10、当今经济中的信用管理:何时提供信用以及如何收回欠款

当今经济中的信用管理:何时提供信用以及如何收回欠款

在现代经济中,信用在大多数情况下和大多数企业中都是必不可少的。这意味着基本问题通常不是是否提供信用,而是如何管理信用以实现以下目标:
1. 减少应收账款占用的资金,以便将这些资金用于企业的盈利项目。
2. 最小化信用损失。
3. 增加并最大化利润。
4. 鼓励客户使用你的服务或购买你的商品。
5. 最大程度地保护公司在应收账款上的投资。

信用政策

为了实现这些目标,你必须制定信用政策。该政策可以是书面的,也可以是非书面的,但必须传达给你的员工、客户或客户。影响公司信用政策的因素包括:
1. 业务性质和规模
2. 总体业务目标
3. 一般业务政策
4. 产品或服务要求
5. 分销渠道
6. 客户类别
7. 竞争条件
8. 产品或服务价格
9. 客户期望
10. 整体定位和企业战略,以获得竞争优势

你的信用政策可以是宽松的或严格的信用扩展和收款政策,也可以介于两者之间。你需要权衡刺激销售与收款失败或面临更大坏账损失之间的关系,同时考虑应收账款的金额和企业的营运资金状况。

信用政策计划的基本要素

信用政策计划的基本要素包括:
1. 向谁提供信用
2. 信用条款
3. 问题检测
4. 收款程序

向谁提供信用

信用的扩展取决于多个因素,包括个人判断、调查、信用申请、评估因素、申请评估以及申请人的稳定性和信息验证。
- 个人判断

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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