经营者如何解读报表(清华)_图文_百度文库
两大类热门资源免费畅读
续费一年阅读会员，立省24元！
评价文档：
经营者如何解读报表(清华)
上传于||暂无简介
大小：3.22MB
登录百度文库，专享文档复制特权，财富值每天免费拿！
你可能喜欢盗梦空间：如何评估经典的价值？--百度百家
盗梦空间：如何评估经典的价值？
分享到微信朋友圈
《盗梦空间》会让你一路高潮至结尾，看完这部电影，你会很长时间还陷入电影编织的层层梦境中难以自拔，这是一部伟大而又精彩至极的电影。有些电影就有点糊弄观众，像《变形金刚》之类爆米花电影，看到后面反而觉得泄气了，《梅兰芳》也有这种后半段不如前半段有力的软肋。
《盗梦空间》：你确定不是在梦中？
没有几部电影能够做到像《盗梦空间》这样精彩，剧情精彩程度取决于剧本的打磨和导演的执导水平，不少经典的电影都能够保持渐入佳境的水平，即这部电影越看越好看，层层递进，比如说《黑鹰坠落》、《指环王》、《七武士》等作品，在经历了一点简短的过场之后，这些电影很快就能够让观众入戏，到了最后的高潮之时，会给人一种心潮澎湃屏住呼吸的感觉。有些电影就有点糊弄观众，像《变形金刚》之类爆米花电影，看到后面反而觉得泄气了，《梅兰芳》也有这种后半段不如前半段有力的软肋。但是《盗梦空间》会让你一路高潮至结尾，看完这部电影，你会很长时间还陷入电影编织的层层梦境中难以自拔，这是一部伟大而又精彩至极的电影。
1、 究竟有多少层梦境？
《盗梦空间》讲述了几层的梦境？开篇是两层，渡边谦饰演的斋藤被柯布（莱奥纳多饰）带入一座城堡之中，柯布和助手设计偷取在城堡中的资料，之后阴谋被斋藤识破，原来这是一个梦中之梦，接着柯布和斋藤一同在一所破旧公寓中醒来，斋藤依旧处于下风的地位，但斋藤很快就发现了自己还是处于盗梦者编织的梦境之中，柯布设计的梦中梦彻底被瓦解了，这次任务宣告失败。
现在让我们撤出电影之外，回到电影观众的角度上来，编导很具野心地设计了一个宏大的科幻世界，克里斯托弗·诺兰没有用过多的废话旁白来交代未来的世界时如何神奇，在对环境的描写上，诺兰其实是达到了惜墨如金的地步。未来的世界如何发达，诺兰不会直白地去告诉观众，也不会用多余的旁白去解释，编导们就是设定了一个能够发达到进入梦境的未来，那时人们已经可以使用梦境机器来进入目标人物的脑中，通过一个智商高度发达的造梦者来虚拟一个极为真实的梦中世界，盗梦者就通过伪装身份来进入目标人物的脑中，通过不断编织新的谎言和运用暴力手段来窃取可靠的情报，这是一种比较初级的作案手法，遇到像斋藤这样的财团大亨是起不到多少作用。
可以进入别人的梦境中窃取情报，而且造梦者还能制造出一个极为真实的世界，甚至还能用梦中的造梦者来制造第二层梦境，这是梦中之梦，这会让目标人物很容易产生真实与梦境的混淆，在第二层梦境之时，目标人物或许已经知道了自己在梦中了，但他（她）已经失去了对好坏事物的辨别能力。在片中涉及到的未来世界，很多富人们都知道了有盗梦者的存在，他们会通过严格的培训在自己的梦中构筑起防御措施，盗梦者想要窃取到有用的情报，必须经过一场场殊死的搏斗。
本片中最重要的情节就是柯布要潜入一个大财团二世祖费舍的脑中，通过思想植入来改变费舍的人生目标，进一步的结果就是费舍将解散父亲留给他的巨型企业。这样的梦中思想植入需要很高的技术含量，柯布找来了全新的团队，并且将挑战三层梦境，即梦中之梦的梦！但最后因为场面的完全失控，柯布只好和同伴进入了第四层潜意识的梦境，在这里，盗梦者稍有差池可能就再也回不到真实的世界了。
依据主要情节的分析来看，影片涉及的是四层梦境。
2、 哪里才是真实的彼岸？
在梦中的时间长了，就会与真实世界产生混淆，哪里才是真实的彼岸？我在你的梦中，那么我就是个盗梦者吗？你在我的梦中，那么我就可以构筑防御工事吗？一切皆有可能。
在《盗梦空间》所营造的世界中，盗梦者并非只有一人可以进入目标人物的梦中，盗梦者还可以捎带上——造梦者、药剂师、观光者、伪造者等，视情况而定，具体操作办法是药剂师先让目标人物睡去（用什么方法就不管了），接着就是盗梦者和同伴们通过造梦机器和目标人物进行连接，就好像一台主机连接着数台电脑分机，盗梦者就像是一名骇客，造梦者提供了一个作案的空间，目标人物被拉到这个空间之中，在梦境与现实之中，目标人物因为分不清东南西北而被盗梦者得手。但是碰上了高智商的目标人物，或者是高难度的技术作业，盗梦者就不能依靠常规的作案方法来完成任务了。
