数据

市盈率是一间公司股票的每股市价与每股盈利的比率。其计算公式如下： 市盈率 =每股市价/每股盈利 市净率指的是市价与每股净资产之间的比值,比值越低意味着风险越低。 市净率=股票市价/每股净资产。 市赢率反映的其实是每股收益和股价之间的关系 净资产的多少是由股份公司经营状况决定的,股份公司的经营业绩越好,其资产增值越快,股票净值就越高,因此股东所拥有的权益也越多。 一般来说市净率较低的股票,投资价值较高,相反,则投资价值较低。但在判断投资价值时还要考虑当时的市场环境以及公司经营情况、盈利能力等因素。而市净率是股价和公司的净资产之间的关系，这跟市赢率没有必然联系。比如一只钢铁股跟一只科技股，前者的市净率应当是小于后者的。市净率是3，只能代表股价是每股净资产的3倍。如果这支股票属于制造板块或者其他资本密集型板块，这个市净率可能是有些高了，如果这只股票是个科技股，那么这样的市净率则算是正常的。 因此，仅仅根据楼主所给出的市赢率和市净率这两个指标，不能判断出这只个股能不能买，如果是中长线投资，还要综合考虑股票的成长性等因素才能做出判断

数据库管理员账号仅用于数据库日常维护。分离应用系统和数据库管理员有利于：1. 权限分配，给予最小访问权限原则2. 确保全部对数据的更新都通过前端应用程序处理业务逻辑进行

2001年OMG组织在其已制定的规范UML、MOF、XMI的基础上提出公共仓库元模型(CWM)。CWM是OMG制定的一个互操作标准，为数据仓库和业务分析领域中使用的元数据定义了一种通用语言和交换机制。CWM不仅提供了极受欢迎的描述数据仓库与业务分析元数据的公共元模型，而且还提供了基于XML的交换工具。CWM本质上是一种交换技术，其目的是促进多个厂商的不同软件工具间的元数据交换活动。CWM的内容按包组织，每个包尽量涉及一个独立的领域，这样极大地方便了开发者的建模工作，因为在建模时只取所需的包即可。每个包都由一系列UML表示的类图组成。虽然这些包描述的领域不尽相同，但它们组织结构并不完全独立，事实上，它们之间有着紧密的依赖关系。在CWM的内容框架中，所有包按功能和抽象层次组织成四层，同层的包的功能角色类似，如第二层中的包描述的都是数据仓库的数据资源。每一层中的包都为同层或上层的包提供服务，如第三层包描述的操作都是基于第二层包描述的数据资源，层次越高描述的内容越抽象。在包的结构方面，或者上层包中的类和关联继承下层包中的类和关联，或者在上层的包直接使用下层包中定义的类或关联，这样做既使整个元模型组织更精练，又使CWM在功能结构上十分清晰。

数据收入属信息要素不是财产性收入的，信息要素是劳动收入。按资本要素分配和按土地要素分配属于非劳动收入。

问题一：一般看股票现金流是看哪个数据? 阅读公司财报的现金流量表，主要以“经营活动产生的现金流量净额”这个数据为主。 “经营现金净额”的主要作用是预警功能。将其与净利润相比较，如果经营现金净额低于净利润，则说明：一是公司销售回款速度下降，货物卖出却没有收回现金；二是说明公司存货增加，产品滞销。这两点都说明公司产品正在逐步丧失市场竞争优势，可在预见的未来发生业绩下滑的危险。 问题二：现金流量表里面的数据根据哪些表得来的 现金流量表中的数字直接在财务账薄上找不到，是根据现金流量表规定的编制方法、利用企业的各项财务数据编制的: 一、 确定补充资料的“现金及现金等价物的净增加额” 现金的期末余额＝资产负债表“货币资金”期末余额； 现金的期初余额＝资产负债表“货币资金”期初余额； 现金及现金等价物的净增加额＝现金的期末余额－现金的期初余额。 一般企业很少有现金等价物，故该公式未考虑此因素，如有则应相应填列。 二、确定主表的“筹资活动产生的现金流量净额” 1．吸收投资所收到的现金 ＝（实收资本或股本期末数－实收资本或股本期初数）＋（应付债券期末数－应付债券期初数） 2．借款收到的现金 ＝（短期借款期末数－短期借款期初数）＋（长期借款期末数－长期借款期初数） 3．收到的其他与筹资活动有关的现金 如投资人未按期缴纳股权的罚款现金收入等。 4．偿还债务所支付的现金 ＝（短期借款期初数－短期借款期末数）＋（长期借款期初数－长期借款期末数）（剔除利息）＋（应付债券期初数－应付债券期末数）（剔除利息） 5．分配股利、利润或偿付利息所支付的现金 ＝应付股利借方发生额＋利息支出＋长期借款利息＋在建工程利息＋应付债券利息－预提费用中“计提利息”贷方余额－票据贴现利息支出 6．支付的其他与筹资活动有关的现金 如发生筹资费用所支付的现金、融资租赁所支付的现金、减少注册资本所支付的现金（收购本公司股票，退还联营单位的联营投资等）、企业以分期付款方式购建固定资产，除首期付款支付的现金以外的其他各期所支付的现金等。 三、确定主表的“投资活动产生的现金流量净额” 1．收回投资所收到的现金 ＝（短期投资期初数－短期投资期末数）＋（长期股权投资期初数－长期股权投资期末数）＋（长期债权投资期初数－长期债权投资期末数） 该公式中，如期初数小于期末数，则在投资所支付的现金项目中核算。 2．取得投资收益所收到的现金 ＝利润表投资收益－（应收利息期末数－应收利息期初数）－（应收股利期末数－应收股利期初数） 3．处置固定资产、无形资产和其他长期资产所收回的现金净额 ＝“固定资产清理”的贷方余额＋（无形资产期末数－无形资产期初数）＋（其他长期资产期末数－其他长期资产期初数） 4．收到的其他与投资活动有关的现金 如收回融资租赁设备本金等。 5．购建固定资产、无形资产和其他长期资产所支付的现金 ＝（在建工程期末数－在建工程期初数）（剔除利息）＋（固定资产期末数－固定资产期初数）＋（无形资产期末数－无形资产期初数）＋（其他长期资产期末数－其他长期资产期初数） 上述公式中，如期末数小于期初数，则在处置固定资产、无形资产和其他长期资产所收回的现金净额项目中核算。 6．投资所支付的现金 ＝（短期投资期末数－短期投资期初数）＋（长期股权投资期末数－长期股权投资期初数）（剔除投资收益或损失）＋（长期债权投资期末数－长期债权投资期初数）（剔除投资收益或损失） 该公式中，如期末数小于期初数，则在收回投资所收到的现金项目中核算。 7．支付的其他与投资活动有关的现金 如投资未按期到位罚款。 四、确定补充资料中的“经营活动产生的现金流量净额” 1、净利润 该项目根据利润表净丁润数填列。 2、计提的资产减值准备 计提的资产减值准备＝本期计提的各项资产减值准备发生额累计数 注：直接核销的坏账损失，不计入。 3、固定资产折旧 固定资产折旧＝制造费用中折旧＋管理费用中折旧 或：＝累计折旧期末数－累计折旧期初数 注：未考虑因固定资产对外投资而减少......>> 问题三：如何看懂一份现金流量表 现金流量表是反映一家公司在一定时期现金流入和现金流出动态状况的报表。其组成内容与资产负债表和损益表相一致。通过现金流量表, 可以概括反映经营活动、投资活动和筹资活动对企业现金流入流出的影响, 对于评价企业的实现利润、财务状况及财务管理, 要比传统的损益表提供更好的基础。 现金流量表的作用 披露企业现金的来龙去脉。有助于报表使用者获取企业现金的真实流动和结存的情况，弥补了资产负债表和损益表静态状况下不能反映的企业现金流动状况。 披露企业真实的获利能力。虽然损益表可反映企业的获利水平，但种种原因的影响，利润表中所反映出来的数据有可能是有弹性的甚至是虚的，而以现金流量表能够更好地反映企业的获利能力。 披露企业的偿债能力。反映企业偿债能力的财务指标很多，比如流动比率、速动比率，但这些指标大多都是相对数，在实践中需要以一个更直接的角度去看企业的偿债能力，即看企业在一个会计期内到底偿还了多少债务，这在现金流量表中有更直接的表达。 揭示了企业的支付能力。企业在一个会计期内的支付活动是多方面的，比如进货、发放工资、交纳税金等，这些支付项目的规模和结构如何，能在一定程度上反映企业经营的情况，对于这类重要的会计信息，现金流量表均给予了较全面的反映。 以现金及现金等价物为基础编制的现金流量表，以现金为同一口径，有利于不同行业企业的可比性。 现金流量表分析 绝对数比较分析法 经营活动现金净流量、投资活动现金净流量、筹资活动现金净流量三者的正负是否正常不能够一锤定音。 企业创建时期产品还处在市场开发阶段，这一时期为开发产品需要大量的投资和筹资，所以生产经营活动和投资活动的现金净流量一般均为负，筹资活动则为正。在高速增长期，产品销售快速增长，经营现金流量为正，同时为扩大市场份额企业不断追加投资，投资现金流量依然为负，但经营现金流量很可能不足以满足投资所需现金，因此筹资活动现金流量可能继续为正；在产品成熟期，产品销售稳定，并进入投资回收期，因此经营现金流量和投资现金流量均为正，由于现金被用来偿债，筹资现金流量为负；进入衰退期后，市场萎缩，销售下降，企业经营活动现金流量为负，企业大规模收回投资并偿还债务，因此企业投资活动现金流量为正，筹资活动现金流量为负。 现金净增加额。如果企业的现金净增加额主要是由于经营活动产生的，可反映出企业收现能力强，坏账风险小，其营销能力一般也不错，如果企业的现金净额主要是投资活动产生的，即是由处置固定资产、无形资产和其他长期资产引起的，这反映出企业生产经营能力衰退，从而处置非流动资产以缓解资金矛盾，但也可能是企业为了走出不良境地而调整资产结构，还应结合其余二表作深入分析，如果主要由于筹资活动引起的，这意味着企业将支付更多的利息或股利，它未来的现金流量净增加额必须更大，才能满足偿付的需要,否则，企业将承受较大的财务风险。 结合资产负债表看存货。比较销售商品提供劳务收到的现金与购买商品接受劳务所支付的现金，从而掌握企业大体的供销状况，如果后者明显大于前者，就有可能说明企业处于库存积压状态，反之，如果后者明显大于前者，那么企业有可能在本会计期内因产品提价使收入增大，如果没有提价，企业可能在吃库存，这时应结合资产负债表看存货的进出情况，若库存正常，就要看是否本期收回大量的前期的应收账款。 通过“收回投资所收到的现金”、“取得投资收益所收到的现金”与企业原始投资的对应关系，就是要结合资产负债表中“长期投资”、“短期投资”帐户余额的变化率分析，企业的对外投资是否获利。 相对数――财务比率分析法......>> 问题四：从现金流量表中可以看到什么 投资者在分析现金流量表时，一方面可以借助现金流量表本身分析公司现金流入结构、现金流出结构和现金收支是否平衡，判断公司的现金流量是否正常和健康； 另一方面可以通过计算有关的财务比率，将现金流量表与其他财务报表提供的资料结合起来分析，以评价公司的整体素质。 与现金流量表有关的财务比率主要有现金流量表与当期债务之比、现金流量与债务总额之比和每股现金流量。 问题五：现金流量表应该根据什么数据来填？ 现金流量表中的数字直接在财务账薄上找不到，是根据现金流量表规定的编制方法、利用企业的各项财务数据编制的: 一、 确定补充资料的“现金及现金等价物的净增加额” 现金的期末余额＝资产负债表“货币资金”期末余额； 现金的期初余额＝资产负债表“货币资金”期初余额； 现金及现金等价物的净增加额＝现金的期末余额－现金的期初余额。 一般企业很少有现金等价物，故该公式未考虑此因素，如有则应相应填列。 二、确定主表的“筹资活动产生的现金流量净额” 1．吸收投资所收到的现金 ＝（实收资本或股本期末数－实收资本或股本期初数）＋（应付债券期末数－应付债券期初数） 2．借款收到的现金 ＝（短期借款期末数－短期借款期初数）＋（长期借款期末数－长期借款期初数） 3．收到的其他与筹资活动有关的现金 如投资人未按期缴纳股权的罚款现金收入等。 4．偿还债务所支付的现金 ＝（短期借款期初数－短期借款期末数）＋（长期借款期初数－长期借款期末数）（剔除利息）＋（应付债券期初数－应付债券期末数）（剔除利息） 5．分配股利、利润或偿付利息所支付的现金 ＝应付股利借方发生额＋利息支出＋长期借款利息＋在建工程利息＋应付债券利息－预提费用中“计提利息”贷方余额－票据贴现利息支出 6．支付的其他与筹资活动有关的现金 如发生筹资费用所支付的现金、融资租赁所支付的现金、减少注册资本所支付的现金（收购本公司股票，退还联营单位的联营投资等）、企业以分期付款方式购建固定资产，除首期付款支付的现金以外的其他各期所支付的现金等。 三、确定主表的“投资活动产生的现金流量净额” 1．收回投资所收到的现金 ＝（短期投资期初数－短期投资期末数）＋（长期股权投资期初数－长期股权投资期末数）＋（长期债权投资期初数－长期债权投资期末数） 该公式中，如期初数小于期末数，则在投资所支付的现金项目中核算。 2．取得投资收益所收到的现金 ＝利润表投资收益－（应收利息期末数－应收利息期初数）－（应收股利期末数－应收股利期初数） 3．处置固定资产、无形资产和其他长期资产所收回的现金净额 ＝“固定资产清理”的贷方余额＋（无形资产期末数－无形资产期初数）＋（其他长期资产期末数－其他长期资产期初数） 4．收到的其他与投资活动有关的现金 如收回融资租赁设备本金等。 5．购建固定资产、无形资产和其他长期资产所支付的现金 ＝（在建工程期末数－在建工程期初数）（剔除利息）＋（固定资产期末数－固定资产期初数）＋（无形资产期末数－无形资产期初数）＋（其他长期资产期末数－其他长期资产期初数） 上述公式中，如期末数小于期初数，则在处置固定资产、无形资产和其他长期资产所收回的现金净额项目中核算。 6．投资所支付的现金 ＝（短期投资期末数－短期投资期初数）＋（长期股权投资期末数－长期股权投资期初数）（剔除投资收益或损失）＋（长期债权投资期末数－长期债权投资期初数）（剔除投资收益或损失） 该公式中，如期末数小于期初数，则在收回投资所收到的现金项目中核算。 7．支付的其他与投资活动有关的现金 如投资未按期到位罚款。 四、确定补充资料中的“经营活动产生的现金流量净额” 1、净利润 该项目根据利润表净利润数填列。 2、计提的资产减值准备 计提的资产减值准备＝本期计提的各项资产减值准备发生额累计数 注：直接核销的坏账损失，不计入。 3、固定资产折旧 固定资产折旧＝制造费用中折旧＋管理费用中折旧 或：＝累计折旧期末数－累计折旧期初数 注：未考虑因固定资产对外......>> 问题六：企业净现金流应该看财务报表的哪个数据？ 10分 看现金流量表的现金及现金等价物净增加额这个项目 问题七：看现金流量表怎么求现金总流入？ 5分 找本关于财务管理的书，找到流量表那自己看看，不难 问题八：如何查看和分析上市公司现金流量表 【导读】为了明确一个公司的经营是否健康，就需要一个明明白白的数据来表示。根据新的《股份有限公司会计制度》，从1998年起上市公司年报中必须编制“现金流量表”。如果现金流量表通过显示经营中产生的现金流量的不足和不得不用借款来支付无法永久支撑的股利水平，从而揭示了公司内在的发展问题。在此，就凸显出现金流量表的重要性。 一、现金流量表分析的要点 作为对资产负债表和损益表的补充报表，现金流量表为上市公司的利害关系人提供了关于公司现金变动情况的信息，有利于使用者对公司总体财务状况进行客观评价。在对公司进行分析时，作为外部投资者可以通过现金流量表得到哪些最为有用的信息呢?笔者认为，考虑到我国的实际情况，在分析上市公司现金流量表时，应当注意如下几个要点： 1.经营现金流量是现金流量分析的重点。现金流量表准则将公司的现金流量分为经营活动现金流量、投资活动现金流量和筹资活动现金流量三类，在对现金流量信息进行分析时，经营活动现金流量应当是重点，原因是经营活动是公司一切活动的核心和重点。一般地，公司的投资活动和筹资活动要为经营活动服务，而且作为一个健康运转的企业，经营活动应当是现金流量的主要来源。 2.评价公司偿债能力、利润质量和投资价值是现金流量分析的主要作用。考虑到我国的实际情况，投资者可着重从现金流量表中挖掘有关公司偿债能力和利润质量的信息，并利用现金流量对公司进行估价。 3.对未来的预测比历史分析更重要。尽管现金流量表提供了公司财务状况变动的动态信息，但现金流量表毕竟提供的只是历史信息，这只能代表公司的过去。而“买股票就是买未来”，运用外推和经验挖掘公司未来发展的信息比对公司历史财务状况的描述重要得多。 问题九：企业净现金流应该看财务报表的哪个数据？ 看现金流量表的现金及现金等价物净增加额这个项目 问题十：现金流量表中的数据是本年累计数还是本月数 年累积数。一般是一年一次，或是一季度一次。 多数是前者，主要看你表头的日期

数据回归分析的目的和意义是将一系列影响因素和结果进行一个拟合，拟合出一个方程，然后通过将这个方程应用到其他同类事件中，可以进行预测。在统计学中，回归分析指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。大数据要分析的数据类型主要有四大类：1、交易数据(TRANSACTION DATA)大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。2、人为数据(HUMAN-GENERATED DATA)非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过博客、维基，尤其是社交媒体产生的数据流。这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。3、移动数据(MOBILE DATA)能够上网的智能手机和平板越来越普遍。这些移动设备上的App都能够追踪和沟通无数事件，从App内的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)。4、机器和传感器数据(MACHINE AND SENSOR DATA)这包括功能设备创建或生成的数据，例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备可以配置为与互联网络中的其他节点通信，还可以自动向中央服务器传输数据，这样就可以对数据进行分析。

数据回归分析的目的和意义是将一系列影响因素和结果进行一个拟合，拟合出一个方程，然后通过将这个方程应用到其他同类事件中，可以进行预测。在统计学中，回归分析指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。扩展资料：回归分析研究的主要问题是：（1）确定Y与X间的定量关系表达式，这种表达式称为回归方程；（2）对求得的回归方程的可信度进行检验；（3）判断自变量X对因变量Y有无影响；（4）利用所求得的回归方程进行预测和控制。

数据回归分析做法如下：1、根据自变量与因变量的现有数据以及关系，初步设定回归方程。2、求出合理的回归系数。3、进行相关性检验，确定相关系数。4、在符合相关性要求后，即可根据已得的回归方程与具体条件相结合，来确定事物的未来状况，并计算预测值的置信区间。回归分析法回归分析法指利用数据统计原理，对大量统计数据进行数学处理，并确定因变量与某些自变量的相关关系，建立一个相关性较好的回归方程，并加以外推，用于预测今后的因变量的变化的分析方法。根据因变量和自变量的个数分为：一元回归分析和多元回归分析；根据因变量和自变量的函数表达式分为：线性回归分析和非线性回归分析。确定变量之间是否存在相关关系，若存在，则找出数学表达式；根据一个或几个变量的值，预测或控制另一个或几个变量的值，且要估计这种控制或预测可以达到何种精确度。

数据回归分析的目的和意义是将一系列影响因素和结果进行一个拟合，拟合出一个方程，然后通过将这个方程应用到其他同类事件中，可以进行预测。在统计学中，回归分析指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。扩展资料：回归分析研究的主要问题是：（1）确定Y与X间的定量关系表达式，这种表达式称为回归方程；（2）对求得的回归方程的可信度进行检验；（3）判断自变量X对因变量Y有无影响；（4）利用所求得的回归方程进行预测和控制。

定性数据：一组表示事物性质、规定事物类别的文字表述型数据。定量数据：以数量形式存在着的属性，并因此可以对其进行测量，以物理量为例，距离、质量、时间等都是定量数据。作为定性数据，其对象是客观的、独立于研究者之外的某种客观存在物；而作为定量数据，其研究对象与研究者之间的关系十分密切，研究对象被研究者赋予主观色彩，成为研究过程的有机组成部分。定量分析：需要测定物质（化合物）中各组分的相对含量的分析方法为定量分析。一般需要先进行定性分析，确定物质组分后，再选择合适的分析方法进行定量分析，因为对不同的组分元素或离子，有不同的有效的分析方法，样品中是否含有干扰离子或元素，也是选择分析方法需要考虑的因素。由于定量分析可以确定组分的含量，所以有非常大的实际应用意义。以上内容参考：百度百科-定量

