周期指数和非周期指数

风格转换，周期非周期ETF套利正当时

随着沪指和中小板创业板背离的加大———前者节节攀升，后者急速跳水，周期类蓝筹股和非周期个股之间“风格转换”成为近期证券市场的热门话题。尽管对“风格转换”的未来市场仍有分歧，但不少机构投资者和散户想通过周期ETF和非周期ETF之间的轮换达到套利的目的。模拟操作的结果表明，在从2005年2月1日起，截止日为2010年6月30日的5年多时间里，采用这种策略的投资者理论上有望取得414.5%的收益，远超同期上证180指数140.1%的涨幅。

利用ETF做波段

近期，金融、地产、石油等低估值的周期性板块引发了一轮小型估值修复行情，而新兴行业集中的非周期板块则面临较大估值压力而纷纷展开了调整，一些非周期行业的估值水平也出现了明显回落。周期类大盘蓝筹股能否继续往前走？“目前大盘蓝筹股估值中枢较低，中小板、创业板经过两年大幅上涨，估值偏高，大消费行业经过调整估值基本合理，在宏观政策紧缩、通胀预期不断增强的背景下，未来指数向上的空间不大。另外，由于我国经济目前处于新一轮上升周期的初期，私人投资兴旺、消费维持较高增长，因此，指数向下的空间也不大。”长盛基金认为。

不过，也有不同的观点。海富通上证非周期行业100ETF拟任基金经理刘璎表示，从近两年的市场情况来看，周期、非周期指数的轮动特征已经表现得相当明显。比如2009年经济回暖期中，周期指数表现明显好于非周期指数。而在2010年的市场调整中，非周期指数的表现则明显要好于周期指数以及代表沪市走势的上证全指。2011年的市场基调是充满不确定性，A股风格轮动加剧，因此投资者如果能从两只指数E T F的风格轮换中进行投资操作，将有希望获得好于市场平均水平的超额收益。

尽管市场对后市仍有分歧，但利用周期类板块与非周期之间的轮动，依然可以通过ET F 进行套利。具体而言，由于上证周期50指数和上证非周期100指数的轮动特点，可利用海富通周期ET F、非周期ET F的轮动特点进行两类资产的切换，以应对未来愈加波动的市场走势。

一季度收益差超5个百分点

这是否有历史数据的支持？据国信证券统计，周期和非周期类资产的涨跌具有明显的反向性，即周期类个股上涨时，非周期类个股涨幅很小，反之亦然。从年度收益率比较来看，上证周期指数在2004年-2006年、2009年明显超越其他指数；非周期指数在2007年、2008年超越其他指数。以季度为周期，从2004年到2009年的24个季度中，有21（87.5%）个季度，上证周期指数、非周期指数的超额收益一个为正，一个为负，表现了显著的轮动效应。两者的月收益也呈现轮动效应：统计2004年1月-2009年12月的72个月，上证周期指数与非周期指数最大月收益差达到14.51%，共轮换了31次。

投资者该如何操作？国信证券分析人员称，由于周期与非周期指数的表现具有很强的差异性，所以投资者可以自己设定一个标准在两类基金中进行切换。比如，如果周期指数走势在20天（这个数字可以自己设定）内的平均涨幅大于非周期类指数，那么就换入周期类ET F，否则就买入非周期类指数。其模拟操作的结果表明，在从2005年2月1日起，截止日为2010年6月30日的5年多时间里，采用这种策略的投资者理论上有望取得414.5%的收益，远超同期上证180指数140.1%的涨幅。

有券商研究人员表示，在一季度，周期50指数高于非周期100指数的季度累计“收益差”已超过5个百分点，积累了一定的势能。鉴于A股市场周期行业与非周期行业的轮动特点，投资者在配置周期50E T F与非周期100E T F时，可充分利用这一优势。如在周期板块启动时超配周期类资产，在震荡加剧、避险情绪升温时加大对非周期资产的配置。

非周期性行业

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百科名片

非周期性行业是指那些不受宏观经济影响的行业。这些行业往往集中在涉及人类日常消费的行业。例如：食品，医药，酒类、服装等。因为不管经济好与坏，人总要生病，总要吃饭，总要穿衣服，所以这些行业不受宏观经济的影响。周期性行业Cyclical Industry是指和国内或国际经济波动相关性较强的行业，其中典型的周期性行业包括大宗原材料（如有色金属铜铝金，钢铁，煤炭等），工程机械，船舶等。

目录

非周期行业与周期性行业区分

周期性行业的周期循环

非周期行业与周期性行业区分

非周期性行业划分

与周期性行业相对而言。

当然人类活动的复杂性，有些行业很难划分。比如电子行业，应该属于周期性行业。但是由于经济低迷，很多人迷恋电子游戏，电子行业反而成了反周期的行业。

非周期性股票

非周期性股票存在于那些生产必需品的上市公司，不论经济走势如何，人们对这

的行业就是周期性行业。周期性行业与非周期性行业区别

速发展。经济跌入低谷，社会建设就大幅萎缩，这些行业当然业绩就不好了。

非周期性行业是指那些不受宏观经济影响的行业。这些行业往往集中在涉及人类日常消费的行业。例如：食品，医药，酒类、服装等。因为不管经济好与坏，人总要生病，总要吃饭，总要穿衣服，所以这些行业不受宏观经济的影响。当然人类活动的复杂性，有些行业很难划分。比如电子行业，应该属于周期性行业。但是由于经济低迷，很多人迷恋电子游戏，电子行业反而成了反周期的行业。

周期性行业分类

周期性行业分为消费类周期性行业和工业类周期性行业。

一、消费类周期性行业

性行业兼具了周期性行业和消费行业的特性。它们的终端客户大部分是个人消费者（银行还包括企业），虽然品牌忠诚度较低，但仍具有一定的品牌效应。需求虽然出

航空外，属于较轻资产型企业，行业景气度低谷时规模的弹性较大。

1、银行银行产品价格相对较稳定，需求波动也较小，其中零售占比大的银行周期性更加弱化。银行业的盈利能力在几个行业中比较稳定，但中国银行业未来将面对利差逐步缩小和可能到来的利率市场化，还有房地产及金融风暴导致大量企业倒闭带来的呆坏账爆发的可能性。

2、房地产房地产价格和需求虽然波动较大，但波动速度和幅度小于工业品行业，而且产品具有多样性、差异化的特性，某些地区的产品更具有资源垄断的特征。龙头企业具有较好的抗风险能力，行业低谷可以带来低成本并购的机会，行业需求刚性和确定性较高。

