学生成绩评价及预测模型
DCF、NAV、PE三种估值方法介绍
DCF、NA V、PE三种估值方法介绍 一、DCF（折现现金流模型） 1.DCF分析法的基本原理 DCF分析法认为，产生现金流的资产，包括固定收益产品（债券）、投资项目，及整个公司的价值等于其在未来一定期限内所产生的现金流，按照适合的折现率折现后计算出的现值（pv）。公式如下： pv = cf1/(1+k) + cf2/(1+k)2 + …［tcf /(k - g)］/ (1+k)n-1 其中：pv：现值cfi：现金流k：贴现率 tcf：现金流终值 g：永续增长率预测值 n：折现年限 在对股票估值时，分析师们通常使用自由现金流作为估值模型中的现金流。自由现金流一般是用经营性现金流减去资本支出后得到的。得出现值后再除以总股本既得出每股价值。有时，分析师们还会用调整过的自由现金流先计算出公司所有利益相关人（包括债权人和股权人）拥有的资产现值，然后再减去债权人拥有的资产现值，就得到股票资产的现值，既股价的合理价值。 2.自由现金流 定义：自由现金流是一种财务方法，用来衡量企业实际持有的能够回报股东的现金。指在不危及公司生存与发展的前提下可供分配给股东(和债权人)的最大现金额。 计算：自由现金流量=经营活动产生的现金流量净额–资本性支出=经营活动产生的现金流量净额–（购建固定、无形和其他长期资产所支付的现金–处置固定、无形和其他长期资产而收回的现金净额） 资本性支出：用于购买固定资产（土地、厂房、设备）的投资、无形资产的投资和长期股权投资等产能扩张、制程改善等具长期效益的现金支出。
自由现金流的的经济意义：企业全部运营活动的现金“净产出”就形成“自由现金流”，“自由现金流”的多寡一定程度上决定一家企业的生死存亡。一家企业长期不能产出“自由现金流”，它最终将耗尽出资人提供的所有原始资本，并将走向破产。 ①“自由现金流”充裕时，企业可以用“自由现金流”偿付利息还本、分配股利或回购股票等等。 ②“自由现金流”为负时，企业连利息费用都赚不回来，而只能动用尚未投入经营（含投资）活动的、剩余的出资人（股东、债权人）提供的原始资本（假定也没有以前年度“自由现金流”剩余）来偿付利息、还本、分配股利或进行股票回购等等。 ③当剩余的出资提供的原始资本不足以偿付利息、还本、分配股利时，企业就只能靠“拆东墙补西墙”（借新债还旧债，或进行权益性再融资）来维持企业运转。当无“东墙”可拆时，企业资金链断裂，其最终结果只能寻求被购并重组或申请破产。 3.DCF适用范围 DCF 是一套很严谨的估值方法，是一种绝对定价方法，想得出准确的DCF 值，需要对公司未来发展情况有清晰的了解。得出DCF 值的过程就是判断公司未来发展的过程。所以DCF 估值的过程也很重要。就准确判断企业的未来发展来说，判断成熟稳定的公司相对容易一些，处于扩张期的企业未来发展的不确定性较大，准确判断较为困难。再加上DCF 值本身对参数的变动很敏感，使DCF 值的可变性很大。但在得出DCF 值的过程中，会反映研究员对企业未来发展的判断，并在此基础上假设。有了DCF 的估值过程和结果，以后如果假设有变动，即可通过修改参数得到新的估值。 4.DCF模型的优缺点 优点：比其他常用的建议评价模型涵盖更完整的评价模型，框架最严谨但相对较复杂的评价模型。需要的信息量更多,角度更全面,考虑公司发展的长期性。较为详细，预测时间较长，而且考虑较多的变数，如获利成长、资金成本等，能够提供适当思考的模型。
小学生成绩单班主任评语集锦
1.你是一个思维敏捷、乐于助人、勤学好问的学生。课上你能积极发言，遇到疑难有钻研 精神，但学习中缺乏恒心，时好时坏。如果你能严格要求自己，改掉粗心的毛病，你将会是同学们学习的好榜样。 2.你是一个活泼可爱、热情善良、乖巧伶俐的男孩，我们都喜欢你。平时你学习认 真，勤学好问；课堂上你发言积极，作业书写工整美观，成绩较好。希望你今后能 多读课外书，努力钻研，争取更加优异的成绩。 3.你是一个内向、不善多言的孩子。你尊敬师长，友爱同学，关心集体，乐意为大家 服务。学习上你自觉认真，上课也能开动脑筋，举手发言。希望你对自己要求再严 一点，争做一名出色的小学生。 4.你是一个懂事、聪明、能干的孩子。平时学习认真，成绩优良。作业字迹清楚端 正，课间爱活动，善于和同学交朋友，真讨人喜欢，但自控能力较差。希望你能严 格要求自己，做一名更加优秀的小学生。 5.你天真活泼、聪明伶俐，是一位讲文明懂礼貌的好学生。对待工作你认真负责，热 心周到，是我们班称职的好班长。希望你在学习上能积极钻研，改掉粗心的毛病， 你将会是同学们学习的好榜样。 6.你是一个活泼的男孩，与同学能友爱相处，能按时完成老师布置的作业。你学习 较认真，成绩较好，但上课注意力不集中，爱开小差。希望你能发扬优点，改掉坏 习惯，并努力提高自己的语言表达能力。 7.你性格内向，平时热爱劳动，关心集体，积极参加学校开展的各项活动。学习上能 按时按质按量完成老师布置的任务，但缺乏积极主动性，希望你能改正这些不足， 在新的一年里争取超越自己，加油吧！ 8.你是一个活泼、聪明而又能干的学生。你团结同学，手脚勤快，才思敏捷，想象丰 富，学习勤奋，成绩优秀。希望你今后能严格要求自己，以身作则，做一个同学们 都信得过的好干部，我们相信你一定能行！ 9.在我们眼里，你是一个聪明、伶俐、乖巧的女孩。你尊敬师长，带头参加各项活 动。学习上主动积极，作业字迹清楚工整，上课能认真听讲，积极动脑，举手发 言，各方面都很出色。希望你继续努力，争取更上一层楼！ 