我国房地产上市公司盈利能力分析

现阶段关于房地产泡沫化的讨论越演越烈,其发展趋势是否稳定涉及到整个产业结构战略调整能否顺利进行,国民经济可否稳定健康发展等重大问题。笔者选取2010—2012年相关财务数据,通过几项重要指标对我国房地产上市公司盈利能力进行分析,由此总结出我国房地产行业发展前景。     

SOM与中国不同地区人力资本构成分析

介绍了自组织映射(self-organizing maps,SOM)模型,用这种方法处理了中国2000年和1992年不同地区人力资本的构成数据,其结果直观地显示在二维图形上,并进行了分析和对比.结论表明:中国人力资本构成具有明显的地域差异性,但从发展角度来看,除个别地区外,各地人力资本构成情况相对稳定,其差异随时间变化不大.     

基于自组织神经网络SOM的汽车安全气囊装配故障诊断

利用汽车安全气囊装配工序中已有的先验知识,构建并训练了一个自组织神经网络SOM的多传感器故障诊断系统。通过现场的多传感器采集设备运行数据信息输入故障诊断的系统,利用自组织SOM神经网络的聚类性能,得到装配工序中故障的类型,从而达到诊断汽车安全气囊装配工序的故障。通过无师自动学习的方式对输入信号进行分析,计算简单,精度高,具有很高的应用价值。     

SOM的聚类算法研究

自组织特征映射神经网络SOM（Self Organizing Feature Maps）作为一种优良的聚类工具,具有无需监督,能自动对输入模式进行聚类的优点,已经得到了广泛的应用．针对SOM可能出现“死结点”现象,文章引进了“良心”算法,实例证明是有效的．     

基于SOM的产品设计结构模块划分及其评价

针对数值型设计结构矩阵(DSM),提出采用自组织映射(SOM)算法的产品设计结构模块聚类方法。该方法将DSM中的信息经过初始化后作为SOM网络的输入层,然后通过训练SOM神经网络模型获得聚类方案。文中还提出了综合考虑模块内聚性和耦合性并且适用于数值型DSM的聚类效果评价指标。案例分析表明,与DSM经典算法相比,本文提出的聚类方法和评价指标能够优化产品设计模块划分。     

基于模糊数学方法下的企业盈利能力评价模型

文章应用模糊数学的方法构建了企业盈利能力评价模型,该模型全面地考虑了描述企业盈利能力的各项指标,并利用了专家的职业判断,综合应用了定性分析和量化标准,评价得出的结论比较可靠.     

上市公司盈利能力分析——东风汽车与长安汽车盈利能力的比较

随着我国股市越来越受到人们的关注,上市公司的盈利能力也就成为了全社会的聚焦点之一。如何才能对上市公司的盈利能力作出合理的判断和准确的分析,也就引起了广大投资者的关注。结合东风汽车与长安汽车两家公司的实际发展情况,运用盈利能力分析的相关指标,对两家公司的盈利能力进行了简要的对比分析,揭示了盈利能力分析对衡量上市公司经营业绩并预测其发展前景所起的重要作用。     

基于自组织神经网络SOM和K-means聚类算法的图像修复

近来自然图像的修复已经成了一个热门话题.提出了一种基于K-means聚类算法的自组织神经网络(SOM),称为SOM-K.它首先利用SOM来训练每一个像素的特征向量,并把一幅图像分层.这样就能把每个破损像素分到每层,同时SOM训练后的输出也通过K-means聚类算法来聚合,分别在各个层中修复破损的像素.最后把修复好的各层溶合到一起.与单独使用SOM相比,SOM-K具有更精确的分类能力.     

基于粒子群优化和SOM网络的聚类算法研究

利用改进的粒子群优化算法(PSO)的优化性能,结合SOM网络模型,提出了一种基于粒子群优化算法和SOM网络的聚类算法(PSO/SOM),使用PSO对SOM网络进行训练来代替SOM的启发式训练方法.将PSO/SOM算法用于对Wine和Iris等数据集进行模式聚类识别,可以得到较优的聚类识别效果.相比标准SOM算法能有效提高网络映射的准确程度,降低网络的量化误差和拓扑误差,同时也降低了错聚率,实验结果验证了本算法的有效性.     

