黄金科学技术
img

QQ群聊

img

官方微信

高级检索
作者投稿 专家审稿 编辑办公

黄金科学技术 ›› 2019, Vol. 27 ›› Issue (6): 931-940.doi: 10.11872/j.issn.1005-2518.2019.06.931

• 采选技术与矿山管理 • 上一篇    下一篇

有色金属矿山企业现金流预警仿真系统研究

刘贻玲1,2(),郑明贵2,3()   

  1. 1. 江西理工大学应用科学学院经济管理系，江西 赣州 341000
    2. 江西理工大学矿业贸易与投资研究中心，江西 赣州 341000
    3. 中国科学技术大学管理学院，安徽 合肥 230026
  • 收稿日期:2019-07-05 修回日期:2019-09-04 出版日期:2019-12-31 发布日期:2019-12-24
  • 通讯作者: 郑明贵 E-mail:lylzyf@126.com;mgz268@sina.com
  • 作者简介:刘贻玲（1982-），女，江西九江人，讲师，从事矿山企业管理方面的研究工作。lylzyf@126.com
  • 基金资助:
    国家社会科学基金重点项目“中国战略性矿产资源国家安全评估与预警系统研究”(2020-2050┫┣18AGL002);国家自然科学基金重点项目“大数据环境下的评价理论、方法和应用”(71631006);江西省高校人文社会科学研究项目“有色金属矿山企业财务风险预警控制系统实证研究”(GL1431);江西省高校人文社会科学研究项目“矿山企业核心竞争力评价体系构建及实证研究”(GL17228);江西省青年井冈学者奖励计划联合资助

Study on Cash Flow Forecasting and Simulation of Nonferrous Metal Mining Enterprises

Yiling LIU1,2(),Minggui ZHENG2,3()   

  1. 1. The Department of Economic Management，College of Applied Science of Jiangxi University of Science and Technology，Ganzhou 341000，Jiangxi，China
    2. Research Center of Mining Trade & Investment，Jiangxi University of Science and Technology，Ganzhou 341000，Jiangxi，China
    3. The School of Management，University of Science and Technology of China，Hefei 230026，Anhui，China
  • Received:2019-07-05 Revised:2019-09-04 Online:2019-12-31 Published:2019-12-24
  • Contact: Minggui ZHENG E-mail:lylzyf@126.com;mgz268@sina.com

RichHTML

2

PDF (PC)

642

摘要：

有色金属矿山企业经营环境存在诸多不确定性，伴随着较大的财务风险。现金流是企业发展的血液，因此结合有色金属矿山企业运营特征，对矿山企业现金流量问题进行预警研究显得尤为重要。基于现有文献，对有色金属矿山企业经营活动、投资活动和筹资活动现金流影响因子进行了系统分析，选取经营活动净现金流量、投资活动净现金流量、筹资活动净现金流量、留存利润、公积金和现金6个水平变量，经营流入、经营流出等10个流率变量及其他49个辅助变量，运用系统动力学建模软件Vensim-PLE构建了企业现金流预警模型，给出模型变量的主要数学方程式。以一家铜矿企业为例进行了现金流预警应用，通过调研企业数据，依据行业规定，运用统计方法、预警技术及数学方法对模型参数进行估计，设定了主要的常量参数，选取敏感因子进行仿真运行与结果分析，对有色金属矿山企业运营管理提出了有益建议。

关键词: 有色金属, 矿山企业, 系统动力学, 现金流, 预警仿真, 模拟系统

Abstract:

