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基于多種賦權(quán)TOPSIS方法的礦業(yè)上市公司業(yè)績綜合評價研究

2018-09-10 05:47:30中國地質(zhì)大學(xué)北京人文經(jīng)管學(xué)院北京100083
商業(yè)會計 2018年10期
關(guān)鍵詞:評價方法能力

(中國地質(zhì)大學(xué)(北京)人文經(jīng)管學(xué)院北京100083)

礦業(yè)開發(fā)對我國經(jīng)濟持續(xù)快速發(fā)展起著很大的支持作用。礦產(chǎn)提供了超過80%的能源礦產(chǎn)資源,超過79%的工業(yè)原料,超過79%的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料,是我國經(jīng)濟發(fā)展的重要物質(zhì)基礎(chǔ)。自2013年以來,全球范圍內(nèi)面臨著對礦產(chǎn)資源需求的持續(xù)疲軟,世界上主要的礦物質(zhì)和大宗商品價格持續(xù)下降,礦業(yè)企業(yè)發(fā)展面臨著危機。本文以我國礦業(yè)上市公司為研究對象,利用TOPSIS方法,結(jié)合各種加權(quán)優(yōu)化,對性能評價方法進行了研究,試找出最優(yōu)性能綜合評價方法,同時使用這種方法對我國礦業(yè)上市公司經(jīng)營業(yè)績進行了綜合評價和分析,探討我國礦業(yè)上市公司如何提高性能和實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

一、文獻綜述

當(dāng)多家企業(yè)提供各種性能指標(biāo)進行績效評估時,需要將每家企業(yè)的各種性能指標(biāo)進行綜合評價得出綜合評價價值。自泰勒提出科學(xué)管理理論后,對業(yè)績評價的探索正在成為一個研究熱點,并不斷發(fā)展和進步。對綜合評價理論的研究始于美國管理科學(xué)研究所的學(xué)者西蒙提出的綜合評價是科學(xué)決策的關(guān)鍵。此后,研究綜合評價的理論不斷向前推動。

雖然目前我國學(xué)者已開展了關(guān)于礦業(yè)上市公司業(yè)績綜合評價的研究,但相關(guān)文獻相對較少。謝磊(2009)運用主成分分析法對影響礦業(yè)上市公司績效的12個主要因素進行了分離,并評分和排序,但未能形成企業(yè)級別。羅始興、京華沙(2012)利用層次分析法(AHP)評價了27家煤炭上市公司,認(rèn)為其財務(wù)績效表現(xiàn)相對較好,但該研究并沒有對層次分析法(AHP)進行改善或與其他方法相結(jié)合。李景嶠(2013)利用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA),結(jié)合TOPSIS方法,對國內(nèi)稀土上市公司的投資效率進行了綜合評價,并分析了規(guī)模效益,其在采礦業(yè)運用TOPSIS方法是一個亮點。楊柳婷(2014)采用因子分析的方法對礦業(yè)上市公司績效進行了綜合評價,但其樣本選擇標(biāo)準(zhǔn)和方法、評價指標(biāo)存在一定缺陷。

從已有研究中可以發(fā)現(xiàn),目前采用指標(biāo)值法、熵權(quán)法、綜合評價模型的批評方法對我國礦業(yè)上市公司績效進行綜合評價的研究相對較少。本文的研究貢獻在于:首先,將加權(quán)TOPSIS方法應(yīng)用于礦業(yè)上市公司并進行了實證研究,比較了各種加權(quán)TOPSIS方法分析模型,找出最優(yōu)分析模型,以彌補礦業(yè)上市公司業(yè)績綜合評價研究的不足。第二,優(yōu)化評論家分析模型,糾正過去批評方法沒有采取相關(guān)系數(shù)絕對值計算公式的缺陷。第三,進一步使用選定的模型分析礦業(yè)上市公司經(jīng)營業(yè)績的得分、排序和分類。第四,指出我國礦業(yè)上市公司經(jīng)營業(yè)績評價中存在的問題并分析原因,提出礦業(yè)上市公司績效改善和可持續(xù)發(fā)展的建議。

二、礦業(yè)上市公司業(yè)績綜合評價分析模型的構(gòu)建

以往對礦業(yè)上市公司經(jīng)營業(yè)績的綜合評價,往往只停留在評估金融數(shù)據(jù)的定性研究。本文的評價指標(biāo)選擇的是有限的財務(wù)指標(biāo)。

