2007年度旅游上市公司投资价值分析

选取我国21家旅游上市公司作为样本,运用SPSS工具对这21家公司2007年度的34个财务指标进行主成分分析,得出六个主成分,分别命名为获利能力因子、投资回报能力因子、经营获现能力因子、营运能力因子、资本结构因子及规模扩张因子,这些因子的综合运用可以较全面地反映旅游上市公司的投资价值．同时运用主成分综合评价函数对旅游上市公司的投资价值进行排序．     

基于因子分析法的绿色照明概念上市公司绩效评价

运用 SPSS17.0软件和因子分析法对我国绿色照明概念中的20家上市公司在2013年度的经营绩效进行了实证分析,构建了一套科学合理的上市公司经营绩效综合评价指标体系,对上市公司的盈利能力、营运能力、偿债能力的指标数据进行建模分析,使企业管理者认识到公司的优势与劣势,为提升我国绿色照明概念上市公司的效益提供有益借鉴,同时也给证券市场投资者提供全面参考,有较大的研究价值和现实意义.     

我国集成电路产业上市公司投资价值分析

集成电路产业近年来受到国家的大力支持和社会资本的追捧,投资价值日益凸显,在证券市场上越来越受到投资者的关注。本文以沪深两市24家集成电路产业上市公司为研究样本,选取16个主要的财务指标构建指标体系,运用因子分析法、主成分分析法构建排序模型,并利用系统聚类分析法对所有的公司进行分层分级,综合评价24家上市公司的投资价值,为投资者提供投资参考,以降低投资风险,提高投资收益。     

股票投资价值的一种基于层次聚类的实证研究

针对上市公司的基本面情况分析,构建了较为全面的综合评价指标体系. 定义了上市公司股票间"相似程度"的一种度量,基于该度量提出了一种新的层次聚类算法对样本股票进行聚类,然后通过聚类结果来分析投资价值确定投资品种或范围. 最后,选取上证30指数27家上市公司股票进行实证研究,结果表明所提聚类方法对指导证券投资是实用有效的.     

基于EVA模型的证券行业上市公司的价值评估——以宏源证券为例

对公司进行价值评估不仅是企业价值最大化目标的衡量标准与运行基础,而且可以为广大投资者提供有利的投资信息。运用经济增加值法（EVA模型）,选定我国第一家证券行业上市公司-宏源证券股份有限公司,以宏源证券为例,收集该公司相应的数据并运用此模型实际对该上市公司进行价值评估,通过实例分析将最后的结果与该公司2008年31日实际的股票收盘价进行比较,得出结论,宏源证券在2009年初的股价被低估,低估率为14.97%,具有投资价值。     

基于技术创新能力的企业价值增长实证分析

本文基于企业价值理论和技术创新理论,建立了影响企业价值和技术创新能力的指标体系,并选取了我国58家上市公司的数据,运用多元回归分析、因子分析方法,对基于企业技术创新能力的企业价值增长进行实证检验,得出我国企业技术创新能力与企业价值增长正相关,但我国企业技术创新对企业价值增长贡献还不高,企业经营能力与资源有效结合可以提升企业价值等结论。     

"本构关系"方法在钢铁行业投资价值分析中的应用

为了全面而又科学地对上市公司行业投资价值做出分析，章提出了“本构关系”方法。此方法从上市公司行业所处的宏观、中观和微观环境上对行业投资价值进行综合分析评价。章在构建了钢铁行业投资价值评价指标体系的基础上，根据2002年钢铁行业的行业情况和数据资料，运用内所提出的“本构关系”方法对钢铁行业的投资价值进行了分析评价，所得结果与实际的市场结果相吻合。     

投资价值评估体系与风险投资模拟

不同的上市公司具有不同的投资价值,而财务指标是最容易获取且最能够反应上市公司投资价值的工具。在价值性预测中,本文先对各指标数据进行分析和归一化处理,并通过mathematica软件,以最小二乘法的原理进行多元线性回归,建立上市公司投资价值评价体系模型。并且具体阐述如何通过财务指标评价体系来分析上市公司的投资价值。在风险投资策略中,我们将风险因素作为一个综合体系,通过层次分析法确定他们之间的重要度,并将它当作负利润利用线性规划的原理进行计算和运用,通过数学方法的实证定量分析,用lingo程序通过对利润和风险的最优值计算,得出风险投资的方法。     

