企业来说，可通过会计软件接口，实　时采集会计报表数据，实现网络实时会计报表播报功能，对于没有　采用国家标准会计软件数据接口会计信息系统物企业，则可以通过　手动录入会计报表数据，或以文档的格式如文本文件、ＥＸＣＥＬ文件　等，直接导入报表系统。签于目前会计界对ＸＢＲＬ技术的推崇。系统　也应提供ＸＢＲＬ实例的导入导出功能，以利于同国际接轨。　（二）会计报表系统　会计报表数据仓库的构建以现有的若干企业会计报表中的事　务级数据为基础，这些会计报表数据分行业按不同年份以不同的　形式存在，不同行业的会计报表具有不同的格式，并且会计报表数　据格式存在不一致性，若将其直接导入到数据仓库中，将会导致数　据仓库中数据不规范、不稳定等一系列问题。　对于集团企业会计报表系统的设计，应注意以下几点：　首先，签于应用的特殊性，本框架设计的传统会计报表系统，　应采用Ｂ／Ｓ构架。在单个企业级应用上，Ｃ／Ｓ具有优势力，但对于行　究是面向集团企业的会计报表，集团中的各会计主体在地域分布　上可能会各不相同，更适合采用Ｂ／Ｓ结构。　其次，本框架设计的报表系统，应符合会计制度及准则的变　迁，适合跨年度、跨行业应用，报表系统应提供强大的报表格式自　定义功能。　最后，本框架将传统的行业会计报表与数据仓库结合起来，将　传统会计报表系统作为中央数据仓库的缓存区，故在设计报表系　统时应统畴兼顾，为数据仓库的构建作准备，设计报表数据的清洗　与转方案。　在会计报表数据进入数据仓库之前，设计基于Ｂ／Ｓ构架的传　统行业会计报表系统作为中央数据缓存区，将行业会计报表数据　进行初步转换与存储，对行业报表数据进行初步的清洗与集中，用　统一的清洗程序，即可一次完成所有数据的清洗与转换，这样会减　少数据清洗的工作量。将行业会计报表系统与数据仓库结合，符合　数据仓库构建的一般原理。　（三）中央数据仓库　中央数据仓库存储行业会计报表详细的业务数据。中央数据　仓库直接来源于对缓存区数据的清洗、抽取与转换，但数据的组织　方式可能已经完全不同于原始的业务系统。　对于本框架来说，中央数据仓库的设计应在数据仓库模型、粒　度分割、数据集市设计等方面做重点研究。　第一，数据仓库模型的设计，以往的类似设计，一般采用星形　结构，鉴于集团企业组织构架和会计报表数据结构的复杂性。建议　采用雪花形结构，以适应集团企业组织构架和会计报表数据的复　杂应用。　第二，粒度是指数据仓库的数据单位中保存数据的细化或综　合程度的级别。细化程度越高，综合程度越低，粒度级就越小；相　反，细化程度越低，综合程度越高。粒度划分的适当与否直接影响　到数据仓库中的数据量和信息查询以及更进一步进行ＯＬＡＰ和数　据挖掘的效果。在会计报表数据仓库设计中，由于集团企业会计报　表系统主题的复杂性，根据用户对数据仓库应用的需求，建议采用　多重粒度划分的策略，用低粒度（细化到月）数据保存近期的会计　报表及财务分析指标数据，对时间较远的会计报表及财务分析指　标数据只保存粒度较大（细化到年）数据。这样即可以对财务近况　进行细节分析，又可以利用粒度较大的数据对财务趋势进行分析。　第三，根据业务需求将数据仓库分类成几个不同的数据集市，　每个数据集市针对特定的用户，面向不同的主题，完成不同的分析　和查询需求，每个数据集市实际上就是中央数据仓库的一个子集。　对于数据集市的设计，应考虑到财务分工的复杂性和不同企业的　差异，设计比其他数据仓库更加明细的数据集市，以便于不同企业　一１２９—　维普资讯 http://www.cqvip.com

２００８年第５期　（总第８１期）　现代企业文化　ＮＯ．５．２００８　ＭＯＤＥＲＮ　ＥｍＲＲＩｓ　ＣＵＩ　ＲＥ　（ＣｕｍｕｌａｔｉｖｅｔｙＮＯ．８　１）　基于对Ｖａ　Ｒ改进的一致性的风险度量尺度　符青林　（广州大学华软软件学院，广东广州５１０４０５）　【摘要】文章先对现有的风险度量尺度进行了简介，特别重点　变量的最小值。其它的符号请参见上面式子的定义。）　介绍了流行的ＶａＰ．优点与缺点，以及后人对它的改进，并在此基　其中ＶａＲ最为流行。金融衍生产品是一大金融创新，同时也给　础上，针对ＶａＰ．的不足构造了一种一致性的风险度量尺度ＡＶａＰ．．　金融市场带来了前所未有的巨大冲击，风险的度量需要一种广泛　最后文章还对ＡＶａＰ．与ＶａＰ．作了简单的比较。　接受的尺度。在这种背景下，ＶａＲ诞生了。如今，ＶａＲ模型已经成为　【关键词】金融风险；风险度量尺度；ＶａＲ．；ＡＶａＲ．　国际金融领域进行金融风险管理的主流方法。与传统的风险度量　【中图分类号】Ｆ２７２　【文献标识码】Ａ　方法不同，ＶａＲ模型提供了对于投资组合整体风险的很好的度量。　