的是投资者身处行业，周期转换比较明显，通过估值和成交量等指标比较容易地判断出行业的拐点。

业的周期性并不明显。应该注意的是，在充分竞争的市场环境中保险业是容易发生价格战的行业，为了获得暂时的市场份额和领先地位，可能出现非理性的保单设计，保单大部分都延续数年、数十年，坏的结果可能很长时间后才显现，投资者难以评估其中的风险。现阶段人寿和平安仍然处于寡头垄断竞争的地位，随着政策管制的放宽，

众多的外资保险不断进入中国，外资保险市场份额逐步扩大，市场竞争将越来越激烈。

激烈，对油价敏感，影响利润的因素较多，盈利的判断比较困难。而且即使景气度高峰期不同企业的盈利能力各异，且提升幅度未必很高。属于糟时可能很糟，好时未必好的行业。

固定成本高昂，资本性开支庞大，运营成本随油价和汇率巨幅波动，航空业的行业特性使其盈利能力低下。

易直观地感受行业的冷暖，而且影响盈利的因素比较简单，相对而言更具可预测性（银行与宏观经济的密切性增加了判断的难度），是投资周期性行业较好的选择。汽车和航空的行业特性决定了它们不是好的投资标的。

周期性行业选时

周期性行业虽然预测经济周期什么时候达到顶峰和谷底,如同预测博彩的输蠃一样困难,但在投资实践中还是可以总结出一些行之有效的方法和思路.

利率是把握周期性股票入市时机最核心的因素.当利率水平低位运行或持续下降时,周期性的股票会表现得越来越好,因为低利率和低资金成本可以刺激经济的增长,鼓励各行各业扩大生产和需求.相反,当利率水平逐渐抬高时,周期性行业因为资金成本上升就失去了扩张的意愿的能力,周期性的股票会表现得越来越差.

要注意的是:当刚刚开始减息的时候,通常还不是介入周期性股票的最佳时机,此时是经济景气最低迷之际,有些积重难返之势.开始的几次减息还见不到效果,周期性股票还会维持一段时间的跌势,只有在连续多次减息刺激后,同期性行业和股票才会重新焕发活力.同理,当刚刚开始加息的时候,投资者也不必急于离场,周期性行业和股票还会继续风光一时,只有在利率水平不断上升接近前期高点时,周期性行业才会明显感到压力,这是投资者开始考虑转向的时候.

周期性行业的周期循环

游的有色、石油、煤炭、石化等行业。衰退也是从下游行业开始，依次传导至中游、上游行业。历史背景不同，周期循环并非简单的重复，运行规律也不是一成不变，不能简单地套用历史经验进行对周期拐点的判断，而应根据经验具体情况具体分析。

各种经济指标意义解释大全汇总

《工业企业主要经济指标季报表》主要指标解释: 1.工业 总产值(当年价格)：指工业企业在本年内生产的以货币形式表现的工业最终产品和提供工业劳务活动的总价值量。工业总产值计算应遵循的原则 ①工业生产的原则。即凡是企业在本年内生产的最终产品 和提供的劳务，均应包括在内。其中的最终产品，不管是 否在本年内销售，只要是本年内生产的，就应包括在内。 凡不是工业生产的产品，均不得计入工业总产值。②最终产品的原则。即企业生产的成品价值必须是本企业生产的，经检验合格不需再进行任何加工的最终产品。企业对外销售的半成品也应视为最终产品计入工业总产值。而在本企业内各车间转移的半成品和在制品只能计算其期末期初差额价值。 ③“工厂法”原则。即以法人工业企业作为一个整体计算 工业总产值，是其本年内生产的最终产品和提供劳务的总 价值量。 (2)工业总产值的内容

包括三部分：生产的成品价值、对外加工费收入、自制半成品在制品期末期初差额价值。 ①成品价值：指企业在本年内生产，并在本年内不再进行加工，经检验合格、包装入库的已经销售和准备销售的全部工业成品(包括半成品)价值合计。成品价值中包括企业生产的自制设备及提供给本企业在建工程、其他非工业部门和生活福利部门等单位使用的成品价值，但不包括用订货者来料加工的成品(半成品)价值。 工业总产值是按现行价格计算的。成品价值按成品实物量乘以本年不含应交增值税(销项税额)的产品实际销售平均单价计算。会计核算中按成本价格转帐的自制设备和自产自用的成品，按成本价格计算生产成品价值。 ②对外加工费收入：指企业在本年内完成的对外承做的工业品加工(包括用订货者来料加工生产)的加工费收入和对外工业品修理作业所收取的加工费收入。 对外加工费收入按不含应交增值税(销项税额)的价格计算，可根据会计“产品销售收入”科目的有关资料取得。对于以对外加工生产为主，对外加工费收入所占比重较大的企

季节性时间序列分析方法

第七章季节性时间序列分析方法 由于季节性时间序列在经济生活中大量存在，故将季节时间序列从非平稳序列中抽出来，单独作为一章加以研究，具有较强的现实意义。本章共分四节：简单随机时间序列模型、乘积季节模型、季节型时间序列模型的建立、季节调整方法X-11程序。 本章的学习重点是季节模型的一般形式和建模。 §1 简单随机时序模型 在许多实际问题中，经济时间序列的变化包含很多明显的周期性规律。比如：建筑施工在冬季的月份当中将减少，旅游人数将在夏季达到高峰，等等，这种规律是由于季节性（seasonality）变化或周期性变化所引起的。对于这各时间数列我们可以说，变量同它上一年同一月（季度，周等）的值的关系可能比它同前一月的值的相关更密切。 一、季节性时间序列 1．含义：在一个序列中，若经过S个时间间隔后呈现出相似性，我们说该序列具有以S为周期的周期性特性。具有周期特性的序列就称为季节性时间序列，这里S为周期长度。 注：①在经济领域中，季节性的数据几乎无处不在，在许多场合，我们往往可以从直观的背景及物理变化规律得知季节性的周期，如季度数据（周期为4）、月度数据（周期为12）、周数据（周期为7）；②有的时间序列也可能包含长度不同的若干种周期，如客运量数据（S=12，S=7）2．处理办法： （1）建立组合模型； （1）将原序列分解成S个子序列（Buys-Ballot 1847） 对于这样每一个子序列都可以给它拟合ARIMA模型，同时认为各个序列之间是相互独立的。但是

