林业上市公司

摘要： 以2008—2018年我国林业上市公司为研究对象,研究发现企业通过真实盈余管理手段调节盈余,可以获得更多的商业信用。此外,相比于较差的法制环境,良好的法制环境可以削弱真实盈余管理对商业信用的影响。从企业的盈余管理行为出发,提示外部信息使用者在融资决策时要对企业的盈余管理行为有效识别,也为监管部门加强对盈余管理的监管提供了证据。

摘要： 基于2010~2019年25家中国林业上市公司数据,运用因子分析法,选取13个指标构建林业上市公司经营绩效评价体系,得出了林业上市公司经营绩效评价模型,计算了影响因子以及经营绩效综合得分,判断林业上司公司经营绩效水平。结果表明:排名落后且经营绩效不佳的企业均存在主营业务市场竞争力弱、成本费用控制体系不完善导致利润率低下;筹资方式、融资渠道单一,速动资产比例小;资金利用率低、营运效率低下;资本规模较小、发展结构单一等问题。总的来说,林业上市公司整体经营绩效不高且不同公司之间差距较大,提出了应完善成本费用控制体系,优化筹资方式,增加科技投入,以市场为导向寻找新的经济增长点,以实现多元化和规模化发展。

摘要： 绿色信贷针对产业绿色发展的需要而诞生,尤其为林业上市公司的信贷业务提供了必要的扶持。在分析林业上市公司融资方式及其制约因素的基础上,以高污染、高耗能企业为比较对象,系统研究绿色信贷对林业上市公司融资的影响,指出林业上市公司开展绿色信贷过程中存在法律制度不完善、信息交流机制不完善、缺乏具体的指导指标和环境评级标准等问题,导致绿色信贷政策的影响力难以充分发挥,并提出相关的完善建议。

摘要： 以16家林业上市公司为研究样本,选取12个盈利财务指标,基于2020年年报数据,采用因子分析法对盈利获利性、盈利含现量、盈利持续性、盈利成长性四个方面进行盈利质量评价。结果显示:林业上市公司盈利质量分化严重,获利性受政策、生长周期和市场需求等影响呈弱势,成长性较差,含现量及稳定性表现尚可,盈利质量高的公司具有获利性好、主营业务占比高、资金充沛的特点。根据分析结果,提出了提升林业上市公司盈利质量的建议。

摘要： 以沪深A股林业上市企业为研究对象,利用聚类分析判定企业财务状态,然后对24个指标进行正态性检验,在此基础上通过wilcoxon秩和非参数检验选出最终的预警指标,其次通过主成分分析法计算得分,最后使用Logisitc回归模型进行财务预警研究。研究发现:聚类分析能够更有效地判定企业在同一时期内是否处于财务困境状态;通过主成分分析法能够更加有效地减少模型计算量,优化数据机集合;研究建立的Logisitc回归模型对林业企业财务预警预测能力表现较好,经检验准确率达80%以上;林业企业应当注意自身的债务结构和负债总额,优化偿债压力,保障企业能够可持续经营。

摘要： 选用2015—2020年的财务数据,对兔宝宝公司的研发投入对偿债能力的影响进行分析。研究发现,研发投入对短期和长期偿债能力有负向影响,对支付债务利息能力没有影响。其偿债能力低的原因为公司近几年研发产品不受欢迎、研发期内难以取得利润和应收账款管理欠缺。提出了要宣传环保理念、开发新业务以及加强应收账款管理的建议。

摘要： 以我国林业上市公司为样本企业,通过实证研究其资本结构的影响因素,研究结果表明:①企业经营能力与资本结构呈显著负相关关系;②企业资产担保价值、企业股票流动性、公司规模和企业成长能力对资本结构具有显著正向影响;在此基础上,提出优化我国林业上市公司资本结构的相关建议.

摘要： 以27家林业类上市公司为研究对象,利用主要财务指标构建出林业上市公司财务风险评价体系,针对2018年财务数据进行因子分析,提取出影响公司财务风险的主要因素.通过公因子加权公式,计算出27家样本公司综合得分并进行排序.结合聚类分析法,将样本公司按财务风险分为三类.结果显示,林业上市公司财务风险普遍较高,且发展能力及营运能力较弱,27家公司中仅有6家公司处于低风险.基于研究结果,提出了林业上市公司财务风险防范的建议.