10.你是一个文静、乖巧的女孩。你遵守学校纪律，能与同学和睦相处。学习上主动 自觉，作业按时完成，但有时候也会马虎大意，字迹不端正。希望你能克服这些 不足，努力钻研，争取成为一名全面发展的好学生。 11.你是一个文静懂事的女孩。你在班中默默无闻，从不与同学争执，为人诚实，礼 貌待人。学习上比较自觉，希望你上课能积极动脑，举手发言，课后多花工夫， 扬长避短，相信你会更加出色的，加油吧！ 13.你斯文秀气，作业本总是那么干干净净，整整齐齐，老师很喜欢批改你的作业。这学期你进步很大，作文写得很出色。老师希望你平常能跟老师同学们多交流，上课大胆发言，勇敢表现自己，加油吧！ 14. 你能遵守学校的各项规章制度，见到老师总是很有礼貌，对待同学很热情，上课能专心听讲，积极举手发言。老师希望你作业时要认真细心些，多检查，并改掉拖拉作业的坏习惯，争取超越自己，加油吧！ 15. 在老师眼里，你是个不善多言的孩子。你尊敬师长，友爱同学，关心集体，乐意为大家服务，是一名优秀的班干部。学习上你自觉认真，老师希望你以后多培养自己的口头表达能力，大胆表现自己，加油吧！ 16.你是一个聪明伶俐、活泼可爱的男孩。你学习认真，成绩优秀，能主动帮助学习上有困难的同学，班级工作认真负责，是老师的好助手。老师希望你继续努力，多跟大家交流，争取更上一层楼。
如何对学生考试成绩进行数据分析
一、原始分和标准分的定义 原始分是考试后直接从卷面上得到的分数。 标准分是指通过原始分转化而得到的一种地位量数，它反映考生成绩在全体考生成绩中的位置。因此，无论试题难或易，无论整体原始分偏高或偏低，整体标准分都没有什么变化。 二、标准分的计算 根据教育统计学的原理，标准分Z是原始分与平均分的离差以标准差为单位的分数，用公式表示为：Z=(X-A)/S 其中：X为该次考试中考生个人所得的原始分；A为该次考试中全体考生的平均分；S为该次考试分数的标准差。 通过转换后得到的标准分Z在一般情况下都带小数，而且会出现负值，实际使用时不太方便，所以还要对Z分数进行线性变换（T变换）：T=500+100Z 这就是我们通常所说的标准分。这种标准分的平均值为500，也就是说，如果某考生的标准分为500，则该生的成绩处于此次考试的中间位置。 标准分有如下性质： ⑴平均值为0，标准差为1； ⑵分数之间等距，可以作加减运算； ⑶原始分转换为标准分是线性转换，不会改变原始分的分布形状，也不改变原来分数的位置次序。 三、使用标准分比使用原始分有什么好处？ 根据教育统计学的原理，原始分转换成标准分的意义可以从下面的比较中反映出来： ⑴单个标准分能够反映考生成绩在全体考生成绩中的位置，而单个原始分则不能。 例如，某考生某科的原始成绩为85分，无法说明其这科成绩究竟如何，因为这与试题的难度有关，与总体考生的分数有关。如果某考生某科的标准分为650，即Z分数为1.5，则通过查正态分布表，查得对应的百分比为0.9332，于是我们知道，该考生的成绩超过了93.32%的考生的成绩，这就是分数解释的标准化。 ⑵不同学科的原始分不可比，而不同学科的标准分是可比的。 不同的学科，由于试题的难易程度不同，各学科的分数价值也就不同。例如某考生的语文原始成绩为80分，数学原始成绩为70分，从原始分看，其语文成绩优于数学成绩。但如果这次考试全体考生的语文原始分平均为86分，而数学原始分平均为60分，则该考生的语文成绩处于全体考生的平均水平之下，而数学成绩处于全体考生的平均水平之上，即该生的数学成绩实质上优于语文成绩。从标准分的角度来衡量，其语文标准分小于500分，而数学标准分大于500分。由于标准分代表了原始分在整体原始分中的位置，因此是可比的。 ⑶不同学科的原始分不可加，而不同学科的标准分之间具有可加性。 既然不同学科的原始分不可比，那么也就不可加。多学科成绩，只有在各科成绩的平均值相同、标准差也相同的条件下，才能相加，否则是不科学的。各学科原始分的平均值以及标准差一般都不相同，而各学科的标准分的平均值以及标准差都基本相同，因此，各科的标准分是可加的。 四、什么是增值? 教学增值就是评价时将学生原有基础一并考虑，用以比较原有基础与接受教师教育后成绩增进的幅度。增值评价分为两步：首先根据原有基础得到一个
学生评价老师的评语(最新篇)
学生评价老师的评语 学生评价老师的评语 老师授课的方式非常适合我们，他根据本课程知识结构的特点，重点突出，层次分明。理论和实际相结合，通过例题使知识更条理化。但授课速度有点快，来不及记录。 老师授课有条理，有重点，对同学既热情又严格，是各位老师学习的榜样。 xx老师上课有时非常幽默，有时非常严格，不过还是非常有教授风度的，不妨自己来听听嘛!大家很崇拜他哦! 老师治学严谨，要求严格，能深入了解学生的学习和生活状况，循循善诱，平易近人;注意启发和调动学生的积极性，课堂气氛较为活跃;上课例题丰富，不厌其烦，细心讲解，使学生有所收获;半数认真工整，批改作业认真及时并注意讲解学生易犯错误;最重要的是，老师能虚心并广泛听取学生的意见和反馈信息，做到及时修正和调整自己的教学。 总之，老师是一个不可多得的好教师。 老师对待教学认真负责，语言生动，条理清晰，举例充分恰当，对待学生严格要求，能够鼓励学生踊跃发言，使课堂气氛比较积极热烈。 课堂内容充实，简单明了，使学生能够轻轻松松掌握知识。 教学内容丰富有效，教学过程中尊重学生，有时还有些洋幽默，很受同学欢迎。