这种做法不可取，原因有二：（1）S 个子序列事实上并不相互独立，硬性划分这样的子序列不能反映序列{}t x 的总体特征；（2）子序列的划分要求原序列的样本足够大。 启发意义：如果把每一时刻的观察值与上年同期相应的观察值相减，是否能将原序列的周期性变化消除？（或实现平稳化），在经济上，就是考查与前期相比的净增值，用数学语言来描述就是定义季节差分算子。 定义：季节差分可以表示为S t t t S t S t X X X B X W --=-=?=)1(。 二、 随机季节模型 1．含义：随机季节模型，是对季节性随机序列中不同周期的同一周期点之间的相关关系的一种拟合。 AR （1）：t t S t S t t e W B e W W =-?+=-)1(11??，可以还原为：t t S S e X B =?-)1(1?。 MA （1）：t S t S t t t e B W e e W )1(11θθ-=?-=-，可以还原为：t S t S e B X )1(1θ-=?。 2．形式：广而言之，季节型模型的ARMA 表达形式为 t S t S e B V W B U )()(= （1） 这里，?? ? ??----=----=?=qS q S S S pS P S S S t d S t B V B V B V B V B U B U B U B U X W ΛΛ2212211)(1)()(平稳。 注：（1）残差t e 的内容；（2）残差t e 的性质。 §2 乘积季节模型 一、 乘积季节模型的一般形式 由于t e 不独立，不妨设),,(~m d n ARIMA e t ，则有 t t d a B e B )()(Θ=?φ （2） 式中，t a 为白噪声；n n B B B B ???φ----=Λ22111)(；m m B B B B θθθ----=ΘΛ22111)(。 在（1）式两端同乘d B ?)(φ，可得： t S t d S t D S d S t d S a B B V e B B V X B U B W B U B )()()()()()()()(Θ=?=??=?φφφ （3） 注：（1）这里t D S S X B U ?)(表示不同周期的同一周期点上的相关关系；t d X B ?)(φ则表示同一周期内不同周期点上的相关关系。二者的结合就能同时刻划两个因素的作用，仿佛是显像管中的电子扫

宏观经济学重要概念及指标解读

宏观经济学重要概念及指标解读 一、从经济总量指标数据透视宏观经济 1.国内生产总值：反映一国经济实力、经济发展水平和经济增长 的基础性的总量指标；我国2012年GDP总额约为52万亿元 人民币，同比增长7.8%。 2.经济增长率：反映一国经济是膨胀还是萧条，对经济走势把握 得更直接、明了。 3.消费率、储蓄率：是衡量国民经济中消费比重和储蓄比重的重 要指标；近20多年来，世界平均消费率约为77%，目前我国 社会最终消费率约为50%左右，居民储蓄率较高。 4.外汇储备：对于一国用于平衡国际收支，稳定汇率，偿还对外 债务，有着重要的作用和影响；谨慎的外汇储备水平应为该国 3-6个月的进口额，2010年我国的外汇储备已达到28473亿美 元，独占全球外汇储备的30%。 5.社会总供给：衡量一个国家或地区可以提供给市场的最终使用 的产品和劳务总量的能力；一般认为社会总供给的变动区间与 GDP的增长区间应保持一致。 6.社会总需求：是社会对产品和劳务的需求总量，反映了社会经 济运行的状况，是宏观经济状态的晴雨表；社会总需求保持 8%-10%的增长率，我国GDP才能保持8%-10%的经济增长率。

7.财政收入：衡量一国政府财力的重要指标，是实现国家职能的 财力保证；2012年我国的财政收入为11.7万亿元人民币，占 GDP的23%，增长12.8%，其中，中央财政收入5.6万亿元， 增长9.4%，地方财政收入6.1万亿元，增长16.2%，财政收入 中的税收收入10万亿元，增长12.1%。 8.财政支出：是一国政府调控国民经济的核心工具之一；2012 年，全国公共财政支出12.6万亿元，增长15.1%；中央财政 支出6.4万亿元。 9.工业增加值:能够很好地反映生产单位或部门对GDP的贡献， 它的增长速度可以折射出国民经济的运行状况；工业增加值一 般比GDP增长快3%-5%。 10.社会消费品零售总额：是观察国家居民生活状况、城乡均衡发 展、社会零售商品购买力水平、社会生产、货币流通和物价的 变动趋势等的重要依据；社会消费品零售总额增长区间在 15%-20%之间。 11.全社会发、用电量、货运量：是经济冷暖的风向标，国民经济 运行的先行指标；全社会发电量、用电量、货运量要保持一定 增幅。 二、从经济运行指标数据透视宏观经济 12.宏观经济景气指数：像“晴雨表”或“报警器”那样对国民经 济运行发挥监测和预警的作用；我国预警指数编制中将经济运 行的状态分为5个级别，“红灯”表示经济过热，“黄灯”表示

2020年(财务知识)工业企业主要经济指标和规模以下工业企业财务指标

（财务知识）工业企业主要经济指标和规模以下工业企业财务指标

工业企业主要经济指标和规模以下工业企业财务指标 壹、填报对象范围 工业企业主要经济指标有B103和G603-1俩种表式，B103表的填报对象为规模之上工业企业，G603-1表的填报对象为规模以下工业企业。 二、填报内容和注意事项 报表表式：B103表由规模之上工业企业生产、销售总值表和财务情况表合且而成，取消了本年折旧、办公费、广告费、保险、住房公积金、现金流量等20多个指标，增加了营业外支出。主要原则是遵循现行统计报表制度、兼顾现行企业会计制度、强化普查内容和指标设计规范化、且且注重可操作性。其中最主要的考虑因素就是现行的会计制度。 填报方式：财务情况表中除全部从业人员年平均人数的单位是“人”以外，其他指标的单位均为“千元”，填报表格中每个指标后面的数据方格自右至左单位已分别注明为“千元”、“万元”、“十万”等，必须按数据方格所对应的单位填报数据，不保留小数位，不得填写“XX万元”的字样。填报数据时应注意核对各指标间的单位是否壹致，有无异常值或漏填的数据。 三、审核关系、审核方法和数据质量控制要点 （壹）审核方法 1．B103表指标较多，多数指标间存于关联关系，这就构成了审核的依据。由于财务指标间关系非常复杂，审核公式例外情况时有发生，许多审核公式不绝对成立。例如，“财务费用应大于其中项利息支出”对汇兑损益为负值的企业不适用。 2．普查方案中设置了必须满足的审核关系和有条件满足的审核关系，B103

表的表内审核，B103表和601表的跨表审核，B103表和成本费用调查表的数据联审等审核方式。几种审核方式能够统壹进行，也可分别进行，便于精确定位。 3．B103表、601表和成本费用调查法人代码相同的企业进行联审，要求俩套表相互确认，不能以壹方为主，且修改后须复审（如表内平衡关系）。 （二）数据质量控制要点 1．总产值和销售收入、总产值和销售产值、销售产值和销售收入要注意数据的衔接和匹配。 2．关联指标应注意匹配关系（如流动资产和流动资产年平均余额，固定资产净值和固定资产净值年平均余额），俩项指标不应有较大差距，且其中壹项不为零时，另壹项不应为零。 3．理论上所有指标均不应大于资产总计和主营业务之和，如是则应检查单位是否填错。 4．所有指标应注意和全部从业人员年平均人数比较，注意人均指标是否偏小或偏大，如人均工资大于20万元或小于5000元可能是人数或工资等指标有问题。 5．应收账款和应付账款均是企业财务情况表中的单壹指标，不应包括预收账款和预付账款，企业会计报表没有单独设立科目的，于填制资产负债表时要求根据明细账分析填列。 6．财务费用较大时，壹般主要为利息支出，应避免漏填利息支出。 7．当存货或产成品没有办入库票即已销售时，企业必须补办入库存手续，补填入库凭证，故不允许出现负值。 8．所有者权益应等于资产总计－负债合计（当存于少数股东权益时不成立，