文化部2010年“三公经费”财政拨款预算数36808.69万元，其中因公出国（境）费17401.95万元，公务用车购置及运行费13060.41万元，公务接待费6864.33万元。2010年“三公经费”财政拨款决算数，合计3392.61万元，其中因公出国（境）费14667.61万元，公务用车购置及运行费12892.18万元，公务接待费63343.82万元。并说明称，此次公布的“三公经费”包括文化部本级和国家图书馆、国家博物馆、中国美术馆等29家直属事业单位因公出国（境）费、车辆购置及运行费和公务接待费三项。民政部2010年“三公经费”财政拨款决算数合计11412.19万元，其中因公出国（境）费为4115.04万元，公务用车购置及运行费为2544.75万元，公务接待费为1512.4万元。2011年“三公经费”财政拨款预算数合计11214.52万元，其中因公出国（境）费为4336.17万元，公务用车购置及运行费为5238.99万元，公务接待费为1429.36万元。财政部2010年“三公经费”支出为4172.01万元，其中因公出国费2026.81万元，公车购置费1776.73万元，公务接待支出368．47万元。此外，财政部2011年“三公”预算为4752.54万元，比2010年增加580.53万元，因公出国费增加600多万元，公车费减少28万多元。科技部2011年4月14日公布的《科学技术部2011年部门预算》（以下简称为《预算》）显示，科技部2011年用财政拨款支出安排的出国（境）费、车辆购置及运行费、公务接待费三项经费预算为4018．72万元。 计生委国家人口计生委公布的数据显示，2010年“三公经费”支出927.2万元，2011年预算数比2010年减少3.76万元。引起公众质疑的是计生委因公出国（境）费用比例。在两年的“三公经费”中，2010年的决算数是470.54万元；2011年的预算数是494.01万元，都超过“三公经费”总额的五成。 住建部住建部在公务接待费方面，2010年决算和2011年预算分别为26.07万元和13.95万元，2010年决算仅高于国务院发展研究中心的5.84万元，2011年预算甚至还低于后者的18万元。 中科院中科院2010年公务接待费为9995万元，平均每天接待费为27万元。根据中科院公布，公务接待费包括内宾的公务接待和外宾的公务接待，由于国际科技合作交往比较频繁，外宾公务接待费较大。 气象局2010年，全国气象部门“三公经费”支出22738.55万元，在已公开的54个部门中名列第三。其中，公车费用16940.73万元，公务接待费3959.54万元。以在职职工68191人计算，2010年人均三公3335元。2011年预算21360.93万元，比2010年决算数减1377.62万元。海洋局2010年，国家海洋局“三公”拨款9784.31万元，其中因公出国（境）费992.20万元，公车费用4508.26万元，公务接待费4283.85万元。依据已公开的部门统计发现，国家海洋局接待费4283.85万元，名列第二，仅低于中科院9995.5万元，而高于农业部（3655.68万元）、中国气象局（3959.54万元）。而公车费用方面，国家海洋局4508.26万元，位列气象局、农业部、水利部、交通部、中科院、统计局之后。中国红十字会2011年7月19日，中国红十字会公布了三公消费数额。2010年红十字会三公消费决算总额为152万元，而红十字会2010年预算总额为29181万元，计算下来其三公消费占预算总额的0.5%。红十字会的三项费用中，公费出国费为107万元，车辆购置及运行费为30万元，公务接待费为15万元。红十字会2011年的三公消费预算总额与2010年相差不大，但公务接待费用却被大幅压缩。2011年，其三公消费总额为151万元，其中公费出国与2010年持平，为107万元，车辆购置及运行费为41万元，公务接待费仅为3万元。中国残疾人联合会中国残疾人联合会2011年7月20日公布“三公经费”显示，2010年“三公经费”财政拨款预算数901.54万元，而当年的决算数为675.55万元，比2010年预算降低225.99万元，降25.07%。国务院办公厅2011年7月20日国务院办公厅公布的数据显示，2010年“三公经费”决算数438.46万元。其中：因公出国（境）费支出121.76万元，公务用车购置及运行费支出299.85万元，公务接待费支出16.85万元。2011年预算440万元，其中公务用车购置及运行费294万元，公务接待费17万元。国务院扶贫办国务院扶贫办公布的数据显示，2010年“三公经费”财政拨款决算数为144.94万元，其中：因公出国(境)费55.69万元；公务用车购置及运行费56.86万元；公务接待费32.39万元。扶贫办公布的信息显示，实有职工209人，其中在职人员134名。以在职人员为基数，2010年该办人均三公为10816元，为目前公布人均三公的部门中最高。 工程院“三公经费”财政拨款情况表　（单位：万元）2010年“三公经费”财政拨款决算数 2011年“三公经费”财政拨款预算数 合计 因公出国（境）费 公务用车购置及运行费 公务接待费 合计 因公出国（境）费 公务用车购置及运行费 公务接待费 489.18 239.09 158.50 91.59 162.62 162.62 　　 国家文物局“三公经费”财政拨款情况表 单位：万元 2010年“三公经费”财政拨款决算数 2011年“三公经费”财政拨款预算数 合计 因公出国（境）费 公务公车购置及运行费 公务接待费 合计 因公出国（境）费 公务公车购置及运行费 公务接待费 593.53 368.65 176.56 48.32 667.43 367.50 148.08 151.85 新闻出版总署“三公经费”情况表 　　　　　　单位：万元 2010年“三公经费”执行数 2011年“三公经费”财政拨款预算数 合计 出国（境）费 车辆购置及运行费 公务接待费 合计 出国（境）费 车辆购置及运行费 公务接待费 1082.6 694.96 291.26 95.35 1126.54 540.51 366.01 220.02 国家自然科学基金委员会“三公经费”预决算表引（金额单位：万元）2010年三公经费财政拨款决算数 2011年三公经费财政拨款预算数 合计 因公出国（境）费 公务用车购置及运行费 公务接待费 合计 因公出国（境）费 公务用车购置及运行费 公务接待费 761.33 330.08 359 72.25 575.48 303 221.48 51 农业部农业部本级及49家部属二级预算单位2010年“三公经费”财政拨款支出为23891.49万元，其中：因公出国（境）费4918.63万元，公务用车购置及运行费15317.18万元，公务接待费3655.68万元。 截至2011年7月15日，已有24个中央部门公开了2010年“三公经费”。其中，交通部公车费用最高，占三公总额的80%；商务部因公出国费用最高，占总额的94%；而科技部公务接待费最多，占比达42%。 水利部2010年三公经费财政拨款决算数为12,021.88万元，较2010预算数减少175.61万元。 账单总结截至2011年7月26日18时，在已公布“三公经费”的86个中央部门中公务接待费年预算超千万的部门达20个。国家税务总局(含国税系统)、质检总局及中国科学院位列前三，分别达到66703.50万元、11384.66万元和8043.66万元。以一年工作250天计算，国税系统接待费平均每天267万元。若以人均接待费计算，在同时公布在职人数的预算超千万的部门中，国家统计局以1445元“夺冠”，其余依次为中国科学院1292元、中国地震局656元、中国气象局505元、农业部400元、工信部379元。其中，中国地震局在解释中未标明在职人数，只公布了包括离退休人员在内的总人数，因而实际数字应该更高。 预算增加2011年7月14日，财政部公布的三公经费显示，2011年财政部财政拨款安排的“三公经费”预算为4752.54万元，比2010年实际支出增加580.53万元，增长近14%。中央部门的预算由财政部批复，但是财政部自身的三公预算就大幅增长，位居榜首。另外，交通运输部“三公”预算超过一亿元，比2010年实际支出增加540余万元，文化部增加了296.08万元，民政部增加了21.13万元。 增加理由财政部：公费出国经费预算增加。理由是中美、中英的两个会2010年在国内办，2011年轮到外方做东，要到国外开，再加上一些国际会议以及2011年关税谈判等增多，出国境经费预算就多了。交通部：公车经费增加。原因是随着交通安全监管、应急抢险保障等任务的增多和燃油成本的上涨。油价上涨也成为交通部增加公车经费的一个理由。文化部：国家博物馆于2011年3月正式开馆，该馆从2007年因改扩建工程一直闭馆，国际间馆际交流活动相对减少，公务接待支出相对较低，因此，2011年该馆“三公经费”预算比2010年决算数有所增加。民政部：并未对为何要增加21万的因公出国境经费作出说明。支出排名 部门 “三公”总计消费（亿元） “公车”支出（亿元） 占比 国家税务总局（含国税系统） 66 86 68% 海关总署（含全国海关系统） 03 58 91% 质监总局 19 78 66% 银监会（含全国银监系统） 82 34 83% 气象局（含全国气象部门） 27 69 74% 农业部 36 51 64% 多个省份2013年“三公”比2012年预算或决算有所压缩。数据2013年京沪三公经费超10亿包括北京、上海等省份在内，2013年三公经费预算总额多为5亿-10亿元。其中，北京三公经费在查询的省份中最高，达11.1亿元；新疆最低，为4.3亿元。尽管如此，绝大多数省份在说明中都表示，这些金额在原有基础上有所压缩。可查询的15个省份（3省份仅公布部分信息，未查询到三公预算总数）中，“三公经费”共114.72亿元。经济发达、财政支出总额较高的省份，三公经费也偏高。10亿元以上的有北京11.1亿元，上海10.5亿元。8亿元以上的则有广西9.5亿元；河南8.8亿元；湖南8.73亿元；广东8.64亿元。从增减幅度看，基本上都有所下降，但下降幅度都不大。山西下降5%；山东下降4.5%；新疆下降4.2%；浙江下降3.7%；北京下降0.9%。而广西则上升0.1%。 省级政府“三公”普遍较粗略相比许多中央部门公布的包含出国人次团组、公车数量等信息的“三公”，省级政府的“三公”普遍较为粗略。有的省份只公布了本级政府“三公”各项的总数，甚至没有说明，公众也难以由一个数字看出“三公”究竟是高是低，合理还是不合理。此外，北京、上海、山东、湖南等9个省级政府公布了2013年“三公”预算比2012年的增减情况。能看出，多数省级政府本级“三公”有所压缩。不过，仅有北京、四川、山西等少数省份公布了“三公”各项预算同2012年的增减，能看出“三公”到底压缩在了什么地方。在各省级政府中，新疆维吾尔自治区此次公布的自治区本级“三公”最为详尽。其中，列出了自治区本级共135个一级预算单位，财政供养人员共计190120人，包括行政编制人员38114人，事业编制人员59162人，工勤编制人员28330人，离退休人员64514人。另外还公布了公务用车总数13123辆，包括一般公务用车9792辆、执法执勤用车1480辆、其他车辆1851辆。 13个省份尚未公布“三公”随中央部门预决算公开推进，各中央部门预决算报告公布时间也渐趋集中。2013年4月18日，80余个中央部门同日公开2013年部门预算，其中单列“三公”经费及各项包括因公出国、公务接待、公车购置及运维的预算情况；7月19日，80余中央部门又集中公开了2012年部门决算情况。和中央部门相比，作为地方政府中行政级别最高的省级政府，预决算报告及“三公”的公布时间不尽统一，时间也有早有晚。按照国务院办公厅2013年7月发布的《当前政府信息公开重点工作安排》，2013年各省级政府要全面公开省本级“三公”经费；争取2015年之前，实现全国市县级政府“三公”经费全面公开。北京市2013年1月“两会”期间，随2013年预算报告就已披露了全市市级党政机关、全额拨款事业单位的“三公”预算情况。北京各个委办局2013年“三公”预算于2013年3月公布，早于中央部门。截止到2013年8月7日，距离2013年末不足5个月，仅有18个省份公布了本级政府“三公”。另外宁夏、内蒙古等公布了部分组成部门的“三公”，部分省份“三公”还未公布。 公款出国仅3个省份出国经费过亿元。公务用车辽宁公车支出占比高达84%从各省份的支出看，公车支出额度最高。15个省份公车支出总额为75.54亿元，达到三公经费支出总额的65.85%。公务接待上海接待费比北京高2.39亿从接待费看，多数省份在2亿元以内，有的在1亿元以内。比如，新疆接待费0.63亿元；辽宁接待费0.72亿元；吉林接待费0.77亿元。 中央部门2012年5月29日，中国财政部确认，2012年中央“三公”经费公开“时间表”已定。2012年中央本级和各部门的“三公”经费预算、决算，在全国人大常委会批准2011年中央决算后公开，行政经费支出情况也将一并公开。 2012年6月，财政部部长谢旭人向十一届全国人大常委会第二十七次会议提请审查2011年中央决算报告和中央决算草案时说，2011年中央行政单位、事业单位和其他单位用当年财政拨款开支的出国(境)经费、车辆购置及运行费、公务接待费即“三公经费”支出，合计93.64亿元人民币。其中，出国(境)经费为19.77亿元，车辆购置及运行费为59.15亿元，公务接待费为14.72亿元。谢旭人指出，中央部门要细化“三公经费”的解释说明，公开车辆购置数量及保有量、因公出国(境)团组数量及人数、公务接待有关情况等，并公开行政经费支出情况。省级政府在两年内公开“三公经费”。积极推进地方财政预决算、基层财政专项支出等公开工作。据悉，2011年中央决算报告显示，2011年中央行政单位履行行政管理职责、维持机关运行开支的行政经费，合计899.7亿元，比上年增长1.42%。2011年中央公共财政收支总量相抵，赤字6500亿元，比预算减少500亿元。年末中央财政国债余额72044.51亿元，控制在年末国债余额限额以内。中央决算报告显示，2011年，中央公共财政收入51327.32亿元，完成预算111.9%；支出56435.32亿元，完成预算103.8%。 2012年7月11日，《关于2011年中央决算的报告》公布，该报告已于6月30日第十一届全国人大常委会第二十七次会议审查通过。依照程序，预计从7月19日起有关中央部门将向社会公开2011年部门决算。财政部相关负责人介绍说，按照有关规定，全国人大常委会审查批准中央决算后，财政部应在20日内批复中央部门决算，中央部门收到财政部批复后即可公开本部门决算。2012年中央本级“三公经费”财政拨款预算79.84亿元。其中，因公出国（境）费21.45亿元，公务用车购置及运行费43.48亿元，公务接待费14.91亿元。与2011年决算相比，2012年中央本级“三公经费”预算减少13.8亿元，主要是从2012年起，中央本级“三公经费”总额中，不包括武警部队。行政经费是指行政单位、参照公务员法管理的事业单位履行行政管理职责、维持机关运行开支的费用。行政经费的支出内容一是单位人员经费、公用经费等基本支出，二是维持本单位运行的项目支出。 中央部门公开2013年预算，“三公经费”预算首次同步亮相。新华社北京4月18日电，随着国家发展和改革委员会等中央政府部门向社会公开各自2013年的部门预算，2013年中央部门预算公开全面启动，一并亮相的还有中央部门“三公经费”预算。数据显示，2013年中央本级“三公经费”财政拨款预算79.69亿元。这一数据比2012年的预算执行数减少1.26亿元。对于预算公开，外界一直期待在细化上下工夫。长久以来，公众要求公开各级政府部门的“三公”消费支出详单。事实上，如果能坚持做到全面、细致公开各级财政消费，不仅能使浪费公款的行为有所收敛，对打击腐败行为也有益处。阳光是最好的消毒剂，能让一切利用公款“灰色消费”的行为无处遁形。实行阳光财政，有利于扭转一些官员“乱花公款不眨眼”的局面。 2014年4月18日，据财政部网站消息，财政部今日公布的数据显示，中央本级，包括中央行政单位、事业单位(含参照公务员法管理的事业单位)和其他单位2013年“三公”经费财政拨款执行数为71.54亿元，2014年中央本级“三公”经费财政拨款预算71.51亿元。出国费超支2014年6月24日，审计署审计长刘家义做的《国务院关于2013年度中央预算执行和其他财政收支的审计工作报告》中，中央部门预决算审计“晒”出了“三公经费”账单。14个中央部门本级和54个所属单位超标准、超预算或超范围列支出国（境）费用3229.53万元；14个中央部门本级和13个所属单位公务用车配备超编制289辆、超标准123辆。 “转嫁”出国费用，9个中央部门本级和14个所属单位由企事业单位承担出国（境）费用1568万元，其中，卫计委的3个所属单位756万元、发改委157万元。国资委2013年组织的19个出国（境）培训团组中，央企等承担国资委机关人员费用434万元。 擅自改为境外行程、延长停留时间，7个中央部门本级和9个所属单位的149个团组被查出此类问题，其中民航局及所属单位有113个团组、食品药品监管总局有9个团组。如海洋局2012年组织的跨部门“赴南极长城站考察慰问司长团”，批复11天、实际行程13天，其中6天在法国和智利。 中央本级2014年中央本级“三公”经费财政拨款预算71.51亿元。其中，因公出国(境)费19.76亿元，公务用车购置及运行费41.27亿元(其中，公务用车购置费6.63亿元，公务用车运行费34.64亿元)，公务接待费10.48亿元。与2013年年初预算相比，2014年中央本级“三公”经费财政拨款预算减少8.18亿元，下降10.3%。其中，因公出国(境)费减少1.6亿元，公务用车购置及运行费减少2.72亿元，公务接待费减少3.86亿元。与2013年执行数相比，2014年中央本级“三公”经费财政拨款预算减少0.03亿元，下降0.04%。其中，因公出国(境)费增加2.84亿元，公务用车购置及运行费减少1.26亿元，公务接待费减少1.61亿元。因公出国(境)费增加主要是受出国(境)费标准调整、出访任务增多、参加国际赛事等因素影响。 发改委2014年4月18日，据国家发改委网站消息，国家发改委今日公布，国家发展改革委2014 年财政拨款安排“三公”经费预算3，766.74万元。2014年“三公”经费预算数与2013年预算数相比减少177.44万元，与2013年预算执行数相比增加37.56万元，主要是“因公出国(境)费”有所增加。发改委指出，为贯彻落实中央八项规定，坚持勤俭节约，反对铺张浪费，国家发展改革委结合部门实际，制定了《加强和规范“三公”经费管理的若干措施》，提高了“三公”经费预算约束力，规范和控制了2013年“三公”经费支出。2014 年财政拨款安排“三公”经费预算3，766.74万元，其中：因公出国(境)费2，480.08万元、公务用车购置及运行费710.99 万元、公务接待费575.67万元。2014 年“三公”经费预算数与2013 年预算数相比减少177.44 万元，与2013 年预算执行数相比增加37.56万元，主要是“因公出国(境)费”有所增加。发改委表示，因公出国(境)费预算数与2013 年预算数相比减少145.0 万元，与2013 年预算执行数相比增加50.00万元。主要用于开展发展中国家需求调研和合作磋商、督促协调物资交付等关键环节进展。此类境外活动对于深入了解有关国家在气候变化方面的最新立场和主要关切，宣传我应对气候变化政策与行动，扩大“南南合作”的品牌效应，确保应对气候变化“南南合作”工作取得积极成效具有重要意义和推动作用。公务用车购置及运行费预算数与2013年预算数、2013年预算执行数相同。公务接待费预算数与2013年预算数相比减少32.44万元，与2013年预算执行数相比减少12.44万元。 司法部司法部2014年“三公”经费财政拨款预算数为1419.44万元，其中公务接待费237.68万元，比2013年预算数减少32.07万元，下降11.89%。司法部公布，2014年“三公”经费财政拨款预算数为1419.44万元，比2013年预算数减少92.44万元，下降6.11%。其中：因公出国(境)费413.13万元，与2013年预算数持平；公务用车购置及运行费768.63万元(全部为公务用车运行费)，比2013年预算数减少60.37万元，下降7.28%。 外交部2014年外交部“三公”经费预算数11324.44万元，其中：因公出国（境）经费9605.80万元；公务用车运行费1410.94万元，无公务用车购置费；公务接待费307.70万元。国家体育总局国家体育总局因公出国（境）费用最高，2014年的预算数达到2.09亿元，这一数字高于2013年预算的1.88亿元。国家体育总局的因公出国支出主要用于支付运动员参加国际赛事、适应性训练、进行友好体育交流以及体育援助等事项的开支，而邀请外来体能专家等开支则计算在公务接待内。根据国家体育总局的预算报告，2014年因公出国（境）预算增加主要是加入了索契冬奥会和仁川亚运会参赛的相关预算，但预算报告并没有提供具体的出国团组数量和人数。

变异系数就是几个数据的标准差与均值的比值。求标准差的函数是STDEV求均值的函数是AVERAGE比如你的数据分别在A1,A2,A3选中B1，输入=STDEV(A1:A3)然后回车再选中C1，输入=AVERAGE(A1:A3)回车再选中D1，输入=B1/C1回车这样D1就是数据A1,A2,A3的变异系数了。一般变异系数用百分数表示。什么是变异函数？变异系数(Coefficient of Variation):当需要比较两组数据离散程度大小的时候，如果两组数据的测量尺度相差太大，或者数据量纲的不同，直接使用标准差来进行比较不合适，此时就应当消除测量尺度和量纲的影响，而变异系数可以做到这一点，它是原始数据标准差与原始数据平均数的比。CV没有量纲，这样就可以进行客观比较了。事实上，可以认为变异系数和极差、标准差和方差一样，都是反映数据离散程度的绝对值。其数据大小不仅受变量值离散程度的影响，而且还受变量值平均水平大小的影响。一般来说，变量值平均水平高，其离散程度的测度值越大，反之越小。变异系数是衡量资料中各观测值变异程度的另一个统计量。当进行两个或多个资料变异程度的比较时，如果度量单位与平均数相同，可以直接利用标准差来比较。如果单位和(或)平均数不同时，比较其变异程度就不能采用标准差，而需采用标准差与平均数的比值(相对值)来比较。标准差与平均数的比值称为变异系数，记为C·V。变异系数可以消除单位和(或)平均数不同对两个或多个资料变异程度比较的影响。变异系数的计算公式为:变异系数 C·V =( 标准偏差 SD / 平均值Mean )× 100%在进行数据统计分析时，如果变异系数大于15%，则要考虑该数据可能不正常，应该剔除。

