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大量的纷繁复杂的并购工作也在挑战着企业管理者们的智慧。CFO要如何做好相应的财务整合工作?在并购过程中要注意哪些财务问题?对此,《新理财》专访了普华永道中国海外投资咨询服务主管合伙人黄富成。 相似文献
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频率分布直方图中的相关问题是高考中的热点问题.那么,频率分布直方图中到底涉及到哪些问题,又如何求解呢?例1在生产过程中,测得纤维产品的纤度(表示纤维粗细的一种量)共有100个数据,将数据分组如下表:(1)补全频率分布表,并画出频率分布直方图;(2)估计纤度落在[1.38,1.50)中的概率及纤度小于1.40的概率是多少?(3)从频率分布直方图估计纤度的众数、 相似文献
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KMV模型运用于中国上市公司财务困境预警的实证检验 总被引:15,自引:0,他引:15
我国目前关于上市公司财务困境预警的研究大多建立在试误的基础上,缺少经济理论依据;并且经我们证明,按照配对原则设定的分析样本会出现过度抽样等问题,这将会大大高估模型的预警能力。因此本文将基于期权定价理论的KMV模型首次运用到财务困境预警中,引入功率曲线进行对照分析,经过大量的实证研究后得出结论:KMV模型运用到中国上市公司财务困境预警中是完全可行的,而且相对基于大量历史数据得到了Logistic、Fisher等模型,其优势是明显的。 相似文献
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不平衡数据的企业财务预警模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在股票市场中,由于被评为"ST"的公司数量远远少于普通的公司,所以用于训练财务预警模型的数据有着严重的不平衡性。而一般的分类模型如logistic回归等并不具备处理不平衡数据的能力。本文应用加权L1正则化支持向量机(w-L1SVM)构建一个可以处理不平衡数据的财务预警模型:一方面,w-L1SVM通过对两类样本的损失函数进行加权处理,有效地解决了样本不平衡性带来的预测精度问题;另一方面,w-L1SVM通过引入LASSO罚,使得模型在训练的过程中可以直接进行特征选择。通过数值模拟,本文验证了w-L1SVM在非平衡数据分类问题中的预测和特征选择表现。在实证研究中,本文针对我国股票市场机械、设备、仪表板块中的上市公司构建了一个基于w-L1SVM的财务预警模型,结果显示基于w-L1SVM的财务预警模型可以有效选择重要的财务指标并预测被评为"ST"的公司,并且其预测效果显著优于非加权的传统模型,这充分说明了w-L1SVM在财务预警问题中的适用性。 相似文献
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邹志英形象地把全面预算管理比作一个费时费力却无解的魔方。在财务领域耕耘了近20年并获得了巨大成功,确立了数家中国公司和跨国公司的财务规范后,她终于落笔成文,将工作经验中最精华的部分浓缩在了这本精彩纷呈的书中。《新理财》:财务向来是严肃的话题,您以《玩转全面预算魔方》作为书名,首先要向读者传递什么信息?您写这本书的初衷是什么?邹志英:这个名字在财经类图书里显得有些“另类”, 相似文献
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电信重组在财务管理和资本运作方面,会面临哪些问题?应该如何去应对?重组后又该何去何从呢? 相似文献