《互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)問題研究開題報(bào)告文獻(xiàn)綜述3500字》

題目名稱：互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析及防控研究——以樂視網(wǎng)為例學(xué)生姓名專業(yè)學(xué)號選題的目的和意義選題目的近年互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)異軍突起，無論是成長速度、企業(yè)規(guī)模還是創(chuàng)新模式，都急速增長，并形成了不亞于傳統(tǒng)行業(yè)龍頭的幾大互聯(lián)網(wǎng)巨頭?；ヂ?lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展為經(jīng)濟(jì)帶來了新的活力。與此同時(shí)，隨著互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的發(fā)展，類似的競爭對手也會(huì)出現(xiàn)，無論是網(wǎng)絡(luò)購物，還是視頻網(wǎng)站，都不斷冒出新的競爭者，爭奪客戶資源以提高市場占有率。隨著市場競爭的加劇，許多互聯(lián)網(wǎng)公司陷入危機(jī)，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，甚至生存危機(jī)。作為一個(gè)發(fā)展產(chǎn)業(yè)，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展相對較小，并且由于互聯(lián)網(wǎng)的性質(zhì)，它具有與傳統(tǒng)資產(chǎn)不同的特征，基于虛擬資產(chǎn)和產(chǎn)品，以及許多潛在客戶。因此對其的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理也不同于傳統(tǒng)行業(yè)，加上互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)多種不同的盈利模式與業(yè)務(wù)模式，不同企業(yè)間的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理也存在一定區(qū)別，尚待深入研究。選題意義（1）理論意義目前，對于我國互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的研究多集中在對行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，市場競爭力、客戶滿意度等方面的研究，而關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的財(cái)務(wù)分析的研究則比較少。本文以樂視網(wǎng)作為案例研究對象，對其財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析，研究的結(jié)論及對策對其他企業(yè)有借鑒意義，同時(shí)也豐富了互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)財(cái)務(wù)分析的相關(guān)理論。（2）實(shí)踐意義樂視網(wǎng)是一家典型的互聯(lián)網(wǎng)上市企業(yè)，其所面臨的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)在業(yè)內(nèi)其他企業(yè)也存在，只是風(fēng)險(xiǎn)等級不同而已。樂視網(wǎng)在發(fā)展壯大過程中的融資模式、投資方向和投資力度、營運(yùn)資金管理等方面雖然有自己的特色，但是在一定程度上也帶有整個(gè)行業(yè)的特色。本文通過研究樂視網(wǎng)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)而提出的控制財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的措施，能為整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在投融資、營運(yùn)資金管理方面規(guī)避財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)提供參考。二、國內(nèi)外研究綜述國外研究綜述財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的分析即財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)的分析，按變量數(shù)量可分為單變量預(yù)警模型和多變量預(yù)警模型。國外關(guān)于財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的研究出現(xiàn)比較早，1932年，F(xiàn)itzpartrick發(fā)現(xiàn)陷入財(cái)務(wù)危機(jī)的企業(yè)的財(cái)務(wù)指標(biāo)有別于正常的企業(yè)的財(cái)務(wù)指標(biāo)，經(jīng)過統(tǒng)計(jì)對比后，他指出財(cái)務(wù)比率對企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況有一定的反映作用，同時(shí)也可以進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)測，隨后，美國學(xué)者威廉·比弗(Beaver)根據(jù)Fitzpatrick的觀點(diǎn)，將財(cái)務(wù)比率與統(tǒng)計(jì)方法相結(jié)合對財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測，最終發(fā)展成最早的單變量預(yù)測模型，該模型主要通過單個(gè)財(cái)務(wù)比率指標(biāo)的高低及其走勢變化來識(shí)別企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和測度財(cái)務(wù)危機(jī)。1966年，比弗選取158家企業(yè)進(jìn)行分析預(yù)測，這些企業(yè)中一半為經(jīng)營正常的企業(yè)，一半為經(jīng)營不佳甚至破產(chǎn)的企業(yè)，同時(shí)運(yùn)用了30個(gè)財(cái)務(wù)比率對每一家企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測。經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn)了能較好預(yù)測企業(yè)經(jīng)營失敗的指標(biāo)有資產(chǎn)負(fù)債率、資產(chǎn)收益率、債務(wù)保障率、資產(chǎn)安全率，并且發(fā)現(xiàn)，距離企業(yè)破產(chǎn)的時(shí)間越近，預(yù)測越準(zhǔn)確，越遠(yuǎn)則越容易誤判，這也正說明了財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的不確定性和可降低性的特點(diǎn)。較為復(fù)雜的多變量預(yù)警模型是在單變量模型的基礎(chǔ)上發(fā)展而來。