复合财务系数（精选6篇）
复合财务系数 篇1
一、引言
上市公司的投资价值体现在公司财务状况的好坏, 而公司的财务状况和经营成果可以通过会计报表及一系列财务指标反映出来。这些指标多以比率形式出现在公司的年报和中报或者季报当中, 但只能分别反映企业经营管理活动中某个方面的情况。投资者常常需要对上市公司某一时期的财务状况和经营成果作出综合评价, 以此作为投资决策的依据。复合财务系数 (Multiple Financial System, 简记为MFS) 已被西方许多国家采用。复合财务系数是指为了评价企业n的资产运用状况、偿债能力和盈利能力, 以若n干与此相关程度较高的财务指标为基础, 综合计算而得的一个评估系数。其一般模型为 。其中xi为第i个财务指标, ai为权系数, 。关于权系数的确定, 至今尚未见到一个公认的、合理的标准, 一般根据主观经验, 通过分i析=1估测来给定, 难免有其片面性。应用主成份i=1法确定上市的复合财务系数, 不失为一种好的方法。本文将在确定上市公司财务评价指标体系以后, 应用灰色系统理论中的灰关联分析方法, 对各财务指标进行比较综合, 得到一种新的复合财务系数算法, 这种算法比较客观、合理, 不带有人的主观随意性, 从而为投资者进行投资决策提供了科学依据。
二、灰关联复合财务系数测算模型——以电力类上市公司为例上市公司
(一) 灰关联复合财务系数评价指标体系
上市公司的经营活动表现为运用一定的资金以取得盈利, 因此对上市公司的投资价值的综合评价就包括经营成果的评价和实现这一成果的资产运用状况的评价。这两个方面相互联系, 但并不一定表现出变动的一致性。因此, 在基础财务指标体系中, 主要应包括三类财务指标, 一是反映企业资金运用状况的, 二是反映企业盈利能力的, 三是反映这二者的联接关系的。对上市公司通常使用的考核指标:主要有以下13种, 见 (表1) , 这些财务指标中有现期财务指标, 也有趋势财务指标。这些增长率指标, 均为原指标的当期值与对比期值的差与对比期值的比值。
(二) 复合财务指标的描述性统计本文以上海电力 (600021) 等16个电力类上市公司灰关联复合财务系数的测算为例, 给出灰关联复合财务系数的测算步骤。根据对这16个电力类上市公司2007年中报以及2007年第一季度季报的统计得到各指标值数据, 见 (表2) 。
(三) 最优指标集的确定
设X={xi}为n个上市公司的集合, xi= (xi1, xi2, …, xim) 为第i个上市公司各指标的原始数据, 即xij表示第i个公司第j个指标值。设x*0= (x01, x02, …, x0m) , 其中:x0k (k=1, 2, …, m) 为第k个指标在各上市公司中的最优值。指标中, 如果某一指标取大值为好, 则取该指标在各上市公司原始值的最大值为最优值;如果取最小值为好, 则取各上市公司原始值的最小值为最优值;若取均值好, 则取均值为最优值。要测算各个上市公司的复合财务系数, 首先要制定判断标准。制定判断标准时, 既要考虑标准的先进性, 又要考虑标准的可行性。最优指标集是进行各上市公司复合财务系数测算的基准, 选择各上市公司的最优指标集是基于上述考虑的。根据这个原则, 对于指标股东权益比率X1取平均值为最优值, 指标流动比率X2取2为最优值, 第三个指标速动比率X3取1为最优值, 资产利润率X4、净资产收益率X5、每股净资产X6、每股收益X7、资产利润率增长率X9、净资产收益率增长率X10、净资产增长率X11、每股净资产增长率X12和资产增长率X13均取最大值为最优值, 第八个指标资产应收账款率X8取最小值为最优值。这样构造出矩阵C:
(四) 指标集的规模化处理
由于测算指标相互之间通常具有量纲和数量级, 不能直接进行比较, 因此需要对原始指标值进行规模化处理。用公式 将矩阵C中的各列原始指标值转换成无量纲值dki。经转换后得矩阵D:
(五) 灰关联复合财务系数模型的建立