这部电影确实很复杂，在结构上的突破意义早就把《黑客帝国》等电影甩到了九霄云外，《黑客帝国》只是在梦境和现实的探讨意义中浅尝辄止，而《盗梦空间》纯粹是达到了佛洛依德那种对梦解析的高度，电影中五分钟的信息量，确实足够观众看半个小时专业书籍了。但信息量庞大并不是《盗梦空间》最拽的地方，这部电影很复杂很宏大，但叙事的手法又直接明朗，就好像名著《三国演义》一样，初读是觉得有些晦涩生硬，但细看后会逐步发现个中妙处，深读之后甚至爱不释手，表面上看是一本古典小说，但真正研读之后，才明白这部经典名著虽然历史绵长、人物众多，但细腻的笔调让读者可以对整个三国的历史一目了然。
《盗梦空间》就是一部电影经典名著，表面上是结构复杂深奥，但实际上是每一段情节又通俗易懂，每一段梦境都相互有紧密的链接，即使有第四层、第五层梦境，观众同样可以一一区分开来，所以说，这是一部伟大的电影。
3、 如何评估电影的价值？
奖项是评估电影的价值标准吗？票房是评估电影的真实标准吗？口碑是评估电影的唯一标准码？似乎都不是。电影有年代的局限性，很多电影都存在这个问题，20世纪30~40年代的奥斯卡最佳影片，放到现在来看，必然有很多局限性，还有史泰龙的《洛基》获得了1977年第49届奥斯卡的最佳影片大奖，这部《洛基》真的就是那么经典吗？这个恐怕很值得商榷吧。所以奖项不能成为电影唯一衡量标准。
现在《盗梦空间》的票房表现没有克里斯托弗·诺兰执导的《黑暗骑士》那样全球旺收，《盗梦空间》在票房上的表现只能说是及格了，但不能说有多大的惊喜。为什么《盗梦空间》这么精彩的电影不能获得更多观众的青睐呢？可能是！可能是由于观众普遍认为电影过于复杂所致，这让很多以娱乐为主的观众望而却步了。2010年到目前为止，北美票房最高的电影是《玩具总动员3》，收入4亿美元，《盗梦空间》在北美本土是2.72亿美元，由此我们大概也能看出观众喜欢什么类型的电影了。观众还是喜欢比较简单直接的商业片，对于《盗梦空间》这样复杂多变的电影，还是省省票钱吧。至于诺兰之前的神作《黑暗骑士》在北美大卖过5亿，那是因为这部影片故事本身不复杂，还有诺兰加入了那么多的个人风格，让影片看起来神采飞扬，但要说到电影的突破性和创作性，《黑暗骑士》远不如《盗梦空间》这么出神入化了。
口碑呢？IMDb上，《盗梦空间》历史口碑打分排名为第四，影迷网友综合打分为9.0分，一共有17万人参与了投票。排在《盗梦空间》前面的电影是《肖申克的救赎》、《教父1》、《教父2》这三部电影。从这个排名上看，《盗梦空间》在美国影迷的心中经典地位不言而喻。口碑上目前是一边倒的局面，奖项上还要等到明年才能够见分晓。从目前《盗梦空间》的表现和呼声来看，最佳原创编剧和最佳摄影是有极大把握的。表演上，因为是群戏，所以几位实力派的发挥空间较小，并且故事的精彩程度也盖过了演员的表演，所以表演奖项不必太过期待。最佳影片和最佳导演是最重量级的奖项，《盗梦空间》肯定会拿到这两个奖项的提名，但获奖的胜算有多少，这就需要看它的对手是谁了。
电影结束了，一切似乎又都是在梦中，柯布，你到底清醒过没有？&
阅读：13133
分享到微信朋友圈
在手机阅读、分享本文
还可以输入250个字
推荐文章RECOMMEND
阅读：5280
阅读：1922
热门文章HOT NEWS
火海还是蓝海，互联网时代大健康的机遇和挑战
首席发言者
票房透视镜
百度新闻客户端
百度新闻客户端
百度新闻客户端
扫描二维码下载
订阅 "百家" 频道
观看更多百家精彩新闻有限责任公司股权价值评估结果表述_百度知道如何评估海外高信用债投资价值？--百度百家
如何评估海外高信用债投资价值？
分享到微信朋友圈
中国投资美国公司债已经达到相当的规模，对高评级信用债投资价值评估进行研究，对国内有海外投资需求的机构在投资决策时有非常重要的参考借鉴意义，也对机构对抗金融危机的影响提出了一些有益的建议。
