看好股市的新人说鞍钢

 (第490楼)回复:国家统计局介绍上半年国民经济运行情况
    市场对于鞍钢的分歧,我觉得可能来自于以下几个方面:
    一、从行业角度:主要是对未来国内钢铁行业的景气度判断。这是个见仁见智的问题,就不展开了。
    二、从公司角度:
    1、从母公司采购铁矿石的价格;
一直以来,很多人认为鞍钢的超额利润很大一块是来自于集团公司的铁矿石优惠价格,而07年12月31日,这一优惠协议将到期,这增加了未来的不确定性。但实际并非如此,我查了一下06年的公司年度报告,06年公司向集团采购铁精矿的平均价格是520元/吨,这个价格实际上已经是去年鞍山地区的市场价格,优惠根本无从谈起。因此这个影响应该不存在的。
    ※鞍钢去年铁矿石的关联交易价格为520元,上半年为480元,简单平均一下,下半年的关联交易价格为560元,高于鞍本地区的市场价。有时候我真的是不知道那些专业人士是干什么的?竟然不愿意认真的去分析一下其中的原因。
    2、营口项目的产能,以及公司本部的产能增长。
从机构公开的研究报告看,大家认为营口项目就是500万吨的产能。而实际上是800万吨,二期还有400万吨,这个差异是非常大的。具体的分析可见老股民大哥的分析文章。
    对本部的产能增长,机构的公开报告中也没有看到,有的只是1600万吨。但实际情况并非如此,看公司06年的年度报告,你会发现07年除营口项目的120亿的资本支出外,还有70亿的资本支出,按国内目前的情况,这个金额可以建成一个300万吨的完整生产链的现代化钢厂,因此我们完全有理由相信未来2、3年中本部还会有400万吨左右的产能增长。这还没有考虑未来2、3年朝阳的项目被公司以现金收购的情况。
    以上相加,机构的公开报告中最起码少算了1000万吨的产能增长,如果按吨钢600元的净利润,整整少了60亿的利润增长预估。
    发布者 看好股市的新人 
    ※目前,那些专业人士对于鞍钢在2010年的产能分析是2100万吨,其中鞍钢本部1600万吨,鲅鱼圈项目500万吨。这是个非常大的差距。我的分析粗钢产能是3420万吨,整整相差1300万吨。
    其中,2011年,鲅鱼圈二期项目达产后,届时的产量是本部粗钢2000万吨,鲅鱼圈粗钢1200万吨,朝阳(考虑到凌钢股份的整体淘汰,未来的产能应该是500万吨)粗钢220万吨,2011年合计粗钢产能为3420万吨,不考虑三明钢铁的股份。
    那么为什么有那么大的差异的呢?原因就在于那些专业人士是按照鞍钢对外的宣传来分析的,而我是按照鞍钢的生产设备的配置来分析的,这就是差异。由于政府在钢铁产能的严格控制,所以鞍钢不能如实的对外相差自己所配置的产能情况,只能按照发改委批复的产能来宣传。
    比如说鲅鱼圈项目,发改委的批复是500万吨,那么鞍钢的对外宣传只能说500万吨,否则,不是和发改委过不去嘛。但在鲅鱼圈一期工程的设备配置是:二座4300高炉,日产量1万吨,合计年产能为700万吨,根据铁水85%的粗钢比,就可以看出粗钢的年产量为800万吨。三座260吨(100吨的转炉,年产量可以达到120万吨)的转炉,年产能同样的也是800万吨。所以,我判断鲅鱼圈的一期工程产能是800万吨,但对外的宣传就是500万吨。我还不知道二期的设备配置情况。
    目前,鲅鱼圈工程的二期准备工作在有条不紊、夜以继日的开展,我估计移山填海工作已完成90%。
    目前鞍钢本部的炼钢设备产能已经是1950万吨(炼铁高炉也是配套的),其中一炼钢350万吨,二炼钢800万吨,西区800万吨,目前需要的资本支出是配套的轧钢设备。以上的设备产能情况,在鞍钢的网站上明白无误的说明着。我不明白的是,为什么他们就没看见的呢?

(第491楼)回复:国家统计局介绍上半年国民经济运行情况
    还有CCPP电厂已投入运营,下半年至少为公司节省4个亿的成本,明年将为公司节省8个亿,机构的公开报告里也是没有的。
    ※这个东东去年的下半年就已经投产了的,只不过目前是正式投产,去年是试生产。鞍钢的外购电力价格是0.46元/度,年发电量大概在20亿度以上。考虑到发电厂的运行成本,实际减少的成本应该没那么多。

(第495楼)回复:国家统计局介绍上半年国民经济运行情况
    还有产品的结构调整,机构的公开报告里也是开不到的。我对比了一下公司从去年到今年几个月的产品价格目录,新的品种一直有出现,这个也会带来利润的增长。
    这么多东东足够把鞍钢里三层外三层的给保护起来了,我真看不出有什么不安全的地方。
    发布者 看好股市的新人
    ※ 其实,鞍钢在产品结构、附加值提高的这一块是不容忽视的一块。比如说今年钢材产量的增加是并不多的,充其量只能增加个150万吨的钢材,去年是1400万吨,今年我估计难以达到1600万吨的,也就是说产量的增长在10%差不多。鞍钢去年的净利润为68.45亿元,而今年的净利润将达到100亿元,增长32亿元或46%。在这里,除了钢材价格的上涨以外,更多的是产品结构提高,附加值的提高所致。这些东东,那些专业人士们看见了吗?

(第497楼)回复:国家统计局介绍上半年国民经济运行情况
    还有,对一个行业的景气度判断,不应该只看价格,而更应该看利润。这也是很多机构认识错误的地方。  
    发布者 看好股市的新人 
    ※是的,一个行业的景气度情况,并不是看产品价格是否上涨,而是看这个行业的平均毛利率。比如说目前的猪肉价格大概在15元,20年以前大概在0.75元,价格整整上涨了20倍,你能说目前的养殖场景气度非常的高吗?不!目前养殖场的景气度并不高。
    比如说目前的有些钢材价格已经超过了04年的价格,你能说目前的钢铁业景气度比04年更高吗?不!目前国内钢铁业的景气度远远低于04年。这些东东,他们懂吗?


(第504楼)回复:国家统计局介绍上半年国民经济运行情况
    如果以吨钢利润来判断行业景气度,你会发现当鞍钢的吨钢利润在500元时候,就是行业景气度的低谷,未来3000万吨的产能,就是150亿的保底利润,以目前的价格,真的是看不到一点风险。
    ※是的,在未来的年度中,假如鞍钢的吨钢利润下降到了500元的时候,你会发现大多数的钢铁企业是亏损的,钢铁业的景气度会进入寒冷的冬天,最起码武钢除了硅钢以外的产品是亏损的,宝钢的普通产品同样的有可能会亏损。这就是鞍钢强大的成本竞争力。这样的具备竞争力的企业,为什么他们就看不见呢?
    一家优势企业的竞争力在于核心技术与成本的控制能力,鞍钢恰恰具备了这二点,这就是我看好鞍钢的核心所在。当然,鞍钢在核心技术方面与宝钢武钢相比还是存在差距的,但这个差距在越来越缩小,甚至在某些方面已经超越了他们。15年前的鞍钢与宝钢的差距大概是50年,现在呢?

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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