企业货币资金的内部控制

<正>货币资金是指资金循环周转中保持货币形态的资金,是一个单位总资产的重要组成部分。货币资金流动性较强,按用途和存放地点的不同,分为现金、银行存款和其他货币资金。由于货     

基于ESS的银行资金营运风险系统的研究

经理支持系统ESS(Executive Support System),作为企业高层管理人员直接使用的信息系统,利用计算机技术和通信技术,专门用以支持高层管理和决策人员对企业内、外部信息的查询分析,支持高层管理人员的日常管理和战略决策工作。将ESS技术应用到银行业的资金营运风险管理中,改变了银行原资金营运风险管理模式,为银行风险管理提供了一项可行性方案,并取得了良好的效果。     

创新体制机制加大工作力度全面推进六安市科技特派员创业行动

六安市作为全国科技特派员制度的试点地区,已经有了一个良好的开局.目前,全市已选派科技特派员234名,分布在119个乡(镇)、村和99个农业企业及示范基地;同时还选聘省内外8个高校院所30多位专家教授,围绕主导产业和特色产业建立了19个科技专家大院.这些科技特派员带项目、带技术、带信息、带资金,开展了多种形式的科技创业活动,取得了明显成效.     

全球资金来来往往的足迹

欧债危机、美债危机的阴影下,全球经济形势充满不确定性,全球资金流动方向更是扑朔迷离。全球资金流向,既是全球经济金融形势的晴雨表,同时也受到全球经济金融形势和相关政策的影响。其中最活跃、影响较大的是资金在全球金融市场之间的流动,一般称之为游资或热钱,不易把握;而直接投资时间长,具有投入刚性、流动性相对较小的特点,影响相对较小;银行信贷则介于两者之间。游资或热钱的流向常常会影响直接投资和银行信贷资金的流向。全球资金流动的目的可归为两类:一是避险,二是追求高收益。就避险而     

基于EMD-PF-GRNN的短期风电功率预测研究

针对短期风电功率预测,将风电输出功率作为时间序列信号,由于其所具有波动性、非平稳性的特点,提出一种基于经验模态分解(EMD)、粒子滤波(PF)和广义回归神经网络(GRNN)的组合预测模型。首先,利用EMD对风电功率序列进行分解,获得各个相对平稳的模态分量;然后,将分解得到高离散度的数据采用PF进行分析处理,低离散度的数据采用GRNN进行分析处理,其中,通过粒子群算法(PSO),根据各低离散度数据自身特点优化GRNN的平滑因数,以进一步提高其预测性能和精度;最后,通过线性叠加各分量的预测结果得到最终风电功率的预测值。结果表明,与PSO-GRNN和单一GRNN结构相比,EMD-PF-GRNN预测模型的预测误差降低了6%左右,预测精度更高,可以更好的预测风电功率。     

基于过程神经网络的短期负荷预测

针对目前常用方法在解决负荷预测问题时,结果往往难以达到工程要求精度的现状,利用过程神经网络输入为时间函数以及预测精度高的特点,建立了基于过程神经网络的电力系统短期负荷预测模型;给出了模型的结构,基于函数正交基展开的离散数据拟合方法以及模型的学习算法.针对东北某地区电网的日负荷数据,进行了模型训练和负荷预测正确性的研究.结果表明,所建立的预测模型对负荷的预测准确率高,优于BP神经网络负荷预测模型的预测结果.     

产权性质是否影响企业资金使用效率——来自制造业上市公司的经验证据

基于使用投入导向型DEA方法中的BCC模型结合Malmquist指数,选取了2016～2019年中国267家在A股市场上市的制造业企业数据为样本,构建投入产出指标,按产权性质分样本从静态和动态两个方面测度制造业上市企业的资金使用效率.研究发现,在静态分析角度,国有企业和非国有企业的整体资金使用效率均值比较接近,但非国有...     

政府资金引领企业自主创新之路

记者:第一批重大科技创新项目的名单及资助金额日前已新鲜"出炉".我特别留意看了这24个获得专项资助的项目,几乎全是本市大企业、大集团的项目.     

应用混沌相空间模线性回归模型研究短期负荷预报

在一维 Lyapunov指数预报模型的基础上提出了混沌相空间模线性回归模型 ,并将该模型应用于短期负荷预报 .对厦门市实际负荷时间序列进行预报 ,取得了较满意的结果 .