老师教学认真，课堂效率高，授课内容详细，我们学生大部分都能跟着老师思路学习，气氛活跃，整节课学下来有收获、欣喜，使人对此门课程兴趣浓厚。 最开始，老师授课速度有些快，但是，后来学生提建议给老师，老师欣然接受并调整了授课速度。所以，总体感觉此刻城老师讲得很好。 老师组织习题课，使同学们在作业中的疑难问题在课堂上得以解决;老师理论联系实际，课上穿插实际问题，使同学们对自己所学专业有初步了解，为今后学习打下基础。 信号与系统是我们电子信息专业的一门至关重要的基础课，对这门课的知识的掌握，对我们学习专业课的能力至关重要。半个学期以来，同学们对这门课的学习以渐入佳境。 我非常庆幸继《电路基础》之后又能听到辉老师的授课，他诙谐幽默的授课方式，深入浅出的讲解，令大家在不知不觉中掌握了很多艰涩难懂的知识，并且印象深刻。虽然采用的是电子化教学，但辉老师的讲解重点突出，毫无冗繁之感，令我们耳目一新。老师还在授课之余教会了我们很多做人的道理，对同学们关怀备至，被我们看作是自己的良师益友。 一开始这门课的时候确实被教材的厚度吓了一跳，虽然现在已在老师的提纲挈领下掌握了重点，仍然对自己不是很有自信。我认为电子化教学是一种很好的方式，它把教材变薄了，把精华的东西展现在我们面前，使大家的学习和复习更有针对性，也增强了大家学好这门课的信心。感谢老师在百忙之中作出了精美的课件，它对我们学习的帮助非常大。
公司估值方法有几种
公司估值方法有几种？最常用的是那几种？ 绝对估值法（折现方法） 1.DDM模型（Dividend discount model /股利折现模型) 2.DCF /Discount Cash Flow /折现现金流模型） （1）FCFE （Free cash flow for the equity equity /股权自由现金流模型)模型 （2）FCFF模型（Free cash flow for the firm firm /公司自由现金流模型） DDM模型 V代表普通股的内在价值，Dt为普通股第t期支付的股息或红利，r为贴现率 对股息增长率的不同假定，股息贴现模型可以分为 ：零增长模型、不变增长模型（高顿增长模型）、二阶段股利增长模型（H模型）、三阶段股利增长模型和多元增长模型等形式。 最为基础的模型；红利折现是内在价值最严格的定义；DCF法大量借鉴了DDM的一些逻辑和计算方法（基于同样的假设/相同的限制）。 1. DDM DDM模型模型法（Dividend discount model / Dividend discount model / 股利折现模型股利折现模型) DDM模型 2. DDM DDM模型的适用分红多且稳定的公司，非周期性行业； 3. DDM DDM模型的不适用分红很少或者不稳定公司，周期性行业； DDM模型在大陆基本不适用； 大陆股市的行业结构及上市公司资金饥渴决定，分红比例不高，分红的比例与数量不具有稳定性，难以对股利增长率做出预测。 DCF 模型 2.DCF /Discount Cash Flow /折现现金流模型）DCF估值法为最严谨的对企业和股票估值的方法，原则上该模型适用于任何类型的公司。 自由现金流替代股利，更科学、不易受人为影响。 当全部股权自由现金流用于股息支付时，FCFE模型与DDM模型并无区别；但总体而言，股息不等同于股权自由现金流，时高时低，原因有四： 稳定性要求（不确定未来是否有能力支付高股息）； 未来投资的需要（预计未来资本支出/融资的不便与昂贵）； 税收因素（累进制的个人所得税较高时）； 信号特征（股息上升/前景看好；股息下降/前景看淡） DCF模型的优缺点 优点：比其他常用的建议评价模型涵盖更完整的评价模型，框架最严谨但相对较复杂的评价模型。需要的信息量更多,角度更全面, 考虑公司发展的长期性。较为详细，预测时间较长，而且考虑较多的变数，如获利成长、资金成本等，能够提供适当思考的模型。 缺点：需要耗费较长的时间，须对公司的营运情形与产业特性有深入的了解。考量公司的未来获利、成长与风险的完整评价模型，但是其数据估算具有高度的主观性与不确定性。复杂的模型，可能因数据估算不易而无法采用，即使勉强进行估算，错误的数据套入完美的模型中，也无法得到正确的结果。小变化在输入上可能导致大变化在公司的价值上。该模型的准确性受输入值的影响很大（可作敏感性分析补救）。 FCFE /FCFF模型区别 股权自由现金流（Free cash flow for the equity equity ）： 企业产生的、在满足了再投资需求之后剩余的、不影响公司持续发展前提下的、可供股东股
长江水质的评价和预测模型确定版
《经济数学模型》结业论文 学 院： 计算机工程学院 班 级： 14级计算机科学与技术2班 学生姓名： 余安琪 学 号： 2014404010218 课程题目： 长江水质的综合评价与预测 完成日期： 2015 年 12 月 12 日 指导教师评语: 成 绩: 教师签名: JINGCHU UNIVERSITY OF TECHNOLOGY
目录 1、问题的提出 (1) 2、问题的分析 (1) 3、模型假设 (2) 4、符号说明 (2) 5、模型建立 (3) 5.1污染物分指数的计算 (3) 5.2各污染物权重计算 (3) 5.3水质综合污染物指数计算 (5) 5.4污染物浓度计算 (5) 6、模型求解 (7) 7、模型有缺点和改进方向 (15) 8、建议意见.............................................. 错误！未定义书签。 9、总结.................................................. 错误！未定义书签。参考文献................................................. 错误！未定义书签。附录（表1、表2）........................................ 错误！未定义书签。
