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    一、目的

    本次比赛主要解决的问题是根据官方提供的37个EXCEL表信息与企业评分,训练出一个模型,使之能够根据对新企业进行评分估计。
    在这里插入图片描述
    表格的数据是这样的在这里插入图片描述
    企业评分是这样的
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    二、代码结构简述

    整个工程包括原始数据(excel_sources)、训练数据(test_data)、算法(algorithm)、数据清洗(Data_Processing) 四个部分,如下图:
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    1. Algorithm ,包含目前测试中使用到的算法模型,可通过在main.py中通过train函数注释来选择训练的算法
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    2. Data_processing:此次比赛官方提供的37个表中的数据格式不尽相同,为方便数据表格之间处理的独立性,每个表由一个python模块清洗,并提供一个接口函数,可在main.py中调用,最后通过concat函数拼接在一个dataframe变量中,使用注释选择需要选取的表格。
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    3. excel_sources与test_data:分别放置未经处理的训练数据excel文件与 预测数据的excel文件 ,以便工程迁移到其他电脑后直接运行。

    三、数据分析过程

    大致步骤分为:

    数据清洗 -->模型选型 -->参数调优 -->模型校验 -->结果预测

    1、数据清洗

    数据清洗的作用:

    • 把EXCEL表格中的数值、字符、分类列表转化成代码可处理的浮点型或整型格式;
    • 去重、补缺、空值替换;
    • 生成透视表,行列变换;
    • 提取相关特征,去掉无用特征(如时间,标题,),特征变换(如专利名称列表转为专利个数);
    • 多行数据整合成一行(如样本提供9个季度的财务报表数据,模型训练就是根据每个样本的多种特征值与结果进行拟合,所以样本的每个属性有且只有一个数值,方法可以取多个季度的均值、和或者最大值)

    模块实现架构:

              接口函数(模块名)
                 --清洗器(dataWasher)
                    --列处理器(columnProcessor)
    

    接口函数:EXCEL表读取与保存,重置索引(最后的数据以企业编号为索引)
    清洗器:增删属性列,去重补缺,异常值处理,作用是把生成可训练的样本数据
    列处理器: 由于每种属性数据格式不同,需要按列进行特殊清洗,作用是生成浮点型或整型数据

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    以 《海关信用》表为例,进入customCredit模块后分别看到三个函数:
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    这里主要实现的是按列对属性值作有序编码与无序编码。Sklearn库提供的LabelEncoder编码器能够实现对一列字符型数据进行无序编码,但有些数据是存在重要性或者排名区别,如果也进行无序编码则会毁掉其大小顺序,所以就使用了比较笨的replace方法进行字符替换。

    其他表格的处理涉及的方法:

    columnProcessor中的处理方法:

    • 百分比数据去除“,”,“%”等字符后转为浮点型
    • 金额数据去除”万”、“亿”、“万亿”、“万美元”、“万人民币”等单位后转为浮点型数据
    • 有序编码、无序编码处理

    DataWasher中的处理方法:

    • 多行数据折透视表处理、哑变量处理(一列属性转为多列)
    • 列运算,特征扩展
    • 同一企业多行数据合并处理,数值类取均值,有序数值取最大值
    • 异常值处理,通过boxplot把同一属性的数值分布情况显示出来,使用numpy提供的percentile函数对数据比例划线,超过部分当异常值处理,使用上下限数值替换。
    • 空值补0、补前值 、补后值、补均值处理,具体依据数据实际含义与拟合结果而定
    • 多个表格融合填充缺失值

    数据总表中的处理方法:

    • 所有表格整合后在train函数中再做归一化处理
    • 划分训练数据与预测数据
    • 部分算法还使用的正则化处理

    2、模型选型

    把处理后的数据随机划分为训练集与检验集
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    分别使用决策树、增强决策树、正则化贪婪树、随机森林、SVR、神经网络等算法跑出训练集的拟合度与校验集的预测得分(R2S评分),最终结果是随机森林的拟合度最高,正则化贪婪树次之,训练速度上正则化贪婪树占优势。选定随机森林做为最终算法。

    由于是初学者对算法模型没有直观感受,只能用此笨方法啦。哈哈哈。。。
    

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    3、参数调优

    基本上每个模型中都会有超参数,超参数的选取需要根据模型拟合的结果一点一点的调整。这里使用GridSearchCV网格搜索选择器来进行超参数选择。其工作原理是根据提供的参数选择逐一代进算法模型并计算出拟合结果,返回最优的参数值。
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    4、模型校验

