太阳能2017年将继续保持行业领跑者地位

太阳能公司在2016年实现营业收入43.33亿元,同比增长19.37%;净利润6.53亿元,同比增长38.18%。公司大力发展光伏电站建设,总装机规模超过3.2吉瓦,并完成多项光伏项目收购。

太阳能3月17日晚间公布的2016年报显示,去年公司实现营业收入43.33亿元,同比增长19.37%;归属于上市公司股东的净利润6.53亿元,同比增长38.18%,每股收益0.525元。公司年度分配预案为:拟10派0.52元(含税)送2股并转增10股。

据了解,2016年太阳能大力发展光伏电站的建设,现已在甘肃、青海、宁夏、新疆、内蒙、江苏、安徽、江西、上海等十多个省市,建有光伏电站项目,电站总装机规模超过3.2吉瓦,电站公司收入占公司总收入比重不断上升。2016年公司电站发电板块收入同比增长21.43%,占公司总收入的40.21%,同比提升0.68%。2016年公司销售电力20.80亿千瓦时,同比增幅为26.75%;全年发电含税均价为0.98元/千瓦时,较2015年平均电价1.03元/千瓦时有所降低。

同时,为快速增加公司电站规模和效益,去年公司还完成了淄博中阳太阳能科技公司20兆瓦项目、杭州舒能电力科技有限公司82兆瓦项目、南皮新拓太阳能发电有限公司30兆瓦项目、特变电工临泽新能源有限责任公司40兆瓦项目、特变电工武威新能源有限责任公司9兆瓦项目和奎屯绿能太阳能科技有限公司20兆瓦项目的收购工作。

目前,公司已成为全国最大的专注于太阳能光伏发电的投资运营商之一,并且拥有充足的项目储备,增长潜力巨大。截至2016年12月31日,公司总装机容量超3.2GW,并在光资源较好、上网条件好、收益率好的地区已累计锁定了超过21GW的优质太阳能光伏发电的项目规模,为公司的后续快速增长、可持续发展提供了有效的保证。

展望2017年,太阳能表示,将紧抓行业发展的关键期,以实现公司利润最大化为主线,通过加强组织保障、扩大规模优势、强化提质增效、优化内部管理、引领创新发展五项措施,实现增量拉动和存量驱动的双向并进,继续保持公司的行业领跑者地位。

本文转自d1net(转载)

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在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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