长江水质的综合评价与预测 摘要 本文针对“长江水质评价和预测”问题,首先概括地介绍了这个问题的立意与背景,建立了一个综合评价模型，提出了水质质量指数概念,把影响水质的因素量化，并利用了模糊数学的层次分析法分析各因素权重,通过做加权平均,得出水质质量分指数量化值，从而对长江水质作出了定量的综合评价,并分析各地区的污染状况。巧妙的建立了一个流速、流量、河长与浓度的关系,从而得出没有污染时,观测点的理想值,并作出对比图像,简单明了的分析出长江主要污染物高锰酸盐和氨氮污染源所在地区。根据灰色系统理论,建立GM(1,1)预测模型,利用长江前十年各等级水质所占河长及百分,预测出各等级水质未来十年所占河长。另外，在模型三的基础上，建立了多元线形回归模型，较好的解决了若未来十年长江干流第IV类和第V类水的比例控制在20%以上，且没有劣V类水，每年需要处理的污水量的问题。 【关键词】:长江水质；水质类型;综合评价与预测;水质模型分类；综合评价灰色预测
小学生成绩单教师评语
小学生成绩单教师评语 期末书写学生评语,是班主任的一项重要工作。对学生操行的评定,是班主任(及任课教师)长期了解学生的结果,也是班主任工作态度和业务能力的综合体现;下面是有小学生成绩单教师评语，欢迎参阅。 小学生成绩单教师评语：一二年级学生成绩单教师评语 1、你是一个表面文静、内心活跃的男孩，积极参加体育训练，干得满头大汗，学习上有自觉性，作业能按时完成。上课时也能举手发言，但不够刻苦，希望你平时一定要下苦工夫，不懂就问，争做一个懂事可爱的好孩子。 2、你是一个活泼、开朗的女孩。你遵守学校纪律，能与同学和睦相处，学习上有自觉性，作业能按时完成，但上课有时会走神，希望你以后不要太贪玩，要自始自终做好每一件事，一心一意搞好自己的学习成绩。 3、你是一个可爱的女孩子。你遵守学校的各项规章制度，你讲礼貌，讲卫生，能积极配合老师做好班内的工作，但上课举手发言太少，希今后更加努力、刻苦，相信你的明天是一片光明的。 4、你是一个有礼貌，细心责任心强的男孩。你尊敬老师，每一次见到老师你总会送上一句真诚的问候："老师好。"你热爱劳动，每一次搞卫生你都抢着干，不愧是劳动委员，给同学们树立了榜样。学习上认真踏实，老师非常喜欢你这样的学生。切不可骄傲，希望你朝更高的目标迈进。 5、你是一个文静、懂事的女孩。平时能严格要求自己，是老师的好助手。学习认真，成绩优良，作业字迹端正、清楚，是同学们学习的楷模。希今后再接再厉，学习更上一层楼。 6、你是一个懂事、聪明能干的孩子。平时学习认真，成绩优良。作业字迹清楚端正，课间爱活动，善于和同学交朋友，真讨人熹欢，但自控能力差，上课随便讲话，希你今后正视自身的缺点，争做诸方面全面发展的好学生。 7、你是一个活泼可爱的女孩，真讨人喜欢，做事能干，是老师的得力助手。平时能歌善舞，同学们都很羡慕你。班级工作认真负责，真了不起，但由于年龄小，自控能力差。希你发扬成绩，弥补不足。 8、你是一个性格内向、聪明伶俐的男孩。平时能按时完成老师布置的作业，学习认真，成绩优良，做事认真。但可后不太喜欢活动。希今后上课大胆发言，
项目中评价模型和方法研究
关于项目中评价的模型和方法研究 作/转载者：白思俊发布时间：2004-7-6浏览量：120 摘要：本文在对传统项目评价的概念进行扩充之后，提出了项目前评价、项目中评价及项目后评价的概念，并重点对项目中评价的相关评价模型进行了探讨，提出了项目中评价的二维结构模型、聚类评价模型、递进评价模型及项目中评价的DEA评价方法。 关键词：项目评价，项目中评价，项目管理 Research on the Models of Project Interim Evaluation Bai Sijun (Management School of Northwestern Polytechnical University) Abstract: As an important part of project management theory, Project Evaluation (PE) has basically formed a theory and method system. Many project life cycles are similar from the start to the end, including project determination; and then undergoing the project definition, manning, resources allocation, work planning, executing operating and so on. There is a series of evaluation problems in each period. Obviously, these evaluation problems have their related evaluation theory and method system. The set of the theory and method will constitute