行业变异系数是用来衡量一组数据的离散程度的指标，其计算公式为：变异系数 = 标准差 / 平均值如果要计算不同年份的行业变异系数，需要针对每个年份的数据分别求解。假设有两个行业 A 和 B，每个年份都有对应的数据，那么可以按照以下步骤计算：1. 将每个年份的数据分别计算出平均值和标准差。2. 根据公式计算出每个年份的变异系数，即将标准差除以平均值。3. 如果需要比较两个行业之间的变异程度，可以将每个行业在每个年份的变异系数求平均值，得到每个行业的平均变异系数，然后比较大小即可。计算标准差和平均值的方法与求解行业变异系数相似，可以使用 Excel 等工具进行计算，具体方法如下：1. 平均值的计算：使用 AVERAGE 函数，将每个年份的数据作为函数的参数即可。例如，假设行业 A 在 2020 年、2021 年和 2022 年的数据分别为 100、120 和 150，那么可以使用以下公式计算平均值：AVERAGE(100, 120, 150) = 123.332. 标准差的计算：使用 STDEV.P 函数，将每个年份的数据作为函数的参数即可。注意，STDEV.P 函数计算的是样本标准差，因此需要使用样本数据。例如，假设行业 A 在 2020 年、2021 年和 2022 年的数据分别为 100、120 和 150，那么可以使用以下公式计算标准差：STDEV.P(100, 120, 150) = 25上述计算方法同样适用于行业 B 的数据，可以分别计算出每个年份的平均值和标准差，再根据公式计算出每个年份的变异系数。最后，可以比较两个行业在每个年份的变异系数大小，以及两个行业的平均变异系数大小。

极差，就是最大值减去最小值；变异系数，就是数据的标准差/均值.数据统计和分析，一定要有比较才能有发现。具体的意义是这样：极差反映出数据的变化幅度，让人从感知上了解样本之间的最大差异；最好拿这个样本集的极差和那个样本集的极差作对比，这样才能看出极差间的差距。变异系数的作用在于比较：一般看和3的比较。≥3，说明数据样本之间离散度或稀疏度较高；反之说明离散度或稀疏度较低。

真实。根据查询追踪峰分享网得知，上市公司的子公司审计报告的目的是保证信息的透明度。对企业的会计报表、财务状况和业务流程进行核实和分析，以便评估其真实性审计报告受到众多独立机构和法律法规的严格把关。

应收欠款报告数据来源是：1、期初应收款表示起始日期之前结余的应收欠款总和。2、增加应收款表示查询日期范围的应收欠款总和。3、收回应收款表示查询日期范围的收欠款总和。4、期末应收款＝期初应收款+增加应收款-收回应收款。

数据库现在升级维护，要花些时间，以前的正常途径暂时失效。另外2013年度数据清理工作完成也尚需时日，现在申请数据估计部分也只有2011年的。可以通过邮件（contactus@chfs.cn）先联系，中心会做处理，但最近工作繁忙，可能效率会低些。预计明年一季度才能完成全部数据清理工作，并发布部分成果。

中国金融资产主要分为：流通中现金、金融机构存款、金融机构贷款、有价证券（债券、股票等）。表1列出了1978、1986、1991、1995年中国主要金融资产分布情况（见表1）。 改革开放以来，中国金融资产由单一的银行资产向市场化、多元化方向发展。1981-1995年累计发行国债4794.39亿元，国家投资债和投资公司债共313.98亿元，金融机构债1182.97亿元，企业债1738.3亿元，股票（A股面值）119.56亿元，大额存单1796.28亿元（中国证监会，1995）。这些金融工具的出现为中国货币市场和资本市场的进一步发展奠定了基础。但是，中国金融资产的大部分仍是银行和金融机构的存贷款。银行和金融机构的存贷款占金融资产总量的比例1978年为93％，1986年为87％，1991年为84％，1995年为83％。这一比例改革开放以来虽呈下降趋势，但90年代以来下降缓慢，说明中国货币市场和资本市场的发展不尽人意。中国金融资产总额占国民生产总值的比重从1978年的94％上升到1995年的221％，反映了经济体制改革中金融深化（货币化）的过程。80年代这一比重上升较快，进入90年代上升速度慢了下来。 中国的储蓄主体在改革中也发生了变化，由以前的政府和国营企业变为现在的老百姓。据世界银行专家估计，中国改革前政府积累占总积累的比重一直在70％以上。1978年国内储蓄占国民生产总值的35.5％，其中居民储蓄占1.2％，政府储蓄占15.4％，企业储蓄占18.9％。也就是说，1978年社会总储蓄的96.7％来自政府和国营企业。1978年末，中国居民储蓄余额只有210.6亿元，占当年国民生产总值的5.9％，占当年社会存款总额的16.2％。 改革前，国家是储蓄主体，也是投资主体，因而不需要金融中介。国有固定资产投资主要来自财政拨款，银行贷款主要作为流动资金。银行的贷款也主要来自政府和国有企事业的存款。1978年，企事业存款和财政存款之和为1089.9亿元，占银行存款总额的83.8％。 1995年底中国金融机构存款余额为5.4万亿，其中近3万亿是居民储蓄。储蓄者和投资者分离了，最大的储蓄者是老百姓，最大的投资者是国家。银行和金融机构的中介作用变得非常重要了。国家通过对银行和金融机构的控制，用老百姓的钱投资建设国有企业。因此，国营企业的真正所有者，可以说是在国家银行里存款的老百姓。 宏观的金融资产结构必然反映到企业的资产负债结构上来。银行和金融机构贷款是中国企业资金来源的主渠道。企业很难通过发行债券、股票等直接融资方式来获得资金。从1986年开始发行企业债，到1995年，共发行企业债1738.3亿元。1995年末，股票市值（A股）约4500亿，其中只有1/3上市流通的个人股。国家股大多是靠过去已有的投入和土地价值折算的，实际现金投入不多。法人股和个人股的发行可以使企业筹到现金，但能够被批准发行股票的企业实在是太少了。这样企业通过发行股票所能筹到的资金十分有限，大多数企业只能靠银行贷款。 在主要金融资产之外，还有其他金融资产，比如民间借贷、民间集资和股份合作制中的股份等。这些金融资产，都有一定意义上的所有权、参与权和处理权，并以此获得收益。但目前民间借贷、民间集资还有待进一步规范化。 中国金融资产结构可以概括为：储蓄主体在改革开放中由政府变为老百姓；国家政府收入在国民生产总值中所占比例逐年下降，由1978年的31％下降到1995年的10.8％；1985年起，国家对国有企业的投资由拨款改为贷款，直接融资的资本市场渠道狭窄；其他不动产市场刚刚起步。这就使老百姓把绝大部分积蓄存在银行里，银行把大部分资金贷给国有企业，成为国有企业长期投资（固定资本）和流动资金的主要来源，造成国有企业的资产负债比率不断升高。 二、中国的广义货币与国民生产总值之比为什么迅速增长？ 中国金融资产的变化过程主要有两条主线，一条是货币化过程，另一条是货币市场和资本市场的发展。这里我们主要分析货币化过程。货币化有两种含义：一是财政赤字的货币化，即国家用印钞票的方法来弥补财政赤字。二是经济发展过程中的货币化，即在经济发展中，特别是改革转轨过程中，产生超常货币需求，从而使货币流通速度减慢。本文的货币化是指后一种意义上的。 1978到1995年，中国国民生产总值平均每年增长9.7％，通货膨胀率平均为7.5％，广义货币（M2）平均每年递增25％。广义货币增长率在这样长时期里远远超过国民生产总值增长率与通货膨胀率之和，在各国经济发展史中是少见的。据笔者保守估计，从1978到1992年，中央政府每年的铸币收入平均占国民生产总值的3％左右。谢平（1994）估计，1986－1993年，中央政府每年得到的货币发行收入平均为国民生产总值的5.4％。海外经济学家常常不理解为什么中国政府的实际综合赤字那么高（约占GNP的8－9％），通货膨胀率却不很高。其中一个重要原因就是货币化带来的铸币收入。 表2给出了中国货币化过程的主要指标。中国的广义货币（M2）占国民生产总值的比重（M2／GNP）在改革期间呈快速上升趋势。从1978年的32％上升到1995年的105％，上升速度如此之快在发展中国家金融深化的案例中实属罕见。在1994－1995年间，广义货币与国民生产总值之比美国为59％，英国为104％，日本为114％，德国为70％，印度尼西亚为46％，韩国为44％，马来西亚为89％，菲律宾为50％，新加坡为89％，泰国为79％（国际货币基金1996年报）。中国的这一比重远远超过周边发展中国家，就是和英、美、日、德这些发达国家相比也是相当高的，仅次于日本。 中国广义货币与国民生产总值之比迅速提高，一方面是改革中金融深化的必然，另一方面也反映了中国金融资产结构的问题。在改革开放中，中国的储蓄主体由国家变为老百姓，收入分配向居民倾斜。但是，老百姓金融资产投资的选择不多，银行储蓄一直是主渠道。这主要是我国资本市场发展滞后造成的。中国广义货币与国民生产总值之比这样高不是经济主体的自然选择，而是在现有体制和政策的制约下不得已形成的。 表2中货币与广义货币之比（M1/M2）从另一个侧面印证了这一点。货币占广义货币的比重从1978年的82％下降到1995年的39％。也就是说，不仅广义货币增长快，而且结构也发生了很大变化。广义货币中居民储蓄的比重不断升高，反映了居民所持金融资产大都压到银行存款上了。1995年现金净投放600亿，全社会流通现金量只比上年增长8.3％；M1增长16.8％；M2增长高达29.5％，比25％的控制目标高出4.5个百分点。 中国资本市场发展滞后，还可从各国金融资产结构比较中看出。表3给出中国与周边国家和一些发达国家金融资产结构的比较。1993年中国股票市值占GDP的9％，债券市值占GDP的11％。而周边国家股票市值平均占GDP的148％，债券市值平均占GDP的30％。英、美、德、日四个发达国家的股票市值平均占GDP的75％，债券市值占GDP的74％。中国资本市场的发展不仅落后于发达国家，也远远落后于周边发展中国家。 三、中国金融资产结构畸形的后果 1．企业负债率高。据国有资产管理局的数字，1980年国有工业企业资产负债率仅为18.7％。1990到1993年分别为58.4％、60.5％、61.5％、71.7％。1994年对12.4万户国有企业清产核资时，国有企业的资产负债率已上升为75.1％，若扣除实际的挂帐损失，国有企业的资产负债率高达83.3％（吴晓灵，1995）。 2．金融运行风险高。首先，银行信贷资金周转速度减慢，国家银行贷款年周转速度由1993年的1.32次降到1995年的1.15次，即313天才周转一次。第二，国有企业相互拖欠严重，国家银行应收未收利息1995年高达2200多亿元，比上年增加近1000亿元。第三，国有银行信贷资产质量逐步下降，1995年末，不良贷款占全部贷款的22.3％，如果按国家银行1995年底贷款余额为4万亿元算，大约有9000亿元的不良贷款。第四，国有银行经营困难。中、农、工、建四大行1992年上交利润343亿元，1994年降为166亿元，1995年上半年竟出现除中国银行外的全行业性亏损。 3．国有企业债务负担重。1996年第一季度，全国国有工业企业在总体经济平稳发展的同时，出现了净亏损，亏损总额达34.1亿元。亏损企业比重从1995年同期的40.8％，上升到44.9％，在国有大中型企业中，这个比例由1995年的45.1％，上升到51.4％（石刚，1996）。1996年的第二、三季度情况略有好转，但总体经济效益仍不容乐观。国营企业亏损的重要原因之一是债务负担重，许多国营企业资本金不足，特别是1985年实行拨改贷以后，有些国营企业从固定资产投资到流动资金全靠银行贷款。国营企业辛辛苦苦挣到的钱全都给银行还本付息了。4．影响国家财政收入。企业先向银行还本付息，剩下的才是利润。当企业连银行利息都付不出时，根本无法向国家上缴利润了。国家作为所有者从国有企业获得的净收入占中央财政收入的比重逐年下降，从1978年的51％，下降为1990年的6.34％，1993年则为-138.4亿元，1994年为-254.2亿元（吴晓灵，1995）。国有企业上缴税收占同期税收的比重也呈下降趋势。1978年，国有独立核算工业企业上缴的税金，占当年各项税收的54％；1991年下降为42.1％，1992年为42.7％，1993年为38.5％，1994年为39.9％。 5．国有企业行为扭曲。目前，国家银行约有70％的贷款是以较优惠的利率贷给国有企业的。国有企业获利的捷径就是要贷款。国家银行1995年底的贷款余额近4万亿，其中70％贷给国营企业，即28000亿。假定贷给国营企业的平均利息比市场利率低8个百分点，那么每年国家银行通过优惠贷款给国营企业的利息补贴就是2240亿元。所以国有企业的注意力主要不是放在改善经营提高效率上，而是放在争取贷款上。 6．非国营企业行为不规范。非国营企业中三资企业的资金来源状况较好，除三资企业以外的非国营企业的资金问题一直没有规范化。首先是资本市场对他们不开放，靠发行股票或债券直接获得资金的可能较小。这些企业要发展（而且往往他们有较好的项目），需要资金，就打得银行的主意。他们不得不使用各种办法来争取银行贷款，经常跨越合法线，破坏了金融秩序。 7．银行行为不规范。我国目前利率是由中央银行决定的。老百姓储蓄多少，银行系统必须收多少。同时银行贷款的风险越来越高，国家规定的贷款利率太低，商业银行不愿意放贷。 由于国家牌价贷款利率低于市场利率，于是出现了寻租等不规范行为。 四、改革的突破口在金融，金融怎样改？ 中国的改革在寻找新的突破口。笔者认为突破口在金融改革，因为目前我国经济矛盾的交点在金融上。国有企业的主要问题是负债率高，资金紧，矛头指向银行。企业相互拖欠严重，信用瓦解，经济秩序混乱，谁来负责？银行系统。进一步完善税收制度和社会保险体系，需要对企业和个人收入和经济往来进行记录、监控的信用统计，又是非银行系统不可。改变企业高负债的状况需要建立资本市场，还是金融问题。可以说，新的金融体制的建立是社会主义市场经济的基础，没有它，其它现代市场经济杠杆都不能有效地发挥作用。而中国的金融体制和服务滞后，是制约中国经济发展的瓶颈。 金融改革是一项复杂的系统工程，金融改革应看清一步走一步。首先，积极开展金融服务，提高服务质量，这是新金融体制的基础。第二，要尽快实行“银行商业化，利率市场化”，充分发挥市场利率配置资源的杠杆作用，逐步缩小直至消灭寻租的根源――牌价利率和市场利率之差。第三，积极发展住房抵押贷款业务，提高银行资产质量。最后，也是最重要的，是积极稳妥发展中国直接融资的股票市场和债券市场，但不能马上大规模放开。 金融改革应从金融服务做起。中国现行服务与市场经济的要求相距甚远。在个人服务方面，中国居民工资的银行直存率，个人支票持有率等金融服务指标远远落后于与我们收入相同的发展中国家。在企业服务方面，中国的银行划帐转帐、票据贴现、支票清算周期等项基本服务都不尽人意。外汇业务也是如此。要尽快增加城市工资直存比例，发展个人支票服务。个人支票可首先用于象房租、水电、电话费和子女学费等安全业务上。工资直存、支票和信用卡业务都有利于对企业和个人的收支进行记录和监督，为最终建立完善的信用制度和税收体系打下基础。改善服务质量的最有效方式是引入竞争。中国各商业银行间的竞争应当进一步加强，并适当加快引入外资银行。 逐步实行“银行商业化，利率市场化”。麦金农和肖（1973）证明了在利率被压低的经济里，资本得不到应有的回报，储蓄会减少。在资本利用方面，由于利率低，许多项目都争着要贷款。 银行很难区分哪些项目是最好的，增加了银行选择贷款对象的成本。因此利率被压低会阻碍经济成长。而在高利率下，可能产生逆向选择和道德风险问题。逆向选择在贷款决定做出之前发生。利率高，有些企业（特别是软预算约束的企业）会毛遂自荐。这些企业根本就不打算还钱，所以利率高筛选不掉他们。道德风险在企业获得贷款以后可能发生。中国的企业是负盈不负亏的。有些企业在拿到贷款后不按预定方案投资，而是把资金投入高风险、高回报的项目上。如果项目投资成功，企业获高利润；如果项目失败，反正是亏银行的钱。在利率高时，企业这种逆向选择和败德行为的可能性会增加。 大力发展抵押贷款和以抵押贷款为基础的债券市场。到1995年底，中国城市有5000万平方米商品房待售（金融时报，1996．6．24）。我国城市目前滞销房多的原因是多方面的，这里只谈抵押贷款问题。抵押贷款市场分这样几个层次，第一，由银行向购买者提供抵押贷款。第二，由银行将各种抵押贷款合同分组，加以标准化，然后以这些抵押合同为担保发行债券。第三，由中央政府出面制定抵押贷款管理办法，设计标准抵押贷款合同，建立抵押贷款保险公司，然后对划定范围内的抵押贷款标准合同进行保险。国家的保险可以大大降低信息成本，减少交易费用，使以抵押贷款为基础的债券的二级市场健康发展，大大提高抵押贷款资产的流动性和安全性。美国政府大规模介入抵押贷款市场是30年代大危机时开始的。那时美国有数以千计的金融机构有抵押贷款业务，合同不一，规模不同，可谓五花八门。中国现在的以国有银行为主导的金融市场格局比美国当年好得多。美国80年代发生的储贷银行危机，日本90年代发生的住宅金融危机都不足以论证中国目前不应发展抵押贷款。只要管理得好，开展规范的商品房抵押贷款业务很可能提高我国银行的资产质量。 逐步开放资本市场，增加直接融资的比例是走向市场经济的必由之路。市场经济发展到这个阶段，有要求资本市场的内在动力。开放资本市场有风险，但不开放风险更大。不开放资本市场，中央把得很死，造成的结果是地方政府和企业联合起来对付中央。中央开放一块，地方政府和企业就把它搞乱。象国债回购本来属于货币市场的业务，企业却用来作为长期融资手段，用于长期的投资项目。地方政府和企业对资本市场的要求如同洪水，仅靠堵是不行的，疏导、规范这种需求才是长久之计。要积极发展中国急需的用来直接融资的股票市场和债券市场，但不能操之过急。 中国上市公司的业绩如何？股份制改造是不是中国国有企业改革的主要道路？中国综合开发研究院（深圳）曾经对1995年我国上市公司情况做过一次调查分析，1995年上市公司经营业绩大滑坡，利润大幅度下降。1995年在深沪两大交易中心挂牌的300家上市公司的平均净资产收益率为5.74％，远远低于同期我国银行存款利率。其他指标，如税后利润，每股税后利润等均不如人意。一向经营业绩好，素质高，经过精挑细选的上市公司是股份公司的榜样。这一报告至少提醒我们，认为经过严格筛选上市的公司的经营机制已经得到转变的想法是不切实际的。 国家体改委生产司司长吴天林1996年9月在北京召开的中日金融证券研讨会上介绍了中国国有企业股份制改革的情况。中国共有股份制试点企业3.6万多家，其中股份有限公司9000多家，从业人员716万，股本总额5970亿元，其中国家股占43％，法人股占25.10％。吴天林报告有以下几个要点：第一，国有资产保值增值能力通过股份化改造显著增强，1994年9000多家股份公司的净资产平均增长率为42.4％，1995年可统计的1600多家的净资产平均增长率为12.5％。第二，公司规模迅速扩大，经济效益明显提高。1994年股份公司中有107家进入全国500家最大的工业企业，有62家进入全国500家最大服务企业。1995年以来，深沪上市的323家公司的平均净资产总额5.76亿元／户，而国有大中型企业的固定资产净值平均为9294万元／户。1995年在深沪上市的股份公司平均税后利润为6338万元／户。第三，开辟了国有企业直接融资的渠道，降低了企业资产负债率。据对全国9000多家股份公司统计（包括境外上市和发行B股企业），共向社会筹资约1500亿元，向内部职工筹资约350亿元，筹集外资约600亿元。直接融资降低了企业的资产负债率。首批境外上市的九家企业，改制前资产负债率平均为50.9％，1995年改制后为36.7％。对全国1600多家股份公司初步统计，1995年资产负债率平均为57.8％，比同期全国国有企业平均资产负债率低10个百分点。 许小年（1996）分析了深沪两市300多家上市公司的业绩与股权结构的关系发现，公司业绩与国有股比例成反比，与法人股比例成正比，与个人股比例没有显著的统计关系。他认为国家股形成不了对企业的有效监督与制约，国家股所有者从一定意义上说缺位。法人为了自身的利益有积极性也有能力去收集信息，监督企业，因此法人股比例高的上市公司的业绩好。但个人股与企业业绩无关则比较难解释。 我国的企业债券市场也存在许多问题，最大的问题是很多企业不能按时还本付息。据估计，目前约有60％的企业债券还本付息困难。发行企业债券时是由银行担保的，所以国家银行不得不替企业先垫付还债资金。这些问题使得企业债券的进一步发展、二级市场的建立时间表向后推迟。 中国未来几年进一步发展国债市场的潜力很大。中国目前国债余额不足GDP的10％，与发达的市场经济相差甚远。如果说改革的前十几年中央政府从货币化拿到了一大块资源，从90年代开始到本世纪末，中央政府将从发展国债市场上拿（借）到一大块资源。发展国债，使得国债余额占GDP的比例进一步提高，是优化中国金融资产结构，进一步发展公开市场业务的需要。与此同时，也要大力发展国债基金，以解决买卖国债难，用不同债种分散风险等问题。 虽然起步不久，中国的资本市场已在市场经济中起到重要作用。尽管股票债券与中国金融资产总量相比还是很小的百分比，但中国资本市场的雏形已具，

