钢铁上市公司

摘要： 钢铁行业作为国家的重要基础产业,对促进我国经济发展起着中流砥柱的作用。但是随着环保观念的兴起、国家节能 减会议的频繁召开以及国家提倡建设生态经济,钢铁行业作为典型的高耗能环境污染源之一,一直受到诟病,使其产值绩效受到影 响。因此本文针对钢铁产业公司的价值状况进行对比分析,一方面投资人可以据此判断该企业的营运能力,并预测该企业的发展 潜力,另一方面可以引导钢铁企业健康有序发展,从而有利于稳定国民经济基础产业。

摘要： 世界各国对环境问题日益重视,在我国,环境会计信息披露逐步被关注,但是由于我国尚未有完善的法律法规,环境会计信息披露问题没有得到足够的重视.本文以重污染钢铁行业上市公司为例进行分析,统计和分析采用定量研究,按照它披露的特点和披露的比例进行分析,找出披露方面存在的问题,根据它产生的问题进行原因分析,并从政府和企业等主体的角度出发提出一些解决方案.

摘要： 对23家具有长流程钢铁生产工艺的钢铁上市公司2018年资产结构的变化情况进行对比分析,可以使我们更好地把握长流程钢铁上市公司2018年资本结构的调整特点,并对个别具有显著差异性的公司进行准确识别。一、资产总额增减与负债总额、所有者权益增减的对应关系资产等于负债与所有者权益之和。

摘要： 截至3月16日,已有9家钢铁上市公司披露了2018年年报,营收与净利润实现双增长的已有8家。17家钢铁行业上市公司披露了2018年业绩预告,业绩预喜的公司已有16家。其中,酒钢宏兴、重庆钢铁、新钢股份、河钢股份等预计2018年全年净利润同比翻番;华菱钢铁、新兴铸管、柳钢股份等有望同比增长达到50%以上。其中,宝钢股份上年同期净利润为191.7亿元,这意味着宝钢股份2018年度净利润将突破200亿元,创下历史新高。民营钢铁巨头沙钢股份2018年实现营收147.12亿元,同比增长18.51%;净利润11.77亿元,同比增长67%。方大特钢2018年实现营收172.86亿元,同比增长23.96%;实现净利润29.27亿元,同比增长15.26%。三钢闽光2018年实现营收362.48亿元,同比增长14.4%;实现净利润65.06亿元,同比增长20.03%。油管行业制造商常宝股份2018年实现营收53.81亿元,同比增长53.98%;净利润4.85亿元,同比增长更是达到237.30%。

摘要： 近年来,钢铁企业逐步将绿色环保的理念贯穿于企业经营过程中,钢铁业去杠杆、 加强环保工作逐步走向成熟.文章运用DEA方法,选取2007—2016年,25家钢铁上市公司的指标数据对其绿色经营效率水平进行分析.DEA-BC2分析结果表明的样本单元的综合效率值,即绿色经营效率仍需进一步提高.

摘要： 对23家具有长流程生产工艺的钢铁上市公司2017年5项偿债能力指标(速动比率、现金流动负债比率、资产流动率、长期资本负债率、资产负债率)同比变化情况进行对比,并对各项指标增长与下降的原因进行分析.在此基础上利用系统分类数学模型对23家钢铁上市公司2017年度偿债指标变化及偿债水平进行类群划分.

摘要： 经营活动产生的现金流量净额(本文简称“经营性现金流量净额”)是指企业投资活动和筹资活动以外的所有的交易和事项产生的净现金流量,是企业现金的主要来源。经营性现金流量净额代表了一个企业的资金造血能力,该数值为负值在一定程度上说明公司经营资金紧张。本文根据23家长流程钢铁上市公司2018年3季度季报,对钢铁上市公司2018年经营性现金流量净额的影响因素及主要上市公司之间的差异情况进行分析。

摘要： 本文以2013年24家钢铁上市公司的年报财务报表作为基础数据,以偿债能力五项指标作为划分依据,运用系统聚类模型将24家钢铁上市公司划分为不同类群,分析各类群之间的差距,以及类群内各上市公司的异同.

摘要： 本文通过对钢铁上市公司4项运营能力指标进行比较研究后发现,整个钢铁行业经营效益偏低、多数钢铁企业出现亏损的情况下,将存货规模控制到较合理的低规模水平可以减少流动资金的占用量,这对缓解企业资金压力、提高经营效益至关重要;而降低存货规模对企业的管理水平提出更高的要求,即企业一方面要对市场需求有准确的把握,另一方面要做好均衡生产,其实质是揭示出在收入与效益下滑的形势下,企业为保证正常经营所需的最低现金流量,必须加强内部管理。

摘要： 本文从2012年申银万国所列的钢铁上市公司中选取了24家具有代表性的企业作为研究样本,选取了市盈率、市净率、每股收益等投资指标作为衡量标准,运用系统聚类的方法对这24家上市公司进行分类,帮助钢铁上市公司找到本企业与其他企业的差距所在,并对上市公司投资分析的方法起到有益的补充.