    最终的模型使用全数据进行训练,使用交叉验证方法评估模型准确度

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    5、结果预测

    预测的数据在数据清洗阶段已经完成处理,把数据通过返回的训练好的模型进行预测,评分结果使用四舍五入转化为整数后保存
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    四、比赛心得

    1、 正如文中的篇幅所示,80%的精力是在进行数据清洗。而且赛方提供的数据来源格式混杂,部分数据缺失严重,异常值多,数据值相差大,部分数值让人怀疑人生,如付税的结果为负值,注册资本万亿以上,增长1000%以上等等不符合现实逻辑现象。

    2、 算法的选择影响更多的体现在处理速度与时间上,拟合的效果差距不会太大,正如那句话所说的算法是决定了模型准确性的下限,数据预处理才是决定了模型准确性的上限。

    3、 通过随机森林的特征值排名可以得到前十个最重要的特征:‘发明专利数量’, ‘软件著作权数量’, ‘经营类别’,
    ‘外观设计’, ‘销售费用(元)’, ‘实用新型数量’, ‘存货周转天数(天)’, ‘毛利率(%)’, ‘商标数量’, ‘实际税率(%)’,按常理分析,一个企业的评分更多的应该是依赖财务报表数据,反而专利的数据贡献度更高不合逻辑。各特征的贡献度比例大致如下
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  • 建立IT投资效益分析模型

    千次阅读 2008-04-09 13:37:00
    为了让IT的投资价值显现出来,需要一种合理的评估和效益分析方法。 事实上,信息化项目的投资效益分析出现了许多理论、原则和方法,例如:总体拥有成本TCO、经济增加值EVA、总体经济影响TEI、平衡记分卡BSC等等。...
    对于IT项目的成功,如果总是以类似"提高效率"等说辞来评价,给人的感觉过于"空泛"和"落套"。为了让IT的投资价值显现出来,需要一种合理的评估和效益分析方法。

      事实上,信息化项目的投资效益分析出现了许多理论、原则和方法,例如:总体拥有成本TCO、经济增加值EVA、总体经济影响TEI、平衡记分卡BSC等等。但是,这些方法却经常让企业感到无从下手,不能真正计算出信息化项目的投资效益。这主要是由于这些方法存在以下问题:

      (1)缺乏可操作性:这些方法都没有给出具体可以运用的具体步骤和工具;

      (2)没有统计数据:这些方法基本上是源自国外,其中使用的指标和数据不能直接应用;

      (3)缺乏应针对性:这些方法的通用性强,但针对性弱,它们既可以应用到CRMERP,也可以应用在PLM或者EIP,在实际应用中缺乏说服力。

      为了避免以上这些问题,人们开始采用经济效益分析模型来进行计算与评估。下面将结合一个公司的具体实践来介绍经济效益分析模型。为了方便起见,在下文中称参与的公司为M公司。

      模型的构成一般说来,信息化项目经济效益分析模型的构成主要有三个方面:指标、参数和数据。简单而言,指标是经济效益分析模型的变量组,是分析 信息化经济效益的一组计算公式,可以包括例如总体经济影响tei、财务净现值npv、总体拥有成本tco等。合适的模型指标可以充分表明信息系统应用的整 体经济效益。这些模型元素通常是一些计算公式,其中的变量是企业的关键基础数据,表示企业实际的经营和管理水平,这些数据通常可以从企业的财务、统计报表 中得到;常量参数表明企业通过应用信息系统在生产、市场、服务、产品与研发等方面的绩效改进程度,是应用信息系统的可以达到的牵引目标。模型的关键因素在分析信息系统应用的经济效益、确定指标和参数这两个要素时,主要从以下几方面因素来考虑。

      1、公司经营和管理的主要问题、发展战略以及公司对信息系统的关键需求信息系统对企业的发展战略、需要解决的主要问题与挑战以及对信息系统的关 键需求,是企业的战略决策之一,是企业投资信息化建设的基本认识。对于项目投资效益分析,主要体现在公司kpi(关键绩效指标)考核指标的选取上,在此不 再赘述。