国家统计局官网。绿色GDP是指一个国家或地区在考虑了自然资源（主要包括土地、森林、矿产、水和海洋）与环境因素（包括生态环境、自然环境、人文环境）影响之后经济活动的最终成果，即将经济活动中所付出的资源耗减成本和环境降级成本从GDP中予以扣除，GDP数据可以从国家统计局官网中查询。

准。根据查询昭信志愿通官网得知，昭信志愿通是川渝高考系统第一品牌，由重庆昭信教育指导研发，因此昭信志愿通的数据准。昭信高考信息包是第一综合型平台，志愿通是高科技全方位系统，是透过特殊的系统，营造一站式流程。

企业应以日常会计核算记录的数据为基础进行归类、整理和汇总，加工成报表项目，形成资产负债表。(一)“年初余额”栏的填列方法资产负债表中的“年初余额”栏通常根据上年末有关项目的期末余额填列，且与上年末资产负债表“期末余额”栏相一致。(二)“期末余额”栏的填列方法1.根据总账科目余额填列(1)根据总账科目的余额直接填列“以公允价值计量且其变动计入当期损益的金融资产”、“工程物资”、“固定资产清理”、“递延所得税资产”、“短期借款”、“以公允价值计量且其变动计入当期损益的金融负债”、“应付票据”、“应交税费”、“专项应付款”、“预计负债”、“递延收益”、“递延所得税负债”、“实收资本(或股本)”、“库存股”、“资本公积”、“其他综合收益”、“专项储备”、“盈余公积”等项目，应根据有关总账科目的余额填列。(2)根据几个总账科目的期末余额计算填列货币资金=库存现金+银行存款+其他货币资金2.根据明细科目余额计算填列(1)应付账款=应付账款所属明细科目贷方余额+预付账款所属明细科目贷方余额(2)预付款项=应付账款所属明细科目借方余额+预付账款所属明细科目借方余额(3)应收账款=应收账款所属明细科目借方余额+预收账款所属明细科目借方余额-与应收账款有关的坏账准备贷方余额(4)预收款项=应收账款所属明细科目贷方余额+预收账款所属明细科目贷方余额(5)“应付职工薪酬”项目，应根据“应付职工薪酬”科目的明细科目期末余额分析填列;3.根据总账科目和明细科目的余额分析计算填列(1)“长期借款”项目，应根据“长期借款”总账科目余额扣除“长期借款”科目所属的明细科目中将在资产负债表日起一年内到期且企业不能自主地将清偿义务展期的长期借款后的金额填列。(2)“长期应收款”项目，应当根据“长期应收款”总账科目余额，减去“未实现融资收益”总账科目余额，再减去所属相关明细科目中将于一年内到期的部分填列。(3)“长期应付款”项目，应当根据“长期应付款”总账科目余额，减去“未确认融资费用”总账科目余额，再减去所属相关明细科目中将于一年内到期的部分填列。4.根据有关科目余额减去其备抵科目余额后的净额填列如资产负债表中的“持有至到期投资”、“长期股权投资”等项目，应根据“持有至到期投资”、“长期股权投资”等科目的期末余额减去“持有至到期投资减值准备”、“长期股权投资减值准备”等科目余额后的净额填列;“固定资产”项目，应根据“固定资产”科目期末余额减去“累计折旧”、“固定资产减值准备”科目余额后的净额填列;“无形资产”项目，应根据“无形资产”科目期末余额减去“累计摊销”、“无形资产减值准备”科目余额后的净额填列。5.综合运用上述填列方法分析填列被划分为持有待售的非流动资产应当归类为流动资产，被划分为持有待售的非流动负债应当归类为流动负债。

资产负债表怎么填数据如下：资产负债表主要根据各科目的期末余额进行填写，填列方法如下：1、根据总账科目的余额填列。资产负债表中的有些项目，可直接根据有关总账科目的余额填列，如“交易性金融资产”、“短期借款”、“应付票据”、“应付职工薪酬”等项目;有些项目，则需根据几个总账科目的余额计算填列，如“货币资金”项目，需根据“库存现金”、“银行存款”、“其他货币资金”三个总账科目余额合计填列。2、根据有关明细科目的余额计算填列。资产负债表中的有些项目，需要根据明细科目余额填列，如“应付账款”项目，需要分别根据“应付账款”和“预付账款”两科目所属明细科目的期末贷方余额计算填列。3、根据总账科目和明细科目的余额分析计算填列。资产负债表的有些项目，需要依据总账科目和明细科目两者的余额分析填列，如“长期借款”项目，应根据“长期借款”总账科目余额扣除“长期借款”科目所属的明细科目中将在资产负债表日起一年内到期且企业不能自主地将清偿义务展期的长期借款后的金额填列。4、根据有关科目余额减去其备抵科目余额后的净额填列。如资产负债表中的“应收账款”、“长期股权投资”等项目，应根据“应收账款”、“长期股权投资”等科目的期末余额减去“。

资产负债表的编制x0dx0ax0dx0a一、资 产x0dx0ax0dx0a（一）按有关科目余额填列x0dx0ax0dx0a1、货币资金x0dx0a= 现金＋银行存款＋其他货币资金x0dx0ax0dx0a2、存 货x0dx0a= 在途物资＋物资采购＋原材料＋低值易耗品＋库存商品＋包装物＋分期收款发出商品＋委托代销商品＋受托代销商品＋材料成本差异＋生产成本借贷轧抵后填列x0dx0ax0dx0a（二）资产帐的借方＋负债帐可能出现的借方余额(注：应根据有关明细帐的余额)x0dx0ax0dx0a1、应收帐款x0dx0a ＝应收帐款借方余额＋预收帐款的借方余额x0dx0ax0dx0a2、预付帐款x0dx0a＝预付帐款借方余额＋应付帐款的借方余额x0dx0ax0dx0a 3、待摊费用x0dx0a＝待摊费用借方余额＋预提费用借方余额＋长期待摊费用中一年内(含一年)未摊销部分x0dx0ax0dx0a（三）按贷方余额列示x0dx0a1、坏帐准备x0dx0a2、短期投资跌价准备x0dx0a3、存货跌价准备x0dx0a4、长期投资减值准备x0dx0a5、累计折旧x0dx0ax0dx0a（四）借方余额用“＋”，贷方余额用“－”x0dx0a1、待处理流动资产净损失x0dx0a2、待处理固定资产净损失x0dx0a3、固定资产清理x0dx0ax0dx0a（五）表列帐不转x0dx0a1、长期债券投资中一年内到期部分转为流动资产(含一年)x0dx0a2、长期待摊费用中在一年内(含一年)到期未待摊部分转入待摊费用项目反映x0dx0ax0dx0a （六）报表附注披露x0dx0a1、应收票据贴现（商业承兑汇票）x0dx0a2、融资租入固定资产x0dx0a3、其他流动资产及其他长期资产价值较大的应披露其内容和金额x0dx0ax0dx0a (七)其余项目按资产帐照抄填入x0dx0ax0dx0a二、负　　　　债x0dx0ax0dx0a（一）负债帐的贷方余额＋资产帐可能出现的贷方余额(注：应根据有关明细帐的余额)x0dx0ax0dx0a 1、应付帐款x0dx0a＝应付帐款贷方余额＋预付帐款的贷方余额x0dx0ax0dx0a2、预收帐款x0dx0a＝预收帐款贷方余额＋应收帐款的贷方余额x0dx0ax0dx0a（二）贷方余额用“＋” ,借方余额“－”x0dx0a1、应付工资x0dx0a2、应付福利费x0dx0a3、应交税金x0dx0a4、其他应交款x0dx0a5、住房周转金x0dx0ax0dx0a 三）表列帐不列x0dx0a一年内(含一年)到期的长期负债转列流动负债x0dx0ax0dx0a （四）其余项目按负债帐照抄填入x0dx0aNOTE:x0dx0a流动项目均含一年，而非流动项目均不含一年。x0dx0ax0dx0a三、所　有　者　权　益x0dx0a（一）未分配利润x0dx0a=本年利润＋利润分配（未分配利润），若有未弥补亏损用“－”x0dx0ax0dx0a （二）按所有者权益帐余额填入x0dx0a1、股本x0dx0a2、资本公积x0dx0a3、盈余公积(公益金单独列示)

资产负债表的填写：1．本表反映小企业一定日期全部资产、负债和所有者权益的情况。2．本表“年初数”栏内各项数字，应根据上年末资产负债表“期末数”栏内所列数字填列。如果本年度资产负债表规定的各个项目的名称和内容同上年度不相一致，应对上年年末资产负债表各项目的名称和数字按照本年度的规定进行调整，填人本表“年初数”栏内。3．本表“期末数”各项目的内容和填列方法：(1)“货币资金”项目，反映小企业库存现金、银行结算户存款、外埠存款、银行汇票存款等的合计数。本项目应根据“现金”、“银行存款”、“其他货币资金”科目的期末余额合计填列。(2)“短期投资”项目，反映小企业购入的各种能随时变现、并准备随时变现的、持有时间不超过1年(含1年)的股票、债券等，减去已计提跌价准备后的净额。本项目应根据“短期投资”科目的期末余额，减去“短期投资跌价准备”科目的期末余额后的金额填列。(3)“应收票据”项目，反映小企业收到的未到期收款也未向银行贴现的应收票据，包括商业承兑汇票和银行承兑汇票。本项目应根据“应收票据”科目的期末余额填列。已向银行贴现和已背书转让的应收票据不包括在本项目内，其中已贴现的商业承兑汇票应在会计报表附注中单独披露。(4)“应收股息项目，反映小企业因进行股权投资和债权投资应收取的现金股利和利息应收其他单位的利润，也包括在本项目内。本项目应根据“应收股息”科目的期末余额填列。(5)“应收账款”项目，反映小企业因销售商品、产品和提供劳务等而应向购买单位收取的各种款项，减去已计提的坏账准备后的净额。本项目应根据“应收账款”科目所属各明细科目的期末借方余额合计，减去“坏账准备”科目中有关应收账款计提的坏账准备期末余额后的金额填列。如“应收账款”科目所属明细科目期末有贷方余额，应在本表中增设“预收账款”项目填列。(6)“其他应收款”项目，反映小企业对其他单位和个人的应收和暂付的款项，减去已计提的坏账准备后的净额。本项目应根据“其他应收款”科目的期末余额，减去“坏账准备”科目中有关其他应收款计提的坏账准备期末余额后的金额填列。(7)“存货”项目，反映小企业期末在库、在途和在加工中的各项存货的可变现净值，包括各种材料、商品、在产品、半成品、包装物、低值易耗品、委托代销商品等。本项目应根据“在途物资”、“材料”、“低值易耗品”、“库存商品”、“委托加工物资”、“委托代销商品”、“生产成本”等科目的期末余额合计，减去“存货跌价准备”科目期末余额后的金额填列。材料采用计划成本核算，以及库存商品采用计划成本或售价核算的企业，应按加或减材料成本差异、商品进销差价后的金额填列。(8)“待摊费用”项目，反映小企业已经支出但应由以后各期分期摊销的费用。摊销期限在1年以上(不含1年)的其他待摊费用，应在本表“长期待摊费用”项目反映，不包括在本项目内。本项目应根据“待摊费用”科目的期末余额填列。“长期待摊费用”科目中将于1年内到期的部分，也在本项目内反映。(9)“其他流动资产”项目，反映小企业除以上流动资产项目外的其他流动资产，本项目应根据有关科目的期末余额填列。(10)“长期股权投资”项目，反映小企业不准备在1年内(含1年)变现的各种股权性质投资的账面余额。本项目应根据“长期股权投资”科目的期末余额填列。(11)“长期债权投资”项目，反映小企业不准备在1年内(含1年)变现的各种债权性质投资的账面余额。长期债权投资中，将于1年内到期的长期债权投资，应在流动资产类下“1年内到期的长期债权投资”项目单独反映。本项目应根据“长期债权投资”科目的期末余额分析填列。(12)“固定资产原价”和“累计折旧”项目，反映小企业的各种固定资产原价及累计折旧。融资租入的固定资产，其原价及已提折旧也包括在内。融资租入固定资产原价应在会计报表附注中另行反映。这两个项目应根据“固定资产”和“累计折旧”等科目的期末余额填列。(13)“工程物资”项目，反映小企业各项工程尚未使用的工程物资的实际成本。本项目应根据“工程物资”科目的期末余额填列。(14)“在建工程”项目，反映小企业期末各项未完工程的实际支出，包括交付安装的设备价值，未完建筑安装工程已经耗用的材料、工资和费用支出、预付出包工程的价款、已经建筑安装完毕但尚未交付使用的工程等的账面余额。本项目应根据“在建工程”科目的期末余额填列。(15)“固定资产清理”项目，反映小企业因出售、毁损、报废等原因转入清理但尚未清理完毕的固定资产的账面价值，以及固定资产清理过程中所发生的清理费用和变价收入等各项金额的差额。本项目应根据“固定资产清理”科目的期末借方余额填列；如“固定资产清理”科目期末为贷方余额，以“一”号填列。(16)“无形资产”项目，反映小企业持有的各项无形资产的账面余额。本项目应根据“无形资产”科目的期末余额填列。(17)“长期待摊费用”项目，反映小企业尚未摊销的摊销期限在1年以上(不含1年)的各种费用。长期待摊费用中在1年内(含1年)摊销的部分，应在本表“待摊费用”项目填列。本项目应根据“长期待摊费用”科目的期末余额减去将于1年内(含1年)摊销的数额后的金额填列。(18)“其他长期资产”项目，反映小企业除以上资产以外的其他长期资产。本项目应根据有关科目的期末余额填列。(19)“短期借款”项目，反映小企业借入尚未归还的1年期以下(含1年)的借款。本项目应根据“短期借款”科目的期末余额填列。(20)“应付票据”项目，反映小企业为了抵付货款等而开出、承兑的尚未到期付款的应付票据，包括银行承兑汇票和商业承兑汇票。本项目应根据“应付票据”科目的期末余额填列。(21)“应付账款项目，反映小企业购买原材料、商品和接受劳务供应等而应付给供应单位的款项。本项目应根据“应付账款”科目所属各有关明细科目的期末贷方余额合计填列；如“应付账款”科目所属各明细科目期末为借方余额，应在本表内增设“预付账款”项目填列。(22)“应付工资”项目，反映小企业应付未付的职工工资。本项目应根据“应付工资”科目期末贷方余额填列。如“应付工资”科目期末为借方余额，以“一”号填列。(23)“应付福利费”项目，反映小企业提取的福利费的期末余额。本项目应根据“应付福利费”科目的期末余额填列。(24)“应付利润项目，反映小企业尚未支付的现金股利或利润。本项目应根据“应付利润”科目的期末余额填列。(25)“应交税金”项目，反映小企业期末未交、多交或未抵扣的各种税金。本项目应根据“应交税金”科目的期末贷方余额填列；如“应交税金”科目期末为借方余额，以“一”号填列。(26)“其他应交款”项目，反映小企业应交未交的除税金、应付利润等以外的各种款项。本目应根据“其他应交款”科目的期末贷方余额填列；如“其他应交款”科目期末为借方余额，以“一”号填列。(27)“其他应付款”项目，反映小企业所有应付和暂收其他单位和个人的款项。本项目应根据“其他应付款”科目的期末余额填列。(28)“预提费用”项目，反映小企业所有已经预提计入成本费用而尚未支付的各项费用。本项目应根据“预提费用”科目的期末贷方余额填列。如“预提费用”科目期末为借方余额，应合并在“待摊费用”项目内反映，不包括在本项目内。(29)“其他流动负债”项目，反映小企业除以上流动负债以外的其他流动负债。(30)“长期借款”项目，反映小企业借人尚未归还的1年期以上(不含1年)的借款本息。本项目应根据“长期借款”科目的期末余额填列。(31)“长期应付款”项目，反映小企业除长期借款以外的其他各种长期应付款。本项目应根据“长期应付款”科目的期末余额填列。(32)“其他长期负债”项目，反映小企业除以上长期负债项目以外的其他长期负债，包括小企业接受捐赠记人“待转资产价值”科目尚未转入资本公积的余额。本项目应根据有关科目的期末余额填列。上述长期负债各项目中将于1年内(含1年)到期的长期负债，应在“1年内到期的长期负债”项目内单独反映。上述长期负债各项目均应根据有关科目期末余额减去将于1年内(含1年)到期的长期负债后的金额填列。(33)“实收资本”项目，反映小企业各投资者实际投入的资本总额。本项目应根据“实收资本”科目的期末余额填列。(34)“资本公积”项目，反映小企业资本公积的期末余额。本项目应根据“资本公积”科目的期末余额填列。(35)“盈余公积”项目，反映小企业盈余公积的期末余额。本项目应根据“盈余公积”科目的期末余额填列。其中，法定公益金期末余额，应根据“盈余公积”科目所属的“法定公益金”明细科目的期末余额填列。(36)“未分配利润”项目，反映小企业尚未分配的利润。本项目应根据“本年利润”科目和“利润分配”科目的余额计算填列。未弥补的亏损，在本项目内以“一”号填列。

数据稳定性计算公式为：式中：为此段时间的参数最大值；为参数最小值；为一固定值。可以参考数据的经验平均值等设定。方差是各个数据与平均数之差的平方的和的平均数，公式为：其中，x表示样本的平均数，n表示样本的数量，xi表示个体，而s^2就表示方差。统计学意义当数据分布比较分散（即数据在平均数附近波动较大）时，各个数据与平均数的差的平方和较大，方差就较大；当数据分布比较集中时，各个数据与平均数的差的平方和较小。因此方差越大，数据的波动越大；方差越小，数据的波动就越小。样本中各数据与样本平均数的差的平方和的平均数叫做样本方差；样本方差的算术平方根叫做样本标准差。样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量，样本方差或样本标准差越大，样本数据的波动就越大。

根据你企业今年预计的销售量，预计的发展规模等，再做预算

年度财务报表

不是。但是数据库系统工程师的合格标准是由人事部和信息产业部在每次考试结束后发文确定，根据全国考生考试成绩的综合水平统一划线，每年的合格分数线并不是固定的，其合格标准控制在一定的比例内。数据库系统工程师属于软考，软考并不是按比例给分，只是软考的分数线是会调整的，是由人事部和信息产业部在每次考试结束后发文确定，根据全国考生考试成绩的综合水平统一划线，每年的合格分数线并不是固定的，其合格标准控制在一定的比例内。如2016上半年软考数据库系统工程师上午基础知识科目合格标准45分，下午应用技术合格标准50分。软考需要每次考试各科目均及格才算合格，且单科及格的成绩不予保留，不能转到下次考试时使用。其次，根据目前全国各地区软考分数线来看，大部分地区只有合格分数线，没有划分省合格分数线，但是也有少数地区划分了省分数线，比如陕西、青海等地。软考省内分数线一般比合格分数线要低，达到省及格分数线的考生可以领取省软考合格证书，省合格证书一般只有在当地有效。温馨提示：因考试政策、内容不断变化与调整，猎考网提供的以上信息仅供参考，如有异议，请考生以权威部门公布的内容为准！ 下方免费复习资料内容介绍：2018年系统架构设计师上午真题汇总 格式：PDF大小：476.3KB 希赛2021信息系统项目管理师考前必备7页纸（内部资料） 格式：PDF大小：1036.42KB资格考试有疑问、不知道如何总结考点内容、不清楚报考考试当地政策，点击底部咨询猎考网，免费领取复习资料

是由国家人事部和信息产业部在每次考试结束后发文确定，根据全国考生考试成绩的综合水平统一划线。数据库系统工程师属于软考，软考并不是按比例给分，只是软考的分数线是会调整的，每年的合格分数线并不是固定的，其合格标准控制在一定的比例内。如2016上半年软考数据库系统工程师上午基础知识科目合格标准45分，下午应用技术合格标准50分。注意事项软考需要每次考试各科目均及格才算合格，且单科及格的成绩不予保留，不能转到下次考试时使用。根据目前全国各地区软考分数线来看，大部分地区只有国家合格分数线，没有划分省合格分数线，但是也有少数地区划分了省分数线，比如陕西、青海等地。软考省内分数线一般比国家合格分数线要低，达到省及格分数线的考生可以领取省软考合格证书，省合格证书一般只有在当地有效。

