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关键词： 医院   财务预算管理   成本控制   现状   建议  

摘要： 随着我国经济实力的增强,国民生活水平的提高,无论是国家花在医疗建设的经费还是民众能够支付的能力都在提升。医院的财务管理中,财务预算与成本控制是一个重要方面。有效的财务预算和成本控制能够降低医院的运营成本、让医院的资金流向更加明朗、有利于提高医院的竞争力。本文将从医院财务预算管理与成本控制的主要内容、医院财务预算管理与成本控制目前基本状况、医院财务预算管理与成本控制的几点建议三个大的方面进行讨论。

关键词： 中小企业   个人特征   风险偏好   资本结构调整速度  

摘要： 以我国中小企业板块的上市公司为样本,对管理者的个人特征、风险偏好与资本结构动态调整之间的关系进行实证分析,发现:中小企业的管理者风险偏好受到管理者的年龄、性别和学历水平的影响,而管理者的风险偏好对企业资本结构调整速度有显著影响;一般情况下,风险偏好型的管理者做出的资本结构决策不会轻易调整,从而会人为地放慢企业实际资本结构向目标资本结构调整的速度。其政策意义在于:企业治理机制中应有制约风险偏好型管理者过分自信的决策行为的制度安排。

关键词： 进出口企业   财务管理目标   对策研究  

摘要： 进出口企业主要指与外国当事人通过缔结契约进行买卖商品，包括劳务、技术等的一系列具体业务的企业。进出口企业财务管理目标应紧紧围绕化解进出口业务中的风险账和坏账，实现企业利润最大化、财富最大化、价值最大化和资本可持续增值最大化。

关键词： 存货成本   经济订货基本批量   工业4.0  

摘要： 随着大数据时代的到来,工业时代即将步入4.0的时代。那原来的经济订货批量在4.0时代还有理论和实际意义吗?本文通过对存货决策中经济订货批量基本模型的剖析,得出在工业4.0时代,经济订货批量模型已经不适用于存货的决策同时对未来存货管理提几点建议。

关键词： 财务管理目标   成本控制   企业管理层   企业可持续发展   改革开放   国内企业   资金运动   价值形态  

摘要： 企业管理以财务管理为核心，在国际上早已是经济界和企业管理层人士的共识。但我国直到改革开放后，财务管理才被重视起来。即使是今天，国内企业中仍存在种种不重视财务管理产生的困惑。财务管理之所以是企业管理的核心，因为它是通过价值形态对企业资金运动的一项综合}生的管理，渗透和贯穿于企业一切经济活动之中。财务管理直接关系到企业的生存与发展。因此，加强财务管理是企业可持续发展的一个重要关键。我们应从成本控制人手把财务管理目标推向一个新阶段，

关键词： 燕京啤酒   财务分析   盈利能力  

摘要： 本文主要介绍分析企业的盈利能力的方法与运用,并且以燕京啤酒为例,通过运用比较分析与比率分析对燕京啤酒公司以及同行业相关公司的盈利能力进行分析,了解公司的经营发展状况,找到公司存在的问题,对公司以后的经营提出一些总结性建议。

关键词： 战略成本管理   利润中心   财务职能   传统成本管理   成本中心   生产基地   作业链   盈利能力分析   工艺类型   费用预算  

摘要： 战略成本管理是以实现成本领先与核心竞争力提升为目的的现代企业管理模式。本文揭示了企业从传统成本管理思想向战略成本管理转变的过程。通过成本管理实践探索,从而实现财务职能的战略转型。一、从成本中心转变为利润中心企业采用的是大批量、多品种的生产组织方式。

关键词： 企业价值   社会价值   财务管理目标  

摘要： 随着市场经济的迅速发展,人们之间、企业之间、企业与社会之间等各种利益冲突不断激增,制约着企业和社会的共同发展,而财务管理目标又是企业可持续发展的重要目的。本文重点分析企业价值与社会价值的冲突及产生的经济后果、两者之间的协同关系,提出设定财务管理目标是冲破企业价值与社会价值的最佳路径,并在两者协同基础上构建财务管理目标机制,以期促进企业和社会共同价值的实现。

关键词： Financial time series forecasting   empirical mode decomposition   intrinsic mode function   ARIMA   support vector regression  

摘要： Financial time series forecasting has become a challenge because it is noisy, non-stationary and chaotic. To overcome this limitation, this paper uses empirical mode decomposition (EMD) to aid the financial time series forecasting and proposes an approach via combining ARIMA and SVR (Support Vector Regression) to forecast. The approach contains four steps: (1) using ARIMA to analyze the linear part of the original time series;(2) EMD is used to decompose the dynamics of the non-linear part into several intrinsic mode function (IMF) components and one residual component;(3) developing a SVR model using the above IMFs and residual components as inputs to model the nonlinear part;(4) combining the forecasting results of linear model and nonlinear model. To verify the effectiveness of the proposed approach, four stock indices are chosen as the forecasting targets.