(一)業(yè)績評價指標(biāo)體系的構(gòu)建。本文在現(xiàn)代企業(yè)財務(wù)管理理論基礎(chǔ)上,以上市公司的償債能力、盈利能力、營運能力、發(fā)展能力和現(xiàn)金流能力五個指標(biāo)來評價上市公司的財務(wù)績效。本文在“新浪財經(jīng)”“鳳凰財經(jīng)”和“和訊網(wǎng)”提供的財務(wù)數(shù)據(jù)和普遍認(rèn)可的分類方法基礎(chǔ)上,借鑒袁福蓉、黎春和謝蕾蕾構(gòu)建的上市公司財務(wù)績效評價指標(biāo)體系和其他相關(guān)的國內(nèi)外研究成果,初步構(gòu)建業(yè)績評價指標(biāo)體系。為加強指標(biāo)體系的科學(xué)性和合理性,本文采用專家調(diào)查法篩選評價指標(biāo),通過對一些財經(jīng)領(lǐng)域的專家和資深專業(yè)人士進行問卷調(diào)查,將專家所選指標(biāo)進行統(tǒng)計和排序,并剔除選擇率最低的指標(biāo),控制每一方面的指標(biāo)數(shù)量為4到5個,并最終確定了包含5類、共24個指標(biāo)的評價指標(biāo)體系,如圖1所示。

圖1 評價指標(biāo)體系

本文的財務(wù)指標(biāo)分為正向指標(biāo)、逆向指標(biāo)和適度指標(biāo)三類。其中,正向指標(biāo)(也稱為效率指標(biāo))越大,評價越好;逆向指標(biāo)(也稱為成本指標(biāo))越小,評價越好;適度指標(biāo)達到一定值時越好。

(二)數(shù)據(jù)的初始處理。首先對數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理。本文考慮改變逆向指標(biāo)、適度指標(biāo)的數(shù)據(jù)性質(zhì),使所有指標(biāo)對業(yè)績評價的作用力趨同化,并使各指標(biāo)值在同一個數(shù)量級別上具有可比性,保持原有數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系,利用最小-最大規(guī)范化方法對數(shù)據(jù)進行趨同化和無量綱化處理。

對于正向指標(biāo),無量綱化公式為:

對于適度指標(biāo),最佳取值范圍為[a1j,a2j],a1j為無法容忍下限,a2j為無法容忍上限,公式為:

(三)傳統(tǒng)TOPSIS方法的原理和步驟。TOPSIS方法是一種理想的解決方案,是一個系統(tǒng)的多目標(biāo)優(yōu)化、整理、評價和決策方法。TOPSIS方法下,“理想的解決方案”是最好方案,其各項指標(biāo)都能達到最優(yōu),“負(fù)理想方案”是最糟糕的解決方案。“理想的解決方案”和“負(fù)理想方案”一般都是不存在的,因此,如果解最接近“理想的解決方案”,且最遠離“負(fù)理想方案”,則該解決方案是最好的解決方案。目前,TOPSIS方法已經(jīng)應(yīng)用在許多領(lǐng)域。傳統(tǒng)的TOPSIS方法的主要步驟如下:

1.形成指標(biāo)矩陣。設(shè)由m個評價對象,n項評價指標(biāo)(n為所有二級指標(biāo)的個數(shù))形成的指標(biāo)矩陣為:

X=(xij)m×n,i=1,2,…,m;j=1,2,…n,即:

2.形成決策矩陣。將標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)矩陣各列向量與其對應(yīng)指標(biāo)權(quán)重wj相乘得到?jīng)Q策矩陣Z,即:

3.正負(fù)理想解的確定。由于本文對指標(biāo)數(shù)據(jù)進行了趨同化處理,因此采用指標(biāo)矩陣各列向量的最大值構(gòu)成正理想解,最小值構(gòu)成負(fù)理想解,即:

4.歐式距離的計算。使用歐式距離計算樣本對象與理想解、負(fù)理想解的距離。

5.貼近度的計算。

其中,Ci表示第i個評價對象到理想值的貼近度。Ci越接近1,表示被評價對象越接近正理想值;Ci越大評價越好,評價對象排名越靠前。

(四)賦權(quán)方法對傳統(tǒng)TOPSIS方法的優(yōu)化??陀^賦權(quán)的方法是指根據(jù)原始數(shù)據(jù)之間的關(guān)系通過一定的數(shù)學(xué)方法來確定權(quán)重,有較強的數(shù)學(xué)理論依據(jù),減少了主觀判斷影響。本文運用熵權(quán)法、離散系數(shù)法、離散系數(shù)CRITIC法及差異系數(shù)CRITIC法四種賦權(quán)方法,對基于TOPSIS方法的礦業(yè)上市公司業(yè)績評價分析模型進行優(yōu)化,對四種方法的不同結(jié)果進行了分析。