季节性时间序列分析方法

季节性时间序列分析方 法 LG GROUP system office room 【LGA16H-LGYY-LGUA8Q8-LGA162】

第七章季节性时间序列分析方法 由于季节性时间序列在经济生活中大量存在，故将季节时间序列从非平稳序列中抽出来，单独作为一章加以研究，具有较强的现实意义。本章共分四节：简单随机时间序列模型、乘积季节模型、季节型时间序列模型的建立、季节调整方法X-11程序。 本章的学习重点是季节模型的一般形式和建模。 §1 简单随机时序模型 在许多实际问题中，经济时间序列的变化包含很多明显的周期性规律。比如：建筑施工在冬季的月份当中将减少，旅游人数将在夏季达到高峰，等等，这种规律是由于季节性（seasonality）变化或周期性变化所引起的。对于这各时间数列我们可以说，变量同它上一年同一月（季度，周等）的值的关系可能比它同前一月的值的相关更密切。 一、季节性时间序列 1．含义：在一个序列中，若经过S个时间间隔后呈现出相似性，我们说该序列具有以S为周期的周期性特性。具有周期特性的序列就称为季节性时间序列，这里S为周期长度。 注：①在经济领域中，季节性的数据几乎无处不在，在许多场合，我们往往可以从直观的背景及物理变化规律得知季节性的周期，如季度数据（周期为4）、月度数据（周期为12）、周数据（周期为7）；②有的时间序列也可能包含长度不同的若干种周期，如客运量数据（S=12，S=7） 2．处理办法： （1）建立组合模型； （1）将原序列分解成S个子序列（Buys-Ballot 1847）

对于这样每一个子序列都可以给它拟合ARIMA 模型，同时认为各个序列之间是相互独立的。但是这种做法不可取，原因有二：（1）S 个子序列事实上并不相互独立，硬性划分这样的子序列不能反映序列{}t x 的总体特征；（2）子序列的划分要求原序列的样本足够大。 启发意义：如果把每一时刻的观察值与上年同期相应的观察值相减，是否能将原序列的周期性变化消除（ 或实现平稳化），在经济上，就是考查与前期相比的净增值，用数学语言来描述就是定义季节差分算子。 定义：季节差分可以表示为S t t t S t S t X X X B X W --=-=?=)1(。 二、 随机季节模型 1．含义：随机季节模型，是对季节性随机序列中不同周期的同一周期点之间的相关关系的一种拟合。 AR （1）：t t S t S t t e W B e W W =-?+=-)1(11??，可以还原为：t t S S e X B =?-)1(1?。 MA （1）：t S t S t t t e B W e e W )1(11θθ-=?-=-，可以还原为：t S t S e B X )1(1θ-=?。 2．形式：广而言之，季节型模型的ARMA 表达形式为 t S t S e B V W B U )()(= （1） 这里，?? ? ??----=----=?=qS q S S S pS P S S S t d S t B V B V B V B V B U B U B U B U X W 2212211)(1)()(平稳。 注：（1）残差t e 的内容；（2）残差t e 的性质。 §2 乘积季节模型 一、 乘积季节模型的一般形式 由于t e 不独立，不妨设),,(~m d n ARIMA e t ，则有

工业企业主要经济指标和规模以下工业企业财务指标

工业企业主要经济指标和规模以下工业企业财务指标 一、填报对象范围 工业企业主要经济指标有B103和G603-1两种表式，B103表的填报对象为规模以上工业企业，G603-1表的填报对象为规模以下工业企业。 二、填报内容和注意事项 报表表式：B103表由规模以上工业企业生产、销售总值表和财务状况表合并而成，取消了本年折旧、办公费、广告费、保险、住房公积金、现金流量等20多个指标，增加了营业外支出。主要原则是遵循现行统计报表制度、兼顾现行企业会计制度、强化普查内容和指标设计规范化、并且注重可操作性。其中最主要的考虑因素就是现行的会计制度。 填报方式：财务状况表中除全部从业人员年平均人数的单位是“人”以外，其他指标的单位均为“千元”，填报表格中每个指标后面的数据方格自右至左单位已分别注明为“千元”、“万元”、“十万”等，必须按数据方格所对应的单位填报数据，不保留小数位，不得填写“XX万元”的字样。填报数据时应注意核对各指标间的单位是否一致，有无异常值或漏填的数据。 三、审核关系、审核方法和数据质量控制要点 （一）审核方法 1．B103表指标较多，多数指标间存在关联关系，这就构成了审核的依据。由于财务指标间关系非常复杂，审核公式例外情况时有发生，许多审核公式不绝对成立。例如，“财务费用应大于其中项利息支出”对汇兑损益为负值的企业不适用。 2．普查方案中设置了必须满足的审核关系和有条件满足的审核关系，B103表的表内审核，B103表和601表的跨表审核，B103表和成本费用调查表的数据联审等审核方式。几种审核方式可以统一进行，也可分别进行，便于精确定位。 3．B103表、601表与成本费用调查法人代码相同的企业进行联审，要求两套表相互确认，不能以一方为主，且修改后须复审（如表内平衡关系）。 （二）数据质量控制要点 1．总产值与销售收入、总产值与销售产值、销售产值与销售收入要注意数据的衔接和匹配。