编者语：金融危机之后，我们已经看到世界经济格局开始出现变化，中国金融体系在全球的相对重要性有所提高。这与危机中，中国政府及时有力的金融政策密切相关，但如何在系统性风险增强的全球化时代加强自身实力，还需要不断的探索和改进。《金融危机中的中国金融政策》一书不仅探讨了已经和正在发挥作用的金融政策，而且分析了未来中国金融政策的趋势。该书由巴曙松教授著，于日由北京大学出版社发行。下文系该书部分内容摘编，敬请阅读。
一.研究背景和意义
中国连续多年的对外贸易经常项目顺差，使得国内机构必须通过适当对外投资来保持国际收支平衡。作为此需求的必然结果，国内的外汇资金纷纷出海寻求投资目标。然而，从近两年的实际情况看，国内的外汇资金海外投资可谓不够顺利，无论是官方还是民间机构，相当大的一部分都遭受了损失。这其中由次贷危机引起的国际金融危机是主要原因，但是也显示出了国内机构海外投资的结构性问题：国内机构的海外投资标的主要集中于低回报的国债，也投资于一些风险很高的权益类和次级类资产，对于风险较低回报中等的高评级信用债投资比例不高，与其市场规模很不相称。当前主要海外国家经济进入低谷，债券投资时机良好，但国债收益率很低，因而高评级信用债投资价值凸显。事实上，中国投资美国公司债已经达到相当的规模，对高评级信用债投资价值评估进行研究，对国内有海外投资需求的机构在投资决策时有非常重要的参考借鉴意义，也对机构对抗金融危机的影响提出了一些有益的建议。
二.研究重点
从宏观层面上看，确定投资债券的机会是否良好，要综合考虑未来经济发展趋势，通货膨胀的走势，市场资金面状况以及投资者的风险偏好等因素，多数的投资分析研究机构都从这些因素出发进行分析，框架已经非常成熟，本文不对其进行讨论。我们主要从微观角度研究分析海外高信用债的投资价值。投资海外信用债与投资国债不同，由于发债主体存在很大的差异性，选择所要投资的债券品种成为非常关键的因素。信用评级是确定债券投资价值的重要决定因素，但是评级相同的债券也存在价值差异，一些债券具有与更高评级的债券更加接近的特征，这些债券就有了相对更高的投资价值。换句话说，由于债券的信用利差主要取决于其信用评级，这一类被“评级低估”的债券的实际信用风险就低于其信用利差所反映出来的风险。投资这类债券享受了较低信用评级所带来的高收益率，同时承担了低于其信用评级所显示出的信用风险，无疑是很好的选择。本文接下去就提出一个模型通过对海外高信用债券投资价值的评估来找出被低估的债券。
三.研究过程
（一）模型的出发点和原理
为了找出被评级低估的债券，我们首先要找出影响信用债评级的关键因素。确定了决定债券评级的因素后，我们就可以使用这些因素对单个债券的数据来进行判断，寻找被评为更高信用评级的可能性比维持原有信用评级可能性更高的债券。具体而言，我们通过线性回归模型和对数单位模型对所选取的债券样本数据进行处理，分别得出评价模型。模型的自变量是一组处于两个相邻信用评级债券的特征数据，模型的因变量是以0和1表示的虚拟变量（dummy variable），当某一只债券为相邻评级对中较低的评级时，因变量取值为0，当一只债券为相邻评级对中较高的评级是，因变量取值为1，代表了根据债券性质可能被更高评级的概率。这个模型可应用于相邻评级对中较低评级债券的分析：当我们将需要进行判断的债券数据进入模型计算后，得出的因变量值就是该债券被低估的概率，该概率如大于0.5，我们就可以认为其被低估，具有较高的投资价值，而且概率越高越值得投资。
（二）评级模型的选择