1.熵權(quán)法。熵是指對系統(tǒng)無序程度的度量。熵值越小,參數(shù)值變化越大,提供的信息量越多,在綜合評價中發(fā)揮的作用越大;熵值越大,參數(shù)值變化越小,提供的信息量越少,在綜合評價中發(fā)揮的作用越小。熵值的計算方法如下:

(1)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。計算公式如下:

(2)計算特征值。特征值pij表示第i個樣本值占總和的比重。

(4)計算差異系數(shù)。熵值越小,差異系數(shù)gi越大,該指標(biāo)對評價方案作用越大。

(5)計算指標(biāo)熵權(quán)。

2.離散系數(shù)法。離散系數(shù)法直接使用每個指標(biāo)中包含的信息。在綜合評價指標(biāo)體系中,離散系數(shù)越大越能反映評價對象的差距。離散系數(shù)法下指標(biāo)值的波動程度越大,權(quán)重系數(shù)越大。計算如下:

(1)計算離散系數(shù)。第j個指標(biāo)的離散系數(shù)vj的計算公式為:

其中總體標(biāo)準(zhǔn)差的計算:

其中樣本均值的計算:

(2)計算指標(biāo)權(quán)重。

3.離散系數(shù)CRITIC法。離散系數(shù)CRITIC法對傳統(tǒng)CRITIC法的對比強度進行了改進。傳統(tǒng)CRITIC法中,對比強度用標(biāo)準(zhǔn)差表示相同信息索引數(shù)據(jù)的波動。離散系數(shù)CRITIC法使用離散系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差可以更科學(xué)地說明波動信息數(shù)據(jù)。計算如下:

(1)沖突系數(shù)。第j個指標(biāo)與其他指標(biāo)沖突系數(shù)Rj的計算公式為:

其中rij是指標(biāo)i和j的相關(guān)系數(shù),|rij|為相關(guān)系數(shù)的絕對值。

(2)計算信息量。沖突性越大,信息量越大,相對重要性就越大。第j個評價指標(biāo)所包含的信息量Cj的計算公式為:

其中,vj為離散系數(shù)。

(3)計算指標(biāo)權(quán)重。

4.差異系數(shù)CRITIC法。差異系數(shù)CRITIC法是一種批評方法的創(chuàng)新優(yōu)化方法,計算如下:

表1 四種客觀賦權(quán)方法計算得出的指標(biāo)權(quán)重

(1)計算沖突系數(shù)。第j個指標(biāo)與其他指標(biāo)沖突系數(shù)Rj的計算公式為:

(2)計算信息量。沖突性越大,信息量越大,相對重要性就越大。第j個評價指標(biāo)所包含的信息量Cj的計算公式為:

其中,gj為差異系數(shù)。

(3)計算指標(biāo)權(quán)重。

三、礦業(yè)上市公司業(yè)績綜合評價模型的應(yīng)用

(一)樣本與數(shù)據(jù)。本文根據(jù)證監(jiān)會2016版行業(yè)分類,選取我國采礦業(yè)70家上市公司為樣本。所有原始數(shù)據(jù)均來源于國泰安數(shù)據(jù)庫2015年、2016年企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)以及國內(nèi)權(quán)威單位公開的我國采礦業(yè)企業(yè)相關(guān)資料。

(二)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。本文選取的24個財務(wù)指標(biāo)根據(jù)屬性可分為兩類,第一類為適度指標(biāo),指標(biāo)編號為C1—C4,共4個指標(biāo);第二類為效益型指標(biāo),指標(biāo)編號為C5—C24,共20個指標(biāo)。按照前文確定的方法,對初始數(shù)據(jù)進行處理。