企业经济指标计算公式

企业经济指标计算公式 流动比率=流动资产/流动负债 速动比率（酸性测试比例）=（流动资产－存货）/流动负债 保守速动比率（超速动比率）=（现金＋短期证券＋应收票据＋应收账款净额）/流动负债 营业周期=存货周转天数＋应收账款周转天数 存货周转率（存货的周转次数）=销售成本/平均存货 存货周转天数=360/存货周转率 原材料周转率=耗用原材料成本/平均原材料存货 在产品周转率=制造成本/平均在产品存货 应收账款周转率=销售收入净额/平均应收账款（含应收票据，减除坏账准备） 应收账款周转天数=360/应收账款周转率 流动资产周转率=销售收入/平均流动资产 总资产周转率=销售收入/平均资产总额 资产负债率（举债经营比率）=（负债总额/资产总额）*100% 产权比率（债务股权比率）=（负债总额/股东权益）*100% 有形净值债务率=[负债总额/（股东权益－无形资产净值）]*100% 已获利息倍数（利息保障倍数）=息税前利润/利息费用 销售利润率=利润总额/ 营业收入×100% 销售净利率=（净利润/销售收入）*100% 销售毛利率=[（销售收入－销售成本）/销售收入]*100% 资产净利率=（净利润/平均资产总额）*100%＝销售净利率*资产周转率 净资产收益率（净值报酬率、权益报酬率、权益净利率）=净利润/平均净资产*100%＝资产净利率*权益乘数＝销售净利率*资产周转率*权益乘数 总资产报酬率=（利润总额+利息支出）/平均资产总额X100% 利润总额指企业实现的全部利润，包括企业当年营业利润、投资收益、补贴收入、营业外支出净额等项内容，如为亏损，则用“-”号表示。 利息支出是指企业在生产经营过程中实际支出的借款利息、债权利息等。 利润总额与利息支出之和为息税前利润，是指企业当年实现的全部利润与利息支出的合计数。数据取自企业《利润及利润分配表》和《基本情况表》 平均资产总额是指企业资产总额年初数与年末数的平均值，数据取自企业《资产负债表》

时间序列季节性分析spss

表1 为某公司连续144个月的月度销售量记录，变量为sales。试用专家模型、ARIMA模型和季节性分解模型分析此数据。

选定样本期间为1978年9月至1990年5月。按时间顺序分别设为1至141。 一、画出趋势图，粗略判断一下数据的变动特点。 具体操作为：依次单击菜单“Analyz e→Forecasting→Sequence Chart”，打开“Sequence Chart”对话框，在打开的对话框中将sales选入“Variables”列表框，时间变量date 选入“Time Axis Labels”，单击“OK”按钮，则生成如图2 所示的sales序列。 图1 “Sequence Chart”对话框

从趋势图可以明显看出，时间序列的特点为：呈线性趋势、有季节性变动，但季节波动随着趋势增加而加大。 二、模型的估计 （一）、季节性分解模型 根据时间序列特点，我们选择带线性趋势的季节性乘法模型作为预测模型。 1、定义日期 具体操作为：依次单击菜单“Data→Define Date”，打开“Define Date”对话框，在“Cases Are”列表框选择“Years，months”的日期格式，在对话框的右侧定义数据的起始年份、月份。定义完毕后，单击“OK”按钮，在数据集中生成日期变量。 图3 “Define Date”对话框 2、季节分解 具体操作为：“Analyze→Forecasting→Seasonal Decomposition”打开“Seasonal Decomposition”对话框，将待分析的序列变量名选入“Variable”列表框。在“Model Type”选择组中选择“Multiplicative”模型；在“Moving Average Weight”选择组

主要经济指标测算公式

自有资金: 自有资金企业的资金按其取得的来源，分为自有资金和借入资金 所谓自有资金，是指企业为进行生产经营活动所经常持有，可以自行支配使用并毋须偿还的那部分资金。是与借入资金对称的。 自有资金二流动资产-流动负债 资产负债率: 是指公司年末的负债总额同资产总额的比率。表示公司总资产中有多少是通过负债筹集的，该指标是评价公司负债水平的综合指标。同时也是一项衡量公司利用债权人资金进行经营活动能力的指标，也反映债权人发放贷款的安全程度。 资产负债率二负债总额/资产总额x 100% （30^—60%之间较正常） 流动比率： 流动比率是流动资产对流动负债的比率，用来衡量企业流动资产在短期债务到期以前，可以变为现金用于偿还负债的能力。 流动比率二流动资产合计/流动负债合计*100% 速动比率： 又称“酸性测验比率”，是指速动资产对流动负债的比率。它是衡量企业流动资产中可以立即变现用于偿还流动负债的能力。 速动比率是企业速动资产与流动负债的比率。速动资产包括货币资金、短期投资、应收票据、预付账款、应收账款、其他应收款项等，可以在较短时间内变现。而流动资产中存货、1年内到期的非流动资产及其他流动资产等则不应计入。

速动比率二速动资产/流动负债二（流动资产-存货）/流动负债 利息保障倍数: 禾I」息保障倍数又叫已获利息倍数，又称利息保障率。 利息保障倍数是指企业息税前利润与利息费用之比，又称已获利息倍数，用以衡量偿付借款利息的能力，它是衡量企业支付负债利息能力的指标。 公式中的分子“息税前利润”是指利润表中未扣除利息费用和所得税前的利润。公式中的分母“利息费用”是指本期发生的全部应付利息，不仅包括财务 费用中的利息费用，还应包括计入固定资产成本的资本化利息。资本化利息虽然不在利润表中扣除，但仍然是要偿还的。利息保障倍数的重点是衡量企业支付利息的能力，没有足够大的息税前利润，利息的支付就会发生困难。 利息保障倍数的作用 利息保障倍数不仅反映了企业获利能力的大小，而且反映了获利能力对偿还到期债务的保证程度，它既是企业举债经营的前提依据，也是衡量企业长期偿债能力大小的重要标志。要维持正常偿债能力，利息保障倍数至少应大于1,且比 值越高，企业长期偿债能力越强。如果利息保障倍数过低，企业将面临亏损、偿债的安全性与稳定性下降的风险。 利息保障倍数的运用 为了考察企业偿付利息能力的稳定性，一般应计算5年或5年以上的利息保障倍数。保守起见，应选择5年中最低的利息保障倍数值作为基本的利息偿付能力指标。 利息保障倍数二息税前利润?利息费用 = （利润总额+财务费用）?财务费用 = （利润总额+当年利息支出）—当年利息支出 资产净利率： 该指标反映的是公司运用全部资产所获得利润的水平，即公司每占用1元的 资产平均能获得多少元的利润。该指标越高，表明公司投入产出水平越高，资产

财务经济指标计算公式

财务经济指标计算公式 1、流动比率=流动资产合计/流动负债合计*100% 2、速动比率=速动资产/流动负债。速动资产是指流动资产扣除存货之后的余额, 3、现金流动负债比率=年经营现金净流量/年末流动负债×100% 4、资产负债率=（负债总额/资产总额）*100％。 5、产权比率也称资本负债率=负债总额/所有者权益总额*100% 6、或有负债比率=或有负债余额/所有者权益总额*100% 或有负债余额=已贴现商业承兑+对外担保+未决诉讼、未决仲裁（除贴现与担保引起的诉讼与仲裁）+其他或有负债。 7、已获利息倍数=息税前利润总额/利息支出。 其中：息税前利润总额=利润总额+利息支出。利息支出，实际支出的借款利息、债券利息等。 8、带息负债比率=（短期借款+一年内到期的长期负债+长期借款+应付债券+应付利息+）/负债总额*100%。 9、劳动效率=营业收入或净产值/平均值工人数 10、生产资料运营能力： 周转率=周转额÷资产平均余额； 周转期=计算期天数÷周转次数。=资产平均余额*计算期天数/周转额 11、应收账款周转率（次）=销售收入÷平均应收账款 周转数（周转天数）=计算期天数/周转次数=资产平均余额*计算期天数/周转额12、①存货周转率(次)＝销售成本÷存货平均余额②存货周转天数=计算期天数/存货周转次数