企业盈利能力分析指标的改进

本文在现有分析指标的基础上,将以收付实现制为基础的现金流量并入到其中,克服原有指标只反映盈利能力的数量而不能反映企业盈利能力质量的缺陷,使各项盈利能力分析指标,更能真实地反映企业的盈利能力。此外,在盈利能力分析指标体系中加入一些非财务数据的因素（非物质性因素的影响）分析,使得构建的新盈利能力分析指标更具说服力。     

基于主成分分析的公司盈利能力综合分析与评价

本文利用主成分分析方法对电力行业22家典型上市公司进行了盈利能力的综合分析和评价;介绍了分析、评价过程。通过研究,指出盈利能力可分为资产盈利能力和产品盈利能力两方面。     

基于SOM网络的上市公司聚类分析

针对现有上市公司聚类模型（如传统的统计方法和近年来出现的模糊模型）实际聚类效果并不理想的问题，引入了自组织特征映射神经网络方法，为了说明该方法的可应用性，建立了上市公司聚类指标体系，并在实际数据样本的基础上，利用自组织特征映射神经网络方法对上市公司进行了分类评价．通过对其结果进行分析，证实了该方法能有效地解决这一问题．     

基于因子分析的山东省上市公司盈利质量研究

笔者从盈利质量的特征入手设计了单项评价指标,以筛选出的山东省73家上市公司为研究对象,运用因子分析法建立综合评价模型,对2010－2012年山东省上市公司的盈利质量水平进行评价。研究表明：山东省各上市公司盈利质量参差不齐,除烟台张裕等少数公司盈利质量较为稳定外,大部分公司盈利质量波动较大。上市公司整体盈利质量水平有待进一步提升。针对如何提高公司盈利质量提出相应建议。     

中小板上市公司研发投入与盈利能力的实证分析

以2010-2014年深交所中小板上市公司为样本,对研发投入与企业盈利能力间的关系进行实证研究,并分行业对国证分类下原材料行业、工业行业、消费行业、医药卫生行业、信息技术行业分别进行当期回归和滞后回归分析,结果表明中小板企业研发投入整体呈上升趋势,总体上研发投入强度与盈利能力正相关,但不同行业研发投入强度与盈利能力的相关程度与大小不同。研究结果对企业改善研发投入结构有着一定的借鉴意义,不同行业应制定不同的研发战略。     

基于图像色彩和纹理的SOM聚类和检索方法

文根据图像的全局色彩和区域纹理信息,使用自组织映射神经网络的方法对图像内容进行聚类和检索。全局色彩在HSI空间使用区域累加的方法,避免了维数过大的问题。用区域纹理描述的方法解决了使用单一色彩带来的不准确性;自组织映射网络所特有的特征选择和无监督学习等特性,实现了对视觉相似图像的聚类。     

基于图像色彩和纹理的SOM聚类和检索方法

作者根据图像的全局色彩和区域纹理信息,使用自组织映射神经网络的方法对图像内容进行聚类和检索.全局色彩在HSI空间使用区域累加的方法,避免了维数过大的问题.用区域纹理描述的方法解决了使用单一色彩带来的不准确性;自组织映射网络所特有的特征选择和无监督学习等特性,实现了对视觉相似图像的聚类.     

浙江东晶电子有限公司企业盈利能力分析

盈利能力通常是指企业在一定时期内赚取利润的能力。企业经营业绩的好坏最终可通过企业的盈利能力来反映。现就从资本经营、资产经营和商业经营三个方面对东晶电子近三年的盈利能力进行分析。     

盈利能力视角下我国房地产行业上市公司绩效的影响因素分析

房地产行业是影响中国宏观经济的重要因素.利用主成分分析法确定影响企业业绩的主要因素,以企业综合绩效指标作为被解释变量,构造一个多元回归模型,利用2010~2014年房地产行业上市公司的财务数据进行实证检验,结果显示:政府出台的相关政策对企业经济绩效有显著影响,企业的适度规模可以提高企业的盈利能力,企业的成本费用对企业的绩效有显著影响.     

上市公司无形资产与公司盈利能力关系的研究

基于无形资产的重要性,整合我国一些学者对无形资产进行的实证研究,以我国汽车行业上市公司作为研究对象,采用格兰杰因果检验方法对上市公司无形资产与公司盈利能力之间的关系进行分析,随后探讨产生结论的原因并提出了相应的改进建议.研究结果表明:我国汽车行业上市公司无形资产与公司盈利能力之间存在密切关系,但两者之间的互动因果关系并未得到明确显示.     

汽车制造企业供应链风险评估研究

供应链在给节点企业带来利益与竞争优势的同时,也带来诸多风险.本文从分析汽车制造业供应链的特点出发,给出了汽车制造业供应链结构模型,构建了汽车制造业供应链风险评估指标体系,同时引入模糊论的思想和方法建立了汽车制造业供应链风险模糊综合评价模型,最后给出实例予以说明.