In recent years，the common problems faced by non-ferrous metal mining enterprises are overcapacity，declining prices and unstable operating environment.These directly lead to greater financial risks.Some enterprises are on the verge of bankruptcy.Cash flow is the blood of enterprise development.Therefore，it is very important to make an early warning study on the cash flow problems of the operation activities，investment activities and financing activities based on the characteristics of operation of non-ferrous metal mining enterprises.Analyzing the dynamic balance of cash flow in terms of quantity，time，and structure ratio，and standardizing the operating procedures such as time，mode，cash inflows or outflows，it can prevent financial risks and play a proactive role.This paper analyzed the cash flow influencing factors of business activities，investment activities and financing activities.Selected six horizontal variables including the net cash flow of operating activities，investment activities and financing activities，retained profits，provident fund and cash.Selected 10 flow rate variables such as operating inflow and business outflow，and 49 other auxiliary variables.The enterprise cash flow early warning model was constructed by using the system dynamics modeling software Vensim-PLE，and the main mathematical equations of the model variables were given.Taking a copper mining enterprise for further application.Statistical methods，early warning techniques and mathematical methods were used to estimate the model parameters based on the investigated enterprise data and the industry regulations.The main constant parameters were set，the sensitive factors were selected for simulation operation.Taking 2017 as the initial point of simulation，the simulation period is 2018 to 2022.The simulation results show that the annual mineral output of the enterprise increases，and the amount of concentrate also increases，and the operating inflow will change with the price fluctuations.Net cash flows from operating activities declined in 2019，2021 and 2022.The environmental investment and total outflow of investment is tilted upwards，the increase in untreated waste is significantly reduced，and the curve is tilted downwards.Investment inflows are smaller than investment outflows，it lead to a downward trend in net cash flow from investments.After the increase of investment outflow，the capital pressure has increased.Under the lack of own funds，the financing demand has increased，which has caused the increase of financing inflow，and the net cash flow for financing has tended to increase.The simulation results are consistent with the actual results，which shows that the cash flow warning model built in this paper has a good applicability.This paper suggests in general that the investment decision should collect the detailed data information as far as possible，forecast the future cash flow trend，know the cash balance situation in a timely manner，do a good job in advance to cope with the shortage of funds，improve the profitability of funds.In business activities，when the net cash flow is negative，it is necessary to reduce production costs and give priority to mining rich mines.When the net cash flow is negative in the productive investment activities，we need to do a good job in the optimization and raise funds in advance.In fund-raising activities，it should pay attention to the financing method and cost in order to control the funding time and avoid the risks arising from the collapse of the funding chain.

Key words: nonferrous metals, mining enterprises, system dynamics, cash flow, prediction and simulation, simulation system

中图分类号: 

  • F416.1

图1

有色金属矿山企业现金流预警模型"

图2

经营活动净现金流量模拟曲线图"

表1

经营活动净现金流量模拟数值"

年份年出矿量/（×104 t）精矿/（×104 t）销售收入/万元经营活动净现金流量/万元
2017年1801299 30753 731
2018年19513107 20258 405
2019年20014107 59256 510
2020年20014112 46759 258
2021年20014112 82357 290
2022年20014114 07855 479

图3

投资活动净现金流量模拟曲线图"

表2

投资活动净现金流量模拟数值"

年份未处理固废量/（×104 t）固体废料处理量/（×104 t）环保投资/万元投资流出/万元投资活动净现金流量/万元
2017年235260307-193
2018年18119641 008-906
2019年13171 3951 439-1 347
2020年9211 6501 694-1 611
2021年8241 8051 850-1 775
2022年5261 9041 950-1 882

图4

筹资活动净现金流量模拟曲线图"

表3

筹资活动净现金流量模拟数值表"