根据《会计档案管理办法》的有关规定，企业会计档案保管期限如下： 一、会计凭证 1、原始凭证：15年。 2、记账凭证：15年。 3、汇总凭证：15年。 二、会计账簿 1、总分类账：15年。 2、明细分类账：15年。 3、现金、银行存款日记账：25年。 4、其他日记账：15年。 5、固定资产卡片：固定资产报废清理后5年。 6、辅助账簿：15年。 三、财务报告 1、月、季度财务报告：3年。 2、年度财务报告：永久。 四：其他 1、会计移交清册：15年。 2、会计档案保管清册：永久。 3、会计档案销毁清册：永久。 4、银行余额调节表：5年。 5、银行对账单：5年。 方法： 1、通过ODBC连接，用数据库所提供的终端驱动来直接连接至数据库，读取数据。 2、大型数据库一般具有输出成其它数据库格式的功能，能将所需数据表转换为其它数据库格式文件。

研究生考试，选定专业后，如何选择院校，考研难度，录取分数线，录取情况都是很重要的参考因素，我们整理分享“南京大学考研：近3年录取数据参考”相关内容，希望对各位2021、2022考研的考生有所帮助，一起来看~南京大学研究生考试录取情况参考：（1）南京大学考研复试分数线南京大学近3年考研复试分数线2020考研国家线2020考研各院系/专业复试分数线2019考研国家线2019考研各院系/专业复试分数线2018考研国家线2018考研各院系/专业复试分数线（2）历年考研录取学生得分情况：例：查看方式：1、考研各院校成绩查询入口（查询院校成绩、专业成绩排名）2、考研拟录取名单（如果院校未公布成绩排名，可查询往年录取学生成绩排名情况）录取成绩参考：查看院校研究生考试拟录取名单，上面一般都会有各专业录取学生信息，其中初试得分情况，分数排名都是备考生的参考数据，再结合当年的录取分数线综合分析，就有了报考该院校某专业的大体目标和计划了，再就是结合该院校的历年考试情况进行备考了。录取总成绩计算方法：录取总成绩=初试总成绩×初试成绩权重+复试总成绩×复试成绩权重。举例：初试成绩500分，复试成绩500分，两部分成绩权重都为50%，所有考生按总分排名，择优录取。（复试总成绩=专业课笔试成绩×笔试权重+综合面试成绩×面试权重+外语听说能力成绩×外语成绩权重）（3）查看该院校某专业报录比：南京大学考研各专业历年报录比此三项是考研学子选择是否报考该院校的重要参考因素，希望大家都能选到适合自己的院校。以上就是猎考小编整理的“南京大学考研：近3年录取数据参考”相关内容，希望可以对正在备考2022考研你有所帮助。如果您想了解更多的考研知识，欢迎关注猎考考研指南频道。考研有疑问、不知道如何总结考研考点内容、不清楚考研报名当地政策，点击底部咨询官网，免费领取复习资料：https://www.87dh.com/xl/

即不是利润总额（扣除掉利息了），也不是净利润（扣除了所得税费用和利息）。是息税前利润（息前、税前利润），即净利润+利息费用+所得税费用（利息和所得税费用都加回去），或者是利润总额+利息费用（原来减掉的要加回去）。

法律分析：1、应收账款的处理：一是加大清收力度，在清算期追回来是对可能形成坏账损失的要取得充分的证据，履行程序处理是对能够收回的应收账款，在清算股权时转给股东，抵应退回的实收资本。2、应付账款：企业注销时资不抵债，应付账款还有余额，但无力支付，注销处理办法：《财政部、国家税务总局关于企业清算业务企业所得税处理若干问题的通知》(财税[2009]60号)第四条规定，企业的全部资产可变现价值或交易价格，减除资产的计税基础、清算费用、相关税费，加上债务清偿损益等后的余额，为清算所得。企业应将整个清算期作为一个独立的纳税年度计算清算所得。法律依据：《企业资产损失所得税税前扣除管理办法》 第二十二条 企业应收及预付款项坏账损失应依据以下相关证据材料确认：(一)相关事项合同、协议或说明；(二)属于债务人破产清算的，应有人民法院的破产、清算公告；(三)属于诉讼案件的，应出具人民法院的判决书或裁决书或仲裁机构的仲裁书，或者被法院裁定终(中)止执行的法律文书；(四)属于债务人停止营业的，应有工商部门注销、吊销营业执照证明；(五)属于债务人死亡、失踪的，应有公安机关等有关部门对债务人个人的死亡、失踪证明；(六)属于债务重组的，应有债务重组协议及其债务人重组收益纳税情况说明；(七)属于自然灾害、战争等不可抗力而无法收回的，应有债务人受灾情况说明以及放弃债权申明。

1. 环比和同比的区别 环比和同比的区别 同比和环比的区别 同比就是与历史同时期比较，例如2005年7月份与2004年7月份相比，叫同比。环比是与上一统计段比较，例如2005年7月份与2005年6月份相比较。 同比发展速度主要是为了消除季节变动的影响，用以说明本期发展水平与去年同期发展水平对比而达到的相对发展速度。在实际工作中，经常使用这个指标，如某年、某季、某月与上年同期对比计算的发展速度，就是同比发展速度。 环比发展速度，一般指是指报告期水平与前一时期水平之比，表明现象逐期的发展速度。同比和环比，这两者所反映的虽然都是变化速度，但由于采用基期的不同，其反映的内涵是完全不同的；一般来说，环比可以与环比相比较，而不能拿同比与环比相比较；而对于同一个地方，考虑时间纵向上发展趋势的反映，则往往要把同比与环比放在一起进行对照。 扩展资料： 同比发展速度的公式：同比发展速度=本期发展水平/去年同期水平*100%; 同比增长速度=（本期发展水平-去年同期水平）/去年同期水平*100%。 同比增长率=（本期数-同期数）/|同期数|*100%。 环比增长率=（本期数-上期数）/上期数*100%。 参考资料：百度百科-环比 同比与环比的区别 区别： 1、同比和环比，这两者所反映的虽然都是变化速度，但由于采用基期的不同，其反映的内涵是完全不同的；一般来说，环比可以与环比相比较，而不能拿同比与环比相比较；而对于同一个地方，考虑时间纵向上发展趋势的反映，则往往要把同比与环比放在一起进行对照。 2、同比：与历史同时期比较，就是与不同年份的同一时期作比较，例如2005年7月份与2004年7月份相比，叫同比。如图2012年5月与2013年5月对比就叫做同比。 3、环比：与上一统计段比较就是与前一个相邻的时期作比较，例如2005年7月份与2005年6月份相比较，叫环比。如图2月和3月对比就叫做环比。 扩展资料： 同比一般情况下是今年第n月与去年第n月比。同比发展速度主要是为了消除季节变动的影响，用以说明本期发展水平与去年同期发展水平对比而达到的相对发展速度。 如，本期2月比去年2月，本期6月比去年6月等。 其计算公式为：同比发展速度的公式应该改成：同比发展速度=本期发展水平/去年同期水平*100%；同比增长速度=（本期发展水平-去年同期水平）/去年同期水平*100%。 在实际工作中，经常使用这个指标，如某年、某季、某月与上年同期对比计算的发展速度，就是同比发展速度。 环比，表示连续2个单位周期（比如连续两月）内的量的变化比。 环比增长率=（本期数-上期数）/上期数*100%。 反映本期比上期增长了多少；环比发展速度，一般是指报告期水平与前一时期水平之比，表明现象逐期的发展速度。 同比增长率=（本期数-同期数）/|同期数|*100%。 参考资料：同比—百度百科 环比—百度百科。 “环比”是什么概念？与“同比”的区别是什么？ 学过统计或者经济知识的人都知道，统计指标按其具体内容、实际作用和表现形式可以分为总量指标、相对指标和平均指标。由于采用基期的不同，发展速度可分为同比发展速度、环比发展速度和定基发展速度。简单地说，就是同比、环比与定基比，都可以用百分数或倍数表示。 定基比发展速度，也简称总速度，一般指是指报告期水平与某一固定时期水平之比，表明这种现象在较长时期内总的发展速度。同比发展速度，一般指是指本期发展水平与上年同期发展水平对比，而达到的相对发展速度。环比发展速度，一般指是指报告期水平与前一时期水平之比，表明现象逐期的发展速度。 同比和环比，这两者所反映的，虽然变化速度，但由于采用基期的不同，其反映的内涵是完全不同的；环比与环比相比较，而不能拿同比与环比相比较；而对于同一个地方，考虑时间纵向上发展趋势的反映，则往往要把同比与环比放在一起进行对照。 同比和环比的区别 同比和环比的区别： 1.同比，是指在相邻时段中的某一相同时间点进行比较，13年和14年是相邻时段，13年3月和14年3月是这两个相邻时段的同一个时间点，都是3月，这两个时段进行数据对比，就是同比；所以，14年3月的订单量是80,13年3月订单量是70，则我们可以这样写：14年3月订单量同比13年增长14.3%。 2.环比，则相对更简单，就是相邻时间段的对比，不象同比那样，是在相邻时间段内部的某个相同时间点的对比；14年4月和14年3月是相邻时间段，这两个时间段的数据都比，就是环比；当然我们也可以把13年全年的数据和14年全年的数据进行对比，这个数据也可以看成是环比。 。 同比与环比的区别 在经济社会统计事务中，人们经常会发现“同比”与“环比”这两个概念。比如在统计年报中，在某具体统计计量指标列的后面都会有“XXX同比数”或“XXX环比数”，统计工作者们往往会比较关心这些数字。那么究竟什么是“同比”，什么是“环比”，它们都有哪些应用，这里就简单得介绍一下。 1.同比分析：一般指本期水平与上年同期水平的对比数值分析。 统计指标按其具体内容、实际作用和表现形式可以分为总量指标、相对指标和平均指标。比如许多在上海的人都津津乐道房价今年上涨了多少，这个涨幅就属于相对指标，反映的是房价年度间发展的动态。同比实际上就是指定年度间具体时期的指标数据比例，比如今年3月份某统计指标的值是110亿元，而去年3月份该指标的值是100亿元，那么该指标今年同比去年增长了（110-100）/100 x100% = 10%，这是同比增长速度。也有 110/100 x 100% = 110%，这是同比发展速度。 同比发展速度主要是为了消除季节变动的影响，用以说明本期发展水平与去年同期发展水平对比而达到的相对发展速度。 2.环比分析：就年报而言，就是将下半年业绩数据与上半年业绩数据作比较。当然，多个连续时期间的统计数据的比例也是环比，比如对于2005年的工业生产销售收入可以得到12月份对11月份的环比，11月份对10月份的环比..1月份对2004年12月份的环比。这也就引出了环比增长速度与环比发展速度的概念。 环比增长速度 = （本期数-上期数）/上期数 x 100%，它反映了本期相对上期增长了多少。 环比发展速度 = 本期数/上期数 x 100%，它反映的是报告期水平与前一期水平之比，表明现象逐期的发展速度。 3.定基比发展速度 这里不能不提的一个概念，也叫总速度，是报告期水平与某一固定时期水平之比，表明这种现象在较长时期内总的发展速度。 总结一下，定基发展速度可以表示为a1/a0,a2/a0,。an-1/a0,an/a0，而环比发展速度可以表示为a1/a0,a2/a1,。an-1/an-2,an/an-1。因此，在考察发展速度时由于基期的不同可以划分出同比发展速度、环比发展速度和定基发展速度，它们都可以用百分比或倍数表示 同比和环比的区别是啥？ 同比一般情况下是今年第n月与去年第n月比。同比发展速度主要是为了消除季节变动的影响，用以说明本期发展水平与去年同期发展水平对比而达到的相对发展速度。如，本期2月比去年2月，本期6月比去年6月等。其计算公式为：同比发展速度的公式应该改成：同比发展速度=本期发展水平/去年同期水平*100%；同比增长速度=（本期发展水平-去年同期水平）/去年同期水平*100%。在实际工作中，经常使用这个指标，如某年、某季、某月与上年同期对比计算的发展速度，就是同比发展速度。 属统计术语。是本期统计数据与上期比较，例如2014年7月份与2014年6月份相比较，叫环比。与历史同时期比较，例如2014年7月份与2013年7月份相比，叫同比。 环比增长率=（本期数-上期数）/上期数*100%。 反映本期比上期增长了多少；环比发展速度，一般是指报告期水平与前一时期水平之比，表明现象逐期的发展速度。 同比增长率=（本期数-同期数）÷同期数*100%。 “同比”和“环比”分别表示什么意思请举例说明 转载以下资料供参考同比就是今年第n月与去年第n月比.同比发展速度主要是为了消除季节变动的影响，用以说明本期发展水平与去年同期发展水平对比而达到的相对发展速度.如，本期2月比去年2月，本期6月比去年6月等.其计算公式为：同比发展速度=（本期发展水平-去年同期发展水平）/去年同期发展水平*100%.在实际工作中，经常使用这个指标，如某年、某季、某月与上年同期对比计算的发展速度，就是同比发展速度.环比是指与上一统计段比较，例如2005年7月份与2005年6月份相比较，叫环比.与历史同时期比较，例如2005年7月份与2004年7月份相比，叫同比.环比增长率=（本期数-上期数）/上期数*100% 反映本期比上期增长了多少；环比发展速度，一般指是指报告期水平与前一时期水平之比，表明现象逐期的发展速度.环比=（本统计周期数据/上统计周期数据）*100%。

大数据与财务管理专业就业方向如下：一个是财务管理类，每个公司都有财务部，需求比较大。另外有个新兴的岗位工作，大数据分析、数据运营，这类的需求也不错。财务管理的话这个不管是在那个时代都是必不可少的，因为天下无非就是三管，管钱的是会计，管人的是人力，管物的是物流。这三块是持续性需要的，财务管理比较适合女生。二是可以专升本，本科转到财务管理。专升本主要都是看你的考试分数，英语+专业课。英语是统考，一个省的所有专业考生考一样的内容，专业课就是你报考专业的专业课。这个专业简单来说就是将大数据应用到财务管理当中，利用大数据的功能，帮助实现财务管理的科学有效性。我朋友说这个专业就是一个简单的互联网+财务管理。很多人把大数据与应用与大数据财务管理搞混。但大数据与应用是属于计算机类，大数据与财务管理是属于财务会计类，从它们的分类就可以知道一个偏向于学习计算机的知识，另一个偏向于学习财经商贸类的知识。因为大数据与财务管理专业注重实践教学，在理论教学的基础上增大实训实习在教学中的比重。我朋友已经学了这个专业的特色课：会计基本技能实训、会计电算化实训、成本会计实训、会计综合模拟实训、ERP沙盘模拟实训、纳税申报全真实训、矿山财务管理实训等。但其实主要课程跟财务管理差不多的，管理学、财经法规与会计职业道德、经济学、财务会计、会计电算化、成本会计等课程都是要学的，这个专业对于文科生来讲可能比较困难，因为要学高数噢。

最佳答案资产负债表中的未分配利润就是期初的未分配利润数加上本期利润表中的累计实现利润数.利润表和资产负债表的钩稽关系在于本年利润，利润表中的本年利润累计加上年初未分配利润就是资产负债表中“未分配利润”项的期末数。利润表就是资产负债表中本年利润部分的扩展。资产负债表是静态的、利润表是动态的。资产负债表的未分配利润的年初数+损益表(即利润表)的净利润累计数=资产负债表的未分配利润年末数

数据分析之美：决策树R语言实现R语言实现决策树1.准备数据[plain] view plain copy > install.packages("tree") > library(tree) > library(ISLR) > attach(Carseats) > High=ifelse(Sales<=8,"No","Yes") //set high values by sales data to calssify > Carseats=data.frame(Carseats,High) //include the high data into the data source > fix(Carseats) 2.生成决策树[plain] view plain copy > tree.carseats=tree(High~.-Sales,Carseats) > summary(tree.carseats) [plain] view plain copy //output training error is 9% Classification tree: tree(formula = High ~ . - Sales, data = Carseats) Variables actually used in tree construction: [1] "ShelveLoc" "Price" "Income" "CompPrice" "Population" [6] "Advertising" "Age" "US" Number of terminal nodes: 27 Residual mean deviance: 0.4575 = 170.7 / 373 Misclassification error rate: 0.09 = 36 / 400 3. 显示决策树[plain] view plain copy > plot(tree . carseats ) > text(tree .carseats ,pretty =0) 4.Test Error[plain] view plain copy //prepare train data and test data //We begin by using the sample() function to split the set of observations sample() into two halves, by selecting a random subset of 200 observations out of the original 400 observations. > set . seed (1) > train=sample(1:nrow(Carseats),200) > Carseats.test=Carseats[-train,] > High.test=High[-train] //get the tree model with train data > tree. carseats =tree (High~.-Sales , Carseats , subset =train ) //get the test error with tree model, train data and predict method //predict is a generic function for predictions from the results of various model fitting functions. > tree.pred = predict ( tree.carseats , Carseats .test ,type =" class ") > table ( tree.pred ,High. test) High. test tree. pred No Yes No 86 27 Yes 30 57 > (86+57) /200 [1] 0.715 5.决策树剪枝[plain] view plain copy /** Next, we consider whether pruning the tree might lead to improved results. The function cv.tree() performs cross-validation in order to cv.tree() determine the optimal level of tree complexity; cost complexity pruning is used in order to select a sequence of trees for consideration. For regression trees, only the default, deviance, is accepted. For classification trees, the default is deviance and the alternative is misclass (number of misclassifications or total loss). We use the argument FUN=prune.misclass in order to indicate that we want the classification error rate to guide the cross-validation and pruning process, rather than the default for the cv.tree() function, which is deviance. If the tree is regression tree, > plot(cv. boston$size ,cv. boston$dev ,type="b ") */ > set . seed (3) > cv. carseats =cv. tree(tree .carseats ,FUN = prune . misclass ,K=10) //The cv.tree() function reports the number of terminal nodes of each tree considered (size) as well as the corresponding error rate(dev) and the value of the cost-complexity parameter used (k, which corresponds to α. > names (cv. carseats ) [1] " size" "dev " "k" " method " > cv. carseats $size //the number of terminal nodes of each tree considered [1] 19 17 14 13 9 7 3 2 1 $dev //the corresponding error rate [1] 55 55 53 52 50 56 69 65 80 $k // the value of the cost-complexity parameter used [1] -Inf 0.0000000 0.6666667 1.0000000 1.7500000 2.0000000 4.2500000 [8] 5.0000000 23.0000000 $method //miscalss for classification tree [1] " misclass " attr (," class ") [1] " prune " "tree. sequence " [plain] view plain copy //plot the error rate with tree node size to see whcih node size is best > plot(cv. carseats$size ,cv. carseats$dev ,type="b ") /** Note that, despite the name, dev corresponds to the cross-validation error rate in this instance. The tree with 9 terminal nodes results in the lowest cross-validation error rate, with 50 cross-validation errors. We plot the error rate as a function of both size and k. */ > prune . carseats = prune . misclass ( tree. carseats , best =9) > plot( prune . carseats ) > text( prune .carseats , pretty =0) //get test error again to see whether the this pruned tree perform on the test data set > tree.pred = predict ( prune . carseats , Carseats .test , type =" class ") > table ( tree.pred ,High. test) High. test tree. pred No Yes No 94 24 Yes 22 60 > (94+60) /200 [1] 0.77

决策树法的几个关键步骤是：1、画出决策树，画决策树的过程也就是对未来可能发生的各种事件进行周密思考、预测的过程，把这些情况用树状图表示出来．先画决策点，再找方案分枝和方案点．最后再画出概率分枝。2、由专家估计法或用试验数据推算出概率值．并把概率写在概率分枝的位置上。3、计算益损期望值，从树梢开始，由右向左的顺序进行．用期望值法计算．若决策目标是盈利时，比较各分枝，取期望值最大的分枝，其他分枝进行修剪。扩展资料决策树的优点1、决策树易于理解和实现. 人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。2、对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的 . 其他的技术往往要求先把数据一般化，比如去掉多余的或者空白的属性。3、能够同时处理数据型和常规型属性。其他的技术往往要求数据属性的单一。4、 在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。5、对缺失值不敏感6、可以处理不相关特征数据7、效率高，决策树只需要一次构建，反复使用，每一次预测的最大计算次数不超过决策树的深度。决策树的缺点1、对连续性的字段比较难预测。2、对有时间顺序的数据，需要很多预处理的工作。3、当类别太多时，错误可能就会增加的比较快。4、一般的算法分类的时候，只是根据一个字段来分类。5、在处理特征关联性比较强的数据时表现得不是太好

SPSS——回归——线性——选择分析变量——保存（save）——预测区间（prediction intervals）——选择上均数（Mean）和个体（individual）运行即可。结果在SPSS打开的

【 #会计职称考试# 导语】“2021年广西中级会计准考证打印显示无此人准考证数据怎么办”，打证时如果系统提示“无此人准考证数据”，有两种原因，具体见正文： 　　根据广西壮族自治区财政厅网站发布的《2021年度全国会计专业技术中级资格考试打印准考证时间》可知： 　　2021年度全国会计专业技术中级资格广西考区考试时间定于2021年9月4日至9月6日举行。 　　 2021年广西中级会计准考证打印时间和网址 　　2021年广西中级会计职称网上打印准考证时间为 2021年8月20日至8月27日23:59 ，请考生务必在此期间自行网上打印。打印网址：http://kjbm6.mof.gov.cn/ksbm/usercxzkz.jsp。 　　打证时如果系统提示“无此人准考证数据”，有两种原因： 　　一是报名时考生身份证号填写错误，请考生与报名信息表核对; 　　二是考生没有缴费，报名不成功，视为自动放弃报考资格，不能参加考试。如是他人代报名的，请考生与代报人核实情况。 　　 修正本人报名时错误个人信息 　　请考生认真核对准考证上个人信息，确保姓名、性别、身份证号、照片等要素清晰无误。如姓名、性别、身份证号有错误(照片等其他信息无法修改)，务必于2021年8月27日前的工作日上班时间到报名考区所在地财政部门会计考试管理机构更正，并重新打印,以免影响考试。 　　2021年8月28日至本级别考试结束，网上打印准考证系统仍然开放，但是不再受理修正考生报名时的错误个人信息，如个人信息错误将不能进入考场参加考试，请考生知悉。 2021年广西中级会计职称准考证打印入口：全国会计资格评价网