確定四個適當(dāng)指標(biāo)的最優(yōu)值。流動比率,是指流動資產(chǎn)與流動負(fù)債之比,體現(xiàn)了流動資產(chǎn)償還流動負(fù)債的能力,普遍認(rèn)為合理的最低流動比率為2,本文將流動比率的最優(yōu)值設(shè)定為2。速動比率,是指速動資產(chǎn)與流動負(fù)債的比率,是衡量企業(yè)速動資產(chǎn)償還流動負(fù)債的能力,傳統(tǒng)經(jīng)驗認(rèn)為,速動比率維持在1左右較為合理,本文將速動比率的最優(yōu)值設(shè)置為1?,F(xiàn)金比率是指企業(yè)的現(xiàn)金和現(xiàn)金等價物資產(chǎn)與流動負(fù)債的比率,一般認(rèn)為20%以上較好,本文將現(xiàn)金比率的最優(yōu)值設(shè)定為0.2。資產(chǎn)負(fù)債率是指負(fù)債總額與資產(chǎn)總額之比,一般認(rèn)為,資產(chǎn)負(fù)債率的適宜范圍是40%—60%,本文將資產(chǎn)負(fù)債率的最優(yōu)值設(shè)定為0.5。

觀察初始數(shù)據(jù),部分樣本公司如盛達礦業(yè)、銀泰資源的平均應(yīng)收賬款值為0,應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率指標(biāo)值為∞,數(shù)據(jù)不在計算分析范圍內(nèi)。本文采用以下公式將其轉(zhuǎn)換成有意義的效益型指標(biāo):

(三)指標(biāo)權(quán)重。根據(jù)上面的數(shù)學(xué)分析模型分別計算四種客觀賦權(quán)方法,每個指標(biāo)的權(quán)重結(jié)果如上頁表1所示。

(四)貼近度的計算與排序。按照上文建立的模型計算四種客觀賦權(quán)方法的正負(fù)理想解、歐式距離、貼近度。2016年四種客觀賦權(quán)方法的貼近度和排序截取的前十名計算結(jié)果如上頁表2所示。

根據(jù)熵權(quán)法的計算結(jié)果,2016年,經(jīng)營業(yè)績評估結(jié)果排名前五的公司分別為:盛屯礦業(yè)、湖南黃金、廣晟有色、西藏珠峰、兗州煤業(yè)。離散系數(shù)法的計算結(jié)果與熵權(quán)法相比,前五名中有四家公司是相同的,但不包括湖南黃金,山東黃金的次序稍有不同。離散系數(shù)CRITIC法計算的結(jié)果與熵權(quán)法相比,前五名中有三家公司相同,湖南黃金和西藏珠峰次序略有不同,第一名與離散系數(shù)法相同,均為山東黃金。差異系數(shù)CRITIC法與熵權(quán)法的結(jié)果相比,排名前五的公司只是盛屯礦業(yè)略有不同。

根據(jù)以上四種客觀賦權(quán)方法,2015年的貼近度和排序截取的前十名計算結(jié)果如表3所示。

四、賦權(quán)方法的比較與公司業(yè)績分類分析

(一)對四種賦權(quán)方法的貼近度和排序結(jié)果進行比較。理論上,CRITIC法考慮離散性和同一性,是在傳統(tǒng)TOPSIS方法基礎(chǔ)上的優(yōu)化。觀察實際數(shù)據(jù)結(jié)果,本文使用評分的標(biāo)準(zhǔn)差、中位數(shù)和散點圖來反映優(yōu)選方法。由于綜合評價指標(biāo)的理論值介于0和1之間,本文認(rèn)為數(shù)值分布范圍內(nèi)的理論價值分布越廣泛離散越好,越容易看到評價對象之間的區(qū)別。

表2 2016年四種客觀賦權(quán)方法計算的貼近度和排序截取的前十名

表3 2015年四種客觀賦權(quán)方法計算的貼近度和排序截取的前十名

1.標(biāo)準(zhǔn)差的比較。從標(biāo)準(zhǔn)差大小來看,2016年,貼近度的標(biāo)準(zhǔn)差最大的是差異系數(shù)CRITIC法(0.082);2015年,貼近度的標(biāo)準(zhǔn)差最大的是離散系數(shù)CRITIC法(0.056)。標(biāo)準(zhǔn)差越大表明計算結(jié)果波動越大,可比性越強??梢钥闯觯Y(jié)合CRITIC法能改善算法的可比性,更容易看出評價對象之間的差異。詳細(xì)對比結(jié)果如表4所示。