the perfect system of PE. In this paper, we extend the traditional concept and connotation of PE and present the concept of PE corresponding the whole project life cycle, and divide it into Project Ex Ante Evaluation (PAE), Project Interim Evaluation (PIE) and Project Ex Post Evaluation (PPE), and mainly analyze the models of PIE. This paper presents the model of two-dimensions framework, the model of clustering evaluation, the model of step-advance evaluation and the method of data envelopment analysis. Keywords: Project Evaluation, Project Interim Evaluation, Project Management 1.引言 项目评价作为项目管理的主要理论之一，已得到较为全面的发展，并形成了较为完善的评价理论与评价方法体系，特别是项目前期论证和项目后期评价方面。然而人们对项目最为重要的执行阶段的相关评价问题却很少进行探讨，本文基于此对传统的项目评价概念（在可行性研究的基础上从宏观和微观的角度，对项目进行全面的技术经济预测、论证和评价）进行了扩充，提出了如下的广泛意义上的项目评价概念： 所谓广义项目评价，即项目在其生命周期全过程中，为了更好地进行项目管理，针对项目生命周期每阶段特点应用科学的评价理论和方法，采用适当的评价尺度所进行的“根据确定的目地来测定对象系统属性，并将这种属性变为客观定量的计值或者主观效用的行为”。 按照上述定义，我们根据项目生命周期各阶段的不同特点将项目评价分为三部分内容：即项目前评价、项目中评价、项目后评价。由于这三个阶段项目管理内容和侧重点不同，其项目评价内容也不同。 项目中评价是指在项目立项上马以后，在项目实施时期，历经项目的发展、实施、竣工三个阶段，对项目状态和项目进展情况进行衡量与监测，对已完成的工作做出评价。其目的在于检测项目实施的实际状态与目标（计划目标）状态的偏差，分析其原因和可能影响因素，及时反馈信息，以便作出决策，采取必要的管理措施来实现或达到既定目标（计划目标），改进项目管理，加强对项目的监督和控制。
小学生成绩报告单评语
你是一个聪明、能干、集体荣誉感极强的小小男子汉。老师喜欢你那种敢想、敢说、敢问、敢辩的课堂表现。。你还特别爱参加学校开展的活动，在活动中，你得到了锻炼和提高，增长了许多课外知识。希望你的知识面越来越广！ 你天真活泼、口齿伶俐，最难忘的是你有感情地朗读课文的样子，那么专注，那么入神！这学期你好像一下子长大了许多，做起事情来干脆利落，变得懂事勤奋了，祝你取得更大的进步！ 老师赞赏你胆大、乐观、集体荣誉感强；还感谢你这学期辛勤地为同学们服务，学习上你也能加上“勤奋”二字，成绩上了一个新台阶！老师相信随着年龄的增长，你会更加能干！ 学习踏实，基础扎实——这是老师们对你的评价。“真人不露相”这句话用在你身上最合适了，在你不爱说话的外表下，藏着一颗勤奋，努力，上进的心，再加上你的聪明才智，你学什么东西都特别快。在今后的学习中还要大胆表现自己哟！ 胖乎乎的你，健康、可爱。你是一个思维活跃的小男孩，你爱表现自己，课外知识丰富，这与你读了许多课外书籍有很大的关系。如果能改掉忘记写作业的做法，那就更好了！ 你是老师和同学们心中的小能人，你身为学习委员，收发作业总是那么及时，那么负责。每次老师交给你一项任务时，你总能认真完成，老师为有你这样一位好助手而感到高兴！ 还记得那天你在讲台上的大胆发言吗？我发现从那天开始，性格孤僻的你正离我们远去，一个活泼开朗、热情大方的你已向我们走来，这学期你进步很大，在“六一”加入少先队组织，成了一名光荣的少先队员，老师祝贺你！ 这一年来，忘不了的是你那整洁的作业书写和认真的学习态度。别看你年纪小，却很懂事、能干。不仅是妈妈生活上的好帮手，还是老师管理班级的小助手。成绩名列前茅，工作也变得大
雨量预报分析的评价模型-数学建模
雨量预报分析的评价模型 一、摘要 我们将FORECAST 文件夹中的数据按日期先后顺序导入Matlab ，建立53×47×164的三维矩阵rain1和rain2；把MEASURING 文件夹中的数据以同样方法导入91×7×41的三维矩阵temp 中，然后建立循环将temp 矩阵中每一层的后4列提取，另存入一个91×164的rain3矩阵；在命令窗中直接导入预测点的经度和纬度存入矩阵lon 和lat 中，导入实测点的经度和纬度存入矩阵lon1和lat1中，并对其作图，得到实测点和预测点的经纬度图。 整理得到91个观测点41天的预测值和测量值对应的两个91×164矩阵，根据气象部门将降雨的等级分为6个等级的分法，把矩阵中相应的降雨量值转化为其所对应等级值，其中，预测中的零全部记为0，得到两个预报等级矩阵。 针对问题（1），利用插值基点为散乱节点的插值函数griddata [1]在Matlab 中进行三次样条插值处理，将91个观测站点41天164个时段的雨量情况进行预测。