财务报表分析实务(第六讲)

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合并报表与母公司报表

合并报表的特点:

1.合并报表代表的企业并不存在

2.以各子公司报表为基础编制,其编制不具有可验证性的正确与错误,只有逻辑关系的正确与错误

3.总资源不代表任何企业可支配的资源

4.不具有针对集团内个别企业的决策依据性

5.常规比率分析意义不大(如周转率等数据)

合并报表的作用:

1.帮助母公司的股东了解母公司所控制的集团的资源分布

2.帮助判断内部关联交易的程度

3.比较母公司和纳入合并范围的集团子公司再管理效率方面的差异

案例:子公司比母公司:存货多,收入少,成本少,存货周转率低但是毛利率高。问题在于:管理效率差异大。子公司少结转存货、成本,虚增收益。

良好财务状况的特征——均衡性

资本结构和发展战略、战略目标的吻合度(创新型:无形资产要多;规模扩张型:存货、固定资产要多)

利润结构与资产结构的均衡(投资资产带来投资收益,经营资产带来经营利润。资产比重与利润比重要吻合 )

现金结构和利润结构的均衡(稳健的生产制造型企业,经营利润乘以1.2-1.5应与经营现金流净额接近)

非财务因素分析:

1.人力资源结构和政策:人物(核心管理者、创始人、高管——管理理念、从业经验、资源  )、人才(业务骨干(中层)——学历、跳槽率)、人手(普通员工)

企业扩张的基础:

1.资金基础:与银行签信用贷款的额度授权高不高

2.技术基础:收购技术(新技术风险较大)还是原有技术开发新产品(新产品会不会侵害到原产品的品牌形象)比如,都是做空调:美的擅长管理和营销(还做电饭煲);格力擅长技术和成本控制(基本销售空调)

3.管理基础:中层能不能扩张。对连锁经营型公司特别重要。管理边界大不大?

4.市场基础:产品新方向、市场容量满不满足

企业所处的行业与发展前景:新能源

企业与国家政策:政府不补贴可能现金流入不足。(房地产行业)有些企业对国家政策制定有影响力、发言权

其他因素:抗变能力、公关能力

财务造假都有一定的动机和时机特征

1.融资前后

2.业绩评价与激励

3.重大的重组并购前后(股权融资、可转债之后变脸)

从价值投资的角度看,应适当规避六类企业:

1.三不突出企业:经营资产、投资资产、业绩不突出,不良资产占用突出,不务正业

2.“三品”问题严重的企业,主要是对银行来说。

三品:人品(管理人说话算不算话、兑现否:利润兑现否)、产品(竞争力和市场)、抵押品(市值与估值)

3.内斗严重的企业(股东换频繁、弃权反对多、会计师事务所持保留意见)

4.核心竞争力丧失的企业

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应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)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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