13、流动资产周转率（次）=主营业务收入净额/平均流动资产总额X100% 14、固定资产周转率（次数）=营业收入÷平均固定资产净值 固定资产周转期（天数）=平均固定资产净值×360/营业收入。 15、总资产周转率（次）=营业收入÷平均资产总额。 16、不良资产比率=（资产减值准备余额+应提未提和应摊未摊的潜亏挂账+未处理资产损失）÷（资产总额+资产减值准备余额）。 17、资产现金回收率=经营现金净流量/平均资产总额。 18、营业利润率=营业利润/营业收入(商品销售额)×100% 19、销售净利率=净利润÷销售收入*100%。 20、销售毛利率=（销售收入-销售成本）÷销售收入*100% 21、成本费用利润率=利润总额/成本费用总额×100% 式中的利润总额和成本费用用总额来自企业的损益表。成本费用一般指主营业务成本和三项期间费用 营业税金及附加。 22、盈余现金保障倍数＝经营现金净流量／净利润 23、总资产报酬率=（利润总额+利息支出）/平均资产总额X100%， 息税前利润总额=利润总额+利息支出 24、加权平均净资产收益率＝报告期净利润÷平均净资产×100% 25、资本收益率又称资本利润率 资本收益率= 税后净利润/平均所有者权益 26、基本每股收益率=归属于普通股东的当期净利润/当期发行在外普通股的加权平均数；

时间序列上机实验-ARIMA模型的建立(季节乘积模型)

实验二 ARIMA 模型的建立 一、实验目的 熟悉ARIMA 模型，掌握利用ARIMA 模型建模过程，学会利用自相关系数和偏自相关系数对ARIMA 模型进行识别，利用最小二乘法等方法对ARIMA 模型进行估计，利用信息准则对估计的ARIMA 模型进行诊断，以及学会利用ARIMA 模型进行预测。掌握在实证研究如何运用Eviews 软件进行ARIMA 模型的识别、诊断、估计和预测。 二、基本概念 ARIMA 模型，即将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将平稳的时间序列建立ARMA 模型。ARIMA 模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同，包括移动平均过程（MA ）、自回归过程（AR ）、自回归移动平均过程（ARMA ）以及ARIMA 过程。 在ARIMA 模型的识别过程中，主要用到两个工具：自相关函数ACF ，偏自相关函数PACF 以及它们各自的相关图。对于一个序列{}t X 而言，它的第j 阶自相关系数j ρ为它的j 阶自协方差除以方差，即j ρ＝j 0γγ ，它是关于滞后期j 的函数，因此我们也称之为自相关函数，通常记ACF(j )。偏自相关函数PACF(j )度量了消除中间滞后项影响后两滞后变量之间的相关关系。 三、实验内容 （1）根据时序图的形状，采用相应的方法把非平稳序列平稳化； （2）对经过平稳化后的2000年1月到2011年10月美国的失业率数据建立ARIMA （,,p d q ）模型，并利用此模型进行失业率的预测。 四、实验要求： 了解ARIMA 模型的特点和建模过程，了解AR ，MA 和ARIMA 模型三者之间的区别与联系，掌握如何利用自相关系数和偏自相关系数对ARIMA 模型进行识别，利用最小二乘法等方法对ARIMA 模型进行估计，利用信息准则对估计的ARIMA 模型进行诊断，以及如何利用ARIMA 模型进行预测。 五、实验步骤 （1） 输入原始数据 打开Eviews 软件，选择“File ”菜单中的“New--Workfile ”选项，在“Workfile structure type ”栏中选择“Dated-regular frequency ”，在“Frequency ”栏中选择“Monthly ”，分别在起始月输入1991.01，终止月输入2010.12，点击ok ，见图1。再建立一个New object ，将选取的x 的月度数据复制进去 。

季节性时间序列分析方法

第七章季节性时刻序列分析方法 由于季节性时刻序列在经济生活中大量存在，故将季节时刻序列从非平稳序列中抽出来，单独作为一章加以研究，具有较强的现实意义。本章共分四节：简单随机时刻序列模型、乘积季节模型、季节型时刻序列模型的建立、季节调整方法X-11程序。 本章的学习重点是季节模型的一般形式和建模。 §1 简单随机时序模型 在许多实际问题中，经济时刻序列的变化包含专门多明显的周期性规律。比如：建筑施工在冬季的月份当中将减少，旅游人数将在夏季达到高峰，等等，这种规律是由于季节性（seasonality）变化或周期性变化所引起的。关于这各时刻数列我们能够讲，变量同它上一年同一月（季度，周等）的值的关系可能比它同前一月的值的相关更紧密。 一、季节性时刻序列 1．含义：在一个序列中，若通过S个时刻间隔后呈现出相似性，我们讲该序列具有以S为周期的周期性特性。具有周期特性的序列就称为季节性时刻序列，那个地点S为周期长度。 注：①在经济领域中，季节性的数据几乎无处不在，在许多场合，我们往往能够从直观的背景及物理变化规律得知季节性的周期，如季度数据（周期为4）、月度数据（周期为12）、周数据（周期为7）；②有的时刻序

列也可能包含长度不同的若干种周期，如客运量数据（S=12，S=7）2．处理方法： （1）建立组合模型； （1）将原序列分解成S个子序列（Buys-Ballot 1847） 关于如此每一个子序列都能够给它拟合ARIMA模型，同时认为各个序列之间是相互独立的。然而这种做法不可取，缘故有二：（1）S个子序列事实上并不相互独立，硬性划分如此的子序列不能反映序列{} x的总体特 t 征；（2）子序列的划分要求原序列的样本足够大。 启发意义：假如把每一时刻的观看值与上年同期相应的观看值相减，是否能将原序列的周期性变化消除？（或实现平稳化），在经济上，确实是