利用残差平方和 2 1()n ij i i weap wear ξ==-∑以及平均误差11n ij i i avg weap wear n ==-∑来作为评价的标准。残 差平方和ξ与平均误差avg 值较小的一种预测方法作为较好的预报方法。残差平方和以及平 均误差数值越小，表明预报越准确度越高。预测方法一的残差平方和为174290.00，平均误差为0.4553。预测方法二的残差平方和为195580.00，平均误差为0.4753。雨量预报方法一的准确性更高一些。针对问题（2），两个预报等级矩阵，继续利用残差平方和以及平均误差来作为评价的标准。残差平方和以及平均误差数值越小，表明预报越准确度越高，相应公众感受就越好。预测方法一的残差平方和为2774，平均误差为0.1730。预测方法二的残差平方和为2806，平均误差为0.1745。雨量预报方法一的准确性更高一些。 由于残差平方和与平均误差难以反映真实汇报的准确度，我们将模型改进优化。把矩阵中相应的降雨量值转化为其所对应等级值，得到两个预报等级矩阵，将两个预报等级矩阵与实测等级矩阵做差值运算，得到两个等级差矩阵，对等级差作绝对值处理，进行等级差统计。我们利用预测准确度检验法对两种预报进行评价。预测准确度（H ）等于预报正确次数（R ）（即运算之差为0的情况）和预测次数（T ）之比，即100%R H T = ?。准确度越高，表明预报准确度越高，相应公众感受就越好。预报1的预报准确度为83.26%高于预报2的准确度83.11%，公众更易接受第一种预报方法。 关键字：散乱节点插值 残差平方和 平均误差 预报等级矩阵 预测准确度
空气质量评价预测模型论文
城市空气质量的评估与预测 一．问题的提出 1.1背景介绍 环境空气质量指标与人们的日常生活息息相关，同时也在城市环境综合评价中占有重要地位，根据已有的数据，运用数学建模的方法，对环境空气质量进行科学合理的评价，预测与分析是一个很具有实用价值的问题。 目前我国城市环境空气质量评价的主要依据是API值的二级达标天数，即根据已有的API分级制，计算城市的二级空气质量达标天数并以之作为该城市空气质量的评价。 然而，这种评价方法虽然有利于城市空气质量管理，但是API分级制具有统计跨度大且较为粗略的特点，不适合对城市的空气质量做综合客观的评价，因此，我们应该提出更为科学合理的评价方法。 关于环境空气质量已有多方面的研究，并积累了大量的数据，原题附录1-10就是各城市2010年1-11月空气质量的观测值，可以作为评价分析与预测的研究数据。 1.2 需要解决的问题 1)利用附件中数据，建立数学模型给出十个城市空气污染严重程度的科学 排名。 2)建立模型对成都市11月的空气质量状况进行预测。 3)收集必要的数据，建立模型分析影响城市空气污染程度的主要因素是什 么？ 二、基本假设 1.表中的API值是准确的，忽略仪器测量误差对测量数据造成的影响 2.API值对不同污染物的危害程度具有可度量性，即：相同API值对应的不同污染物危害程度相等。 3.根据附录中的数据，API首要污染物为二氧化氮的天数在十个城市2010年的观测数据中仅出现一次，二氧化氮对空气质量的综合评价的影响忽略不计。
三、问题的分析 3.1 提出新的空气质量评价方法对城市污染程度排名应该注意的问题。 总的来说，提出一种科学合理的评价方法，应该以各城市的空气污染指数（API）观测数据为基础，对不同城市空气质量进行量化综合评价，这个综合评价在符合空气质量实际的同时，应该较为细致与直观，既能够体现该城市空气质量的整体水平，又能够方便地对不同城市的空气质量进行合理客观的对比。 第一．传统的API指数评价制度具有较大的局限性，其主要原因是API空气质量分级制具有跨度较大的特点，举例来说，以可吸入颗粒物或二氧化硫为最大污染物计算，API数值51到100都属于二级,对应的日均浓度值是51到150微克/立方米。这种分级制度对观测数据进行了较大幅度的简化，分级制的数据较为简洁，仅以级次衡量城市的空气质量水平，有利于部分问题的决策，但是，这种简化的级次评分制浪费了大量的观测信息，不适合对一个城市的空气质量进行长期的管理，评价，与预测，更不利于对城市空气质量进行细致客观的评价与城市之间污染程度的对比。 所以，新的评价体制应该充分地考虑到对信息的最大程度利用与对空气质量的综合客观分析。 第二．空气污染程度的评价最为直观与简便的方法是计算观测时间区间上的平均值，但是这种简便的数据处理方法具有较大的局限性，结合污染物种类与API 观测数据值分析，问题可以归结为基于API数据的综合评价问题，故可以引进综合评价问题的方法对平均值计算法进行适当的修正与改进，建立基于综合评价方法的评分体制，对空气质量进行评分与排序。 第三．这个对空气质量的综合排名问题以不同种类的污染物的API数值为基础，以对十个城市的污染程度进行综合排名为最终目的，具有一定的层次性，因此，还可以可以考虑建立以对十个城市的污染物排序为决策层，以不同种类的污染物API数据为准则层，以十个待评城市为方案层的选优排序问题，根据层次分析方法，确定方案层对决策层的“组合权重”，从而达到建立层次分析模型对十个城市污染程度进行综合排名的目的。 3.2 对成都11月份空气质量进行预测问题的分析 1）对成都十一月空气质量进行合理的预测，我们应该对数据进行有效的分析处理，考虑多方面因素，建立数学模型进行综合预测，通过对数据的初步观测，并作出成都市自2005年1月1至2010年11月4日的月平均API值折线图（如图3-1所示），我们发现，数据不具有很好的规律性，无法用一个确定的函数去描述，又通过对问题的分析，我们认为对空气质量的预测问题是一个针对环境系统的预测问题，而环境系统具有系统内部作用因素较多，系统内部各因素作用关系复杂的特点，因此，针对数据和问题的特点，我们考虑建立灰色预测模型，利用灰色系统分析方法，对数据进行有效利用，并作出最合理的预测。