数据可视化指的是，通过商业智能BI以图形化手段为基础，将复杂、抽象和难以理解的数据用图表进行表达，清晰有效地传达信息。数据可视化是商业智能BI数据分析的延伸，分析人员借助统计分析方法，将数据转化为信息，然后进行可视化展现。数据可视化-派可数据商业智能BI经过数据可视化处理后，复杂的数据分析报告就转化为了商业智能BI中简洁明了的可视化报表，让企业中财务、生产、运营、销售等不同部门不同职务的员工，都能通过数据可视化获取信息，促使企业更好地发展。最后，分析人员还可以借助商业智能BI，分别制作PC、移动、大屏等不同终端的可视化报表，形成管理驾驶舱、业务分析、企业状况、核心指标、监控预警等不同风格、功能的数据可视化，让数据分析深入企业内核，以数据为核心驱动企业健康发展。数据可视化工具1、可视化工具的优点就是更加轻量化，可以通过模板完成简单图表的制作。可视化工具也可以细分为两种，一种是免费和收费并行，这种可视化工具一般会有水印、功能、导入导出等方面的限制，付费解锁全功能。另一种就是开源的可视化工具，一般可以免费使用全部功能，也能制作复杂的数据可视化报表，但是通常需要编写代码来制作可视化图表，对使用者的IT技术要求比较高。2、商业智能BI功能比较完善，有丰富的组件模板，是一套完整的由数据仓库、查询报表、数据分析、数据可视化等组成的数据类技术解决方案。商业智能BI可以直连数据库，将不同来源数据储存到数据仓库，也拥有ETL和数据模型等数据处理能力，对数据以指标、标签的形式进行分类分级。数据可视化-派可数据商业智能BI在商业智能BI中，数据可视化能分别为PC、移动端、大屏制作可视化报表，只需拖拉拽就能完成数据可视化分析，制作可视化报表，还拥有详细的用户权限设置功能保护数据安全。

大数据时代商业智能的发展趋势信息技术的高速发展带来了企业利用信息技术提高自身竞争力的巨大空间，人们愈发重视通过更加高级的分析来解答更加深入的问题，以及为管控自助商业智能而生的全新方法便是这些趋势之一。创新的潜能远未耗竭。那么商业智能将会朝着什么发向发展呢？数据挖掘将成为基本的应用程序功能数据挖掘融入到现代商务智能应用程序的方法将会更智慧，并提供巨大的价值。数据容量和种类持续增长大数据时代的到来，由于获取数据更加便利，收集的数据种类也更加复杂。大部分数据都很松散，复杂，需要创新的方式实现存储、集成、分析和报告。便捷人类生活商务智能的发展势必给人类生活带来极大的便利：商务智能监测交通，运用于临床医学，智能可穿戴设备等等。商务智能已经开始进去我们的生活并影响我们的决定。人人都能数据分析随着数据的不断更新，膨胀。传统的报表工具等分析已经不能满足日常企业、用户的需求，他们希望获得更深入有效多样化的恩熙体验。可视化分析成为通用语言随着移动互联网的发展日趋成熟，人们交流方式无不因数据而改变。人们通过将数据可视化来探讨问题、揭示洞见，随着数据使用量的增长，可视化已是大势所趋。经过多年的发展，综合了数据仓库、联机分析处理工具和数据挖掘等技术的商业智能系统，已经成为影响企业发展的重要工具，在不远的将来，势必颠覆我们的生活。

BI是商业智能，商业智能（Business，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力（insight），促使他们做出对企业更有利的决策。商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用，其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。扩展资料实施商业智能系统是一项复杂的系统工程，整个项目涉及企业管理，运作管理，信息系统，数据仓库，数据挖掘，统计分析等众多门类的知识，因此用户除了要选择合适的商业智能软件工具外还必须按照正确的实施方法才能保证项目得以成功.商业智能项目的实施步骤可分为：1、需求分析:需求分析是商业智能实施的第一步，在其他活动开展之前必须明确的定义企业对商业智能的期望和需求，包括需要分析的主题，各主题可能查看的角度（维度）；需要发现企业那些方面的规律.用户的需求必须明确。2、数据仓库建模：通过对企业需求的分析，建立企业数据仓库的逻辑模型和物理模型，并规划好系统的应用架构，将企业各类数据按照分析主题进行组织和归类。3、数据抽取:数据仓库建立后必须将数据从业务系统中抽取到数据仓库中，在抽取的过程中还必须将数据进行转换，清洗，以适应分析的需要。4、建立商业智能分析报表：商业智能分析报表需要专业人员按照用户制订的格式进行开发，用户也可自行开发。5、用户培训和数据模拟测试：对于开发—使用分离型的商业智能系统，最终用户的使用是相当简单的，只需要点击操作就可针对特定的商业问题进行分析。6、系统改进和完善：任何系统的实施都必须是不断完善的.商业智能系统更是如此，在用户使用一段时间后可能会提出更多的，更具体的要求，这时需要再按照上述步骤对系统进行重构或完善。

数据可视化指的是，通过商业智能BI以图形化手段为基础，将复杂、抽象和难以理解的数据用图表进行表达，清晰有效地传达信息。数据可视化是商业智能BI数据分析的延伸，分析人员借助统计分析方法，将数据转化为信息，然后进行可视化展现。数据可视化-派可数据商业智能BI经过数据可视化处理后，复杂的数据分析报告就转化为了商业智能BI中简洁明了的可视化报表，让企业中财务、生产、运营、销售等不同部门不同职务的员工，都能通过数据可视化获取信息，促使企业更好地发展。最后，分析人员还可以借助商业智能BI，分别制作PC、移动、大屏等不同终端的可视化报表，形成管理驾驶舱、业务分析、企业状况、核心指标、监控预警等不同风格、功能的数据可视化，让数据分析深入企业内核，以数据为核心驱动企业健康发展。数据可视化工具1、可视化工具的优点就是更加轻量化，可以通过模板完成简单图表的制作。可视化工具也可以细分为两种，一种是免费和收费并行，这种可视化工具一般会有水印、功能、导入导出等方面的限制，付费解锁全功能。另一种就是开源的可视化工具，一般可以免费使用全部功能，也能制作复杂的数据可视化报表，但是通常需要编写代码来制作可视化图表，对使用者的IT技术要求比较高。2、商业智能BI功能比较完善，有丰富的组件模板，是一套完整的由数据仓库、查询报表、数据分析、数据可视化等组成的数据类技术解决方案。商业智能BI可以直连数据库，将不同来源数据储存到数据仓库，也拥有ETL和数据模型等数据处理能力，对数据以指标、标签的形式进行分类分级。数据可视化-派可数据商业智能BI在商业智能BI中，数据可视化能分别为PC、移动端、大屏制作可视化报表，只需拖拉拽就能完成数据可视化分析，制作可视化报表，还拥有详细的用户权限设置功能保护数据安全。派可数据 商业智能BI可视化分析平台

商业智能 商业智能BI（Businesslntelligence），是基于企业服务的一整套数据利用方案，在实际运作中主要负责打通企业各部门业务系统（ERP、OA）数据，并将这些不同来源的数据经过ETL处理后整合汇总到数据仓库中。 后续企业可以通过BI包含的数据可视化分析功能，将这些业务数据转化为可用的信息，方便企业不同人员进行数据查询、分析、挖掘等，为管理和业务人员提供数据和信息上的依据，辅助进行决策。 大数据 通常来说，大数据指的是从收集数据到利用的全过程，在实际工作中可以帮助企业采集到不同来源、不同格式的海量数据，然后通过预处理、存储和分析的方式进行利用。 企业对大数据的利用主要是对海量数据进行分析挖掘，根据得到的信息，实现对用户的精准营销、针对性广告推广等，辅助企业业务和管理人员更好地完成日常工作。 商业智能和大数据的关系 商业智能是一套为企业或组织机构设计的完整的数据类技术解决方案，能够帮企业解决数据孤岛，提供数据仓库、数据分析、可视化分析、多终端展现等功能。而大数据更偏向于对数据进行处理，通常都是采集海量数据，然后将这些数据进行存储分析，借助统计分析方法展现数据报告。两者间有差异也有相通之处。 商业智能(BI) 这个术语指在公司内部使用数据，帮助经理做出决策。 BI工具(报告、仪表板)告诉我们发生了什么，因此基于这些工具的决策将是被动的。 一个随机仪表板 大数据 这个解释起来就简单了：大数据就是大量的数据。 要定义大数据，通常会用3V来解释，这是产生大数据的3个主要原因： · 容量：收集的数据量每分钟都在巨幅增长，我们需要使用分布式解决方案(使用多台机器，而不是非常非常昂贵的超级计算机/主机)来调整我们的存储和处理工具以适应该容量。 · 速度：处理数据的紧急程度与产生/获取数据的频率相关，还与决策中迫切使用数据的需求有关；即使是实时(或者几乎实时)。 · 种类：数据不再（仅）是结构化的，所以我们得忘记适用于传统数据库的东西。我们必须为添加各种格式的新数据源做准备；纯文本和多媒体内容都包括在内。 之后更多V被添加进来：真实性 （数据必须真实、可靠、可用）、价值（数据应有商业或 社会 价值）、易损性（数据必须合法、尊重隐私，并以安全的方式存储和访问）。 大数据可能是解决这些问题的方案。不要把它和本文解释的第一个概念混淆了：大数据就是实现或促进应用数据科学领域先进技术的事物，是数据的本质要求。例如，作为数据科学家，我们试图从数据集中得到答案。数据集不仅超过了RAM的大小，还超过了硬盘的大小。大数据为我们提供了跨多台机器承载数据的分布式存储技术，以及并行处理数据的分布式处理技术。 我们一起分享AI学习与发展的干货 欢迎关注全平台AI垂类自媒体 “读芯术” 简单来说，大数据可以更好的为商业智能服务，商业智能（BI）包括企业用于商业信息数据分析的策略和技术。商业智能技术提供业务运营的 历史 ，当前和预测性视图。商业智能技术的常见功能包括报告，在线分析处理，分析，数据挖掘，流程挖掘，复杂事件处理，业务绩效管理，基准测试，文本挖掘，预测分析和规范分析。 商业智能技术可以处理大量的结构化数据，有时还可以处理非结构化数据，以帮助识别，开发和创造新的战略商业机会。他们的目标是让这些大数据的解释变得容易。发现新机遇并基于洞察力实施有效战略可以为企业提供有竞争力的市场优势和长期稳定性。 商业智能可以被企业用来支持范围广泛的业务决策，从业务到战略。基本的运营决策包括产品定位或定价。战略业务决策涉及最广泛的优先级，目标和方向。在所有情况下，商业智能在将来自公司运营市场的数据（外部数据）与企业内部的公司数据（例如财务和运营数据（内部数据））数据相结合时最为有效。如果将外部和内部数据结合起来，可以提供完整的图像，实际上可以创建无法从任何单数据集中导出的“智能”。在众多用途中，商业智能工具使组织能够深入了解新市场，评估不同细分市场对产品和服务的需求和适宜性，并评估营销工作的影响。 大数据和商业智能BI的关系从应用上来讲，BI（BusinessIntelligence）即商业智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。 商业智能BI在数据架构中处于前端分析的位置，其核心作用是对获取数据的多维度分析、数据的切片、数据的上钻和下钻、cube等。通过ETL数据抽取、转化形成一个完整的数据仓库、然后对数据仓库的数据进行抽取，而后是商业智能的前端分析和展示。 商业智能BI处理的数据量是极大的，如 FineBI商业智能，自带ETL，可在短时间内响应数据处理的请求，并输出分析结果。 BI对稳定性以及易用性有一定要求，这是其他数据分析工具所不能比拟的。 大数据的应用的数据来源包括结构化数据，如各种数据库、各种结构化文件、消息队列和应用系统数据等，其次才是非结构化数据。 大数据为商业智能提供了先决条件。 商业智能 指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 过去20年，中国企业经过一轮又一轮的信息化建设，已经积累的足够的数据基础，每个企业都拥有海量的数据。到了数字化时代，如何将这些数据价值扩大化，通过智能数据分析辅助企业做高效决策变得越来越关键，也为商业智能能够更加智能提供了基础。 当然，智能数据分析处理除了 到了2016年，一个巨大的时间点到来。几股浪潮已经融合在了一起，算法、算力和数据......我们看到了巨大的拐点，过去的数据分析和商业智能仍然有价值，但是它没有解决的问题——对于海量数据的 探索 ，对于未来的预测，对于异常诊断，对于行动的建议，因为这些技术浪潮的到来，成为了可能。

　　商业智能中的数据分析工作主要通过OLAP来实现。原理是根据业务需求，建立人员分析数据的维度比如年月日等等。　　比如我们要利用商务智能工具FineBI做一个财务分析，就可以先确立一个主表，依据分析的维度取出不同的维表，OLAP会自动建立表间关联，业务人员只需搭建图表结构即可实现数据查询和分析结构的展示。

数据分析：一般指对数据进行研究的方法和过程。商业智能：是指将数据分析商业化、信息化，实现商业价值的企业信息化建设过程。所以数据分析包含的内容可以很宽泛，而商业智能则更聚焦于实现商业价值。1.数据分析的概念：通俗意义上来讲，“数据分析”并没有特定的应用场景，人们更喜欢将数据分析作为一种行为过程去讨论，或在其后加上诸如方法论这类的具体名词来定义。作为对数据进行研究的过程而言，数据分析将经历明确目标、收集、处理、探索、展现、发现问题这几个步骤。数据分析的六个步骤在这个过程中我们更加注重过程劳动和成果价值，而这个过程小到凝视身边人一眼，大到制定国家发展五年计划，它发生在生活的方方面面。举个生活中的小例子，比如我们想买一款适合自己的手机，在对手机市场不熟悉的情况下，可以在各大论坛搜集参数信息，结合自己的预算、喜好，选出要购买的手机品牌、价格、性能等需求细节，进而确定我们的最终选择。这样的行为也可以是属于数据分析，属于个人行为，也并不需要专业的工具，更不会对个人产生直接的商业价值。这意味着广义上的数据分析代表的仅是一种行为的过程，没有特定的应用对象和场景，和商业智能并没有很明确的对比意义。1.1数据分析方法：对于具体的数据分析方法，在各行各业的应用也是多如繁星、数之不尽，下面的一些方法作为例子，为大家抛砖引玉。数据分析方法2.商业智能的概念：商业智能是指将数据分析商业化、信息化，实现商业价值的企业信息化建设过程。“商业智能”（或商务智能）这个词其实诞生于上世纪90年代，经过几十年的发展演变，许多人会将商业智能看成一种解决方案，最终目标是为管理者提供决策支持。究其实际情况而言，解决方案是一种运用合理的方法、合理的工具手段，以合理的成本投入去解决企业一段时间范围内可预见难题的行动方案，是有保质期的。而商业智能是经过阶段性递进、持续优化的信息化建设过程，追求的是持续收益、长期决策支持，而不是短期见效。2.1商业智能建设的难点：而且在商业智能建设过程中，我们会遇到以下几大难题：平台挑战：数据分析链条很长，从采集、治理、整合、存储、计算、建模到展现，涉及工具和技术太多，成本高昂，架构复杂，需求实现效率太低，难以满足企业业务的洞察需要。应用挑战：IT部门辛苦做出的数据报告，业务部门觉得没用，问业务部门有什么需求，又难以提出。服务挑战：无论是自建服务团队还是找第三方供应商，缺乏贴身的精细化专业服务能力导致解决问题效率低下，带来负面用户反馈。运营挑战：用的都是国际大牌产品，但系统就是不稳定，问题频出，本质是因为缺少运营的系统化方法。解决商业智能建设过程中的难题，使商业智能建设过程能在企业内取得长远收益，为管理者做持之以恒、稳健发展的决策支持，发挥数据价值，进而驱动商业价值体现，我们需要的是数据驱动业务增长能力模型——PASO能力模型。请点击输入图片描述PASO能力模型通过PASO能力模型，稳健的完成企业商业智能建设过 程，获得长期受益，才是真正意义上诠释和体现数据的商业价值，实现长期决策支持。举个例子：这是我们根据某企业国际物流业务的实际情况，进行调研和分析之后，建立的一套营销体系模型。请点击输入图片描述通过营销体系模型，分析出每一步的销售过程的数据，从而不断改进销售技巧以及优化服务流程，最终实现了广告投放上的价值最大化，以及销售流程环节标准化。这是一个企业应用商业智能的实例，也显示出我刚才提到的，商业智能不是短期解决问题的方案，而是一个追求持续收益的长期建设过程。

【答案】：C本题考查的是商业智能的三个层次。商业智能的实现有三个层次：数据报表、多维数据分析、数据挖掘。商业智能的三个层次必须掌握，还要注意每个层次的内容，易考查选择题。

大数据时代商业智能的发展趋势信息技术的高速发展带来了企业利用信息技术提高自身竞争力的巨大空间，人们愈发重视通过更加高级的分析来解答更加深入的问题，以及为管控自助商业智能而生的全新方法便是这些趋势之一。创新的潜能远未耗竭。那么商业智能将会朝着什么发向发展呢？数据挖掘将成为基本的应用程序功能数据挖掘融入到现代商务智能应用程序的方法将会更智慧，并提供巨大的价值。数据容量和种类持续增长大数据时代的到来，由于获取数据更加便利，收集的数据种类也更加复杂。大部分数据都很松散，复杂，需要创新的方式实现存储、集成、分析和报告。便捷人类生活商务智能的发展势必给人类生活带来极大的便利：商务智能监测交通，运用于临床医学，智能可穿戴设备等等。商务智能已经开始进去我们的生活并影响我们的决定。人人都能数据分析随着数据的不断更新，膨胀。传统的报表工具等分析已经不能满足日常企业、用户的需求，他们希望获得更深入有效多样化的恩熙体验。可视化分析成为通用语言随着移动互联网的发展日趋成熟，人们交流方式无不因数据而改变。人们通过将数据可视化来探讨问题、揭示洞见，随着数据使用量的增长，可视化已是大势所趋。经过多年的发展，综合了数据仓库、联机分析处理工具和数据挖掘等技术的商业智能系统，已经成为影响企业发展的重要工具，在不远的将来，势必颠覆我们的生活。

中国人民大学的全日制MPAcc项目也有招生，全日制的学费是7万，学制2年，中国人民大学的在职MPAcc的学费是20.8万，学制也是两年至于你是考在职项目MPAcc还是全日制MPAcc项目可以根据你的需求来看，这里我把中国人民大学的笔试考试内容也附带给你介绍一下：笔试部分，也就是联考，主要考的内容是：综合能力试卷：上午8:30-11:30考试时间3小时，总分200分，试卷是由数学、逻辑和写作构成，其中数学75分，逻辑60分，写作65分。数学和逻辑主要是考选择题，数学是25道选择题，逻辑是30道选择题，数学不考高等数学等其中具体分布是：数学 就是初等数学，比如初数，排列组合概率，几何等。但大多考MPAcc的都是全日制的毕业生 ，大家基础都还可以，所以数学模考能拉开分数差距不多。在数学考试内容中，考的最多的是初数，其次是概率题，几何一般出两道大题，一道容易的，一道难的。数学掌握题型考点之后，一定要多做真题，大量地练习巩固。逻 辑 就逻辑而言，它考的是形式逻辑，要特备注重它的语言结构和语法结构。如果没有弄清楚，在逻辑上，你会比较吃力。逻辑需要一段时间来培养语感和对题型的了解。如果发现自己搞不定，建议你可以报个都学课堂，这些知识和陷阱，老师会给你详细总结，备考时间有限，尽量做到最好。写 作 600字要求的论证有效性分析30分；700字要求的论说文35分。写作一定要注意，多积累一些素材与模板，并且要强化自己的练笔能力，多写，多抄，否则最后的考试就是很凌乱。英语（二）：下午14:00-17:00考试时间3小时，总分100分，英语题型难度介于四、六级之间，求掌握大纲词汇词汇量在4500~5500个单词左右，核心词汇3500个左右。或者更浓缩的核心词汇在2400个左右英语二虽说是介于四、六级之间，不考听力，所以难度相对来说比六级简单点，但是相对来说英语考比较灵活，得熟练掌握相应的 技巧。建议广大备考2023年MPAcc的考生务必现在开始就要迅速进入英语的备考状态，开始从英语的核心单词记忆开始，为英语备考打下坚实的基础。

同比可以认为是 不同相连周期同一时间比 环比是同一周期相连时间比

简单了说,报表就是通过对原始数据的分析整合,将结果(表现表式为文字表格图形等)反馈给企业客户的一种形式.在应用系统中,以单据等形式驻存的信息是基础,各种报表(数据分析)就是所需要的结果.比如说,在企业的供应链中,将一段时间内所有的采购单据进行分析汇总,就可以得到原材料成本分析,供应商供货比重分析等多种报表.报表一般由各种单据提供原始数据,由存储过程(或查询语句)通过分析整合形成数据结果,再经由程序的设置将数据经果转化成多种形式呈现(表格文字图表...)