【文章编号】１６７４—１１４５（２００８）０５—０１３０—０２　不同的金融产品有专门的风险度量方法，例如，对于股票组合的风　险度量，通常可采用ＢＥＴＡ系数，ＴｒａｃｋｉｎｇＥＮ＇ｏｒ等指标；对于普通债　一、风险度量尺度简介　券的风险度量，通常可采用久期（Ｄｕｒａｔｉｏｎ）和凸性（Ｃｏｎｖｅｘｉｔｙ）等指　随着金融市场在近年来的快速发展，特别是金融工具创新的　标；对于可转换债券的风险度量，还需考虑其可转换的期权特征［Ｓｌ。　大量涌现，金融风险是当今金融领域最受关注的话题之一。为了更　但是，人们更关心由各种类别混合组成的金融资产的整体风险，此　好地对金融风险进行预测和控制，学术界和金融领域的实际工作　时，以上所说的几种指标就无能为力了。ＶａＲ模型可以通过考虑各　者相继提出了各种度量风险的尺度，从最早的收益的标准差到现　类组成资产的配置比例、各自的特点和相互之间的关系，从而计算　在最热门的ＶａＲ。尽管方法很多，最常见的有以下六种：　出投资组合整体的整体风险。ＶａＲ的另一个重要的特征还在于它　（１）标准差ｃｒ（ｚ）：　（ｚ）＝√ｖａｆ（ｚ）；　的透明性，仅此一个ＶａＲ数值所表述的潜在风险可使任何人都能　（２）半方差　与下偏差　ｍｆ－１：　弄明白风险的程度。ＶａＲ模型本质上是使用标准的统计分析技术　ａ　＝Ｅ｛（ｚ—Ｅ（ｚ））　１－（ｚ＜三＜：）））；Ｌｂ，，　ｚ）＝Ｅ（ｕ（ｚ）－：）　／．ｔ＝Ｅ（ｚ）；　来评估风险。更确切地说，ＶａＲ模型衡量的是在一般的市场情况和　（３）变异系数ｓ回：　：ａ／Ｅ（ｚ）；　给定的置信水平下，金融资产在一个给定的时间区间可能面临的　（４）ＶａＲ：ｔ＇ａｔ￣（ｚ）＝一ｍｉｎ｛口：Ｐ（ｚ＜口）≥　，；　最大损失。　（５）右尾风险ＭＥＬ与尾部ＶａＲｆｆＣＥ）［３１：　但是，ＶａＲ作为广泛应用的风险度量方法，本身固有的缺陷也　Ｌ（２）＝Ｅ（ｚ—　ｌｚ＞　），ｘ为固定的目标值ＴＣＥ（ｚ）＝Ｅ（ｚｌ　Ｊｐ，＞ｌ＂ａｒ）；　遭到了的批评。其中最为突出的是ＶａＲ只反映风险发生的概率，而　（６）　系数１４１：　＝ｅｏｖ（ｚ，ｙ）／ｖａｒ（ｙ）Ｙ代表市场指数。　不能反映超过它的“尾部风险”。为了弥补这个不足，Ａｌｂｒｅｃｈｔ建议　（符号说明：上面的符号统一定义为：ｚ：金融指数；ｖ：市场指数；　用不足量（Ｓｈｏｒｔｆａｌ１）Ｅ［ｘｌ　＞ｌ＇ａＲ］来度量“尾部风险”，而Ａｒｔｚｎｅｒ用　：变量的标准差；ｖａｔ：变量的方差；Ｅ：变量的期望值；ｍｉｎ：代表求　“尾部条件期望”（　ｌ　Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌ　Ｅｘｐｅｃｔａｔｉｏｎ）　ｆ　＞ＶａＲ１来代　根据自身情况进行组合应用。　（二）支持多种数据来源　第四，对于数据仓库建模的内容上，建议采用多事实表设计，　本框架支持手动录入、与会计信息系统实时联接进行数据采　将行业会计报表数据及传统的财务分析指标数据全部构建入数据　集以及多种格式文档的导入导出功能，大大提高了系统的可用性　仓库，除了可以在数据仓库中对传统的财务分析指标进行研究外，　与使用效率。　还可以用数据挖掘技术对会计报表的原始数据进行研究，为今后　（三）将传统的报表技术与数据仓库技术结合起来　对传统财务分析方法的可能突破埋下伏笔。　第一，通过报表系统可灵活定义报表格式，从而数据仓库应用　（四Ｊ数据挖掘　更加灵活，适应范围更加广泛。　利用数据挖掘对会计报表数据进行分析和利用，是目前会计　第二，将传统的报表技术与数据仓库技术结合起来，将报表系　信息化的发展方向之一，财务人员可在已经建立的集团企业会计　统作为数据仓库的缓存区，这样做不仅符合数据仓库构建的一般　报表数据仓库的基础上，利用数据挖掘方法，如趋势分析、聚类分　原理，而且将数据仓库的操作延伸到普遍的财务岗位，大大增加了　析、关联规则、决策树方法等建立可操作性强的财务报表分析模　系统的可用性。　型，深入认识公司的财务状况，进行相关问题的正确决策。　第三，会计报表数据仓库的构建以现有的若干企业会计报表　二、框架评价　中的事务级数据为基础，这些会计报表数据分行业按不同年份以　（一）会计报表采用Ｂ／￥构架　不同的形式存在，不同行业的会计报表具有不同的格式，并且会计　本框架的报表系统采用Ｂ／Ｓ构架，Ｂ／Ｓ构架在分布式布署、维　报表数据格式存在不一致性，若将其直接导入到数据仓库中，将会　护、操作等方面具有Ｃ／Ｓ构架所达不到的优势，满足集团企业成员　导致数据仓库中数据不规范、不稳定等一系列问题。二者的结合，　的跨地区应用。　使得用统一的清洗程序即可一次完成所有数据的清洗与转换，提　高了数据清洗效率。　一１３Ｏ一