年份投资流出/万元长期负债/万元筹资流入/万元筹资活动净现金流量/万元
2017年30735155340
2018年1 00819217396
2019年1 43969287458
2020年1 694180358511
2021年1 850345434562
2022年1 950561511606
1 Fitzpatrick P J.A Comparison of Ratios of Successful Industrial Enterprises with Those of Failed Firms[M].New York：Certified Public Accountant，1932：656-662.
2 Altman E I.Financial ratios，discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy[J].Journal of Finance，1968，23（4）：589-609.
3 Merton R C.On the pricing of corporate debt：The risk structure of interest rate[J].Journal of Finance，1974，29（2）：449-470.
4 Platt H D，Platt M B.Development of a class of stable predictive variables：The case of bankruptcy prediction[J].Journal of Business Finance and Accounting，1990，17（1）：31-51.
5 Kluger B D，Shields D.Auditor changes，information quality and bankruptcy prediction[J].Managerial and Decision Economics，2010，10（4）：275-282.
6 陈静.上市公司财务恶化预测的实证分析[J].会计研究，1999（4）：31-38.
Chen Jing.Empirical analysis of financial deterioration warning of listed companies[J].Accounting Research，1999（4）：31-38.
7 张玲.财务危机预警分析判别模型[J].数量经济技术经济研究，2000，17（3）：49-51.
Zhang Ling.A model of accounting crisis forecast and judgement[J].Quantitative and Technological Economics，2000，17（3）：49-51.
8 周首华，杨济华，王平.论财务危机的预警分析——F分数模式[J].会计研究，1996（8）：8-11.
Zhou Shouhua，Yang Jihua，Wang Ping.Early warning analysis of financial crisis——F score model[J].Accounting Research，1996（8）：8-11.
9 聂丽洁，赵艳芳，高一帆.基于现金流的财务危机预警指标体系构建研究——基于我国制造业上市公司数据[J].经济问题，2011（3）：108-112.
Nie Lijie，Zhao Yanfang，GaoYifan.Cash flow indicators design for financial distress prediction——Based on Chinese listed companies’ data in manufacturing industry[J].On Economic Problems，2011（3）：108-112.
10 郑鹏，李雅宁.企业财务风险预警指标体系改进的研究[J].天津大学学报（社会科学版），2012，14（6）：502-507.
Zheng Peng，Li Yaning.Enterprise financial risk early warning index system improvement research[J].Journal of Tianjin University（Social Sciences），2012，14（6）：502-507.
11 梁杰，欧阳雅丽，张冬冬.基于EVA的制造业上市公司财务危机阶段性预警研究[J].财会通讯，2011（11）：150-151.
Liang Jie，Ouyang Yali，Zhang Dongdong.Research on periodical early warning of financial crisis of listed manufacturing companies based on EVA[J].Communication of Finance and Accounting，2011（11）：150-151.
12 黄静，李凌秋.KY公司财务风险预警体系应用及优化研究[J].会计之友，2018（11）：150-153.
Huang Jing，Li Lingqiu.Application and optimization of early-warning system of financial risk of KY company[J].Friends of Accounting，2018（11）：150-153.
13 李琼，段铭.供给侧结构性改革视角下企业财务预警指标体系构建[J].财会通讯，2019（8）：105-107.
Li Qiong，Duan Ming.Construction of enterprise financial early-warning indicator system from the perspective of supply-side structural reform[J]. Communication of Finance and Accounting，2019（8）：105-107.
14 黄圣洲.我国有色金属上市公司财务风险的分析[D].赣州：江西理工大学，2008.
Huang Shengzhou.Financial Risk Analysis of Listed Non-ferrous Metal Companies in China[D].Ganzhou：Jiangxi University of Science and Technology，2008.
15 沈洪涛.上市公司财务风险评价模型实证研究——基于中国有色金属业的证据[J].生产力研究，2012（7）：248-250.
Shen Hongtao.Empirical research on financial risk evaluation model of listed companies——Based on the evidence of China’s non-ferrous metal industry[J].Productivity Research，2012（7）：248-250.
16 Beaver W H.Financial rations as predictors of failures[J].Journal of Accounting Research，1966，4（1）：71-111.
17 Ohlson J A.Financial ratios and the probabilistic prediction of bankruptcy[J].Journal of Accounting Research，1980，18（1）：109-131.
18 Aziz A，Emanuel D C，Lawson G H.Bankruptcy prediction：An investigation of cash flow based models[J].Journal of Management Studies，1988，25（5）：419-437.
19 Ng G S，Quek C，Jiang H.FCMAC-EWS：A bank failure early warning system based on a novel localized pattern learning and semantically associative fuzzy neural network[J].Expert Systems with Applications，2008，34（2）：989-1003.
20 Zmijewski M E.Methodological issues related to estimation of financial distress prediction models[J].Journal of Accounting Research，1984，22（1）：59-68.
21 孔宁宁，魏韶巍.基于主成分分析和Logistic回归方法的财务预警模型比较——来自我国制造业上市公司的经验证据[J].经济问题，2010（6）：112-116.
Kong Ningning，Wei Shaowei.Comparison of financial early-warning model constructed based on principal component analysis and logistic regression——Evidence from China’s listed companies in manufacturing industry[J].On Economic Problems，2010（6）：112-116.