火力发电厂技术经济指标计算方法

火力发电厂技术经济指标计算方法 （DL/T 904-2004） 目次 前言 1 范围 2 规范性引用文件 3 燃料技术经济指标 4 锅炉技术经济指标 5 锅炉辅助设备技术经济指标 6 汽轮机技术经济指标 7 汽轮机辅助设备技术经济指标 8 燃气—蒸汽联合循环技术经济指标 9 综合技术经济指标 10 其他技术经济指标 前言 本标准是根据原国家经济贸易委员会《关于下达1999年电力行业标准制、修订计划项目的通知》（电力[1999]40号文）安排制定的。本标准是推荐性标准。 火力发电厂既是能源转换企业，又是耗能大户，因此技术经济指标对火力发电厂的生产、经营和管理至关重要。火电厂技术经济指标计算不仅反映电力企业的生产能力、管理水平，还可以指导火电厂电力生产、管理、经营等各方面的工作。 该标准涉及到火力发电厂发电生产全过程的技术经济指标计算，按火力发电厂的生产流程进行编写，共分燃料、锅炉、锅炉辅助设备、汽轮机、汽轮机辅助设备、燃气—蒸汽联合循环、综合、其他等8个方面的技术经济指标。 本标准具有一定的理论深度和广度，有较强的实用性和可操作性，利于促进电力工业火力发电厂技术经济、节能管理的提高和技术进步，也有利于加强管理，科学规范火力发电厂技术经济指标体系和分析体系。 本标准由中国电力企业联合会标准化部提出。 本标准由电力行业电站汽轮机标准化技术委员会和电力行业电站锅炉标准化技术委员会归口管理。 本标准起草单位：大唐国际发电股份有限公司、华北电力科学研究院有限责任公司、华北电网公司、浙江省能源集团有限公司等单位。 本标准主要起草人：祝宪、杜作敏、王刚、伍小林、杨顺虎、林英、蒋明昌。 本标准委托大唐国际发电股份有限公司及华北电力科学研究院解释。 火力发电厂技术经济指标计算方法 1 范围 本标准规定了火力发电厂技术经济指标的计算方法。 本标准适用于火力发电厂技术经济指标的统计计算和评价。 2 规范性引用文件 下列文件中的条款通过本标准的引用而成为本标准的条款。凡是注日期的引用文件，其随后所有的修改单（不包括勘误的内容）或修订版均不适用于本标准，然而，鼓励根据本标准达成协议的各方研究是否可使用这些文件的最新版本。凡是不注日期的引用文件，其最新版本适用于本标准。 GB/T 211 煤中全水分的测定方法 GB/T 212 煤的工业分析方法 GB/T 213 煤的发热量测定方法

总量指标及非总量指标

总量指标 1、国内生产总值GDP：国内生产总值，Gross Domestic Product，简称GDP，是指在一定时期内（一个季度或一年），一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。国内生产总值GDP是核算体系中一个重要的综合性统计指标，也是中国新国民经济核算体系中的核心指标。它反映一国（或地区）的经济实力和市场规模。 2、消费物价指数CPI：英文缩写为CPI，是根据与居民生活有关的产品及劳务价格统计出来的物价变动指标，通常作为观察通货膨胀水平的重要指标。消费者物价指数（CPI）是金融市场的一个热门的经济指标。消费者物价指数决定着消费者花费多少来购买商品和服务，左右着商业经营的成本。而且，消费者物价指数影响制定政府的财政政策、金融政策。 3、工业品出厂价格指数PPI：工业品出厂价格指数是反映全部工业产品出厂价格总水平的变动趋势和程度的相对数。工业品出厂价格指数是衡量工业企业产品出厂价格变动趋势和变动程度的指数，是反映某一时期生产领域价格变动情况的重要经济指标，也是制定有关经济政策和国民经济核算的重要依据。 4、采购经理人指数PMI：衡量制造业在生产、新订单、

商品价格、存货、雇员、订单交货、新出口订单和进口等八个方面状况的指数。是经济先行指标中一项非常重要的附属指标，具有其高度的时效性。目前全球已有20多个国家建立了PMI体系，有关机构已开始建立全球指数和欧元区指数，PMI指数及其商业报告已成为世界经济运行活动的重要评价指标和世界经济变化的晴雨表。 5、城镇固定资产投资：固定资产投资是建造和购置固定资产的经济活动，即固定资产再生产活动。固定资产再生产过程包括固定资产更新（局部和全部更新）、改建、扩建、新建等活动。新的企业财务会计制度规定：固定资产局部更新的大修理作为日常生产活动的一部分，发生的大修理费用直接在成本中列支。固定资产投资是社会固定资产再生产的主要手段。 6、新房价指数：房屋销售价格指数是反映一定时期房屋销售价格变动程度和趋势的相对数，它通过百分数的形式来反映房价在不同时期的涨跌幅度。包括商品房、公有房屋和私有房屋各大类房屋的销售价格的变动情况。根据房价指数可以很直观的观察市场情况，直接根据点数就知道全国和各地的房价情况。借以知道各地的房价相对自己的稳定市场情况整体处于什么样的状况。 7、企业景气指数（企业综合生产经营景气指数）：是根据企业负责人对本企业综合生产经营情况的判断与预期