在进一步展开构建模型前，有必要对我们选择使用线性回归模型和对数单位模型的理由做一说明。从1909年约翰·穆迪《对铁路的投资分析》一文开创了债券评级以来，研究人员提出了各种评级模型。抛开主观因素较重，难以进行量化的定性评级模型不谈，现有的定量评级模型大致分为三类。第一类是线性回归模型，是Fisher（1959）开创的，依靠最小二乘法解释各因素对债券评级的影响。第二类是概率单位和对数单位模型，由Gentry（1988）较早提出，利用随机变量的累计分布函数对债券评级因素进行分析。第三类是人工智能模型，由Surkan &Singleton（1990）提出，主要是使用神经网络的方式预测债券评级。虽然人工智能模型是近来研究发展的前沿，但是在研究中发现，模型的预测结果并不如预期般好，模型还有待进一步改进。因此，我们选择了经过检验比较有效并且被较多采用的线性回归和对数单位模型，之所以没有选用概率单位模型，是因为概率单位模型一般更多用于有计划的实验，而对数单位模型一般更多用于观测值研究。为了取线性回归模型和对数单位模型两者之长，减小估计误差，我们将采用两个模型估计结果相结合的结果作为我们最终的判别标准。
（三）模型的构建
接下去我们先后对建立线性回归模型和对数单位模型进行描述。
1.建立线性回归模型
线性回归模型自变量的选择我们参考了Pogue & Soldofsky（1969）的研究，选取了四个变量：X1杠杆率（长期负债/总资本），X2盈利能力（税后利润/总净资产），X3盈利平稳性（盈利能力的方差/盈利能力的均值）和X4规模（总资产）。（Pogue & Soldofsky虽然在中曾选取了盈利对利息支出覆盖程度的变量，但是在研究中发现该变量的系数不显著异于0，因此将其舍去。）值得一提的是，Horrigan（1966）证明债券是否是次级债对评级有至关重要的影响，但我们在研究中没有考虑这个因素，选择的样本债券均为非次级债。我们收集了穆迪评级为Baa级和A级（对更细一层的分级做了合并，如A1、A2、A3合并为A级）的美国共50家制造业为主的企业财务报表，分别计算了上述数据作为自变量，因变量是债券为更高评级的概率，样本中评级为A级的债券取值为1，评级为Baa级的债券取值为0。在之后利用模型进行预测时，因变量的取值为0-1之间的数。
为了确认数据符合最优线性无偏估计（BLUE）的要求，从而可以使用最小二乘法进行估计，我们首先要确认数据无自相关性、非异方差性和无精确多重共线性。
我们计算了回归的Durbin-Waston检验量的值为2.028，非常接近于2。样本数为50，解释变量个数为4的Durbin-Waston显著点DU为1.721，回归的D-W检验量处于DU至4-DU的范围内，证明估计残差不存在自相关。
对异方差的检验，我们采用了Park（1966）提出的检验方法，对残差平方的自然对数为因变量，分别对每个自变量的自然对数做回归，检验回归系数的显著性。我们计算了每个样本的残差平方，分别对4个自变量用Park方法做了检验，得到的4个系数的R2和p值如下表所示：
4个回归系数均表现为统计上不显著，因此我们认为数据无异方差性。
我们对多重共线性的检验采用了本征值（Eigenvalues）与病态指数（condition index）的方式。模型计算的5维本征值分别为：
病态指数计算方式为：CI=该值低于10，认为多重共线性不明显。
确定了数据适合用最小二乘法估计后，我们将样本数据应用线性回归模型进行回归分析，我们得到了如下回归方程：
各回归系数统计量如下表，t统计量显示各系数均统计上显著异于0。而且很明显，每个系数的正负符号都符合常理。
方差分析（ANOVA）的结果如下表，F统计量的值显示各系数从整体来说都是统计上显著异于0的，模型是有效的。
综合以上一系列的结论，我们认为线性回归模型对我们债券价值评估是有效的。
2.建立对数单位模型
尽管前面的线性回归模型对债券价值评估体现出比较好的效果，但是线性模型的前提是所有自变量因素对因变量的影响都是线性的，边际效应保持不变。对数单位模型针对因变量取值为0或1的特点，使用Logistic累计分布函数（Logistic CDF），控制自变量在不同范围内显示不同的边际效应。我们仍旧按照Pogue & Soldofsky的建议选取自变量，因变量也同样按照与线性模型类似的0-1之间取值。这样也使得对数单位模型的评估结果与线性模型的结果具有形式上的一致性，便于结合两个模型对单个债券进行投资价值评估。
一般的对数单位模型是将机会比率（odds ratio）取自然对数后作为因变量进行线性回归，使用最小二乘法进行估计。具体的数学描述如下：