灰色关联度分析是灰色系统理论的一种分析方法也是一种很好的因素分析法。所谓灰色关联度分析, 实质上就是以参考点和比较点之间的距离为基础的分析, 从距离中找出各因素的差异性和接近性, 或者说是基于行为序列的几何形状接近, 以分析和确定因子间的影响程度或因子对行为的贡献测度而进行的一种分析方法。其基本思想是:根据分析对象时序数列曲线的相似程度来判断其关联程度, 即两条曲线越相似, 其关联度越大, 反之越小。因此, 可以将规模化处理后的最优指标集作为参考数据列, 将规模化处理后各上市公司的各项指标值作为被比较数据列, 则可以用计算灰色关联度的方法分别求得第i个上市公司第k个指标与第k个最优指标的关联系数, 加权以后就可以得出灰关联复合财务系数MFS。灰关联复合财务系数数学模型基本步骤如下: (1) 设系统特征序列为:X0=[X0 (1) , X0 (2) , X0 (3) , X0 (4) , …, X0 (n) ], 并且有m个系统行为序列分别为:Xi=[Xi (1) , Xi (2) , Xi (3) , Xi (4) , …, Xi (n) ], (i=1、2、3、4、…、m) 。 (2) 对系统特征序列和系统行为序列用初值化算子进行初始化, 得出初值化像分别为:Y0=[Y0 (1) , Y0 (2) , Y0 (3) , Y0 (4) , …, Y0 (n) ];Yi=[Yi (1) , Yi (2) , Yi (3) , Yi (4) , …, Yi (n) ], (i=1、2、3、4、…、m) 。 (3) 求出初值化像序列Y0、Yi之间的灰色关联系数: 。其中, ξ为分辨系数, 且ξ∈[0, 1]。 (K=1、2、3、4、…、n;i=1、2、3、4、…、m) 。 (4) 最后求出两个序列X0、Xi之间的灰色关联度, 即每只股票的灰关联复合财务系数:
三、主成分分析法下的复合财务系数
(一) 研究思路
应用主成分分析方法, 对以上8个现期财务指标和5个趋势财务指标分别进行综合, 得到现期复合财务系数MFS1和趋势复合财务系数MFS2。这里包括两个层次的线性合成:第1层次是将各项原始财务指标通过恰当的线性组合, 合成主成分;第2层次是各主成分以各自的方差贡献率为权数的线性组合, 得到财务综合评价值——复合财务系数。第1层次的合成反映了原始财务信息, 第2层次的合成反映了各财务主成分的信息, 经过两次合成后就充分反映了各方面的财务信息。主成分财务意义的解释可根据各财务指标Xi的含义及其在主成分表达式中的系数数值的大小和符号来进行。如果一个主成分表达式中的某个指标Xi的系数较大, 表明这个主成分主要反映的是该指标Xi的信息, 而系数的正负则表明该指标与该主成分作用同向或逆向。
(二) 现期复合财务系数MFS1
16家上市公司的8项现期财务指标值的相关系数阵的特征根及其贡献率、累计贡献率如 (表3) 所表相关系数阵的特征根贡献率及累计贡献率示。从 (表3) 可见, 前3个主成分的累计方差贡献率已达82.720%>80%, 因此取前3个主成分。从相应的正规化特征向量可得前3个主成分与原8个单项财务指标的线性组合如下:Y1=-0.3278x1-0.4049x2-0.3954x3+0.4245x4+0.4431x5+0.1577x6+0.4111x7+0.0434x8;Y2=0.0627x1+0.4082x2+0.4073x3+0.0290x4+0.1592x5+0.6161x6+0.3698x7+0.3474x8;Y3=0.4265x1+0.1673x2+0.1315x3+0.2756x4+0.1983x5+0.0048x6+0.2157x7-0.7814x8。在第1主成分Y1的表达式中, 流动比率X1、速动比率X2、每股收益X3、每股净资产X4、净资产收益率X5和资产利润率X7的系数较大, 并且大小相差不大。其中每股收益X3、净资产收益率X5和资产利润率X73项指标都是反映企业收益情况的。因此可以把Y1理解为对企业资产运用水平和收益水平以及短期偿债能力的综合评价。在第2主成分Y2的表达式中, 速动比率X2、每股收益X3和权益比率X6的系数较大。在第3主成分Y3的表达式中, 除流动比率X1和资产应收帐款率X8的系数外, 其余指标的系数都很小, 因此Y3是从应收账款的角度来评价企业的财务状况和经营成果。最后, 对这3个主成分Y1、Y2和Y3进行综合, 令系数 , 则现期复合财务系数MFS1可表示为:MFS1=0.6660Y1+0.1724Y2+0.1616Y3。