时间序列季节调整方法在气象要素预测中的应用分析

《现代农业科技》2009年第23期 时间序列预测法是一种重要的预测方法，其预测模型比较简单，对资料的要求比较单一，只需变量本身的历史数据，因此在实际中有广泛的适用性。气象要素时间序列常呈现出一定的季节性波动，有的以年度为周期，有的以季度、月、日为周期，通常称这类序列为季节性序列。时间序列如果有季节性，则趋势有时很难判断，从而影响对未来的精确预测。 1季节调整方法 气象要素是随时间变化的，对它的观测形成一组有序 数据，称这种数据为时间序列。对时间序列处理的方法大体有2种：一种是从“时域”角度进行分析，称为时间序列分析或时序分析；另一种是从“频域”角度进行分析，称为频谱分析或谱分析。一个时间序列可以包括上面4个部分中的全部或者几个部分。 在实际应用中，一般使用以下2类模型：一是加法模型：Y=T+C+S+e ；二是乘法模型：Y=T ×C ×S ×e 。文中采用乘法型季节模型：Y 1=f （t ）×F j ，其中，f （t ）是序列长期变动趋势项；F j 是季节因子，它表示季节性变动幅度的大小，j =1，2，……k ，如月度为周期则k =12，季度为周期则k =4。 季节调整的主要步骤如下：第一步，估计趋势项T ，然后得到季节项和误差项的乘积S ·e=Y /T ；第二步，去掉残差项，估计季节项S ，把与不同季节对应的数字称为季节因子，对季节因子进行规范化；第三步，从原始数据中去掉季节项 Y /S ，得到没有季节项的新的时间序列。对新时间序列进行 趋势估计，建立合理的趋势模型，根据趋势模型预测趋势，然后让趋势乘以季节指数，得到未来的预测[1，2]。 2实际应用分析 首先用季节调整方法对临汾市1962~2006年逐月气 温、降水资料进行趋势分析，利用得到的趋势方程对2007年数值进行预测。为了检验该方法的准确性，用线性回归方法对气温和降水资料进行预测，将2种方法进行比较。气温、降水的趋势采用一次线性方程表示，即：y =a 0+a 1t 。式中，y 为平均地温（最大冻土深度）；t 为时间；a 1为线性趋势项。由于温度、降水存在月差异，在用线性回归方法进行趋势分析时，对12个月的数据分别进行趋势分析，利用得到的12个线性方程对2007年的月数据进行了预测；季节调整步骤如前所述。 得到的误差结果如表1所示。在气温预测方面，2种方法的最大误差均出现在冬季12月~翌年2月，季节调整方 法的误差是线性回归方法的2倍；春、夏、秋季，季节调整方法的误差小于线性回归方法，其中季节调整方法的最大误差出现在11月（23%），线性回归方法的最大误差出现在3月（73%），4~10月2种方法都保持在较小的误差，最大误差均为10%。降水预测方面，降水的不确定性使得2种方法对降水的预测都存在很大的误差；1月由于无降水，所以未进行误差分析；2种方法的最大误差出现的时间与气温不同，均出现在4月、5月、11月，季节调整的误差较大，而其余月份线性回归方法的误差较大。 笔者对临汾地区16个县1976~2006年逐月气温进行季节调整后，再进行预测发现，地域也表现出不同的误差特征，虽然最大误差都出现在冬季，但有个别冬季月份误差在 10%以下；其中古县、浮山、霍州除冬季外，各月也保持较大的误差，基本在20%以上，其余县除冬季外，各月误差均保持在20%以下，但时间段又有不同，侯马、曲沃、洪洞除冬季外各月误差均保持在20%以下；永和、隰县、翼城只有4~10月误差保持在20%以下；其余县只有4~9月误差保持在20%以下。3结语 季节调整方法的不足在于有序列长度变短造成的数据损失及滑动阶数确定的主观人为性，其精度不仅与方法本身有关系，也与数据的性质有关[3，4]。因此，在实际应用中要结合专业知识，并从使用目的和具体情况来考虑是否选用该方法。 4参考文献 [1]黄嘉佑.气象统计分析与预报方法[M].北京：气象出版社，2004.[2]潘红宇.时间序列分析[M].北京：对外经济贸易大学出版社，2006.[3]孙春薇，王旭磊，辛永训，等.几种关于时间序列季节调整方法的研 究[J].青岛农业大学学报（自然科学版），2007，24（2）：149-153. [4]范维，张磊，石刚.季节调整方法综述比较[J].统计研究，2006（2）：70-73. 时间序列季节调整方法在气象要素预测中的应用分析 张建玲1 林苗苗2刘建华3 申国华4 （1山西省隰县气象局，山西隰县041300； 2 河南省南阳市气象局；3 山西省临汾市气象局；4 山西省翼城县气象局） 摘要采用时间序列方法，对临汾市气象要素时间序列进行了季节调整，结果表明该方法不仅对要素表现出不同的特征，对地域也有区别；通过与线性回归比较，发现该方法也能达到较好的精度，但在实际应用中要结合专业知识，根据使用目的与具体情况考虑是否使用。 关键词气象要素；时间序列；季节调整方法；应用中图分类号O211.61；P42文献标识码A 文章编号1007-5739（2009）23-0376-01 收稿日期 2009-10-22 农业基础科学表1 气温、降水预测值与实测值的误差对比 月份 气温误差 降水误差 线性回归季节调整 线性回归季节调整 1 105.1315.8--244.275.70.4 5.7372.912.962.062.94 2.0 4.0287.6416.0510.210.4123.2123.16 1.60.270.132.87 4.4 4.422.213.28 3.0 1.273.870.99 5.8 2.919.8 1.510 4.1 2.650.238.31114.423.01622.72355.71293.7182.312.08.4 （%） 注：“-”表示未做比较。 376

主要经济指标测算公式

自有资金： 自有资金企业的资金按其取得的来源，分为自有资金和借入资金。 所谓自有资金，是指企业为进行生产经营活动所经常持有，可以自行支配使用并毋须偿还的那部分资金。是与借入资金对称的。 自有资金=流动资产-流动负债 资产负债率： 是指公司年末的负债总额同资产总额的比率。表示公司总资产中有多少是通过负债筹集的，该指标是评价公司负债水平的综合指标。同时也是一项衡量公司利用债权人资金进行经营活动能力的指标，也反映债权人发放贷款的安全程度。 资产负债率=负债总额/资产总额×100%（30%—60%之间较正常） 流动比率： 流动比率是流动资产对流动负债的比率，用来衡量企业流动资产在短期债务到期以前，可以变为现金用于偿还负债的能力。 流动比率=流动资产合计/流动负债合计*100% 速动比率： 又称“酸性测验比率”，是指速动资产对流动负债的比率。它是衡量企业流动资产中可以立即变现用于偿还流动负债的能力。 速动比率是企业速动资产与流动负债的比率。速动资产包括货币资金、短期投资、应收票据、预付账款、应收账款、其他应收款项等，可以在较短时间内变现。而流动资产中存货、1年内到期的非流动资产及其他流动资产等则不应计入。 速动比率=速动资产/流动负债=（流动资产-存货）/流动负债

利息保障倍数： 利息保障倍数又叫已获利息倍数，又称利息保障率。 利息保障倍数是指企业息税前利润与利息费用之比，又称已获利息倍数，用以衡量偿付借款利息的能力，它是衡量企业支付负债利息能力的指标。 公式中的分子“息税前利润”是指利润表中未扣除利息费用和所得税前的利润。公式中的分母“利息费用”是指本期发生的全部应付利息，不仅包括财务费用中的利息费用，还应包括计入固定资产成本的资本化利息。资本化利息虽然不在利润表中扣除，但仍然是要偿还的。利息保障倍数的重点是衡量企业支付利息的能力，没有足够大的息税前利润，利息的支付就会发生困难。 利息保障倍数的作用 利息保障倍数不仅反映了企业获利能力的大小，而且反映了获利能力对偿还到期债务的保证程度，它既是企业举债经营的前提依据，也是衡量企业长期偿债能力大小的重要标志。要维持正常偿债能力，利息保障倍数至少应大于1，且比值越高，企业长期偿债能力越强。如果利息保障倍数过低，企业将面临亏损、偿债的安全性与稳定性下降的风险。 利息保障倍数的运用 为了考察企业偿付利息能力的稳定性，一般应计算5年或5年以上的利息保障倍数。保守起见，应选择5年中最低的利息保障倍数值作为基本的利息偿付能力指标。 利息保障倍数=息税前利润÷利息费用 =（利润总额+财务费用）÷财务费用 =（利润总额+当年利息支出）÷当年利息支出 资产净利率： 该指标反映的是公司运用全部资产所获得利润的水平，即公司每占用1元的资产平均能获得多少元的利润。该指标越高，表明公司投入产出水平越高，资产