我国上市公司自由现金流量的计算与应用——基于家电行业A股上市公司2007年年报数据的分析

自由现金流量作为一个财务理论的提出自从上世纪80年代以来已经有近20年的历史了。随着自由现金流量在西方大量运用于一些财务咨询、信用评级等业务,其财务功能也被越来越多的学者所认同。但是,尤其是在我国,自由现金流量在财务理论和实务界还没有引起足够的重视,研究方向也大多局限于对企业价值的评估,而对于自由现金流的使用和分配却很少关注。本文的主旨就在于自由现金流量的使用和分配问题。本文首先回顾了自由现金流量的发展历程,分析和对比自由现金流量概念和计算方法,并将其应用到我国上市公司的分析当中,计算了我国家电行业A股上市公司的自由现金流量,通过与其相应的资本性支出和分配股利情况的对比,探讨寻求我国家电行业A股上市公司资本性支出的合理性以及自由现金流量与股利分配的联系。     

对建设项目财务评价中现金流量的分析

现金流量表是财务评价的一个重要报表。全面的了解现金流量表中数据的含义和相互关系，利于对“投资内部收益率”和“投资回收期”这两个重要评价指标的深刻理解。     

基于组合赋值法的稳态电能质量预警阈值研究

对电网中电能质量监测数据进行超标和异常数据挖掘,并给出相应预警,可实现问题早发现,早解决。但目前对异常数据预警阈值研究欠缺,且现有的阈值判断算法大多采用单一赋值现状,本文提出了基于组合赋值法的稳态电能质量预警阈值判定方案。该方案利用基于距离的聚类分析法和改进的最大类间方差法(Otsu)确定客观阈值,同时使用专家打分法计算出主观阈值,并按比例集权方式确定综合阈值。最后,基于实测数据对相关算法进行了算例验证,结果表明所提方法可对异常数据预警阈值进行较好设定,并能将其有效应用于稳态电能质量预警系统。     

基于组合赋权及扇形雷达图法的电网公司月度运营预警模型

为提升电网公司运营风险的防控能力,有必要对关键的运营指标进行预警分析。在电网公司现行运营监测体系的基础上,筛选出月度运营分析的关键指标进行分析。为实现电网运营状态科学直观地预警,提出了基于主客观赋权和改进扇形雷达图法的月度运营分析预警模型,通过引入参考样本,克服传统模型无法区分优劣预警等级的问题。最后,以A省电网公司为例,对其2014年1—10月的运营状况进行预警分析,分析结果直观有效地区分不同月份运营状况所属预警区间,同时验证了模型的可行性、直观性和科学性。     

化学电源组合管理的判别模型分析

化学电源在很多领域中起到非常重要的作用,所以对电源产品的组合管理提出更高的要求。而影响电源组合可靠性关键的因素是单体电池的一致性。主要采用贝叶斯判别模型对单体电池的合格品与不合格品的三种分类标准做出正确的判别。结果表明,按众多输出技术指标差异性分类标准可行;按输入指标一致性分类标准效果不佳;按因子分析模型和层次分析模型结论分类标准实际可行。从而为组合电池的筛选和确保组合电池的质量可靠性发挥重要的作用,进而对空间卫星、飞船等系统用电源技术的发展起到积极的推动作用。     

基于模糊综合评价和贝叶斯判别的电力变压器状态判别和预警

作为智能配电网的重要设备之一,电力变压器运行状态的准确判别和预警有重要意义。全面分析电力变压器状态量,建立由油色谱、电气试验、绝缘油试验、附件运行状况4个一级指标和18个二级指标组成的电力变压器状态评价指标体系。建立基于模糊综合评价和贝叶斯判别的电力变压器状态判别和预警模型。实例证明该模型能准确高效地判别变压器的工作状态并提出相应的预警和检修计划。     

基于Fisher判别法的鸢尾花分类研究

分类判别问题在生活中是一个有着重要应用需求的问题.在现实生活中,我们希望能够准确快速地解决例如根据邮件内容或者发件地址来判断其是否属于垃圾邮件这类问题,往往需要利用历史数据来建立合理的分类器.因此本文重点介绍一种常见的判别分类方法——Fisher判别法,基于鸢尾花的公开数据集,根据鸢尾花的萼片长度和宽度,花瓣的长度和宽...     

基于信息融合技术的高压开关柜温度预警研究

针对目前高压开关柜温度预警值存在的弊端,通过分析高压开关柜温升影响因素,运用信息融合技术和BP神经网络,建立了基于高压开关柜负荷电流和环境温度的温度预测融合模型,同时采用相对温差判别法,得到三种过热缺陷的实时动态预警值,最后运用MATLAB软件进行仿真,验证了该模型的可行性。该方法充分考虑了影响高压开关柜温升的三个重要因素,比仅依靠经验人为设定预警值更准确。     

基于自由现金流量理论的电网企业债务融资系统动力学模型分析

电网企业所需电网建设资金规模较大,债务融资管理是目前电网企业资金管理的一项重要内容,文章借鉴自由现金流量理论,运用系统动力学方法,通过建立债务融资模型,综合定量计算影响企业债务融资的经营及财务因素,为企业优化债务融资管理策略服务.     