Edward通過對33家破產(chǎn)企業(yè)和相同數(shù)量的非破產(chǎn)企業(yè)的研究分析，從22個(gè)備選變量中確定了其中的5個(gè)作為判別變量來構(gòu)建Z-score模型，然后，對模型進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果表明，該模型有較強(qiáng)的預(yù)測能力。Z-score多變量模型被廣泛采用，同時(shí)，在此基礎(chǔ)上，各國學(xué)者根據(jù)情況構(gòu)建出了各種適合自己國家、地區(qū)或公司規(guī)模等的多變量預(yù)警模型。Moazeni等(2017)通過將模糊邏輯應(yīng)用于財(cái)務(wù)指標(biāo)來分析財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，這種方法在分析財(cái)務(wù)比率時(shí)視角更為廣闊，因?yàn)楦鶕?jù)模糊邏輯理論，可以在一組值內(nèi)選取未確知的真實(shí)值。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的發(fā)展，學(xué)者們提出了更為復(fù)雜的各類回歸模型、數(shù)據(jù)挖掘模型等。Kristanti（2017）選取了2000多家企業(yè)對其財(cái)務(wù)狀況和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行對比分析，經(jīng)過對一系列相關(guān)財(cái)務(wù)指標(biāo)等數(shù)據(jù)的整理后，建立了基于邏輯回歸模型的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。Shepherd（2017）使用概率比回歸模型對企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型進(jìn)行了進(jìn)一步研究。國內(nèi)研究綜述鄭關(guān)旭(2017)運(yùn)用了流動(dòng)性指標(biāo)、已獲利息倍數(shù)負(fù)債比率和財(cái)務(wù)杠桿系數(shù)來對籌資活動(dòng)中的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析，運(yùn)用了經(jīng)營杠桿系數(shù)、投資收益率方差對投資活動(dòng)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析，同時(shí)，根據(jù)財(cái)務(wù)活動(dòng)環(huán)節(jié)建立了從識(shí)別到評估，再到防范和控制的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)制。馬媛媛(2017)在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測方面，提供了一種新的預(yù)測上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的方法。由于財(cái)務(wù)困境預(yù)測概念的有一定的模糊性和評價(jià)指標(biāo)的不相容性，張少聰在模糊物元分析的基礎(chǔ)上，將嫡值理論、模糊集和貼近度三者相結(jié)合，建立了基于嫡權(quán)、專家打分法所獲組合權(quán)重的模糊物元模型來預(yù)測上市公司的財(cái)務(wù)困境，并通過以*ST夏新為例的實(shí)證研究證明了運(yùn)用模糊物元模型預(yù)測上市公司的財(cái)務(wù)困境是可行的。朱文莉、白俊雅(2017)選取我國制造業(yè)上市公司2003-2007年間數(shù)據(jù)，通過建立面板數(shù)據(jù)回歸模型、使用EVIEWS和STATA軟件進(jìn)行檢驗(yàn)，從總體和分段的角度分別檢驗(yàn)了低度多元化、中度多元化和高度多元化的經(jīng)營戰(zhàn)略和營銷策略與企業(yè)各種風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系，同時(shí)，證明了模型中相關(guān)控制變量(如資產(chǎn)負(fù)債率)與風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系會(huì)隨企業(yè)多元化的程度的變化而變化，總體來說，其相關(guān)性是由呈正相關(guān)變?yōu)樨?fù)相關(guān)，最后又變?yōu)檎嚓P(guān)。李素美(2018)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的初始權(quán)值和閥值通過思維進(jìn)化算進(jìn)行了優(yōu)化，然后選取我國A股資產(chǎn)規(guī)模相當(dāng)?shù)谋籗T的44家上市公司以及未被ST的88家上市公司來對優(yōu)化后的模型進(jìn)行財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的實(shí)證檢驗(yàn)。研究結(jié)果表明，優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警是可行的和有效的。三、研究內(nèi)容、預(yù)計(jì)創(chuàng)新點(diǎn)和難點(diǎn)研究內(nèi)容1緒論1.1研究背景與意義1.2國內(nèi)外研究動(dòng)態(tài)1.3研究方法1.4研究內(nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn)2相關(guān)理論基礎(chǔ)2.1互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的概念及特點(diǎn)2.2財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的概念2.3財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的分類2.4財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的特征3樂視網(wǎng)公司財(cái)務(wù)狀況分析3.1樂視網(wǎng)簡介3.2樂視網(wǎng)財(cái)務(wù)狀況分析4樂視網(wǎng)存在的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)與原因分析4.1樂視網(wǎng)存在的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)4.2樂視網(wǎng)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)原因分析5樂視網(wǎng)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)防控措施5.1企業(yè)經(jīng)營方面5.2企業(yè)投資方面5.3企業(yè)融資方面結(jié)論創(chuàng)新點(diǎn)首先，本文創(chuàng)造的靈感來源于對熱點(diǎn)事件的關(guān)注，樂視網(wǎng)的發(fā)展以及樂視事件發(fā)生引起社會(huì)各界的關(guān)注，本文結(jié)合熱點(diǎn)問題進(jìn)行分析，本身就是一種關(guān)注時(shí)事的表現(xiàn)，由于樂視事件作為近期發(fā)生的熱點(diǎn)時(shí)事，對于這個(gè)問題的研究還比較少，因此具有一定的創(chuàng)新性。