      2、国内外主要研究机构公布的企业应用系统的统计效果在投资项目的回报分析上,我们需要知道国内外在具体企业应用系统上的最佳结果或平均效益,需要了解国内外标杆(benchmark)企业应用信息系统的情况,这样才能采用标杆管理的办法,选取适度的标杆值。

      (1) 国内公开的优秀企业信息化的效果标杆公司是选择经济效益分析模型和参数的重要依据。尽管国内发表了许多报告和文章介绍企业信息化的应用情况,但需要指出的 是,最好选择m公司的同行、竞争对手等的企业信息化的资料。另外,由于信息化效果计算的多样化、复杂化,资料的来源也是选择的一个重要条件。在这里,选择 国内某集团公司作为标杆公司。根据有关研究报告,该公司企业信息化建设取得的经济效益如下:
    a、物资管理系统使库存由60天降到40天,以库存平均余额36234万元计,年节省资金10459万元,资金成本以6%计,相当于一年降低成本628万元;

      b、积压损失由0.59%降到0.29%,以2400314万元的营业额计算,年节省资金7201万元,资金成本以6%计,相当于一年降低成本432万元;

      c、财务管理系统、销售管理系统、客户管理系统使应收账周转天数降低15天,以83501万元的应收账平均余额计算,相当于节省资金10447万元,以资金成本6%计,降低成本627万元;

      d、生产自动化方面单纯碱炭化转化率一项,转化率提高0.8个百分点,每吨碱成本降低18元,以年产95万吨计算,年节资金1710万元。对于m公司来说,在进行信息化效益评估分析时,可以参照该公司的信息化经济效益分析报告来进行。

    (2)国外研究机构对信息化产生间接效益的研究和统计另外,由于国内大规模的信息化工作起步不久,缺乏对信息化的经济研究,没有足够的理论和数据,还可以研究和学习国外研究机构公布的代表性结果。下面选取了国外三家公司的评估结论。

      a、国际著名标杆公司benchmarkingpartners对企业应用erp管理软件的效益进行了分析和统计,如表一所示。

      b、美国生产与库存控制学会apics是最早研究信息系统的研究机构之一,发表了评估mrpii综合实施效果的"oliverwight的abcd考评表",具体见表二。

      c、国际著名的it研究机构aberdeen分析了国际知名企业,在全面实施plm(产品生命周期管理)系统后,得出结论如下:

      (1)可节约5-10%的直接材料成本;

      (2)提高库存流转率20-40%;

      (3)降低开发成本0-20%;

      (4)进入市场时间加快15-50%;

      (5)降低用于质量保证方面的费用15-20%;

      (6)降低制造成本10%;

      (7)提高生产率25-60%。

      借鉴以上三家国外公司所采用的经济效益统计表的方式,m公司也可以从以上关键指标来入手,评估自己的信息化所取得的经济效益。

      3、近5年实施it应用后的效果统计其目的是依据公司的基础,适当地选取效益分析模型中的参数。如果企业没有应用过信息系统,参数的确定就只能 依赖其它参考。以m公司为例,它是国家重点企业,行业带头人。m公司应用信息技术已有15年以上的历史。最近五年,m公司引入国外的mrpii系统,实际 上,应用的效果直接地反映了公司信息化应用的基础和能力,它综合了企业对信息化的态度、适应能力、学习能力、应用水平、企业基础等方面,是适当选取各项预 算指标值的重要依据。具体见表三。
    4、近2年公司的部分kpi考核指标由于m公司采用了以平衡记分卡为工具的绩效考核体系,在各个部门执行了量化管理,其中的kpi有两个方面的 含义:指标既是工作考核与评估的依据,又是部门需要改进的目标。我们希望计算机信息系统在实现公司战略的同时,在战术层可以帮助企业实现各自的目标,从而 达到公司的经营和管理目标。
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  • 该指南的主要目的是:为贯彻《促进大数据发展行动纲要》《大数据产业发展规划(2016-2020年)》有关要求,更好推动《数据管理能力成熟度评估模型》(GB/T 36073-2018)贯标和《工业控制系统信息安全防护指南》落实,...