22 颜哲，刘倩，王贵春.房地产公司财务预警实证研究——T检验与因子分析法下Logistic模型运用对比[J].财会月刊，2011（18）：60-63.
Yan Zhe，Liu Qian，Wang Guichun.An empirical study on financial early warning of real estate companies：A comparison of logic model application under the analysis of T tests and factor analysis[J].Finance and Accounting Monthly，2011（18）：60-63.
23 王宗胜，尚姣姣.我国制造业上市公司财务困境预警分析[J].统计与决策，2015（3）：174-177.
Wang Zongsheng，Shang Jiaojiao.Analysis on financial crisis of China’s manufacturing listed companies[J].Statistics and Decision，2015（3）：174-177.
24 邓馨，国超.引入EVA指标的上市公司财务预警模型对比研究[J].会计之友，2016（8）：39-42.
Deng Xin，Guo Chao.Comparative study on financial early-warning model of listed companies introducing EVA index[J].Friends of Accounting，2016（8）：39-42.
25 任惠光，班博.中国A股上市公司财务危机预警模型构建及实证研究[J].山东大学学报（哲学社会科学版），2007（6）：130-136.
Ren Huigang，Ban Bo.The construction of financial crisis predicting model：An empirical study of a-share listed companies in China[J].Journal of Shandong University（Philosophy and Social Science），2007（6）：130-136.
26 吴世农，卢贤义.我国上市公司财务困境的预测模型研究[J].经济研究，2001（6）：46-55.
Wu Shinong，Lu Xianyi.A study of models for predicting financial distress in China’s listed companies[J].Economic Research，2001（6）：46-55.
27 杨保安，季海，徐晶，等.BP神经网络在企业财务危机预警之应用[J].预测，2001，20（2）：49-54，68.
Yang Bao’an，Ji Hai，Xu Jing，et al.An application of back propagation neural networks to warning for corporate financial distress [J].Forecasting，2001，20（2）：49-54，68.
28 杨淑娥，王乐平.基于BP神经网络和面板数据的上市公司财务危机预警[J].系统工程理论与实践，2007（2）：61-66.
Yang Shu’e，Wang Leping.Research on financial warning for listed companies by using BP neural networks and panel data[J].System Engineering Theory and Practice，2007（2）：61-66.
29 王德青，孙玲玲，王翔.中国有色金属工业经济预警系统研究[J].中国矿业，2010，19（9）：25-29.
Wang Deqing，Sun Lingling，Wang Xiang.Study on economic early warning system for Chinese nonferrous metals industry[J].China Mining Industry，2010，19（9）：25-29.
30 刘小莉.我国有色金属行业企业财务风险管理研究[D].赣州：江西理工大学，2012.
Liu Xiaoli.Research on Financial Risk Management of Nonferrous Metal Enterprises in China[D].Ganzhou：Jiangxi University of Science and Technology，2012.
31 刘卫常，康纪田.矿业环境风险预警防控机制的构建[J].广西社会科学，2015（5）：153-157.
Liu Weichang，Kang Jitian.Construction of early warning and control mechanism of environmental risks in mining industry[J].Guangxi Social Sciences，2015（5）：153-157.
32 潘继征.新形势下我国民营有色金属矿山企业财务危机预警建模研究[J].世界有色金属，2016（17）：153-155.
Pan Jizheng.Research on prediction model of financial distress of private nonferrous metal mining enterprises in China under the new situation[J].World Nonferrous Metals，2016（17）：153-155.
33 任助理，王李管.基于金属价格不确定性的地下矿生产计划风险分析[J].黄金科学技术，2017，25（6）：52-60.
Ren Zhuli，Wang Liguan.Risk analysis of underground mine production scheduling based on metal price uncertainty[J].Gold Science and Technology，2017，25（6）：52-60.
34 周智勇，肖玮，陈建宏，等.基于PCA和GM（1，1）的矿山生态环境预测模型[J].黄金科学技术，2018，26（3）：372-378.
Zhou Zhiyong，Xiao Wei，Chen Jianhong，et al.Prediction model of mine ecological environment based on PCA and GM（1，1）[J].Gold Science and Technology，2018，26（3）：372-378.
35 杨苇，刘晓歌，何芳，等.矿山企业成本影响因素及管控措施[J].财务与会计，2018（1）：67-68.
Yang Wei，Liu Xiaoge，He Fang，et al.The influencing factors and controlling measures about the cost of mining enterprises[J].Finance and Accounting，2018（1）：67-68.
36 荣岩岩.有色金属矿山企业现金流预警研究[D].赣州：江西理工大学，2014.
Rong Yanyan.Cash Flow Warning Study for Nonferrous Metal Mining Enterprises[D].Ganzhou：Jiangxi University of Science and Technology，2014.
[1] 曾叶欣,张钦礼. 基于弹性系数法的湖南省有色金属资源供需安全研究[J]. 黄金科学技术, 2018, 26(6): 803-810.
[2] 李国清, 王海波, 王满仓, 胡乃联. 基于工作流的矿山企业备件管理信息系统[J]. J4, 2009, 17(2): 63-67.
[3] 张国刚. 山东栖霞区域地质特征及找矿标志和方向[J]. J4, 2008, 16(4): 54-57.
[4] 秦秀婵, 苏海云. 基于矿山企业管理信息系统的开发与研究[J]. J4, 2005, 13(04): 37-40.
[5] 杜耀松. 变频调速技术的试验与应用[J]. J4, 2004, 12(3): 39-41.
[6] 胡乃联. 矿山企业管理信息网—— Intranet 的建设[J]. J4, 1999, 7(4~5): 1-4.
[7] 冯锡文, 王新华. 系统动力学理论在矿井生产能力核定中的应用初探[J]. J4, 1999, 7(4~5): 45-47.
Viewed
Full text


Abstract

Cited
  Shared   
  Discussed   
No Suggested Reading articles found!

©2018 黄金科学技术编辑部

电话：0931-8277791　

E-mail: hjkx@lzb.ac.cn 邮编：730000　

陇ICP备17001318号-1    甘公网安备 62010202000672号
访问总数:    当日访问:    当前在线: