財(cái)務(wù)分析的分類范文
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第1篇
關(guān)鍵詞：模糊聚類 旅游業(yè)上市公司 財(cái)務(wù)分析
中圖分類號(hào)：F830.91 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A
文章編號(hào)：1004-4914（2013）03-097-02
一、模糊聚類分析理論
所謂聚類是指將數(shù)據(jù)劃分到不同類的過程，同一類中的數(shù)據(jù)具有很高的相似性，不同類之間具有較大的差異性，聚類與分類不同，聚類所要求劃分的類事先是不確定的。
聚類分析是指將物理或抽象對(duì)象的集合分組成為由類似的對(duì)象組成的多個(gè)類的分析過程，其目標(biāo)是在相似的基礎(chǔ)上收集數(shù)據(jù)來分類。聚類分析被廣泛應(yīng)用到多個(gè)領(lǐng)域，主要有模式識(shí)別、圖像處理、數(shù)據(jù)挖掘以及市場(chǎng)研究等。傳統(tǒng)的聚類分析方法主要包括系統(tǒng)聚類法、動(dòng)態(tài)聚類法、有序樣品聚類和模糊聚類等。
模糊聚類分析的實(shí)質(zhì)是根據(jù)研究對(duì)象本身的屬性來構(gòu)造模糊矩陣，根據(jù)樣本的相關(guān)數(shù)據(jù)指標(biāo)來計(jì)算樣本的空間距離，從而對(duì)樣本進(jìn)行合理分類，是一種多元統(tǒng)計(jì)分析方法。模糊聚類建立起了樣本對(duì)于類別的不確定性描述，因而更能客觀反映現(xiàn)實(shí)。
二、實(shí)證分析
（一）研究對(duì)象及指標(biāo)的選取
本文從深、滬兩市A股中選取了18家旅游業(yè)上市公司2011年的部分財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行分析，具體選取的指標(biāo)包括能反映企業(yè)盈利能力（銷售毛利率、資產(chǎn)凈利率、凈資產(chǎn)收益率、每股收益）、償債能力（流動(dòng)比率、速動(dòng)比率、產(chǎn)權(quán)比率、資產(chǎn)負(fù)債率）、發(fā)展能力（凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率、凈資產(chǎn)增長(zhǎng)率、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率）及營(yíng)運(yùn)能力（存貨周轉(zhuǎn)率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率）的共15個(gè)財(cái)務(wù)比率指標(biāo)，運(yùn)用模糊聚類分析方法對(duì)18家旅游上市公司財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行綜合分析。
（二）數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化
將選取的18家旅游上市公司的15個(gè)指標(biāo)數(shù)值，首先進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。其次，利用函數(shù)AVERAGE和STDEV可求得每項(xiàng)指標(biāo)的平均值及標(biāo)準(zhǔn)差。結(jié)果如表1：
設(shè)Xij為第i家公司的第j項(xiàng)指標(biāo)，利用公式X'ij-=（Xij-Xj均值）/Xj標(biāo)準(zhǔn)差（i=1，2，…，18；j=1，2，…，15）可將樣本數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。
（三）求取模糊相似矩陣R
利用公式dij=[■（Xki-Xkj）2]1/2針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)矩陣先求得距離矩陣D。利用公式rij=1-c■針對(duì)距離矩陣D求得模糊相似矩陣R，其中c為可使0≤rij≤1的常數(shù)。
（四）建立模糊等價(jià)矩陣t（R）
同時(shí)滿足自反性、對(duì)稱性、傳遞性的模糊關(guān)系是等價(jià)模糊關(guān)系，只有等價(jià)模糊關(guān)系才能進(jìn)行模式聚類，而由上述步驟得到的模糊相似矩陣一般只具有反身性和對(duì)稱性，不具有傳遞性，因而需要求得同時(shí)滿足三種性質(zhì)的模糊等價(jià)矩陣，本文中利用“傳遞閉包”來求得模糊等價(jià)矩陣，即使相似矩陣R不斷自乘，直到滿足R2K=RK為止，RK就為所求的模糊等價(jià)矩陣。
（五）聚類
針對(duì)上述模糊等價(jià)矩陣，設(shè)定閾值，根據(jù)模糊等價(jià)矩陣中的數(shù)值大于閾值的記為1，小于閾值的記為0的原理，當(dāng)閾值設(shè)為0.65時(shí)18家上市公司分為5類，當(dāng)閾值設(shè)為0.76時(shí)分為8類，選取閾值為0.76時(shí)較為合理。所得聚類結(jié)果如下：
從上表可知，其中華僑城、華天酒店、峨眉山、桂林旅游、云南旅游、三特索道、黃山旅游、中青旅、國(guó)旅聯(lián)合、大連圣亞和旅游聚類結(jié)果一致，歸為一類（整體盈利能力較弱，償債能力較弱，發(fā)展能力中等）；張家界為一類（盈利能力中等，償債能力較弱，發(fā)展能力中等）。西安旅游為一類（各項(xiàng)指標(biāo)均偏低）；北京旅游為一類（盈利能力較弱，償債能力較強(qiáng)，發(fā)展能力最強(qiáng)）；麗江旅游為一類（盈利能力最強(qiáng)，償債能力較弱，發(fā)展能力較強(qiáng)）；世紀(jì)游輪為一類（盈利能力較強(qiáng)，償債能力最強(qiáng)，發(fā)展能力較強(qiáng)）。宋城股份為一類（盈利能力較強(qiáng)，償債能力較強(qiáng)，發(fā)展能力較弱）。首旅股份為一類（盈利能力中等，償債能力較弱，發(fā)展能力較弱）共8類。
三、結(jié)語(yǔ)
本文運(yùn)用模糊聚類分析方法，針對(duì)18家旅游上市公司進(jìn)行了綜合財(cái)務(wù)分析，通過Excel表格實(shí)現(xiàn)聚類分析過程，再通過分析比較選取了閾值0.76，將聚類結(jié)果分為8類，針對(duì)各類的財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行分析比較，了解了各類公司在行業(yè)中的地位及自身的優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì)，可以為其財(cái)務(wù)決策提供理論依據(jù)。
[山西省軟科學(xué)資助項(xiàng)目（2012041071-02）]
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第2篇
[關(guān)鍵詞] 高校財(cái)務(wù)分析；財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)；數(shù)據(jù)挖掘；聚類分析
doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2014 . 08. 002
[中圖分類號(hào)] TP391；F275.1 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A [文章編號(hào)] 1673 - 0194（2014）08- 0005- 05
1 引 言
隨著社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制的逐步確立，高校逐步融入市場(chǎng)，出現(xiàn)了高校銀行貸款規(guī)模過大、學(xué)生學(xué)費(fèi)欠費(fèi)數(shù)不斷增加等問題，可能會(huì)引發(fā)高校的財(cái)務(wù)危機(jī)。由于高等教育的準(zhǔn)公益性、準(zhǔn)公共性和高校的非營(yíng)利性的特征決定了政府是其最終的責(zé)任承擔(dān)者。對(duì)高校財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析，即對(duì)高校負(fù)債狀況和對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的承受能力以及其事業(yè)發(fā)展的能力進(jìn)行的綜合評(píng)價(jià)，不但是高校財(cái)務(wù)分析的重要內(nèi)容，也是避免高校財(cái)務(wù)危機(jī)和保證學(xué)校教育事業(yè)健康發(fā)展的重要手段。
目前研究主要采用定量分析方法對(duì)高校財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)，常用的評(píng)價(jià)方法有：綜合評(píng)分法[1]、層次分析法（AHP）[2]、因子分析法[3]、功效系數(shù)法[4]和數(shù)據(jù)挖掘方法[5]等。隨著高校財(cái)務(wù)月報(bào)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的逐步積累，利用數(shù)據(jù)挖掘方法可以幫助發(fā)現(xiàn)和有效利用財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中隱含的業(yè)務(wù)運(yùn)行規(guī)律知識(shí)，為教育部和財(cái)政部相關(guān)主管部門提供快速準(zhǔn)確的決策支持。聚類分析[6]作為一種常見的數(shù)據(jù)挖掘方法，由于不需要先驗(yàn)知識(shí)，因而可以用來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)中未知的對(duì)象類，應(yīng)用十分廣泛。
本文針對(duì)高校財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)問題，提出了一個(gè)高校財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，計(jì)算了教育部直屬高校在各指標(biāo)上的具體取值，然后利用k-means聚類分析方法根據(jù)各高校的指標(biāo)取值情況確定高校的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。
2 高校財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析指標(biāo)體系
無論采用何種分析方法，高校財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析主要是基于一系列財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行的，因此設(shè)計(jì)一個(gè)科學(xué)的、客觀的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系十分重要。本文將從指標(biāo)體制設(shè)計(jì)框架和指標(biāo)體系具體構(gòu)成兩方面進(jìn)行闡述。
2.1 指標(biāo)體系設(shè)計(jì)框架
本文按照高校財(cái)務(wù)實(shí)際運(yùn)行過程，從4個(gè)方面對(duì)高校財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析，具體如圖1：①高校運(yùn)營(yíng)能力，反映高校在運(yùn)營(yíng)過程中高校合理有效利用教育資源完成預(yù)期目標(biāo)的能力，這類指標(biāo)不理想，表明高校管理存在問題，有發(fā)生財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)警情的可能性；②高校收益能力和③高校償債能力，由于高校在運(yùn)營(yíng)一段時(shí)間后，可能在運(yùn)作資金的過程中進(jìn)行銀行貸款等操作導(dǎo)致財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，高校收益能力分析和高校償債能力分析就是分別反映高校在運(yùn)行一段時(shí)間后所體現(xiàn)的取得經(jīng)濟(jì)效益的能力和高校償付各種到期債務(wù)的能力；④高校發(fā)展?jié)摿Γ鶕?jù)高校運(yùn)行一段時(shí)間的表現(xiàn)，分析高校的發(fā)展?jié)摿Γ从沉烁咝？沙掷m(xù)發(fā)展的能力，一個(gè)學(xué)校發(fā)展?jié)摿Σ蛔悖f明其未來財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)將會(huì)加大。高校財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)則是根據(jù)高校在上述4個(gè)方面的表現(xiàn)，將高校財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行等級(jí)劃分。
2.2 指標(biāo)體系具體構(gòu)成
針對(duì)高校財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的每一個(gè)分析子主題從指標(biāo)名稱、指標(biāo)含義、計(jì)算公式和指標(biāo)評(píng)價(jià)4方面進(jìn)行描述。其中，指標(biāo)評(píng)價(jià)為“正向指標(biāo)”表示該指標(biāo)值越大表明高校在該分析主題方面表現(xiàn)的能力越強(qiáng)，反之則越弱；“反向指標(biāo)”表示指標(biāo)值越大表明高校在該分析主題方面表現(xiàn)的能力越弱，反之則越強(qiáng)。
2.2.1 高校運(yùn)營(yíng)能力分析
高校運(yùn)營(yíng)能力分析是指對(duì)高校利用教育資源完成預(yù)期目標(biāo)能力的分析（表1）。
2.2.2 高校收益能力分析
在高校規(guī)模快速擴(kuò)張，事業(yè)發(fā)展與資金供給矛盾突出的今天，經(jīng)營(yíng)學(xué)校已成為高校管理者的共識(shí)。因此，一個(gè)學(xué)校收益能力大小，將直接影響到其發(fā)展速度和競(jìng)爭(zhēng)能力（見表2）。
2.2.3 高校償債能力分析
高校如果不具備較高的償債能力，其應(yīng)付突發(fā)事件的能力就很脆弱，發(fā)生財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的可能性也就較高（見表3）。
2.2.4 高校發(fā)展?jié)摿Ψ治?/p>
高校管理者不能只局限于當(dāng)前學(xué)校的發(fā)展?fàn)顩r，還應(yīng)為長(zhǎng)期的辦學(xué)規(guī)模擴(kuò)大和經(jīng)濟(jì)效益增長(zhǎng)儲(chǔ)備良好的支撐條件，提供持久的發(fā)展?jié)摿Γㄒ姳?）。
3 實(shí)例數(shù)值分析
3.1 聚類原理
聚類（Clustering）是數(shù)據(jù)挖掘的一項(xiàng)重要任務(wù)，用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中未知的對(duì)象類。[6]這種對(duì)象類劃分的依據(jù)是“物以類聚”，即考察個(gè)體或數(shù)據(jù)對(duì)象間的相似性，將滿足相似性條件的個(gè)體或數(shù)據(jù)對(duì)象劃分在一組內(nèi)，不滿足相似性條件的個(gè)性或數(shù)據(jù)對(duì)象劃分在不同的組。通過聚類過程形成的每一個(gè)組稱為一個(gè)類（Cluster）。
現(xiàn)有聚類方法主要可以分為分割聚類方法、層次聚類方法、基于密度的聚類方法和基于網(wǎng)格的聚類方法4類。[6]其中，分割聚類方法是聚類最常用的一種方法，首先隨機(jī)選取幾個(gè)對(duì)象作為聚類的原型，然后迭代將對(duì)象加入與其最相似的原型所在的類，直到滿足某種條件為止，應(yīng)用最為廣泛的聚類方法是k-means方法。
3.2 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備
實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來自教育部直屬高校財(cái)務(wù)月報(bào)系統(tǒng)，該系統(tǒng)是教育部進(jìn)一步加強(qiáng)財(cái)務(wù)管理、推進(jìn)教育財(cái)務(wù)管理信息化步伐、加快實(shí)現(xiàn)教育財(cái)務(wù)管理現(xiàn)代化的重要舉措，通過該系統(tǒng)可以更方便及時(shí)地了解直屬高校的財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)費(fèi)收支情況，更便利地進(jìn)行各種數(shù)據(jù)匯總和財(cái)務(wù)分析工作，為教育部財(cái)務(wù)日常管理和科學(xué)決策提供了有力支持。
本實(shí)驗(yàn)使用SQL Server按照高校財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)計(jì)算公式，計(jì)算得到76所教育部直屬高校2011年6月份在各個(gè)指標(biāo)方面的取值情況，然后利用SPSS Clementine軟件提供的k-means方法，根據(jù)高校在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)4個(gè)方面的指標(biāo)取值情況，對(duì)高校進(jìn)行聚類。Clementine不但可以對(duì)對(duì)象進(jìn)行聚類，也可以顯示各聚類變量的均值是否存在顯著差異[7]，有助于增強(qiáng)聚類結(jié)果的可解釋性。“三分法”是經(jīng)驗(yàn)分析中常用的方法，因此本實(shí)驗(yàn)將聚類個(gè)數(shù)設(shè)定為3類，旨在獲得高、中、低3類。
3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
首先，根據(jù)直屬高校該月在高校財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)4個(gè)方面指標(biāo)取值情況，分別對(duì)4個(gè)子分析主題進(jìn)行聚類（見表5）。
以高校運(yùn)營(yíng)能力分析為例，根據(jù)高校在其6個(gè)指標(biāo)的取值情況，聚類得到第一個(gè)類包含71所學(xué)校，第二個(gè)類包含1所學(xué)校，第三個(gè)類包含4所學(xué)校。進(jìn)一步查看各指標(biāo)在各類的取值情況，顯示對(duì)于高校運(yùn)營(yíng)能力聚類，各個(gè)高校在“經(jīng)費(fèi)收入支出比率”“公用經(jīng)費(fèi)支出占事業(yè)支出的比重”“固定資產(chǎn)增長(zhǎng)率”指標(biāo)上的取值差異對(duì)聚類結(jié)果作用不大，而在“經(jīng)費(fèi)自給率”“自籌經(jīng)費(fèi)收入占總經(jīng)費(fèi)收入的比重”“投資基金占事業(yè)基金的比率”指標(biāo)上的取值差異對(duì)聚類結(jié)果影響較大，因此進(jìn)一步查看各高校在這些對(duì)聚類結(jié)果影響較大的指標(biāo)上的平均取值，可以看到，聚類-1包含的高校普遍經(jīng)費(fèi)自給率較低（0.14）、自籌收入占比一般（0.07）、對(duì)外投資風(fēng)險(xiǎn)較小（-0.02），聚類-2包含的高校普遍經(jīng)費(fèi)自給率一般（0.22）、自籌收入占比一般（0.07）、對(duì)外投資風(fēng)險(xiǎn)過高（42.44），聚類-3包含的高校普遍經(jīng)費(fèi)自給率比較高（0.49）、自籌收入占比較高（0.17）、對(duì)外投資風(fēng)險(xiǎn)較小（-0.25）。因此，綜上分析，聚類-1代表高校財(cái)務(wù)運(yùn)營(yíng)能力“中”，聚類-2代表高校財(cái)務(wù)運(yùn)營(yíng)能力“低”，聚類-3代表高校財(cái)務(wù)運(yùn)營(yíng)能力“高”、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)最小。
同樣，采用類似的方法對(duì)其他3方面分別進(jìn)行聚類分析。其中，根據(jù)各高校在收益能力3指標(biāo)的取值情況，聚類得到第一個(gè)類包含73所學(xué)校，第二個(gè)類包含1所學(xué)校，第三個(gè)類包含2所學(xué)校，其中“資產(chǎn)收入比率”和“凈資產(chǎn)收入比率”的取值差異對(duì)聚類結(jié)果影響較大；根據(jù)各高校在償債能力7個(gè)指標(biāo)的取值情況，聚類得到第一個(gè)類包含23所學(xué)校，第二個(gè)類包含27所學(xué)校，第三個(gè)類包含26所學(xué)校，并且除“流動(dòng)比率”指標(biāo)外，其余各指標(biāo)的取值差異均對(duì)聚類結(jié)果影響較大；根據(jù)各高校在發(fā)展?jié)摿?個(gè)指標(biāo)的取值情況，聚類得到第一個(gè)類包含29所學(xué)校，第二個(gè)類包含43所學(xué)校，第三個(gè)類包含4所學(xué)校，除“其他資金動(dòng)用程度”外，其余各指標(biāo)的取值差異對(duì)聚類結(jié)果均影響較大。
最后，仍采用同樣的方法，根據(jù)各高校在個(gè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)上的取值情況進(jìn)行聚類（此時(shí)評(píng)價(jià)中“正向指標(biāo)”表示值越大發(fā)生財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的可能性越大，“反向指標(biāo)”表示值越大發(fā)生財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的可能性越小）（見表6）。結(jié)果第一個(gè)類包含35所學(xué)校，第二個(gè)類包含4所學(xué)校，第三個(gè)類包含37所學(xué)校，分析可知，聚類-1代表高校財(cái)務(wù)狀況較好、發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)“低”，聚類-2代表高校財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)“高”，聚類-3代表高校財(cái)務(wù)發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)“中”。最后將財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析4個(gè)方面和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析結(jié)果進(jìn)行比較，可以發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)存在風(fēng)險(xiǎn)的高校。
4 結(jié) 論
本文針對(duì)高校財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)問題，提出了一個(gè)高校財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，從高校運(yùn)營(yíng)能力、高校收益能力、高校償債能力、高校發(fā)展?jié)摿?方面對(duì)高校財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，在此基礎(chǔ)上，利用聚類分析方法根據(jù)各高校在各指標(biāo)上的取值情況對(duì)高校財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分類，從而獲得高校財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)情況。由于本文僅是針對(duì)高校某年某月的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)情況進(jìn)行分析，考慮到高校財(cái)務(wù)狀況也會(huì)根據(jù)時(shí)間變化，因此下一步研究將根據(jù)高校在一時(shí)間段內(nèi)的財(cái)務(wù)情況序列對(duì)高校財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)情況進(jìn)行分析。
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第3篇
關(guān)鍵詞：模具；沖裁；誤差
沖裁件的誤差分為尺寸誤差和形狀誤差，這里僅分析尺寸誤差。在冷沖壓生產(chǎn)中，模具精度直接影響著沖壓件的精度。對(duì)沖裁模來說，從新模具投入生產(chǎn)到模具報(bào)廢的整個(gè)壽命周期中，分析沖裁精度的規(guī)律發(fā)現(xiàn)沖裁件誤差可大致分為四類。第一類是基本不變的，稱其為固定誤差；第二類是隨著模具的使用次數(shù)增加而逐漸增大的，稱為漸增誤差；第三類是模具定位方式引起的誤差，稱為系統(tǒng)誤差；第四類是不可預(yù)測(cè)的，屬于偶發(fā)事故造成的，稱為偶發(fā)誤差。以上誤差各有特點(diǎn)和原因。
一、固定誤差
一套沖裁模，從試模鑒定的樣件就存在尺寸偏差。這種偏差是由模具制造精度、沖壓設(shè)備精度以及沖壓材料的機(jī)械特性所決定的，也就是沖裁件的初始偏差，這就是模具的初始精度。隨著模具的使用，不可避免地要進(jìn)行刃磨，甚至多次刃磨，同時(shí)凸模和凹模（或凸凹模）的刃口尺寸也會(huì)隨著自然磨損而發(fā)生橫向尺寸變化，因此，沖裁間隙也隨之增大。沖模精度也會(huì)發(fā)生變化。這類誤差受多方面因素的影響。
1.沖壓材料和零件結(jié)構(gòu)。不同的材料有不同的機(jī)械性能。不同的化學(xué)成分和工藝造成其內(nèi)部組織、板材內(nèi)應(yīng)力、厚度偏差、工序件纖維方向等都有所差異，這些因素是造成尺寸誤差的根本原因。其中，厚度誤差的影響是較嚴(yán)重的，因?yàn)殚g隙的取值依據(jù)就是板材厚度。沖裁件的結(jié)構(gòu)形狀不同，尺寸大小不同，復(fù)雜程度不同，會(huì)造成零件的剛度有較大差異，零件變形直接影響尺寸精度。復(fù)雜形狀的沖件，給沖裁模工作零件的設(shè)計(jì)和加工帶來較大影響，間隙的均勻性很難保證，而間隙的不均勻直接影響尺寸精度。
2.模具結(jié)構(gòu)及工藝。不同的工藝方案決定了模具結(jié)構(gòu)形式不同，結(jié)構(gòu)不同精度差異也較大。例如，普通沖裁工藝與精密沖裁工藝，相差一個(gè)精度等級(jí)；排樣方式不同精度也會(huì)不同，有搭邊排樣精度高于無搭邊排樣；多工序沖裁中，單工序沖裁、級(jí)進(jìn)沖裁和復(fù)合沖裁其精度差異也較大，單工序模和級(jí)進(jìn)沖裁模都存在二次定位問題，內(nèi)孔與外輪廓的相對(duì)位置精度會(huì)大于復(fù)合沖裁模。
3.模具制造工藝。沖裁模工作零件的加工一般有普通機(jī)械加工，數(shù)控加工和數(shù)控電火花線切割加工。一般情況下，數(shù)控加工精度會(huì)高于普通機(jī)械加工。數(shù)控電火花線切割加工雖然精度很高，并且能夠加工復(fù)雜輪廓的零件，但切割表面是由放電腐蝕形成的，因此會(huì)殘留0.03～0.05mm凹凸不平的奧氏體組織，硬度可達(dá)（67～70）HRC，且有顯微裂紋，在沖裁生產(chǎn)時(shí)會(huì)慢慢脫落，從而影響刃口精度。
用精密磨床加工沖裁模的主要零件，具有表面粗糙度數(shù)值小，尺寸精度高的特點(diǎn)，模具壽命長(zhǎng)，精度高。先用電火花線切割粗加工，精加工由成型磨、光學(xué)曲線磨、手動(dòng)座標(biāo)磨逐步改為NC與CNC連續(xù)軌跡座標(biāo)磨。用該工藝制造的沖裁模，尺寸精度、表面粗糙度，都能滿足沖裁模工作零件的精度要求。
4.模具間隙。沖裁件尺寸精度與沖裁模間隙的大小有著密切關(guān)系。較小而均勻的模具間隙能夠使零件尺寸精度得到提高，不均勻的沖裁間隙會(huì)加大沖裁件局部的毛刺，并使模具刃口磨損不均勻，降低模具壽命。
二、漸增誤差
長(zhǎng)期的沖壓生產(chǎn)實(shí)踐證明了磨損會(huì)使凸模刃口尺寸減小，凹模刃口尺寸增大，從而使沖裁間隙加大。如此，使沖裁件尺寸誤差增大，這部分誤差稱之為“漸增誤差”。
1.刃磨產(chǎn)生的漸增誤差。刃壁有一定斜度的凹模，雖然具有便于漏料和刃口鋒利的優(yōu)點(diǎn)，但在刃磨凹模時(shí)，必然會(huì)造成凹模刃口尺寸的加大，加大多少取決于刃壁的傾斜角度大小，這種模具刃磨次數(shù)和每次刃磨厚度都要嚴(yán)格控制。
2.正常磨損產(chǎn)生的漸增誤差。對(duì)于直壁刃口的凹模，其誤差主要來源于正常磨損。沖裁生產(chǎn)時(shí)，凸模會(huì)與凹模重疊大約一個(gè)料厚，沖壓材料會(huì)與凸模外側(cè)和凹模的內(nèi)壁產(chǎn)生強(qiáng)烈摩擦，長(zhǎng)期的摩擦造成凸、凹模間隙變大，進(jìn)而影響沖裁精度。磨損程度大小與沖壓材料和模具工作零件材料的硬度和耐磨性有關(guān)。
三、系統(tǒng)誤差
系統(tǒng)誤差是指，在沖壓過程中，由于沖裁模定位零件、退料卸料等零件與沖壓件（或工序件）和毛坯料之間接觸時(shí)靠緊的程度受操作和設(shè)計(jì)間隙的影響，使沖裁件形成的誤差。它與送料方式、定位方式和退料方式有關(guān)，這種誤差在一定范圍內(nèi)波動(dòng)，使沖裁件精度不穩(wěn)定。
1.導(dǎo)料銷和擋料銷產(chǎn)生的系統(tǒng)誤差。送入沖裁模的材料一般要靠導(dǎo)料銷和擋料銷限位。在條料送進(jìn)過程中，碰到擋料銷時(shí)由于彈性，條料會(huì)后退與擋料銷產(chǎn)生一定距離，同時(shí)，與導(dǎo)料銷之間也會(huì)產(chǎn)生一定的距離，如果使用活動(dòng)擋料銷和始用擋料銷，這個(gè)距離還會(huì)增大，這類誤差一般存在于無搭邊排樣的沖裁中。
2.導(dǎo)正銷和側(cè)刃產(chǎn)生的系統(tǒng)誤差。多工位級(jí)進(jìn)模常用始用擋料銷與側(cè)刃或?qū)дN配合使用來達(dá)到限位目的。對(duì)于多工位級(jí)進(jìn)模沖裁，在落料凸模端面上安裝導(dǎo)正銷，利用沖件上現(xiàn)有的孔或在沖件上設(shè)工藝孔作為導(dǎo)正孔，可以適當(dāng)提高沖件的位置精度。級(jí)進(jìn)模沖裁時(shí)先沖孔后落料，落料時(shí)導(dǎo)正銷先插入已沖出的孔中導(dǎo)正，但導(dǎo)正銷和導(dǎo)正孔之間存在一定的間隙，因此，不可避免造成內(nèi)孔和外形的位置誤差。導(dǎo)正銷和導(dǎo)正孔間隙值越大，誤差也越大。同樣道理，側(cè)刃定距時(shí)，由于間隙的存在也會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的位置誤差。
四、偶發(fā)誤差
我們把在沖壓生產(chǎn)中，由于意外或突發(fā)故障而產(chǎn)生的誤差稱為偶發(fā)誤差。這種誤差雖然不常出現(xiàn)，但誤操作、材料缺陷、模具故障、設(shè)備故障等意外情況也時(shí)有發(fā)生。這類誤差往往會(huì)造成殘次品甚至廢品，更有甚者可導(dǎo)致事故發(fā)生。
對(duì)于操作失誤只要操作細(xì)心即可。沖裁模在連續(xù)工作而缺乏檢修的情況下，緊固螺栓往往會(huì)因震動(dòng)而松動(dòng)，甚至脫落，模具裝配時(shí)，擰緊螺栓的力矩過大，也會(huì)使螺栓產(chǎn)生潛在裂紋，在劇烈震動(dòng)時(shí)斷裂。由于沖裁模上螺絲松脫或斷裂而造成模具損壞甚至事故并非罕見。因此，在模具裝配或維修時(shí)，應(yīng)使用扭矩扳手按要求緊固螺栓，確保螺栓擰緊力矩在合理范圍，防止事故發(fā)生。
總之，沖裁件尺寸誤差可分為固定誤差、漸增誤差、系統(tǒng)誤差和偶發(fā)誤差，在模具設(shè)計(jì)、維修或沖壓生產(chǎn)中采取針對(duì)性措施，減小沖裁件尺寸誤差，提高沖裁件質(zhì)量。
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