2.散點圖的比較。通過散點圖也可以比較各賦權(quán)方法貼進度的分布差異。由圖2、圖3可以看出,熵權(quán)法及其改進方法的結(jié)果分散情況更好,而離散系數(shù)法及其改進方法在0.2—0.3區(qū)間都存在一段極其集中的數(shù)據(jù)。

表4 貼近度Ci取值范圍的比較

圖2 2016年貼進度散點圖

圖3 2015年貼進度散點圖

3.貼近度的分布情況。從中位數(shù)和最大值、最小值來分析,2016年,熵權(quán)法的最大值為0.669,最小值為0.260,貼進度在0.669—0.497、0.497—0.260里分布較均勻;離散系數(shù)法的最大值為0.587,最小值為0.156,貼進度在0.156—0.263里集中分布,在0.263—0.587里疏松分布;離散系數(shù)CRITIC法的最大值為0.585,最小值為0.158,貼進度在0.158—0.260里集中分布,在0.260—0.585里疏松分布;差異系數(shù)CRITIC法的最大值為0.679,最小值為0.265,貼進度在0.679—0.500、0.500—0.265里分布較均勻。2015年,熵權(quán)法的最大值為0.592,最小值為 0.332,貼進度在 0.592—0.498、0.498—0.332里分布較均勻;離散系數(shù)法的最大值為0.526,最小值為0.148,貼進度在0.526—0.497里集中分布,在0.221—0.526里疏松分布;離散系數(shù)CRITIC法的最大值為0.544,最小值為0.141,貼進度在0.141—0.208里集中分布,在0.208—0.544里疏松分布;差異系數(shù)CRITIC法的最大值為0.576,最小值為0.341,貼進度在0.576—0.497、0.497—0.341里分布較均勻。

通過實證結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),熵權(quán)法及其改進方法的數(shù)據(jù)結(jié)果比離散系數(shù)法及其改進方法的分散情況更好,并且結(jié)合CRITIC法能改善算法的可比性,更容易看出評價對象之間的差異。因此,本文認(rèn)為差異系數(shù)CRITIC法是評價礦業(yè)上市公司綜合業(yè)績的最優(yōu)方法。

(二)綜合評價與公司業(yè)績分類分析。為了便于分組比較,本文根據(jù)差異系數(shù)CRITIC法對70家樣本公司進行排名,根據(jù)性能從高到低分為四類,性能在前25%的樣本公司為“好”,25%—50%的樣本公司為“較好”,第三類為“一般”,第四類為“差”。每類指標(biāo)根據(jù)算術(shù)平均法計算平均值。結(jié)果如下頁表5所示。

比較發(fā)現(xiàn),第一類企業(yè)的操作能力和應(yīng)對短期風(fēng)險能力較強,增長較快,但盈利能力有待進一步提高,第二類和第三類企業(yè)經(jīng)營能力較強,償債能力和生存能力增長疲軟,盈利能力有待進一步提高;第四類企業(yè)雖然現(xiàn)金流能力較強,但其他能力較弱,尤其是操作能力和增長能力。

進一步比較第一類企業(yè)與第三類、第四類企業(yè)性能差異的原因,使用兩種方法來計算,可以更清楚地看出存在的性能差異,增強可比性。

適度指標(biāo):第四(或者第三)檔平均值與第一檔偏離優(yōu)秀值的倍數(shù)=(第四(或者第三)檔平均值-優(yōu)秀值)/(第一檔平均值-優(yōu)秀值)

值越大說明相對性能越好。

正向指標(biāo):第四(或者第三)檔平均值與第一檔的倍數(shù)=第四(或者第三)檔平均值/第一檔的平均值

值越大說明相對績效越好。

首先,分析差距最大的第四類企業(yè):第四類企業(yè)償債能力指標(biāo)的二級指標(biāo)速動比率(-11.33)和盈利能力指標(biāo)的二級指標(biāo)營業(yè)利潤(-2.71)、總資產(chǎn)凈利潤(-0.25)、凈資產(chǎn)收益率(-4.00)顯著弱于第一類企業(yè)。第四類企業(yè)的發(fā)展能力和營運能力也顯著弱于第一檔,營運能力倍數(shù)低于0.5,發(fā)展能力指標(biāo)中,二級指標(biāo)凈利潤增長率(-75.82)、營業(yè)收入增長率(-1.11)顯著弱于第一類企業(yè)。第四類企業(yè)的盈利能力急需改善,短期償債能力和營運能力需要提高,企業(yè)有待發(fā)展。