报表就是通过对原始数据的分析整合,将结果(表现表式为文字表格图形等)反馈给企业客户的一种形式。在应用系统中,以单据等形式驻存的信息是基础,各种报表(数据分析)就是所需要的结果。比如说,在企业的供应链中,将一段时间内所有的采购单据进行分析汇总,就可以得到原材料成本分析,供应商供货比重分析等多种报表。报表一般由各种单据提供原始数据,由存储过程(或查询语句)通过分析整合形成数据结果,再经由程序的设置将数据经果转化成多种形式呈现。

报表就是通过对原始数据的分析整合,将结果(表现表式为文字表格图形等)反馈给企业客户的一种形式。在应用系统中,以单据等形式驻存的信息是基础,各种报表(数据分析)就是所需要的结果。比如说,在企业的供应链中,将一段时间内所有的采购单据进行分析汇总,就可以得到原材料成本分析,供应商供货比重分析等多种报表。报表一般由各种单据提供原始数据,由存储过程(或查询语句)通过分析整合形成数据结果,再经由程序的设置将数据经果转化成多种形式呈现。

财务费用为负数，财务费用中的数据为负数时，合理会计科目中财务费用的二级明细有：手续费支出、利息收入、利息支出、财务汇兑损益、财务汇兑损失、其他。首先来看手续费支出，根据字面的意思我们都可以看得出来，手续费支出即是当公司财务进行异地转汇款时产生的手续费支出。利息收入，即是银行存款在季度末时产生的利息收入。利息支出即是当我们向银行或其它机构贷款时，产生的利息支出。而汇兑损益，即是指涉及外币的经济业务在向记帐本位币折算过程中，由于汇率变化而产生的一种折算差额，按照折算差额产生的正差为汇兑损益，负差为汇兑损失。其他，是指公司在银行开户产生的开户费或者是银行内产生的其它管理费用，一般纳入财务费用的其它项目。所以财务费用=手续费支出-利息收入+利息支出-汇兑损益+汇兑损失+其它，可以看出，当利息收入及汇况损益的和大于手续费支出、汇兑损失、其它时，那么财务费用的数据是负数，反之，为正数。

资本充足率反映商业银行在存款人和债权人的资产遭到损失之前，该银行能以自有资本承担损失的程度。规定该项指标的目的在于抑制风险资产的过度膨胀，保护存款人和其他债权人的利益、保证银行等金融机构正常运营和发展。各国金融管理当局一般都有对商业银行资本充足率的管制，目的是监测银行抵御风险的能力。资本充足率("CAR")是衡量一个银行的资本对其加权风险比例的以百分比表示的量。资本充足率计算公式 : 资本净额/表内、外风险加权资产期末总额≥8%风险可以是加权资产风险(a)，也可以是各自国家调控者规定的最小总资产要求。如果使用加权资产风险，那么CAR = {T1 + T2}/a ≥ 8%.8%是国家调控者的标准要求。T1 T2分别是两种类型的可以计入总量的资产：第一类资产（实际贡献的所有者权益），即银行不用停止交易即可以化解风险的资产；和第二类资产（优先股加百分之50的附属债务），停业清理可以化解风险的资产，对储户提供相对较少额度的保护。本地规定现金和政府债券没有风险，居民抵押贷款50%风险，其他所有类型资产100%风险。本地规定现金和政府债券没有风险，居民抵押贷款50%风险，其他所有类型资产100%风险。银行A有100单位资产，组成如下：现金: 10政府债券: 15抵押贷款: 20其他贷款: 50其他资产: 5又假设，银行A有95单位的债务。根据定义，所有者权益=资产-负债，即5单位。银行A的加权资产风险计算如下：现金10 * 0% = 0政府债券15 * 0% = 0抵押贷款20 * 50% = 10其他贷款 50 * 100% = 50其他资产5 * 100% = 5总加权资产风险 65所有者权益5

亲测使用了一下 ChatGPT，自己使用还是非常震撼。ChatGPT 能替代的有：水框架类的问题答得很好：比如拆解观看时长下降的原因，至少是个 junior dataanalyst 的思考水平了；对理论知识和问题答得很好：Chat GPT据说建立在上亿变量上建立的模型本身就是个超大型搜索引擎了，能够回答这也类知识类问题井不讶异，但是输出的排版非常舒服且合理就比较厉害了；对输出简单的结论判断：比如通过数据分析师职业内容和互联网的需求，认为数据分析师未来还有需求ChatGPT还无法替代的有：对没有趋势推断和预测能力：比如抖音和快手未来市场份额的问题，没有办法解答没有可视化能力：毕竟是 Chat bot，数据分析师保住一些可视化的饭碗没有人情味：毕竟人都知道大象放进冰箱明明三步就够了

进入金三个人所得税代扣代缴系统，选择系统设置-备份恢复-备份设置-自动备份-点保存备份就好了。进入金三个人所得税代扣代缴系统，选择系统设置-备份恢复-恢复设置-选择文件名-点恢复就好了。

一、首先进入个人所得税代扣代缴系统，选择需要补缴的月份，然后维护人员登记和报表填报模块。二、下一步是单击，然后在左下角找到“系统设置”并单击“打开”。三、然后点击“系统设置”中的“申报管理”，再点击对话框中的“申报模式设置”。然后单击“媒体声明”并单击“保存”。四、点击返回“报表填制”模块界面，点击右上角的“申报单提交”按钮。五、然后点击左上角的“导出申报文件”按钮，在弹出的“重要提示”框中点击“继续申报”，如下图所示。六、下一步是选择导出路径，然后将其导出。这时，注意把档案放在U盘上，然后到税务局大厅申报。七、最后一步是到税务局大厅申报，然后将反馈文件转到U盘，此时在“申报单提交”界面下的“导入反馈文件”按钮导入反馈文件，完成补充申报。

中国工业企业数据库的使用现状和潜在问题 聂辉华 江艇 杨汝岱 ue000 提要：在经验研究中，企业级的微观数据正受到越来越多的重视。中国工业企业数据 库成为海内外学者研究中国企业行为和绩效的主要数据库之一。但是该数据库存在样本匹配 混乱、变量大小异常、测度误差明显和变量定义模糊等严重问题，忽视这些问题可能会导致 研究结果错误。本文介绍了该数据库的基本情况和使用现状，指出了该数据库的若干缺陷， 并根据现有研究提供了若干改进建议。 关键词：企业数据 工业企业 微观计量 制造业 生产率 JEL 分类号：C33 D24 L22 L60 一、引言 数据是经验研究的细胞，因此数据质量的好坏直接决定了经验研究的活力。最近十多 年来，国际经济学界越来越重视使用微观面板数据（longitudinal micro-level data）的研究。 相对于宏观数据或行业数据，微观的企业数据或个体数据的优势是非常明显的：第一，微观 面板数据包含了更多信息，例如企业的所有制、规模和出口等状态，这些信息对于企业行为 研究是必不可少的；第二，微观面板数据同时包含了时间维度和个体维度，有助于解决计量 经济学中的个体异质性问题，更容易保证估计的一致性；第三，微观面板数据增加了观测值 个数，使得估计更有效率。对于产业组织理论、企业理论、公司金融、国际贸易、收入分配 和劳动供给等研究领域来说，经验研究的数据主要就是微观数据。 伴随微观计量经济学的引入和国内外微观数据库的开放，中国经济学者越来越重视微 观数据的开发和使用，并生产了很多基于微观数据的研究成果。一些中国数据库甚至被全世 界各国学者使用，这一方面表明中国问题越来越受到国际经济学界的重视，另一方面也表明 中国数据的质量得到了越来越多的认可。特别是，相当多海内外学者使用了“中国工业企业 数据库”（Chinese industrial enterprises database） ① ，其研究成果广泛发表在包括《American Economic Review》（如Song等，2011）、《Quarterly Journal of Economics》（如Hsieh和Klenow， 2009）和《经济研究》等国际和国内著名学术期刊上。作为一个由中国国家统计局收集的 数据库，它的优点是样本大、指标多、时间长。但是，它毕竟不是一个由学术机构发布的数 据库，因此在很多方面还不太符合学术研究的严格要求，其缺陷包括样本匹配混乱、指标存 在缺失、指标大小异常、测度误差明显和变量定义模糊等严重问题。我们认为，如果研究者 没有察觉到这些数据缺陷，并且采取有效的方法缓解或消除这些缺陷，那么就会对经验研究 的结果产生负面影响，甚至会导致错误的结果。而错误的结果对于理论研究和经验研究来说， 不仅浪费了时间和精力，而且可能会产生误导作用。鉴于此，我们认为有必要详细地、严谨 地讨论中国工业企业数据库的基本情况、使用现状，指出其存在的问题，并尽可能提供解决 问题的建议。我们希望，本文的分析不仅有助于潜在使用者了解该数据库的研究现状和未来 ue000 聂辉华，中国人民大学经济学院，人大企业与组织研究中心，北京市 100872；email: niehuihua@263.net。 江艇，中国人民大学经济学院，人大企业与组织研究中心，econjiang@gmail.com；杨汝岱，湘潭大学消费 研究院，rudaiyang@gmail.com。作者感谢何帆对写作本文提供的建议，感谢屠顺杰提供的助研工作，同时 感谢两位匿名审稿人提供的有益建议。本文的研究得到姚洋主持的国家社科基金重大项目“我国中长期经 济增长与结构变动趋势研究（09&ZD020）”和聂辉华、杨汝岱分别主持的教育部新世纪优秀人才项目的资 助，特此鸣谢。文责自负。 ① 一些英文文章将该数据库名称翻译为“China Annual Survey of Industrial Firms”或“China Annual Survey of Manufacturing Firms”。 1 本文发表于《世界经济》2012 年第5 期 方向，而且有助于他们更准确地使用该数据库，从而推进相关领域的研究。当然，作为该数 据库的使用者之一，我们并不能保证我们全面地熟悉了该数据库，并且我们对问题的分析不 可避免地包含了一定的研究倾向。 二、数据库基本信息 我们首先简单地描述数据库的基本情况。中国工业企业数据库由国家统计局建立，它 的数据主要来自于样本企业提交给当地统计局的季报和年报汇总。该数据库的全称为“全部 国有及规模以上非国有工业企业数据库”，其样本范围为全部国有工业企业以及规模以上非 国有工业企业，其统计单位为企业法人。这里的“工业”统计口径包括“国民经济行业分类” 中的“采掘业”、“制造业”以及“电力、燃气及水的生产和供应业”三个门类，主要是制造 业（占 90%以上）。这里的“规模以上”要求企业每年的主营业务收入（即销售额）在 500 万元及其以上，2011 年该标准改为2000 万元及其以上。基于上述统计口径的数据库自1998 年开始采集，但多数学者使用的工业企业数据库涉及的年份在1999－2007 年之间。由于该 数据库的主要成份为制造业企业，在统计口径上与其它国家的产业分类比较一致，而且一些 变量（例如资本、研发投入和出口交货值）更容易度量，因此使用者通常析出该数据库中的 制造业企业。制造业的统计口径包括从农副食品加工业、食品制造业到工艺品及其它制造业、 废弃资源和废旧材料回收加工业等30 个大类（二位数行业），对应于国民经济行业分类与代 码（GB/T4754—2002）中的代码 13－43（没有 38）。为了保持企业样本的完整性，同时与 现有研究具有可比性，我们以1999－2007 年全部国有及规模以上非国有工业企业作为我们 分析该数据库的主要样本。 1999－2007 年中国工业企业数据库包括了 200 多万个观测值，每年的样本企业数量从 1999 年的大约16 万家逐年递增到2007 年的大约33 万家。 ① 在9 年样本期内，总共有大约 55 万家企业出现，包括上市公司。显然，这是一个巨大的非平衡面板数据。由于企业关闭、 改制、重组等各种原因，只有4 万6 千多家企业（约占样本企业总数的8%）连续出现在整 个样本期间。该数据库样本占据了中国工业企业的绝大部分比例。根据具有可比性的 2004 年第一次全国经济普查年报，当年工业企业销售额为218442.81 亿元。而中国工业企业数据 库当年全部样本企业的销售额为195600 亿元，约占全国的89.5%。 ② 目前，除了经济普查 数据库，中国工业企业数据库是可获得的最大的企业级数据库。表1 描述了1999－2007 年 企业总数和国有、集体、民营、外资企业（含港澳台企业）的份额变化。可以看出，国有和 集体企业的比例在显著减少，从1999 年的三分之二下降到2007 年的不足十分之一，而民营 企业的比例从不足 20%迅速增加到超过 70%。该表从一个侧面反映了中国市场经济结构的 剧烈变动。 表1 中国工业企业的类型、数目和比例 年份 国有 比例% 集体 比例% 民营 比例% 外资 比例% 总数 1999 52817 32.86 53507 33.29 27757 17.27 26652 16.58 160733 2000 44665 27.66 49383 30.58 39192 24.27 28240 17.49 161480 2001 36781 21.67 42528 25.06 59208 34.89 31178 18.37 169695 2002 31570 17.55 38237 21.25 75884 42.18 34208 19.02 179899 2003 25157 12.93 32334 16.62 98698 50.74 38318 19.70 194507 ① 学者们使用的该数据库可能有几个不同的来源，但是内容相差很小。 ② 经济普查的工业企业销售额来自国家统计局网站《第一次全国经济普查主要数据公报（第二号）》，工业 企业数据库中的工业企业销售额来自作者计算。 2 本文发表于《世界经济》2012 年第5 期 2004 27403 9.89 26896 9.70 165864 59.85 56976 20.56 277139 2005 18520 6.86 23875 8.84 171603 63.53 56112 20.77 270110 2006 16209 5.40 20983 6.99 202417 67.43 60585 20.18 300194 2007 11724 3.50 19355 5.78 236823 70.68 67174 20.05 335076 来源：作者根据数据库计算 事实上，工业企业数据库也是最全面的企业数据库。该数据库包括企业的两类信息， 一类是企业的基本情况，另一类是企业的财务数据。企业的基本情况包括：法人代码、企业 名称、法人代表、联系电话、邮政编码、具体地址、所属行业、注册类型（所有制）、隶属 关系、开业年份和职工人数等指标。企业的财务数据包括：流动资产、应收账款、长期投资、 固定资产、累计折旧、无形资产、流动负债、长期负债、实收资本、主营业务收入、主营业 务成本、营业费用、管理费用、财务费用、营业利润、利税总额、广告费、研究开发费、工 资总额、福利费总额、增值税、工业中间投入、工业总产值和出口交货值等指标。全部指标 大约为 130 个。特别是，2004 年为第一次全国经济普查年，因此在数据库中当年的企业指 标还包括了不同学历（研究生、本科、大专、中专、高中、初中及以下）、不同职称（技术 职称和技师等）的男职工和女职工的相应数量，此外还包括了企业是否加入工会以及加入工 会的人数等其它年份所没有的信息。 毋庸置疑，工业企业数据库的优势非常显著。第一，它的样本量非常大，涵盖了全国 所有的国有工业企业和规模以上的非国有工业企业。9 年的观测值总数超过200 万个。2006 年之后，每年的样本企业数目已经超过了30 万个。除了普查数据库，还没有哪个企业数据 库在样本量上能与之匹敌。从统计学或计量经济学的角度讲，大样本的优势是降低估计的近 似偏误，提高估计的效率。第二，它的指标非常多，包括了企业的基本情况和企业的财务数 据，能够从多个角度比较全面地反映企业的市场进入、投资、借贷、广告、研发、出口等行 为和企业的短期与长期经营绩效，并且企业加总数据能够反映出企业所处行业或地区的市场 结构。从产业组织理论的角度讲，一旦可以获得市场结构、企业行为和绩效的数据，学者们 几乎就可以进行任何主题的研究！公司金融、企业理论、国际贸易和产业集聚等相关领域的 研究者们也可以对该数据库各取所需，包括进行跨专业研究。如果将该数据库和其它数据库 合并，那么学者们将会发现更加丰富的研究视角。指标越多，在构建计量方程时解释变量和 控制变量就越多，这样可以减少遗漏变量问题。第三，它的时间序列比较长。工业企业数据 库最早的建立年份是1998 年，目前已经更新到了2008 年，前后跨期11 年。这使得研究者 采用动态面板方法具有可行性，从而有助于反映历史因素的作用，以及从动态的角度研究企 业和产业的演化过程。 相对而言，目前流行的其它几个企业数据库，例如万得金融数据库、色诺芬经济金融 数据库、国泰安上市公司数据库，样本企业都是上市公司，它们的指标更全面、准确，提供 指标的频率也更高。比如，这些上市公司数据库通常包括了主要股东持股情况、董事会成员 和高管的个人特征以及职位变动，从而可以研究公司治理结构。另外，上市公司数据库不仅 包含工业类上市公司，还包含了金融类和服务类上市公司，这也是工业企业数据库所缺乏的。 此外，一些特定的调查项目也催生了企业数据库。例如，2006 年世界银行和国家统计局对 中国12 省的1200 多家企业进行了调查，内容涉及企业社会责任、内部管理、质量管理、劳 动管理、环境管理、市场竞争以及技术改造等方面。从1991 年到2006 年，中央统战部和全 国工商联陆续对全国民营企业的经营情况进行了抽样调查，内容涉及企业基本情况、管理体 制、企业家背景以及劳资关系等方面。 ① ① 关于其它企业数据库，感兴趣的读者可以访问香港中文大学中国研究服务中心的网站。 3 本文发表于《世界经济》2012 年第5 期 三、数据库使用现状 由于工业企业数据库的独特优势，近几年来每年都有大量的海内外经济学者使用该数 据库撰写和发表论文，主题涵盖产业组织理论、企业理论、公司金融、转型经济学、国际贸 易、劳动经济学和区域经济学等学科。下面，我们简要介绍工业企业数据库在上述经济学分 支中的使用现状。一方面，我们希望这有助于感兴趣的研究人员了解人们在不同领域已经用 该数据库做了什么，还可以做什么；另一方面，我们希望这有助于感兴趣者了解现有研究者 是如何做这些研究的。当然，囿于篇幅和精力，我们不可能囊括所有使用该数据库的文献， 而是将目光聚焦于国内外的主要学术期刊或者流传较广的英文文章。 1、生产率 在所有使用该数据库的相关研究文献中，企业生产率是最受关注的主题。因为生产率 是最重要的效率度量，正如克鲁格曼（Krugman，1997）所言：“生产率不是一切，但是长 期来看生产率近似于一切。”而且，对于计算企业生产率而言，工业企业数据库提供了加总 数据所不具有的独特优势。利用工业企业数据库中提供的销售额或经济增加值（表示Y）、 固定资产（表示K）和职工人数（表示L），采取相应的价格指数进行平减，可以计算出每个 企业的劳动生产率和全要素生产率（total factors productivity，简称TFP）。鉴于劳动生产率 不能反映资本的效率，因此多数文献以TFP作为生产率的度量。又因为制造业口径与国际产 业分类更具可比性，所以现有文献在计算TFP时几乎都以制造业企业为样本。在计算TFP时， 一些学者采取了传统的索洛残差法（Solow residual），例如谢千里等（2008）、Hsieh和Klenow （2009）；一些学者采取了主流的OP方法（Olley和Pakes，1996），例如张杰等（2009）、余 淼杰（2010）、聂辉华和贾瑞雪（2011）、杨汝岱和熊瑞祥（2011）、Brandt等（2012）；一些 学者采取了LP方法（Levinsohn和Petrin，2003），例如周黎安等（2007）；一些学者采取了随 机边界方法（SFA），例如刘小玄和李双杰（2008）。 ① 2、国际贸易 与生产率研究密切相关的是国际贸易，更具体地说，是考察企业出口与生产率的关系。 根据著名的企业异质性假说（Melitz，2003），生产率高的企业会倾向于选择出口，即生产 率和出口是正相关的。工业企业数据库包含了企业出口交货值，但无法区分一般贸易和加工 贸易企业。利用工业企业数据库，一些学者检验了这一假说对于中国企业是否成立。张杰等 （2009）利用1999－2003 年的制造业企业数据发现，出口有利于企业提高TFP，即存在出 口的“学习效应”。而李春顶（2010）利用1998－2007 年的样本发现，出口企业的平均TFP 或劳动生产率低于内销企业，他认为这是“生产率悖论”。此外，赵伟等（2011）发现劳动 生产率与出口选择是负相关的，但 TFP 有时与出口选择是正相关的。这似乎表明，利用该 数据库文献研究还没有明确地支持企业异质性假说，但 Lu（2010）对此提供了一个理论解 释。还有一些学者利用工业企业数据库做了相关的研究。例如，余淼杰（2010）发现，贸易 自由化（降低关税）会提高出口企业的TFP；包群等（2011）发现，制造业企业出口后对其 员工收入的改善并不明显；杨汝岱和郑辛迎（2011）发现行业的垂直专业化程度对企业员工 工资有差异化影响。 3、外商直接投资 中国加入 WTO 已经十周年了，外商直接投资（FDI）究竟在中国的经济发展中扮演了 什么样的角色？亓朋等（2008）利用1998－2001 年的制造业企业数据，考察了外资企业对 内资企业 TFP 的溢出效应，发现在行业内溢出效应不显著，行业间和地区间均存在正的溢 出效应。罗雨泽等（2008）使用2000 年和2002 年的制造业企业数据，发现外商投资企业对 ① 聂辉华和贾瑞雪（2011）比较了计算TFP 的几种方法的优劣。 4 本文发表于《世界经济》2012 年第5 期 本行业和本地区的内资企业有显著正的溢出效应。有趣的是，路江涌（2008）利用 1998－ 2005 年的制造业企业数据，发现外资企业对内资企业的溢出效应随地理距离而递减，在本 市内溢出效应为正，在全国范围内为负，并且对国企为负，对民企为正。Du 等（2011）发 现，外资企业对内资企业的溢出效应主要是通过前向或后向产业关联实现的，横向产业关联 没有产生显著的溢出效应；而且，来自港澳台的外资企业和来自外国的外资企业对内资企业 的影响也不相同。Xu 和Sheng（2011）也得到了类似的发现。Sheng 等（2011）还发现，FDI 通过后向产业关联提高了内资企业的出口价值，通过同行业的示范效应提高了内资企业的出 口倾向。Chen 等（2011）发现，外资企业具有明显的工资溢价，并且对内资企业的工资有 抑制作用，从而加剧了企业之间的工资不平等现象。 4、研发 技术创新是企业生产率的重要源泉之一，因此企业的研究开发（R&D）行为也备受关 注。关于 R&D 的文献主要分为两类：第一类是研究 R&D 或者企业创新的决定因素，主要 是检验“熊彼特假说”；第二类是研究企业的 R&D 对绩效的影响。聂辉华等（2008）利用 2001－2005 年的制造业企业数据，分析了发现企业的研发密度（度量创新）与规模、市场 竞争之间均呈倒 U 型关系，而且尽管国有企业的研发密度比民营企业的更高，但是研发的 效率更低。Hu 等（2009）发现FDI 和企业改制对于促进企业研发密度有正面作用。陈林和 朱卫（2011）使用2005－2006 年的工业企业数据，根据国有经济比重区分行政进入壁垒高 的行业和行政进入壁垒低的行业，发现在前一类行业中创新与市场结构之间是倒U 型关系， “熊彼特假说”成立，但是在后一类行业中相反。Chesbrough 和Liang（2007）以制造业中 的半导体行业为例，发现市场导向会影响企业R&D 的投资回报，即全球市场导向的企业比 国内市场导向的企业能够获得更高的 R&D 回报。戴觅和余淼杰（2012）发现，出口前的 R&D 投资能够促进企业在出口后的生产率提高。 5、民营化 中国国有企业改革的主要成效之一，就是大量的国有企业进行了转制，即从百分之百 的国有企业变成了国有控股企业或者民营企业。这一点明显地反映在国有工业企业的实收资 本成份变化上。Tong（2009）利用1998－2003 年的工业企业数据，发现市场竞争的加剧、 FDI 集中度的上升以及预算约束的硬化是国企民营化的主要动因，而且绩效相对好的国企更 有可能民营化。Bai 等（2009）研究了国企民营化的影响，发现民营化增加了销售额和劳动 生产率，而这主要是通过减少管理费用来实现的。Dougherty 等（2007）发现，民营化通过 提高企业的赢利能力和生产的地区专业化水平提高了企业的生产率。Lu 等（2010）发现， 集体企业的私有化导致了销售成本的上升，但是也导致了管理费用的下降。 6、公司金融 由于中国工业企业数据库包含了丰富的财务指标，因此很多学者用它研究企业的投资、 融资和避税行为。Cai 和 Liu（2009）提出了一个有趣的问题：竞争是否会加剧公司规避所 得税？他们识别避税程度的方式是，比较企业报告的利润和根据会计规则计算的利润之间的 差额。使用 2000－2005 的工业企业数据，他们发现竞争会加剧企业的避税行为。Cull 等 （2009）认为，中国的银行贷款（loan）和商业信用（trade credit）之间存在一种替代关系， 业绩差的国企会通过商业信用将银行贷款再配置给企业客户，而业绩好的民营企业比业绩差 的民营企业更有可能扩展商业信用。余明桂和潘红波（2010）利用2004－2007 年的工业企 业数据发现，企业（特别是私有企业）会将授予客户的商业信用作为产品市场竞争的手段， 这验证了商业信用的竞争假说。Guariglia 等（2011）发现，民营企业的内部融资（现金流/ 总资产）是企业增长的重要约束条件，而国有企业则不受此类约束。 7、产业集聚 利用企业层面的数据，我们可以得到行业或地区层面的加总数据，这可以反映中国工业 5 本文发表于《世界经济》2012 年第5 期 的产业集聚现象。使用1998－2005 年的制造业企业数据，Lu 和Tao（2009）考察了中国制 造业集聚（用EG 指数衡量）的决定因素，发现地方保护主义（国有企业的雇佣比例）是阻 碍产业地区集聚的主要因素。另外一些学者考察了产业集聚对企业的影响。Li 等（2011） 发现产业集聚对企业规模有显著的正面影响。Lin 等（2011）发现，产业集聚和企业生产率 之间存在一种倒U 型关系。Yang 和He（2011）发现贸易通过信息和分工影 转载仅供参考，版权属于原作者。祝你愉快，满意请采纳哦