其次，以往對樂視網(wǎng)的關(guān)注，主要是對其盈利模式和戰(zhàn)略布局的研究，專門研究其財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)與管理具有一定創(chuàng)新性。最后，本文除了常規(guī)分析和針對互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析以外，對企業(yè)關(guān)聯(lián)交易風(fēng)險(xiǎn)及相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)防范辦法做了一定的研究，具有一定的創(chuàng)新性。難點(diǎn)本文主要是研究樂視網(wǎng)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，由于企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)涉及到的影響因素眾多，同時(shí)需要對樂視網(wǎng)的財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行深入的分析研究，這無疑加大了難度，同時(shí)對于會(huì)計(jì)知識(shí)的要求也是比較高，要熟練的通過會(huì)計(jì)知識(shí)分析企業(yè)的財(cái)務(wù)信息，因此這詳細(xì)的分析企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)狀也是本文的研究難點(diǎn)。四、研究思路與研究方法研究思路本文以樂視網(wǎng)為例，對其財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)狀進(jìn)行詳細(xì)的研究，針對問題提出解決對策，主要思路如下：首先通過查閱相關(guān)資料，對課題背景及研究現(xiàn)狀進(jìn)行了解，然后對相關(guān)理論概念進(jìn)行熟悉，之后對樂視網(wǎng)的財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行深入分析，針對財(cái)務(wù)狀況對其風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析，最后針對存在的風(fēng)險(xiǎn)提出解決對策。研究方法（1）文獻(xiàn)研究法本文充分利用學(xué)校圖書館、國家圖書館的資源優(yōu)勢，通過認(rèn)真閱讀國內(nèi)外專家學(xué)者發(fā)表過的與財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的期刊、論文、著作等，研究了與財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的理論基礎(chǔ)以及關(guān)于財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的概念及特征、分類、成因等文獻(xiàn)，然后結(jié)合具體的案例進(jìn)行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析及控制的研究。（2）案例分析法本文選取樂視網(wǎng)作為案例研究對象，從運(yùn)營、投資、籌資方面著手，詳細(xì)分析其財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)及其成因，并結(jié)合樂視網(wǎng)這個(gè)案例提出了互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)控制措施。五、主要參考文獻(xiàn)[1]ZhuX,YangSY,MoazeniS.FirmRiskIdentificationThroughTopicAnalysisofTextualFinancialDisclosures[C]//ComputationalIntelligence.IEEE,2017:1-8.[2]KristantiFT,HerwanyA.CorporateGovernance,FinancialRatios,PoliticalRiskandFinancialDistress:ASurvivalAnalysis[J].GatrJournals,2017.[3]ShepherdC,PetitcolasFAP,AkramRN,etal.AnExploratoryAnalysisoftheSecurityRisksoftheInternetofThingsinFinance[C]//InternationalConferenceonTrust&PrivacyinDigitalBusiness.Springer,Cham,2017.[4]鄭關(guān)旭.淺談樂視網(wǎng)公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析與防范研究[J].納稅,2017(28):68.[5]馬媛媛.樂視財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)與應(yīng)對策略研究[J].現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè),2017(27):135-136.[6]朱文莉,白俊雅.“樂視生態(tài)”視域下的樂視網(wǎng)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)問題研究[J].會(huì)計(jì)之友,2017(23):64-68.[7]崔海輪.互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析與防范[J].金融經(jīng)濟(jì),2017(4):200-202.[8]李素美.淺談我國互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析與防范——以L公司為例[J].西部財(cái)會(huì),2018(3):30-32.[9]王娜.互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析與控制——以阿里巴巴為例[J].財(cái)會(huì)通訊,2018,No.781(17):116-119.[10]張桂茂.企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)成因及防范措施選擇——以樂視網(wǎng)為例[J].商業(yè)會(huì)計(jì),2018,No.633(09):43-45.[11]王威.互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)剖析[J].中國鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)會(huì)計(jì),2018(04):105-106.[12]葛佳錚.財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與防范——基于樂視網(wǎng)財(cái)報(bào)的分析[J].財(cái)會(huì)學(xué)習(xí),2018,No.192(18