    22d0ec7b300b8d6eccabc2aa5b084de1.png

    2020年3月4日,工信部发布了该指南《工业互联网企业网络安全分类分级指南(试行》。

    该指南的主要目的是:

    为贯彻《促进大数据发展行动纲要》《大数据产业发展规划(2016-2020年)》有关要求,更好推动《数据管理能力成熟度评估模型》(GB/T 36073-2018)贯标和《工业控制系统信息安全防护指南》落实,指导企业提升工业数据管理能力,促进工业数据的使用、流动与共享,释放数据潜在价值,赋能制造业高质量发展,制定本指南。

    可见该内容秉承《数据管理能力成熟度评估模型》、《工业控制系统信息安全防护指南》内容。

    关于数据分类分级指南,最早出现的行业是金融行业,工业物联网作为新兴产业,面对新生事物,国家开始逐渐监管,此刻发布的指南,就是国家开始逐步规范,逐步管理的信号。

    工业互联网的主管部门毫无疑问是工信部,要想合规,还得看带头大哥的指示。

    此次指南从三方面入手,分类、分级、分级管理。

    如何分类呢?按照经营性质,工业企业还是平台企业,如果是从事生产制造,就从生产资料、运维资料、开发资料、对外资料、管理资料来分,当然每个维度都有极其重要的信息,就保密性来说,生产资料无疑是最重要的;如果是平台运营型的企业,就按照平台运营数据和企业管理数据来分,平台运营数据包括平台建设资料、端到云采集的数据、知识库等等,企业管理数据更像公司通用的运营数据,包括人事、财务等。

    按照对国家、对企业间、企业内的影响分级3级,第三级要求最高。

    对不同级别实现分级管理,高危级别事件在处理完之后30日内上报,实现应急预案的分级管理,并实现分级共享和使用等。

    这个指南能较好的理清我们的思路,但是局限在于划分不够细致,且分级的描述比较抽象,个别数据划分分类的时候会有交集,但是细分分类没体现交集,分级管理的细节,还得企业自己思考去落实,不多说,上个整理的大图,希望对你有所帮助。

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  • 学习145

    2020-07-06 22:00:08
    CMMI 的定义 CMMI全称是Capability Maturity Model Integration,即能力成熟度模型集成。...CMMI为企业带来价值主要体现在以下几个方面: 1) 对开发流程进行标准化和规范化,保证项目进度和质量。

    CMMI 的定义

    CMMI全称是Capability Maturity Model Integration,即能力成熟度模型集成。

    CMMI是世界公认的软件产品进入国际市场的通行证,不仅是对产品质量的认证,更是一种软件过程改善的途径。如果一家公司最终通过CMMI的评估认证,标志着该公司在质量管理的能力已经上升到一个新的高度。

    而认证的等级越高,意味着公司质量管理能力成熟度越高,做的越好。

    CMMI的价值
    CMMI为企业带来价值主要体现在以下几个方面:

    1) 对开发流程进行标准化和规范化,保证项目进度和质量。

    2) 有利于成本控制,缩减不必要的项目开支。

    3) 建立完备的知识库,不畏惧人才流失。

    4) 持续改善流程,提高质量和效率。

    5) 在一些投标项目竞争中,更具有优势。——这也是一般外包公司特别重视这个证的原因。

    6) 来自美国制定的国际标准,更能得到国外的认可。——所以一般软件公司要准备融资上市前都力争拿到此证的原因。

    连续式表述可以提供最大的弹性,一个组织可以选择改善单一流程相关的问题点的绩效,或是可以使用多个领域以密切配合组织的经营目标。连续式表述允许对不同的流程执行不同等级的改善。但组织在选择上仍有一些限制,因为有一些流程领域是彼此相依赖的。

    阶段式表达提供系统化结构化的方式,一次一个阶段达到以模型为基础的流程改善。达到每一个阶段可确保有足够的流程基础建设,可作为下一个阶段流程改善的基础。

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  • 文中重点识别了关系投资风险的主要影响因子,并对其影响度进行了剖析,采用了层次分析法建立了风险因子量化指标模型,再运用模糊综合评价方法推导出塔尔煤田投资风险度,作出了总结性建议。该研究对准备参与巴基斯坦煤田...
  • 测试覆盖率

    2011-10-28 11:16:51
    这些评测主要评估测试活动中进行评估,但是也可以在执行测试活动中使用性能评测评估测试进度和状态。 主要的性能评测包括:  • 动态监测 - 在测试执行过程中,实时获取并显示正在执行的各测试脚本的状态。  ...
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空空如也

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企业价值评估主要模型