三相三线有功／无功组合变送器输出极性的调整与分析

本介绍了国内最常用的有功／无功组合功率变送器的基本电路结构，有功，无功输出极性的调整及其原理。     

基于大数据日志的预警技术分析

随着电力网络信息化的发展,信息技术已经深入到电力生产的各个环节。电力系统在运行过程中产生大量的日志信息,其中的某些数据可能包含着与系统的运行状态相关的信息。如何对海量日志信息进行分析处理,深层挖掘信息的潜在价值,从而全面掌握系统状态,及时发现故障隐患是十分重要的。本文对大数据质量提升和分析方法进行了介绍,并对预警模型进行了研究,对大数据背景下电力系统预警技术的研究有一定的参考意义。     

基于多时段MFDA的水压试验机故障诊断

由于水压试验机机理建模的复杂性,很难从机理方面对其生产过程进行故障诊断,因此利用钢管水压试验系统过程变量多、打压速度快,短时间内能够产生大批数据信息的特点,提出了基于多时段多向Fisher判别分析方法用于水压试验机打压过程的故障诊断.该方法根据不同的故障在不同的时段有不同的表征,将水压机生产过程分成多个时段,对每个子时段的数据分别建立MFDA模型用于故障诊断.采用了水压试验机生产过程的几类故障数据对该方法进行验证,结果表明该方法具有很好的故障诊断性能.     

基于风险的供电企业突发事件预警分级

对供电企业突发事件预警工作进行了说明,提出＂基于风险的预警分级方法＂。     

一种基于ARMA-BP组合模型的电压偏差预测方法

国内许多变电站建立了电能质量的预测与预警机制,以应对日益严重的电能质量问题,其中电压偏差最为严重。针对预测模块中电压偏差预测算法的缺失,结合配电网的运行状态,提出了一种基于ARMA-BP组合模型的电压偏差预测方法。针对单一时间序列方法的不足,将时间序列和人工神经网络的算法结合起来。通过分析上海某变电站的电压偏差数据特征,首先采用时间序列的方法建立ARMA模型。然后采用BP人工神经网络的方法对ARMA模型预测值与原始数据之间的残差值进行拟合预测,最终得到2种模型预测所得累加值的结果。研究结果表明了所提方法的有效性。     

基于情景分析的配电网运行风险预警方法

针对已有电网运行风险评估研究不能直接应用于配电网运行风险预警的现状,结合情景分析和电网风险评估的理论,建立了一套多因素影响下的配电网运行风险预警方法。首先,应用情景分析理论,对影响配电网运行风险的因素进行风险情景界定,建立完整的未来情景集;接下来应用电网风险评估理论,建立了一套全面的风险指标进行配电网运行情景风险表达;最后算例证明本方法能够展现配电网运行中可能面临的多种情景下的风险变动情况,从而对运行风险进行科学预警。     

基于Fisher判别和元胞自动机模型的微电网格局计算方法

基于Fisher判别方法和元胞自动机模型提出了一种微电网格局计算方法。建立了微电网元胞空间,运用Fisher判别方法获取微电网元胞空间的宏观演化规则,并根据微电网用户角色的多样化和电力交易决策的不确定性,制定了考虑领域关系的局部演化规则,提出了角色转化概率的概念。在Matlab环境下建立了仿真算例模拟微电网格局的时空动态演化过程。仿真结果验证了该方法对于微电网格局计算以及模拟微电网格局时空动态演化过程的可行性和有效性。     

基于闭环控制原理的高校学生学业预警机制研究

在分析高等教育大众化初期阶段大学生特点和教育现状的基础上,指出了教育管理中存在的问题和困难,为解决这些问题,借鉴了闭环自动控制系统原理,构建和完善了高校学生学业预警机制.实践证明,该学业预警机制可操作性强、便于管理、跟踪到位、效果较为显著,研究成果具有重要的现实意义和借鉴价值.     

基于卷积神经网络的视频大数据智能预警分析

大数据时代的到来对电力视频监控应用提出了新的要求,现有的电力视频监控系统基本只承担了远程录像机的作用,视频监控系统在主动预警方面的能力仍然没有体现,变电站仍然不够"智能"。基于卷积神经网络技术,先从现有的视频监控平台中提取出原始视频素材,利用视频云存储平台进行存储和video2pic工具进行数据清洗;然后将现场隐患行为进行分类分析并标记;最后通过特征提取、分类器模型训练和验证,实现对现有视频监控智能化升级。通过对视频大数据的挖掘实现对现场情况的实时智能预警分析,实现对变电站违章作业和营业厅不规范服务行为的自动挖掘、实时预警以及智能推送,摆脱对人工值守的依赖,在降低人力投入的同时提升电力生产安全管控能力和优质服务水平,使电力视频监控系统能充分发挥其"监"与"控"的作用。     

基于无线传感器的防触电预警模型设计

防触电预警模型的研究具有重要意义,当前防触电预警模型存在预警正确率低、虚警率高等缺陷,为了获得理想的防触电预警结果,设计了基于无线传感器的防触电预警模型.首先采用无线传感器对的防触电预警信号进行采集,并进行一定的预处理,去除信号无用的噪声,然后提取防触电预警信号中的特征,并将特征输入到机器学习算法中进行学习,建立防触电...