作者文章归档:王半仙

8.《财务分析与决策》某造纸企业案例分析

第八章的课实际上是7.6习题的详细讲解和部分延伸,并无新的知识点

公司为课程6.3所举例的造纸企业A,它和7.6习题中的综合性造纸企业是同一家。前面关于此造纸企业的数据全部都可以适用于本章。

1 公司基本情况汇总

造纸行业中规模较大的企业(讨论年份2004年)

  • 2004年,该公司A已经经营十多年;
  • 刚开始是靠技术改造、产品升级进入市场;
  • 进入市场10多年,靠兼并来扩大规模、扩大产能;
  • 同时开拓国外市场;拓宽产品

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7.《财务分析与决策》好企业是什么样的

1 好企业是什么样的?

回顾上一节的核心内容:

  • 影响企业财务数据的因素:(1)行业状况(2)战略定位(3)战略执行

好企业的核心在于会”赚钱“,举例说明:

假设某公司的销售收入(营业收入)和净利润的表现如下:

由公式 净利润率=净利润/收入 可知,公司在08年的净利润率约为17%(还不错)

投资资本回报率是描述投资回报的一个指标(用于衡量投出资金

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CBLUE_QQR探索

1 CBLUE_QQR

baseline1:使用官方推荐的预训练模型:chinese-bert-wwm-ext 结果:训练最终精度0.8386,略低官方baseline的结果84.4

Training Stop! The best step 2000: 0.8386491557223265
Saving models checkpoint to data/output/qqr/chinese-bert-wwm-ext

baseline2:使用官方推荐的预训练模型:chinese-roberta-wwm-ext-large 结果:训练最终精度0.8393,略低官

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6.《财务分析与决策》业务、战略与财务数据

1 影响财务数据的因素

公司的盈利能力容易受到决策的影响

  1. 影响决策的最重要因素:环境,具体来说就是行业
  2. 每个公司的战略选择不同: 多元化业务还是单一业务;怎样与同一个业务的其他企业竞争
  3. 相同的战略,结果不同:这是因为战略的执行力不同

所以,综上所述可以归纳出导致企业产生差别的三个层面的因素:

  • 首先是外部的环境
  • 其次是企业的

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5.《财务分析与决策》财务分析的基本方法

1 同型分析

同型分析,又叫做结构分析,本章将会围绕下面的报表(来自本课程第三章)展开财务分析

利润表:

资产负债表:

利润表:各个项目金额/收入的百分比

案例-利润表的同型分析:毛利润28%,费用14%,所得税2%,净利润12%

资产负债表*,每一项资产在总资产中所占的比例

资产结构与行业特征与竞争环境有关

案例-资产负债表的同型分析:固定资产60%(可能是重资产的制造业公司),货币资金18%,应收账款14%(偏高,说明该行业可能竞争较为激烈,产品的不是很好卖);负债54%;股东

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4.《财务分析与决策》财务报表的逻辑架构

1 资产负债表和利润表的关系

资产负债表(时点概念)和利润表(时段概念)之间最直接的桥梁(表面联系)是未分配利润

例如2011年末,公司的未分配利润是1000万,整个2012年的净利润是520万,去掉股东分配的100万,还剩下420万的未分配利润,那么2012年末的未分配利润就是1420万

2 认识现金流量表

现金流量表分为主表附表

现金流就是现金的流入(收到钱)和流出的情况(付钱),按照企业的三种经济活动进行分类描述(经营,投

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3.《财务分析与决策》财务报表的产生

1 企业设立、筹建中的经济活动与财务报表

为什么需要了解报表产生过程:

  • 作用1:帮助理解资产负债表和利润表中的一些复杂概念
  • 作用2:建立财务思维(初级阶段财务思维:了解不同的经济活动对报表的影响)

高级阶段的财务思维:

  • 了解企业创造价值的过程当中,不同的因素在扮演什么样的角色
  • 用财务的语言,去理解企业的价值创造过程

举例:假设存在一家刚设立的企业,在公司设立的第一年一共发

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0.《动手学深度学习》英文版补充

《动手学深度学习》的英文版更新比中文版更及时,因此存在新增的内容

本文针对英文版增添的内容进行简要补充,尚未观看本书或笔记的读者建议先看正文

1 《线性神经网络》的内容拆分与丰富

英文版中,将原本的第三章3.《动手学深度学习》线性神经网络拆分为两个部分:用于回归的线性神经网络和用于分类的线性神经网络

在英文版的第3章《用于回归的线性神经网络》的内容概述如下:

  • 保留中文版第3章的线性回归及其代码实现
  • 新增与面向对象设计相关的概念说明和代码示

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11.《动手学深度学习》优化算法

1 优化和深度学习

优化算法的目标是减少训练误差,追求损失最小化

深度学习的目标是减少泛化误差,寻找合适的模型

由于深度学习的优化算法一般是围绕误差传播和梯度展开的,因此围绕当梯度消失或值接近0时,会极大地干扰到深度学习的优化过程,其中常见的三种情况是:

  • 局部最优值:当数值解迭代至局部最优解时,梯度会接近0,最终使得模型收敛到一个次优的结果,通过在训练过程中添加一定程度的噪

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实用辅助软件汇总

1 安卓应用

1.1 SmsForwarder-短信转发器

监控Android手机短信、来电、APP通知,并根据指定规则转发

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