证券投资分析


公司财务比率分析
  变现能力分析
  流动比率速动比率
  流动比率=流动资产/流动负债
  速动比率=流动资产-存货/流动负债
  营运能力分析
  存货周转率=营业成本/平均存货
  应收帐款周转率=营业收入/平均应收账款
  流动资产周转率=营业收入/平均流动资产
  总资产周转率=营业收入/平均资产总额
  长期偿债能力分析
  资产负债率=负债总额/资产总额
  产权比率=负债总额/股东权益
  有形资产净值负债率=负责总额/股东权益-无形资产净值
  已获利息倍数=税息前利润/利息费用
  其他因素1.长期租赁2.担保责任3.或有项目
  盈利能力分析
  营业净利率=净利润/营业收入
  营业毛利率=营业收入-营业成本/营业收入
  资产净利率=净利润/平均资产总额 转载自:考试大 - [Examda.Com]
  净资产收益率(ROE)=净利润/所有者权益(净资产)
  投资收益分析
  每股收益=利润/总股数
  市盈率=每股市价/每股收益
  股利支付率=每股股利/每股收益
  每股净资产=年末净资产/发行在外的年末普通股股数
  市净率=每股市价/每股净资产
  现金流量分析
  流动性分析
  现金到期债务比=经营现金净流量/本期到期的债务
  现金流动负债比=经营现金净流量/流动负债
  现金债务总额比=经营现金净流量/债务总额
  获取现金能力分析
  营业现金比率=经营现金净流量/营业收入
  每股营业现金净流量=经营现金净流量/普通股股数
  全部资产现金回收率=经营现金净流量/资产总额  
  财务弹性分析
  现金满足投资比率=近5年经营活动现金净流量/近5年资本支出、存货增加、现金股利之和
  现金股利保障倍数=每股营业现金净流量/每股现金股利 考试大论坛
  收益质量分析
  营运指数=经营现金净流量/经营所得现金
  经营所得现金=经营净收益+非付现费用=净利润-非经营收益+非付现费用
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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