（网络）影视--身为当下主流的一种消遣工具，是股市里面的话题中心，股价居高不下，谁都想来赚上一笔。所以学姐这就来研究一下影视行业的翘楚--芒果超媒。在开讲前，给大家递上整理好的媒体行业龙头股名单，点击就可以领取了：值得收藏：媒体行业龙头股名单一、从公司角度来看公司介绍：芒果超媒是一家新型媒体产业集团，基于芒果tv平台，协同影视剧、综艺节目、音乐、游戏等众多运营主题，形成了完整的新媒体产业链。目前公司主营业务除了互联网视频、新媒体内容制作、媒体零售，还涉及计算机硬件开发、智能产品销售、玩具、家用电器等生活领域。那么，芒果超媒具体都有些什么优势呢？以下几点都是：亮点一：电视节目制作优势芒果超媒（旗下的芒果TV）和湖南卫视（湖南广播电视台）始终保持着紧密的合作。湖南卫视的全部节目内容与视频版权差不多尽数都交给了芒果tv，所以芒果超媒在媒体内容策划、制作、展示和成本管理方面，也有很好的经验优势。亮点二：市场和完整的产业链优势芒果超媒很看重发展电视购物，2014年，其电视购物节目就已经将19个省、自治区、3个直辖市都覆盖到了，能让1000多万人在线购买。公司为保证产品的质量没有问题，公司与主要供应商均保持了稳定和长期的合作关系，（公司）不仅进入原产地招商，而且还采用互联网采购和在线商务管理，增强了人们的体验。根据多年的发展经验，芒果超媒对于供应商的挑选到产品的提供，现在在市面上已经有了一条完整的产业链，与那些刚刚成立且并未发展起来的企业对比来看，芒果超媒具有十分强大的优势。上面说的两点并不是全部，芒果超媒值得分析的内容相当多，但是因篇幅受限，学姐把它的关键信息整理了一番，就放在下面的研报里面，感兴趣的朋友赶紧点击免费阅读吧：最新行业研报免费分享 二、从行业角度来看在线视频行业（市场规模）正处于持续高涨的阶段，到2020年就大概有2000亿的市场规模。在线视频也是用户使用互联网的几个主要需求之中的一个，早在2018年，8亿网民中就有5.78亿（人）通过移动端观看网络视频，月活跃人数已经高于10亿。在短视频爆发的大趋势下，网络视频需求又迎来新高，发展前景极好。总结来说，芒果超媒的公司规模在新型媒体领域中非常大，随着大环境向好，借助完整的产业链优势，未来发展空间巨大。不过由于用户的要求越来越高，只有高质量的视频内容才能带来用户流量，这对大部分企业来说又是一个极大的挑战，可以说不但要面临机遇，也要面临挑战。对于新手而言，无法靠自己来判断股票的好坏，因此我特地给大家梳理了诊股方法，就算你是投资新手，也能很快确定芒果超媒的股票估值水平：【免费】测一测芒果超媒股票的当前估值位置？应答时间：2021-12-09，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看

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目前，在双碳、能耗双控及采暖季错峰限产等政策约束下，预计钢价将维持高位震荡，对于钢铁行业肯定能获益，方大特钢也是属于钢铁行业的，这只股票是否优秀，是否有投资机会，下面我就来认真介绍下。在开始分析方大特钢前，我整理好的钢铁行业龙头股名单分享给大家，点击就可以领取：宝藏资料！钢铁行业龙头股一栏表 一、从公司角度来看公司介绍：方大特钢科技股份有限公司是一家集采矿、炼焦、烧结、炼铁、炼钢、轧材生产工艺于一体的钢铁联合企业，是弹簧扁钢和汽车板簧精品生产基地。以下是方大特钢的主要产品：螺纹钢、汽车板簧、弹簧扁钢、铁精粉等。方大特钢先后荣获中国企业500强、中国钢铁工业先进集体、江西省先进企业等荣誉，拥有的知名商标包括了"长力"、"海鸥"等。简单介绍方大特钢后，下面继续从方大特钢比较出色的地方来解析一下它是否值得我们考虑。亮点一：品牌优势明显方大特钢生产的汽车板簧系列产品拥有“长力”、“红岩”、“春鹰”三大知名品牌。从方大特钢棒线产品出发，海鸥牌热轧带肋钢筋得到了全国冶金实物质量"金杯奖"，“长力牌”冷镦用热轧盘条获全国冶金行业“品质卓越产品”，在市场上的口碑和质量评价都非常好。在这同时，方大特钢自主研发的环保型易切削钢盘条连续多年市场占有率居于全国翘楚。亮点二：坚持普特结合，产品得到升级方大特钢一直坚守着普特结合的产品路线，通过进一步开展研发和试制高性能、高质量或用户定制弹扁产品，其中2000MPa全新板簧用钢在国际中水平较高，国内某客车品牌的车型道路实验得以成功完成，并且供货的数量很低。并且，用户定制的高端卡车板簧用高质量弹簧扁钢在疲劳验证上是没有任何问题的，技术处于国内知名商用车公司高端板簧产品中的领先地位。由于篇幅受限，更多关于方大特钢的深度报告和风险提示，我整理在这篇研报当中，点击即可查看：【深度研报】方大特钢点评，建议收藏！ 二、从行业角度看进入"十四五"新发展阶段，我国低碳发展有关政策将从碳排放强度相对约束转向碳排放总量绝对约束。在钢铁工业高质量发展指导意见下，随着产业政策的调整、环保政策和能耗"双控"政策的趋严，粗钢产能、产量调控面临的挑战很大，对我国钢铁行业之后的发展要求不断提高。在2020年底工信部就提出2021年坚决压缩粗钢产量，确保粗钢产量同比下降。就从长期方面看，钢铁行业总量的管控有可能将会压制铁矿石等原料价格，长期稳定钢企盈利，碳中和目标也将推动电炉钢占比再次提升，行业看到了长期变革的曙光。综上所述，在碳中和条件下，钢铁行业也是要转型升级的，奔着越来越好的道路前进，方大特钢也有望可以向前更进一步。但是文章具有一定的滞后性，如果想更准确地知道方大特钢未来行情，直接点击链接，有专业的投顾帮你诊股，看下方大特钢估值是高估还是低估：【免费】测一测方大特钢现在是高估还是低估？应答时间：2021-12-09，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看

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Tomcat权威指南 http://bbs.topsage.com/dispbbs.asp?boardID=123&ID=160138Wrox Professional Apache Tomcat 6http://bbs.topsage.com/dispbbs.asp?boardID=123&ID=157418Pro Jakarta Tomcat 5 http://bbs.topsage.com/dispbbs.asp?boardID=123&ID=160230 Foundations of PEAR - Rapid PHP Development http://bbs.topsage.com/dispbbs.asp?boardID=123&ID=160612 Practical Web 2.0 Applications with PHP(Apress 2008最新版)

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还是后者好啊

大数据与财务管理更适合男孩学校习。男生逻辑思维强，大数据与财务管理这个专业很好，就业面广，男孩比较适合。结合女生仔细、认真的特点金融服务与管理就比较适合女生。

1.时间不同,大数据会计和会计相比,大数据会计出现要晚一些,先有大数据后才有相关的会计需求。2.接触不同,会计负责结账核算已经完成的资金活动,并描述资金账目,而财务则负责分析资金运转,并对未来资金做预算,而大数据会计对于数据接触比较多。3.方式不同,大数据、人工智能、云计算、移动互联和物联网技术的迅猛发展,让传统会计的工具得到了发展,从而变成大数据会计。扩展资料：大量重复性、标准化的会计职能被替代，既能基于会计专业判断又能融合大数据分析为企业做出有效决策的数据管理人员和分析师却有着巨大缺口。2017年11月，西南财大对会计业界和相关高校展开大调研后，学校清晰意识到：会计正从一个最初只关注事后核算、报告和财务数据的“账房先生”，日益转型升级为为不确定环境下进行复杂决策提供服务的“战略数据分析师”；会计类专业的未来在于财务、技术和信息科学的交叉融合。

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文华传输速度偏慢，因为它还有股票的数据。至于你问的问题，成交明细的数据会有些差异，是因为传输速度不一样，可能文华显示50手，而博易可能显示28、22两笔单子散开的，更加明细，但是总数肯定是一样的。

值得关注的是2008年暴跌后，银行股在2009年上半年充当了领涨主力，引领沪指走出一波小牛行情，并创出了3478.01的阶段性高点。那么，银行板块大涨之后，后市会怎么走？【点击查看：最近一周主力高度控盘的银行股】数据告诉你：银行股大涨后5日下跌概率达65%据同花顺（300033）I问财回测数据，如下图所示，统计最近18次银行股大涨超过5%的情况：银行股暴涨后次日只有50%的概率将实现上涨，并且平均涨幅非常低为-0.42%，尤其是大涨后5个交易日，下跌概率高达65%左右，平均跌幅达0.74%；但在大涨后20日，有58.82%的概率实现上涨，平均涨幅达3.42%。

你好，封闭式理财产品，需要开始计息后才显示持有理财产品份额。在申购后，资金冻结期间，无持有显示，但可可以在委托项中查到。

您好，中信建投是靠谱的大证券公司，中信建投证券成立于2005年11月2日，是经中国证监会批准设立的全国性大型综合证券公司，办理开户也是完全没有问题的，那么现在开户手机线上办理也是很方便的。第一、开户时间地点：7X24小时都可以进行操作的，那么是不限制地点的、您在家或者出外出都是可以的，这个比较方便，只需要您准备身份证和银行卡就可以啦第二、手机开户步骤：联系线上经理索要开户链接---填写个人基本信息---证件照片正反面图片上传---进行视频录制认证---绑好银行卡---设置交易密码---回访问卷---提交开户的申请就可以了第三、开户注意：首先就是拍摄的证件要清晰，进行视频录制时要口齿清晰就可以了。

可以有两种处理方法，1、两表先合并，后求和 select 日期,sum( 数值) as 数值 from ( select 日期, 金额 as 数值 from A表 union all select 日期,数量 as 数值 from B表 ) group by 日期 2、先求和后合并，再求和 select 日期,sum( 数值) as 数值 from ( select 日期, sum(金额) as 数值 from A表 group by 日期 union all select 日期,sum(数量) as 数值 from B表 group by 日期 ) group by 日期 对于“如果要实现总和的相乘、相除，或者相减得话，应该怎么写呢？”，你得提出明确需求，那后才能设计。如果 是相乘、相除，或者相减，得有条件，还像上面，用日期关联，A表 - B表， A表求和：select 日期,sum(金额) as 数值 from A表 group by 日期 B表求和：select 日期,sum(数量) as 数值 from B表 group by 日期 在执行 A表 - B表 时，由于用日期关联，则某一日期对应的记录可能会产生三种情况： A表B表都有；A表有B表无；A表无B表有。1、需要先找出所有日期， select 日期 from A表 union select 日期 from B表 2、对于A表中所有数据以上表中日期为依据构造所有相关日期数据，如果有日期数据，则为原数据，否则为0。 select a.日期 as 日期, case when b.数值 is NULL then b.数值 else 0 end as 数值 from ( select 日期 from A表 union select 日期 from B表 ) a left join ( select 日期,sum(金额) as 数值 from A表 group by 日期 ) b on a.日期 = b.日期 3、同样对于B表也如此。4、2表相减即得。 select a3.日期 as 日期, a3.数值 - b3.数值 as 数值 from ( select a1.日期 as 日期, case when b1.数值 is NULL then b1.数值 else 0 end as 数值 from ( select 日期 from A表 union select 日期 from B表 ) a1 left join ( select 日期,sum(金额) as 数值 from A表 group by 日期 ) b1 on a1.日期 = b1.日期 ) a3 , ( select a2.日期 as 日期, case when b2.数值 is NULL then b2.数值 else 0 end as 数值 from ( select 日期 from A表 union select 日期 from B表 ) a2 left join ( select 日期,sum(金额) as 数值 from B表 group by 日期 ) b2 on a2.日期 = b2.日期 ) b3 where a3.日期 = b3.日期当然，以上只是一种方法，还有其他方法也可以实现，尽供参考。

无论是硬盘分区表还是文件系统，都没有GTU这个东西。猜测你说的应该是将硬盘分区表转换为GPT吧。一般的硬盘分区表转换，都会导致硬盘上所有的文件全部丢失。即使有第三方分区工具提供此功能，也不是绝对可靠。如果硬盘上的文件很重要，任何时候都不要抱有侥幸心理。分区操作之前，备份数据，绝对是有百利而无一害的。

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c1:=10000*close/indexc;h1:=10000*high/indexh;l1:=10000*low/indexl;o1:=10000*open/indexo;STICKLINE(c1>=o1,c1,o1,6,0.2),COLORRED;STICKLINE(c1>=o1,l1,h1,0.2,0.2),COLORRED;STICKLINE(c1<o1,c1,o1,6,0.2),colorcyan;STICKLINE(c1<o1,l1,h1,0.2,0.2),colorcyan;MA1:MA(C1,5);MA2:MA(C1,10);MA3:MA(C1,20);MA4:MA(C1,30);

　　大智慧新一代的数据维护要点　　1、系统设置　　进入 查看>选项>系统参数，把5分钟线存储天数设置成133天，根据个人的硬盘大小设置1分钟和分笔数据的存储天数，当然是越大约好。　　2、下载数据　　初次安装软件并设置好系统参数后下载历史数据，进入工具>下载数据，选中 日线、除权数据、财务数据、5分钟线、Level-2日线统计，选中自动同步，不用选下载天数，然后点击开始。数据下载的速度一般很快，但解压写盘往往特别要注意下载完毕后一定要等待数据写盘完毕再关闭该下载窗口。　　第一次数据下载完成后如果每天都能在交易时间正常开机并收盘作业，则不需要重复下载。对于下列几种情况则需要有选择的下载数据。A、如果当天没有正常开机，则要下载分笔成交后再做收盘作业。B、财务和除权数据是自动补充的，但受到特殊因素的限制可能会更新不及时，这时下载财务除权数据。C、如果有一天或几天都没有收盘作业，则需要重新同步日线、除权、财务、5分钟、Level-2日线统计数据，操作步骤同第一次数据下载。　　3、收盘作业　　收盘作业非常重要，他会把当日的分笔成交、分钟线、日线写盘保存。还会计算用户的扩展数据和自定义数据并写盘保存，为了保证这些数据的全面、准确，必须每天做收盘作业。（注意收盘作业会在交易完成后10分钟自动进行，对于A股、港股和期货的自动收盘作业时间不相同）。如果某天没有正常做收盘作业，之后分时图、分钟线和日线可以通过下载数据的方式补齐，但由于分笔成交不提供历史数据的下载，用户的这一天的历史回忆和基于分笔成交的扩展和自定义数据将不完整。解决的办法只有一个，就是从其他用户机器上拷贝这一天的prp文件，然后刷新扩展和自定义数据。　　4、数据刷新　　如果发现个别的分时、分钟线、日线错误，可以在该图形窗口下用鼠标右击股票名称，然后点刷新数据，就可以立即重新请求当前股票的相关数据。　　5、数据整理和删除数据　　由于非正常退出可能导致数据文件出错，如有发现，立即进行数据整理。打开工具>数据管理，选中数据整理标签，在时间错位、价格小于等于0，最高价最低价紊乱、整理日线和5分钟线时间顺序前打勾，然后点执行整理。注意各个市场都要整理一遍。如果发现大盘历史数据的涨跌家数缺失，可以点更新涨跌家数来补齐。　　如果某一天的数据因为行情接收等原因整体错误，可以删除这一天的数据，删除后重新下载。　　6、应对严重的数据错误　　严重的数据错误可能导致行情无法正常接收或软件无法启动，这时可以删除dzh2目录下的drvdata文件夹，这里存放的是接收引擎临时接收的数据记录。如果仍然不能解决问题，就要删除dzh2下的data文件夹，这里存放的是全部历史数据，一但删除了这个文件夹就要重新下载全部历史数据。