评价指标模型方法模型的评价
评价指标模型方法-模型的评价 评分模型的评价指标 【摘要】如何评价一个评分模型的判别能力，一般在统计上用ROC、CAP、K-S统计量、GINI系数统计量等图形工具或统计指标。其中ROC曲线是较受欢迎的，而K-S统计量、GINI系数等和ROC曲线之间有一定的联系。 【关键词】评分模型评价指标 如果把业务上的二分类问题从统计角度理解，都在于寻找一个分类器，这个分类器可能是logistic模型，也可以是多元判别模型，还可以使其它复杂形式的模型。 一、ROC曲线
ROC，英文全称Receiver Operating Curve，翻译成中文，简称受试者工作特征曲线。其在统计实务中应用甚广，尤其应用于处理医学研究中的“正常组”和“异常组”区分建模问题，用于评价分类模型的表现能力。 ROC曲线原理。 要说清楚ROC曲线的原理，我们从一个简单的分类实例问题说起。假如我们有了基于商业银行企业贷款数据建立违约-非违约的业务分类模型，比如说我们是预测的所有样本的违约概率或者信用评级得分，比如信用评级得分，我们获得了关于两类样本的分布图形： 图两类样本的违约率经验分布 1.基本假设 上面的图例可以看成一个基于银行债务人违约率分类的分类器。左边的分布表示历史样本数据中违约者预测得到的违约率的分布；右边的分布相应表示非违约者的分布，其中C点表示决策者做出决断的切分点，对于该点有这样的
经济意义：一旦我们确定了C点，不考虑其他业务处理，的样本被预测为违约者，反之被预测为非谓语这。对于一个固定的Cutoff点，我们可得到一些有实际意义的量化指标： HR=，表示在C点左边，对Defaulters 的信用得分分布中，基于C点做决策时候，被正确命中的比率，这里H表示被正确预测的违约者的样本个数，ND表示违约样本的总数。 HR=，表示在C点左边，对non-Defaulters的信用得分分布中，基于C点做决策时候，被错误预测的比率，这里F表示被错误预测的违约者的样本个数，NND表示非违约样本的总数。 绘制方法 很显然，当我们移动C点的时候，我们得到了一个二维坐标点的集合，FAR，HR|C？缀信用得分区间}这里的FAR，HR是风险管理领域的专用表示方法。将其用统计中的一些概念进行一般化处理，得到：FD==，表示在C点左边
数学建模——如何正确、合理的评价学生成绩
数学建模——如何正确、合理的评价学生成绩 我们仔细阅读了曲阜师范大学大学生数学建模竞赛的竞赛规则. 我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为，我们 将受到严肃处理。 我们参赛选择的题号是B/观、合理地评价学生的学习状况 参赛队员：***0710601079（07级应数一班） ***0710601144（07级应数一班） ***0710601002（07级应数一班） 日期 2009 年 5 月 28 日 客观、合理地评价学生的学习状况 本文以学生的四个学期的考试成绩为依据，从考试的排名的估计和排名的方法两个方面对学生的学习成绩进行了探讨并对学生下个学期的考试成绩进行了预测。在文章的前半部分，借助了概率统计、运筹学和决策论的相关知识和理论对学生的学习成绩进行了分析；文章的后半部分运用概率统计的次序统计 量对学生的下个学期的成绩进行了预测。 关键词：平均值、数学期望、方差、标准分数 符号引入：i表示第个i学生； NUM(i,j)表示第个i学生的第j学期成绩； AVE(i)表示第i个学生的四学期成绩平均数； VAR(i)表示第i个学生四学期学习成绩标准差； 客观、合理地评价学生的学习状况 评价学生学习状况的目的是激励优秀学生努力学习取得更好的成绩，同时鼓励基础相对薄弱的学生树立信心，不断进步。然而，现行的评价方式单纯的根据“绝对分数”评价学生的学习状况，忽略了基础条件的差异；只对基础条件较好的学生起到促进作用，对基础条件相对薄弱的学生很难起到鼓励作用。 假定四次考试试题难易适当，并且每个学生都发挥出应有水平。 公式简述：
期末教师对学生成绩和平时表现相结合的综合评价
期末教师对学生成绩和平时表现 相结合的综合评价 一、对于平时表现一般，成绩也一般的学生。 该生学习比较认真，作业能基本按时完成。遵守纪律和学校规章制度。劳动一般，锻炼身体还重视。希望今后再接再厉争取更大胜利。 该生在校表现一般。能遵守纪律，尊敬师长，团结同学，积极参加各项有益的文娱活动。但学习不认真该苦，课堂上思想偶尔开小差，加上原有基础不扎实，故成绩一般，望加倍努力，争取更大的进步。 该生学习认真，作业也能及时完成，态度端正，学习成绩较好。不过有个不好的方面就是上课爱讲话，这样不但影响你自己也影响到其他同学。望以后改正，上课时把注意力放到学习上，你就会发现成绩有很大的提高。 该生表现较好，但很容易骄傲，有时上课会与其他同学讲