表5 樣本公司績效分類分析

其次,比較檔次居中的第三類企業(yè):第三類企業(yè)在償債能力指標(biāo)方面,二級指標(biāo)速動比率(-3.33)、資產(chǎn)負(fù)債率(-6.00)明顯弱于第一類企業(yè),償債能力急需改善;盈利能力指標(biāo)方面,除了營業(yè)利潤比重強于第一類企業(yè)外,其他方面顯著低于第一類企業(yè);第三類企業(yè)的營運能力明顯比第一類企業(yè)弱,現(xiàn)金流方面,各項能力均顯著低于第一類企業(yè)。

五、礦業(yè)上市公司業(yè)績存在的問題、原因分析及改進建議

(一)礦業(yè)上市公司業(yè)績存在的主要問題。

1.表現(xiàn)不佳的樣本公司分別為石化油服、仁智股份、新集能源、煉石有色、ST煤氣,這幾家公司的貼近度在0.265—0.337之間,石化油服的表現(xiàn)尤其應(yīng)引起關(guān)注。表現(xiàn)不佳的公司與表現(xiàn)相對較好的公司在盈利、償債、運營方面差距較大。公司的表現(xiàn)不佳,應(yīng)著重提高償債能力、盈利能力。

2.表現(xiàn)較佳的樣本公司貼近度在0.679—0.585之間,范圍較窄,說明公司之間的性能差距較小。但最好的績效貼近度(0.679)與理想值(1.0)仍有相當(dāng)距離。

3.比較表現(xiàn)最佳的樣本公司盛屯礦業(yè)的貼近度(0.679)和性能最差的樣本公司石化油服的貼近度(0.265),二者綜合性能差異很大,表明即使在同一行業(yè),兩極分化也是比較嚴(yán)重的,差距懸殊,這也意味著該行業(yè)的宏觀環(huán)境對上市公司的影響程度并不相同或者相似,上市公司自身的戰(zhàn)略和營運能力也是影響財務(wù)績效的重要因素。

(二)對礦業(yè)上市公司的建議及改善措施。

1.改善上市公司的資本結(jié)構(gòu)。分析當(dāng)前數(shù)據(jù),結(jié)果顯示相當(dāng)多的礦業(yè)上市公司資本結(jié)構(gòu)存在一定問題,將近一半公司的資產(chǎn)負(fù)債率過高,流動比率和速動比率較低,礦業(yè)上市公司應(yīng)對資本結(jié)構(gòu)予以改善。

2.提高礦業(yè)上市公司的盈利能力。通過分析發(fā)現(xiàn),大多數(shù)礦業(yè)上市公司的盈利能力低下,近半數(shù)上市公司的營業(yè)利潤率與凈資產(chǎn)收益率這兩項指標(biāo)較差,即使綜合排名最靠前的公司也是如此。因此,急需改善上市公司的盈利能力。礦業(yè)上市公司應(yīng)注意控制成本,注重協(xié)同效應(yīng),努力調(diào)整和優(yōu)化自己的產(chǎn)品結(jié)構(gòu),積極探索國內(nèi)市場需求,擴大海外發(fā)展空間,以增強創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展能力,提高礦業(yè)上市公司的盈利能力。

3.提高礦業(yè)上市公司的經(jīng)營能力。通過分析發(fā)現(xiàn),第三、四類樣本公司營運能力通常較弱,在總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率指標(biāo)上表現(xiàn)得尤為明顯,這可能是由于生產(chǎn)能力過剩等問題造成的不良后果。礦業(yè)上市公司在調(diào)整產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的同時,應(yīng)努力控制產(chǎn)能、化解落后的生產(chǎn)能力。此外,上市公司應(yīng)根據(jù)市場情況,完成需求預(yù)測和銷售預(yù)測,快速有效地回應(yīng)市場需求,以銷定產(chǎn),控制庫存量,避免產(chǎn)品積壓,提高操作能力。

4.提高礦業(yè)上市公司的發(fā)展能力。從數(shù)據(jù)分析結(jié)果可知,大部分礦業(yè)上市公司增長能力較差,收入增長指標(biāo)差異不明顯,這表明目前采礦業(yè)面臨著多重挑戰(zhàn)。礦業(yè)上市公司對增長戰(zhàn)略的選擇,不僅要注意增長的數(shù)量,更應(yīng)注重增長質(zhì)量,超出行業(yè)平均增長水平,不斷延伸和拓展發(fā)展空間。

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