摘要： 在资本市场中合理利用融资渠道、融资方式提高林业资源配置效率已成为消除林业发展瓶颈的关键.选择20家林业上市公司,同时以吉林森工为典型案例,通过点面结合的分析方式揭示林业上市公司存在过分依赖短期负债、融资渠道单一、融资结构不合理等问题,提出了以规范和加强林业上市公司的融资管理,拓宽融资渠道,化解金融风险,提升融资效率等对策建议.

摘要： 企业实施创新战略不仅能提升核心竞争力、带来超额收益,还能为企业高质量发展注入强劲动力,这使得对企业创新能力进行科学评价具有了重要意义.文章基于33家沪深A股林业上市公司2018年度财务报告数据,通过构建"投入—产出"式企业创新能力评价指标体系,利用因子分析法及系统聚类分析法,对中国林业上市公司进行创新能力评价研究.研究发现,我国林业上市公司整体创新能力较低的直接原因是创新投入不足,且部分造纸类企业的投入相对量、投入产出率较低,调研中的部分造纸类企业尽管综合创新能力得分较高,但在投入相对量、投入产出率等方面仍有上升空间.因此,加大创新投入规模是提升企业创新能力的主导路径.文章从加强企业研发投入、提高企业高管创新意识、政府营造创新环境、引进和培养创新型人才等方面提出建议,以期推动林业上市公司创新能力的进一步提升.

摘要： 文章通过分析林业上市公司"吉林森林工业股份有限公司"(简称"G森工")的多种财务指标,揭示了公司存在的主要问题,并主要从公司经营、公司治理和风险防范等方面提出了发展建议。

摘要： 可持续增长率是企业当前经营效率和财务政策决定的内在增长能力,是一种平衡增长。本文以吉林森工为例对林业上市公司的可持续增长率进行了分析。根据期初股东权益计算可持续增长率,分析发现可持续增长率是动态变化的,且可持续增长率呈逐渐下降之势,实际上是超常增长。这从长期来看是不可能持续的。导致的主要问题是:使公司面临着越来越大的筹资压力和经营效率逐年下降。建议应从树立正确的增长观和改善经营管理两方面来解决问题。

摘要： 本发明公开了一种上市公司财务异常识别方法，该方法包括：采集所有待预测公司的财务数据；从所述财务数据中提取目标特征数据；将目标特征数据作为输入数值，输入预设财务数据分析模型中；获取预设财务数据分析模型根据所述输入数值计算得出的各个待预测公司的财务分值；根据财务分值输出各个待预测公司的风险提示信息。本发明还公开了一种上市公司财务异常识别系统。本发明通过获取更全面的财务数据，根据所述财务数据提取多维度的目标特征数据，并根据所述目标特征数据计算各个待预测公司对应的财务分值，进而基于所述财务分值确定输出对应的风险提示信息，提高了财务数据异常识别的准确性。

摘要： 本发明涉及一种会计信息系统，尤其为一种用于上市公司信息披露专用的区块链会计信息系统，包括底层技术支撑层、企业业务应用层、会计信息使用层和内外部监督层，所述底层技术支撑层包括分布式存储、智能合约、加密算法和时间戳，所述企业业务应用层包括数据上链、自动报表、节点共享和隐私保护，所述会计信息使用层包括投资者、债权人、供应商、采购商、企业内部管理层、股东、分公司和子公司，本发明中，通过设置的底层技术支撑层、企业业务应用层、会计信息使用层和内外部监督层，每一层级互相嵌入，在链上形成系统闭环与现有各种系统实现数据交互存证，能够实现多方节点共同记账、信息储存在链上。

摘要： 本发明涉及一种上市公司产业链视图构建方法，具体技术方案包括：S1、根据上市公司财报确定所述上市公司主营业务，按照国家行业标准分类将主营业务处于同一行业的上市公司聚簇；S2、获取所述上市公司主营业务的上游公司和下游公司；S3、以公司层级作为结点，通过线段将所述上市公司与其对应的上游公司和下游公司进行连接形成带有聚簇性质的视图，从行业层面和产业链层面两个维度构建视图，以主营业务为共性，对上市公司进行聚簇，有利于投资者判断该上市公司在当前行业的市场环境，以上下游公司为联系点，体现上市公司在整个产业链上的位置，有助于实现对上市公司的宏观环境进行准确的评估。

摘要： 本发明涉及上市公司评价技术领域，具体地说是一种上市公司ESG评价方法，包括搜集底层数据源、计算底层指标得分、根据底层指标得分，运用层次分析法，对不同分数进行权重加权，得到三级指标得分，根据三级指标得分，运用层次分析法，对不同分数进行权重加权，得到二级指标得分，依次根据权重，计算总指标得分和一级指标得分，本发明同现有技术相比，通过人工智能方式对数据进行集成、分布式存储和分析模块，自上而下构建三级指标体系对上市公司进行评价，特别是针对国内市场不同行业适用不同指标和权重体系，平台覆盖广泛，时效性强。

摘要： 一种基于贝叶斯方法的上市公司定价方法，通过确定股指期货对于指数一篮子股票的总体影响：通过总体影响计算个股影响，对于每个时刻，指数一篮子股票中的任意股票可以根据编制方法，计算其所占指数权重Wn；通过历史股价回归出每个个股对于股指期货维护影响的暴露值。

摘要： 本发明公开了一种关键信息与上市公司公告文本语义匹配方法及装置，方法包括：构建马尔科夫链矩阵；根据马尔科夫链矩阵，提取候选词语，构建关键信息候选词语集；筛选关键信息；根据最终关键信息和字段信息，得到最终关键信息向量表征和字段信息向量表征；对最终关键信息向量表征进行迁移学习，得到新生成的最终关键信息向量表征；最终关键信息与字段信息对齐，得到与最终关键信息语义匹配的上市公司公告文本；装置包括关键信息提取模块、以及关键信息与字段对齐模块；本发明提供的这种方法及装置适用于类型众多的上市公司公告文档的关键信息提取，且能够将关键信息与字段信息进行对齐，进而得到与关键信息语义匹配的上市公司公告文本。

摘要： 本发明属于数据挖掘技术领域，具体涉及一种上市公司经营异常智能审查方法及装置，方法包括如下步骤：特征提取，提取待审查公司同领域所有上市公司的业务构成特征、收支比特征，结合业务构成特征和收支比特征构建组合特征；期望特征生成，生成收支比期望特征，拟合预测组合期望特征；计算偏离度，计算业务构成特征偏离度、收支比期望特征偏离度以及组合期望特征偏离度；基各偏离度计算待审查公司经营的异常值；设定经验阈值，异常值大于或等于经验阈值则标记审查公司经营异常。通过计算不同目标特征的偏离度，依据不同权重计算异常值，比对异常值与经验阈值，判别公司经营异常状况，提高上市公司经营异常审查效果。

摘要： 本发明公开了一种上市公司财务异常识别方法，该方法包括：采集所有待预测公司的财务数据；从所述财务数据中提取目标特征数据；将目标特征数据作为输入数值，输入预设财务数据分析模型中；获取预设财务数据分析模型根据所述输入数值计算得出的各个待预测公司的财务分值；根据财务分值输出各个待预测公司的风险提示信息。本发明还公开了一种上市公司财务异常识别系统。本发明通过获取更全面的财务数据，根据所述财务数据提取多维度的目标特征数据，并根据所述目标特征数据计算各个待预测公司对应的财务分值，进而基于所述财务分值确定输出对应的风险提示信息，提高了财务数据异常识别的准确性。

摘要： 本发明涉及碳中和评价技术领域，具体地说是一种上市公司碳中和评价方法，包括搜集底层数据源、根据底层数据源，计算底层指标得分、根据底层指标得分，运用层次分析法，对不同分数进行加权，得到四级指标得分和根据四级指标得分，运用层次分析法，对不同分数进行加权，得到三级指标得分，依次根据权重，计算二级指标和一级指标得分，本发明同现有技术相比，运用自然语言处理技术、压力测试方法、AHP层次分析方法收集上市公司详细的传统数据和另类数据，通过设定四级打分指标体系，由下至上计算各个层级的加权得分，对上市公司在碳中和领域起到的关键作用进行评估。

摘要： 本发明公开了基于改进Transformer模型的上市公司财务违规预测方法，属于财务违规预测技术领域，本发明采用了Bi‑LSTM+FNN的设计，加上通过叠加Self‑Attention层提高模型长距离捕获特征能力的机制，使得模型有更强的长距离特征捕获能力，使得模型更注重于特征之间的相关性，更适用于处理如财务数据的特征位置固定的结构化数据；此外，本发明通过三层注意力层的堆栈加深了网络深度，提供了并行计算的可能，提高了计算的速度，同时舍弃了Positional Encoding，降低了其计算的复杂度，使之更匹配于预测如财务数据等结构性数据，同时再次提高了模型的计算速度；有利于实现对上市公司财务违规进行高效且准确的预测，有利于辅助相关监管部门提高监管效率。