但是这种方式适用于可分类的数据，对于个体数据的债券样本，概率P值为0或1，造成因变量无意义，因此采用极大似然法估计参数。
极大似然估计的关键在于构造似然函数。对于原始样本因变量Y（即债券评级为A或Baa），我们有如下的描述：Prob（Yi=1）=Pi, Prob（Yi=0）=1-Pi。取n个样本Y值的联合概率，记为
，等式两边取对数并将（式2）带入，得到：
即为似然函数。极大似然估计目的是使该似然函数最大化。
我们利用软件工具对样本做了基于极大似然法的对数单位模型估计，得到一系列数据。
首先我们利用得到的统计量数据对模型的有效性做一个评估。我们选取了Hosmer和Lemeshow的拟合优度检验统计量（Hosmer and Lemeshow's Goodness of Fit Test Statistic）,结果显示p值（即下表中的Sig.值）很大，接受因变量的观测值与模型预测值不存在差异的零假设，统计上认为模型有效。
接下去我们查看分类表（Classification Table）反映的拟合效果，如下图所示。数据显示，总体的分类正确比例为82%；对较高评级债券分类的正确性低一些，为68.4%，对较低评级债券分类的正确性比较高，达到90.3%。这一结果恰恰是我们愿意见到的：因为我们的目的是利用该模型对较低评级的债券进行评估，找出有更多机会获得更高评级的债券。对较低评级债券分类的高正确性意味着误认为较低评级债券评级低估的可能性比较小，因而使得我们的评估准确率较高。
对模型系数的具体估计见下表，虽然总资产一项的p值略大，但是不算太大，从常规上考虑，我们仍将其保留在模型中，各项系数符号同样也符合常理。
结合（式2），我们得出对数单位模型的具体形式：
3．两个评估模型的组合应用
我们已经分别建立了基于线性和对数单位的评估模型，每个模型也可以单独计算债券的评级低估概率，从而达到对海外高信用债的投资价值进行评估的目的。考虑到采用的自变量的特点，这些自变量对评级低估概率的决定作用既非完全线性，也不是非常明显的Logistic累计分布函数“S”形态，而是较为平坦的“S”形。因此，把两个模型结合起来使用是比较合理的，具体的方式是将两个模型评估出的低估概率值进行平均，得到一个综合评估概率，以此确定债券的投资价值。若综合评估概率超过0.5，我们就认为该债券具有比较高的投资价值，概率越高，投资价值越大。综合评估模型的形式如下：
我们选取了一组样本之外的债券数据应用于综合评估模型。我们将共10个债券的相关财务数据转化成因变量的要求格式，带入模型中，计算了10个评级低估概率值，如下表所示：
从中我们可以非常容易地发现，KRAFT FOODS INC公司发行的一支Baa评级债券的评级低估概率最高，而且是唯一超过0.5的，说明此债券具有比较明显的投资价值。
四.总结与展望
为了评估海外高信用债券的投资价值，找出适合投资的券种，我们提出了线性与对数单位模型，该模型综合了线性与非线性估计，经过样本数据验证在理论上是有效的。经过实际数据的验证，我们发现模型能够从众多的债券中选择出被评级低估的种类，因而可以成为债券选择的有效借鉴与参考。虽然此模型同样也适应于国内信用债的投资价值评估和投资券种选择，但是基于海外发达市场的债券评级发展更为成熟，债券发行主体的财务数据更具有延续性和可信度，因此我们认为该模型应用于海外高评级信用债券的投资价值评估更为合适。该模型对我国进行海外债券市场投资的机构具有一定的价值。本文仅建立了A级与Baa评级之间的评估模型，对其他相邻评级对的模型也可以利用类似的方法建立。
文章来源：本文节选自巴曙松教授所著的《金融危机中的中国金融政策》，该书已于日由北京大学出版社出版发行
分享到微信朋友圈
在手机阅读、分享本文
还可以输入250个字
推荐文章RECOMMEND
阅读：2727
阅读：1135
阅读：21万
阅读：15万
热门文章HOT NEWS
火海还是蓝海，互联网时代大健康的机遇和挑战
首席发言者
票房透视镜
百度新闻客户端
百度新闻客户端
百度新闻客户端
扫描二维码下载
订阅 "百家" 频道
观看更多百家精彩新闻}