(三) 趋势复合财务系数MFS2
16家上市公司的5项趋势财务指标值的相关系数阵的特征根及其贡献率、累计贡献率如 (表4) 所示。从 (表4) 可见, 前2个主成分的累计方差贡献率已达91.078%>85%, 因此取前2个主成分。从相应的正规化特征向量可得前2个主成分与原5个单项财务指标的线性组合如下:
Z1=-0.5761x9-0.4318x10+0.3569x11+0.3477x12+0.4829x13;Z2=0.1709x9+0.4159x10+0.5921x11+0.6009x12-0.2949x13
在第1主成分Z1的表达式中, 资产利润率增长率X9、净资产收益率增长率X10、资产增长率X13的系数较大, 且大小差不多。因此Z1集中反映了企业收益的增长趋势。在第2主成分Z2的表达式中, 净资产收益率增长率X10、净资产增长率X11和每股净资产增长率X12的系数较大, 且大小差不多。因此Z2集中反映了企业的净资产以及利用净资产获取收益的增长趋势。最后, 对2个主成分Z1、和Z2进行综合, 令系数 , 则趋势复合财务系数MFS2可表示为:MFS2=0.5918Z1+0.0.4082Z2。
(四) 灰关联复合财务系数及其位次
上述16家电力板块上市公司的现期复合财务系数MFS1和趋势复合财务系数MFS2以及它们的灰关联复合财务系数以及位次见 (表5) 。
四、结论
综上所述, 本文应用主成分分析方法得出的复合财务系数, 一般来讲是一种相对排序, 适宜于一次性的综合评价。而灰色系统理论中的灰色关联度分析构造了一种新的复合财务系数, 这种方法思路清晰, 算法合理, 可以广泛应用于其他公司的财务分析中, 是对主成分分析方法的有益补充。并且能够客观合理地对上市公司财务状况作动态综合评价, 同时也适用于其他动态多指标问题的综合评价。
摘要：上市公司的长期投资价值取决于公司的经营管理水平和财务状况好坏, 而复合财务系数能体现公司的整体财务、经营状况。本文应用主成份分析方法和灰关联分析法, 讨论了上市公司动态复合财务系数的计算原理和方法, 提出了对上市公司财务状况进行动态综合评价的方法。并将该方法应用到电力类上市公司的分析, 得到了比较满意的结果, 为投资者作出投资判断提供了客观、合理的决策依据。
关键词：复合财务系数,主成份分析方法,灰色关联度
复合财务系数 篇2
作为能源和基础原材料工业, 石油化工在国民经济发展中占有举足轻重的地位, 近两年, 我国石油和化学工业经济运行情况良好, 呈现快速发展势头, 是推动我国国民经济持续增长的重要力量。了解石化行业上市公司未来的盈利能力对于一些机构投资者、基金经理等证券投资人士在未来投资策略的制定和投资品种的选择中将发挥重要的作用。而且实践证明来看, 对行业发展趋势和盈利前景的正确把握将会给投资者带来可观的收益。
当今一些专业的咨询机构和研究人员对石油化工行业的现状和发展策略进行了一些研究, 研究内容主要集中在行业现状, 石油化工行业发展历程和趋势等方面, 主要服务对象为政府的产业计划发展决策部门, 国家大型石油化工企业的发展规划部门和项目投资部门。然而, 对于证券投资者来说, 虽然对行业的走向把握上有着指导作用, 但对具体投资操作还不能提供直接有效的信息。
企业经营业绩综合评价分析的先驱者之一是亚利山大沃·尔。从总体上看可将目前国内外常用的经营业绩综合评价方法分为专家评价法、经济分析法、数理统计法以及综合运用法。其中我们不难发现这些评价体系都有以下两个不足:没有注意各指标之间的相关性, 由于各种方法的计算都要求所选取的指标互不相关, 若评价指标相关性较大则会严重影响评价结果的准确性;各种方法都是一种加权的加法合成法, 一个比较突出的问题就是主观赋权, 这种人为的赋权一则会导致对某一个影响因素过高或过低的估计使评价结果不能完全反映上市公司的真实情况, 二则又可能忽略现实存在的差异。