摘要： 2016年,钢铁行业大力化解过剩产能,各项政策措施陆续出台,行业运行走势稳中趋好,行业困境有所缓解;但产能过剩基本面没有改变、钢材价格大幅波动、资金链紧张的形势还将持续一段时间.面对充满机遇与挑战的2016年,代表着钢铁行业优质资产的各上市钢企,在提升盈利能力、保障股东权益、完善法人治理结构、控制成本、优化资金来源与结构、调整资产配置等方面做了大量工作.本文基于钢铁行业上市公司2016年年报数据,从发展规模与成长性、盈利能力、成本控制能力、偿债能力与流动性、社会责任等方面展开分析,并结合行业基本面与发展趋势,研究钢铁行业上市公司投资策略,进而提出钢铁行业上市公司的价值投资建议.

摘要： 2016年,钢铁行业大力化解过剩产能,各项政策措施陆续出台,行业运行走势稳中趋好,行业困境有所缓解;但产能过剩基本面没有改变、钢材价格大幅波动、资金链紧张的形势还将持续一段时间.面对充满机遇与挑战的2016年,代表着钢铁行业优质资产的各上市钢企,在提升盈利能力、保障股东权益、完善法人治理结构、控制成本、优化资金来源与结构、调整资产配置等方面做了大量工作.本文基于钢铁行业上市公司2016年年报数据,从发展规模与成长性、盈利能力、成本控制能力、偿债能力与流动性、社会责任等方面展开分析,并结合行业基本面与发展趋势,研究钢铁行业上市公司投资策略,进而提出钢铁行业上市公司的价值投资建议.

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摘要： 2016年,钢铁行业大力化解过剩产能,各项政策措施陆续出台,行业运行走势稳中趋好,行业困境有所缓解;但产能过剩基本面没有改变、钢材价格大幅波动、资金链紧张的形势还将持续一段时间.面对充满机遇与挑战的2016年,代表着钢铁行业优质资产的各上市钢企,在提升盈利能力、保障股东权益、完善法人治理结构、控制成本、优化资金来源与结构、调整资产配置等方面做了大量工作.本文基于钢铁行业上市公司2016年年报数据,从发展规模与成长性、盈利能力、成本控制能力、偿债能力与流动性、社会责任等方面展开分析,并结合行业基本面与发展趋势,研究钢铁行业上市公司投资策略,进而提出钢铁行业上市公司的价值投资建议.

摘要： 2016年,钢铁行业大力化解过剩产能,各项政策措施陆续出台,行业运行走势稳中趋好,行业困境有所缓解;但产能过剩基本面没有改变、钢材价格大幅波动、资金链紧张的形势还将持续一段时间.面对充满机遇与挑战的2016年,代表着钢铁行业优质资产的各上市钢企,在提升盈利能力、保障股东权益、完善法人治理结构、控制成本、优化资金来源与结构、调整资产配置等方面做了大量工作.本文基于钢铁行业上市公司2016年年报数据,从发展规模与成长性、盈利能力、成本控制能力、偿债能力与流动性、社会责任等方面展开分析,并结合行业基本面与发展趋势,研究钢铁行业上市公司投资策略,进而提出钢铁行业上市公司的价值投资建议.

摘要： 2016年,钢铁行业大力化解过剩产能,各项政策措施陆续出台,行业运行走势稳中趋好,行业困境有所缓解;但产能过剩基本面没有改变、钢材价格大幅波动、资金链紧张的形势还将持续一段时间.面对充满机遇与挑战的2016年,代表着钢铁行业优质资产的各上市钢企,在提升盈利能力、保障股东权益、完善法人治理结构、控制成本、优化资金来源与结构、调整资产配置等方面做了大量工作.本文基于钢铁行业上市公司2016年年报数据,从发展规模与成长性、盈利能力、成本控制能力、偿债能力与流动性、社会责任等方面展开分析,并结合行业基本面与发展趋势,研究钢铁行业上市公司投资策略,进而提出钢铁行业上市公司的价值投资建议.

摘要： 2016年,钢铁行业大力化解过剩产能,各项政策措施陆续出台,行业运行走势稳中趋好,行业困境有所缓解;但产能过剩基本面没有改变、钢材价格大幅波动、资金链紧张的形势还将持续一段时间.面对充满机遇与挑战的2016年,代表着钢铁行业优质资产的各上市钢企,在提升盈利能力、保障股东权益、完善法人治理结构、控制成本、优化资金来源与结构、调整资产配置等方面做了大量工作.本文基于钢铁行业上市公司2016年年报数据,从发展规模与成长性、盈利能力、成本控制能力、偿债能力与流动性、社会责任等方面展开分析,并结合行业基本面与发展趋势,研究钢铁行业上市公司投资策略,进而提出钢铁行业上市公司的价值投资建议.

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。