財務分析的探討與運用
財務分析是公司經營不可或缺的工具，是管理會計的基礎。筆者覺得在工業4.0及機器人時代來臨時，當記帳、報表及報告皆可能會被取代時，在一般會計事務中，財務分析是最不可能被取代的一項工作。原因在於其變數及因素組織複雜，非單一邏輯可完成的。電腦強在邏輯分析，但需有充足資料提供作為判斷，然而公司經營變數多，隨著政治、產業、經營者及員工的突發事件，電腦無法即時反應。
談到企業財務報表之目的，前提是遵守一般會計公認原則編制，以提供有用的資訊給投資人、債權人、經營者及其它相關人士做投資決策、授信決策、經營決策及其他相關決策。因此有用資訊相對重要，能幫助投資人、債權人、經營者及其它相關人士評估一個企業未來經營期間所能創造的報酬率、預期成長率、風險係數及預期現金流量的金額大小及時間，降低未來不確定性。
所謂有用資訊，最主要方式即透過財務分析，衡量企業經營狀況。財務數字是落後指標，衡量過去績效，但財務分析的應用遠大於此，稍後在論。先談談教課書上所謂的財務分析，也就是上市櫃公司公告的財務報表的之主要財務分析內容。財務分析分為靜態分析及動態分析，前者為共同比及比率分析，後者為比較及趨勢分析。比率分析是財務分析主要工具，包含獲利能力、償債能力、財務結構、經營能力、及現金流量分析； 財務分析更深更寬的方式包含成長力、趨勢分析及同業比較等。財務分析的指標財務五力，係指收益力、成長力、安定力、生產力及活動力。
財務分析因使用者不同，也有不同的分析方式及需求。授信者最重視公司償債能力及風險狀況，投資者則最重視獲利能力，稽核人員則最重視公司是否有異常變動導致弊端，即財務比率的變動及各年趨勢的變化，與會計師分析性複核目標相似；而管理人員則會綜合考量公司的獲利能力、財務狀況、經營績效、及公司所有異常變動可能之風險；另外企業併購的分析人員，最著重的分析則在於個別公司資產負債資訊的真實性、獲利能力、股票價格、公司合理購併價值以及合併後預期可產生的綜合效益及風險。
單純由財務報表所獲得的財務比率，在運用上有下列限制：
1.財務報表基本上僅能表達量化資訊，其他非量化資訊無法呈現，例如產業趨勢、管理風格、人力資源的
品質、研究發展的未來性、市場結構與範圍等，就無法以量化呈現。
2.財務報表力求將會計資料以最標準與簡化的方式呈現，因此無法描述出實務上企業高度複雜性與多角化 的經濟活動。
3.財務分析依賴個人主觀的判斷，分析的品質與信賴度容易有參差不齊。
4.財務報表的期間只是企業生命週期的一小部分，且依據會計準則，資料某部份需要估計，但估計的比例愈 高時，報表提供的資訊中可能存在的不確定性也會愈大，影響分析的可靠性。
5.財務報表依據會計準則規定，過去保守以歷史成本估價為主，無法反應當時的市值。此項在IFRS國際會計 準則實施後，已大幅改善。
正因其受限，更凸顯出一個可靠性的財務分析必需建立在可靠的財務報表及優秀而專業的財務分析人才，不然有瑕疵的財務分析不但毫無意義，甚至可能導引企業及相關使用者做出錯誤的判斷，讓公司經營發生重大危機。
可靠的財務報表相當重要，這就是為何需要依據IFRS或企業會計準則編表，再輔以內部控制制度之建立及會計師查核簽證報告，目地在追求財務報表的可靠性、一致性及比較性。然而實務上，對外部財務分析者，例如授信業者，重視徵信品質者絕不會只看那些由公司提供的報表數字的比例分析。首先，分析者會保留懷疑的態度，調整一些能真實反應企業經營的真實情況，對某些科目重分類、加入或刪除，接著會用各種技巧去驗證財務報表的可靠性，例如看廠、照會銷售商或同業，甚至因用財務分析比例的衝突性抓出財務報表不合理性、窗飾或假帳。這些技巧包含對會計準則的專業知識、專業課程的訓練、經驗的累積及天生對數字的敏感度及邏輯分析能力的養成。嚴格說，財務分析是非常專業的，並非就表面那些簡單動態及靜態分析的數字而已。不過，經過會計師查核簽證的財報其評價當然遠高於公司自編報表，只是會計師只能以樣本抽查查核來驗證報表是否允當表達，無法證實報表是否真實，所以分析人員才需更進一步專業判斷。
財務分析實務上專業不只於此，財務人員於分析時，更非只按照教課書所提那項比例約高越好，而是要深入了解該比率之相關科目之內涵；以流動比率為例，變高的流動比率可能是因為應收帳款或存貨因素，這兩者變高有可能是銷貨成長，但也有可能是客戶遲延付款增加或潛在過期存貨損失，前者是正向的，後者卻是不利的；因此必需深入了解增加之來源及細節，佐以綜合考量，包含相關銷貨成長率、應收帳款天期、企業子公司往來、企業成長合理性、企業策略發展變化及產業前景之變化等。因此，財務分析分析若越深入及精準，對使用者幫助越大，對投資者可發揮最大投資利益，對授信者可獲最大債權保障，對管理者而言，是訂定經營策略的最大幫手。筆者記得當初在金融業接受徵信訓練時，所傳授之教課書多又複雜，但也受益良多，更因此了解教課書所教的只是基礎而已。財務分析本身在實務上，相對數字往往比絕對數字更有意義，正因為財務分析非常複雜，雖然是分析量化數字，但背後非量化數字也會跟著分析，這是工業4.0機器人無法取代的部份。
財務分析若是有用的資訊，其應用層面很廣，下一篇再論。