机场航运板块上市公司投资价值分析——基于因子分析和聚类分析方法

因子分析和聚类分析这两种多元统计分析方法对证券投资分析具有十分重要的意义。文章运用这两种方法,选取8项财务指标对机场航运板块12家上市公司进行实证分析,帮助投资者缩小投资选择范围,选择合适的投资对象以及为其提供一种新的投资分析思路。     

上证50上市公司的综合评价

运用变异系数总指数法对上证50上市公司2004年度财务报表的7个主要财务指标进行分析，并从上市公司的盈利能力、竞争能力和成长能力对50家上市公司做出综合评价，从中可以得出：企业的竞争能力起到的作用最为突出，强大的竞争力意味着强大的市场占有率和品牌效应。这将为上市公司的经营者和投资者起到参考作用。     

解析语义成分分析法

成分分析法是语义学研究的一个重要方法,通过二分法将一个特定的语义概念划分为更小的语义成分,即义素.文章对这一理论方法在词汇语义关系的基本原理及理论价值等方面进行了详细阐述,剖析了该方法在理论层面及实际操作上有待改进和完善之处,以期促进它的不断发展.     

需求分析之学习者分析的探究

学习理论的发展从行为主义,认知主义,再到如今炙手可热的建构主义;相应的教学理论也从“教”为中心,演进为建构主义指导下的“学”为中心的教学模式。然而,在具体的教学实践中,我们总感到传统的教学设计理论对教学的指导作用没有达到预想的效果,甚至理论与实践脱节,或说实践已向指导的理论提出挑战。鉴于此,本试从当前教育改革现状的分析着手,揭示其忽略的环节,针对其忽略的问题提出一可操作性方案,以期为教学找到一条尽可能发挥学生主体性的设计之路。     

Cost-Benefit Analysis Versus Cost-Consequences Analysis

Cost-consequences analysts Kaufman and Watkins (1996) have proposed cost-consequences analysis (CCA) as a means for leaders and decision-makers to estimate whether the value of results obtained is worth the investment. They argue that CCA offers a “coarse-grain” estimate of return-on-investment when there is not the necessity nor time and/or resources available for a complete determination of all of the variables that actually go into a return-on-investment analysis. They further contend that CCA differs from other evaluation tools in that it emphasizes outcomes, whereas the other tools utilize incomplete measures of both costs and returns. This paper contends, after assessing the theoretical underpinnings of cost-benefit analysis (CBA), together with its use in practice, that there is no substantive difference between CCA and CBA. In other words, CCA does not add anything new to the evaluation tools available to program evaluators. In arguing this, the paper also addresses some issues of what is required for good program evaluation, no matter which tool is used.     

大数据分析与情报分析关系辨析

近年来,在大数据环境下,有关大数据分析的大数据理论引起情报界的关注。通过对比发现,大数据分析和情报分析存在一定的联系,既有共性,又存在一定的相似之处。面对庞杂、多样的数据时,只有通过大数据分析,才能更好地提升情报分析能力。大数据分析与情报分析的辨析和融合,是时代发展的必然方向。     

会话分析与批评话语分析异同辨析

会话分析和批评话语分析都将自然话语视为对社会的反映,都以话语为媒介考察社会对话语生成的影响,但由于对话语及社会本质的认识不同,二者的方法论也不尽相同。梳理两个流派的异同点可加深对话语社会特性的认识,同时也有助于整合话语分析各流派的理论及研究方法,推动话语研究的深入发展。     

化学发光分析在环境分析和药物分析中的应用

化学发光作为一种分析方法已有几十年的历史。近几年来化学发光分析在环境科学和生命科学领域的应用进展迅速。中评述化学发光在环境和药物分析中的应用，及化学发光与其它分析技术的联用，日渐拓宽分析应用范围。     

话语分析诸方法对比分析(下)

话语分析领域有七种代表性研究方法,将这些方法分别运用到对同一语料的分析中,可以反映持不同语言观的各个流派话语分析的研究取向,弄清这些方法的优势和不足,从而帮助我们在进行话语分析时做出更加审慎的选择。     

线性判别分析和主分量分析法应用于基因芯片数据分析

文章主要采用主分量分析法和线性判别分析(LDA)有监督分类的方法来对基因芯片(微阵列)数据进行分析。PCA是一种提取海量的数据有效特征的有效方法。仅可以获得与原来基因芯片数据更为接近的成分的提取特征的效果。结果表明采用PCA方法事先对数据处理不可以提高基因芯片数据分析的准确性。