话。学习上头脑较为灵活，思维敏捷，答题速度较快。只是无法专心故成绩起伏很大。望今后要取长补短。保持成绩的稳定。 该生性格活泼开朗好动，积极参加体育。但学习不认真，上思想有进不大集中，偶尔还开玩笑，影响课堂秩序，也影响自己的学业成绩，望能改正缺点争取进步。 该同学在校表现一般。能遵守校规校纪、尊敬师长、团结同学、劳动积极性高。但情绪波动较大，遇到不开心的事情时就会郁郁寡欢，与其他同学隔开距离，这样也影响到学习的成绩。要改变这种局面就必须改变自己的性格，要让自己坚强起来，当然时间较长还要有信心，不过只要你肯去做就一定会成功的。 不要计较老师总批评你，其实老师是喜欢你的，喜欢你聪明，对老师、同学热情。你的成绩不理想是因为你上课没有用心听讲，如果用心听讲你的成绩会赶上来的，那么老师会更喜欢你。和同学们来个竞赛有勇气吗?有老师帮助你，你进步会很快的。 该生在校表现一般。上课有时不专心听课，思想上容易开
股权估值模型及其比较研究
股权估值其主要目的在于通过估值模型确定股权的内在价值。股权估值模型以包含的不同的估值变量进行划分。具体而言，投资者之所以想购买一项股权（股票），并非想拥有该股权本身，而是因为他期望该项股权能够为他在未来带来一系列经济利益。对股权估值变量的不同选择，构成了估值理论中最基本的三个模型：红利贴现估值模型、贴现现金流量估值模型以及剩余收入估值模型。 一、三种基本的股权估值模型 １．红利贴现模型（ＤＤＭ） 红利贴现模型又叫Ｇｏｒｄｏｎ（１９６２）模型，其核心观点认为：预期分得的现金股利构成股票价值的源泉，股票的内在价值等于估值时点之后无限多次股利收益流量之现值。红利是该模型惟一的估值变量，只有分得的现金红利才是投资者可以直接支配的经济利益，红利模型非常符合股权估值的直观逻辑，所以很自然地成为最传统的估值模型，其实早在Ｇｏｒｄｏｎ之前就已经被广为使用。然而，ＭＭ（１９６１）提出的“股利无关论”大大动摇了该模型的理论基础，而且在应用中的许多实际问题使得单纯使用现金红利作为估值变量无法完成估值任务。例如，许多股票并没有稳定连续的红利政策。从微软很少发放红利，便可发现，在实践中运用红利贴现模型是十分不明智的。红利贴现模型与价值分配有关，与价值创造无关，提示我们似乎更应该转而从企业内部价值创造的角度来考虑估值问题。下面两种估值模型都是包含与价值增加相关的估值变量的模型。 ２．贴现现金流量模型（ＤＣＦ） 另一种传统的估值模型是贴现现金流量模型（ＤＣＦ），因为符合财务学的正统计价观点，即现金流量是企业价值 的基础，因而也被公认为是概念上最为正确的估值模型。股权估值模型及其比较研究 ＤＣＦ模型有以下几种形式（见表１）： 表１ ＤＣＦ模型的形式 还有一种调整净现值模型，核心观点是 ：有负债企业的债权价值加上股权价值等于无负债企业的股权价值加上由于利息支出而产生的税收节省的现值（即税庇的价值）。通过数学变换可以很容易地证明，如果使用正确，不管是单期间还是多期间，不管现金流的时间结构如何，负债比率固定还是可变，上述４种方法将得出相同的企业价值。 ＤＣＦ模型属于多估值变量模型。因为自由现金流等于营运现金流减去现金投资，而营运现金流又需要通过调整会计盈余和一系列应计项目获得。预测各种形式的现金流量是一件极为复杂的任务，许多实践者不得不直接使用会计盈余来代替自由现金流计算企业持续经营的价值。因为在自由现金流量估值模型中，营运现金流的增长当然是增加了企业的价值，但只要现金投资能够产生正的净现 值，就同样也是企业价值的增加因素。然而，在模型中，投资却减少了自由现金流的数量。当企业为了增加价值而进行投资时，自由现金流却减少了，从这个角度看，现金投资反倒成了减少企业价值的因素。如果企业产生负的自由现金流，并不说明企业没有给股东创造价值，事实也许 正相反。 会计盈余实际上是对企业净现金流量按权责发生制程序处理后的产物，可以一定程度地克服ＤＣＦ模型的这一缺陷。由此，ＤＣＦ模型涉及的主要估值变量除了营 田 辉 文 内容提要： 股权估值方法是建立在预期基础上的。由于关键估值变量的不同选择，产生了三种基本的股权估值模型：红利贴现模型、贴现现金流量模型和剩余收入模型。本文对三个基本模型进行了理论和实证的分析、综述，研究了基本模型之间的关系，比较了基本模型及其引申模型之间的优劣。 理论与技术方法研讨
评价两种预测模型
判断预测方法优劣 摘要 本文围绕着数据预测方法的评论问题展开讨论，采用数理统计学中假设检验的方法来评价四个时段两种预测方法的准确性，得到方差分别与实测值进行比较建立了模型1，对两种预测方法的准确性作出了定量的分析。若分四个时段来评价两种预测方法的准确性，在不同的时间、时段有不同的评价结果；然后继续采用数理统计学中的假设检验方法，将两种预测方法中的预测数据分别与实际值作差，得到每一天中的不同时段的差值，再求出这些差值的平均值，把这两组差值的平均值进行检验，并且作出比较。最后，得出最终结果：预测方法一比预测方法二预测出的结果更好一些。 关键词：预测假设检验平均值
1 问题重述 数据预测对我们的学习工作和日常生活有重要作用!。但准确、及时地对未来数据作出预测是一个十分困难的问题，广受世界各国的关注。我国某地观测站正在研究某项数据的预测方法，即每天按四个不同的时段在观测点对这项数据进行观测。这些位置位于东经120度、北纬32度附近的53*47的等网格点上。同时设立91个观测站点实测这些时段的实际数据!由于各种条件的限制! 站点的设置是不均匀的。观测站希望建立一种科学评价预测方法好坏的数学模型与方法。观测站提供了41天的两种不同方法的预报数据和相应的实测数据。预报数据在文件夹FORECASE中，实测数据在文件夹MEASURING 中。其中的文件都可以用Windows系统的“写字板”程序打开阅读。其中文件名为