在确定上市公司财务评价指标体系后, 应用灰色系统理论中的灰色关联分析方法, 对各财务指标进行比较综合, 得到一种新的复合财务系数算法, 这种算法比较客观、合理, 不带有人为的主观随意性, 从而为投资者进行投资决策提供科学依据。
二、复合财务系数概述
(一) 复合财务系数
复合财务系数 (M ultiple Financial System, 简记为M FS) 已被西方许多国家采用。复合财务系数是指为了评价企业的资产运用状况和盈利能力, 以若干与此相关程度较高的财务指标为基础, 综合计算而得的一个评估系数。其一般模型为:
其中xi为第i项财务指标, ai为权系数, 。关于权系数的确定, 至今尚未见到一个公认的、合理的标准。
(二) 评价指标体系
上市公司财务状况具有变量多、机制复杂、结构层次难以界定以及不确定性因素作用显著等特点, 因而要对其做出全面、科学和客观的综合评价将是一项系统复杂的工作。指标体系的构建是这项工作的起点和基础, 将影响评价方法的选择和最终的评价结果。由于评价指标要遵循全面性、可比性、可操作性、目标导向性、动静结合等原则, 本文分别从盈利能力、偿债能力、运营能力以及成长能力四个方面共12项财务指标来评价石化类上市公司的经营业绩, 具体财务指标如表1所示。
三、灰关联复合财务系数模型
(一) 灰色关联分析 (GRA) 基本思想
灰色系统理论是邓聚龙教授于1982年创立的一门新兴横断学科。灰色理论把系统分成黑色、白色及灰色三个系统。灰色系统理论就是以“部分信息已知, 部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定性系统为研究对象, 通过充分利用部分“已知信息”, 有效控制系统运行。灰色关联分析是灰色系统理论的一种分析方法, 也是一种多因素统计方法, 以各因素的样本数据为依据, 用灰色关联度来描述因素间强弱的大小和次序。如果样本数据列反映两因素变化的态势 (大小、方向、速度等) 基本一致, 则他们之间的关联度较大;反之, 关联度较小。根据序列曲线几何形状的相似程度也可判断其联系是否紧密, 曲线越接近, 相应序列之间关联度就越大, 反之就越小。
(二) 最优指标集的确定
设X={Xi}1n为n个上市公司的集合, xi= (xi1, xi2, …, xim) 为第i个上市公司各指标的原始数据, 即xij表示第i个单位第j个指标值。
设x0*= (x01, x02, …, xoim) , 其中:xok (k=1, 2, …, m) 为第k个指标在各上市公司中的最优值 (指标中, 如果某一指标取大值为好, 则取该指标在各上市公司原始值的最大值;如取小值为好, 则取各上市公司原始值的最小值;若取均值好, 则取均值。
要测算各个上市公司的复合财务系数, 首先要制定判断标准, 制定判断标准时, 既要考虑标准的先进性, 又要考虑标准的可行性。最优指标集是进行各上市公司复合财务系数计算的基准, 根据实际, 指标X5取2为最优, 指标X6取1为最优, 其余各指标均取最大值为最优值。这样我们就可以构造矩阵D
(三) 指标集的规模化处理
由于测算指标相互之间通常具有量纲和数量级, 不能直接进行比较, 因此需要对原始指标值进行规模化处理。设第k个指标的平均值为 , 则可用公式 将矩阵D中的原始指标值转换成无量纲值Cki。经转换后得矩阵C。
(四) 求序列差及两级最大差与最小差
灰色关联度分析, 是以参考点和比较点之间的距离为基础的分析, 从距离中找出各因素的差异性和接近性, 或者说是基于行为序列的几何形状接近, 以分析和确定因子间的影响程度或因子对行为的贡献测度而进行的一种分析方法。差序列记:
两级最大差与最小差记:
(五) 计算灰关联复合财务系数
将规模化处理后的最优指标集{C}作为参考数据列, 将规模处理后各上市公司指标值作为被比较数据列, 则第i个上市公司第k项指标与第k项最优指标的灰色关联系数为:
式中, ρ为分辨系数, 取值范围 (0, 1) , 一般取ρ=0.5。关联系数ξ0 i (k) 是不超过1的正数, △i (k) 越小, ξ0 i (k) 越大, 它反映第i个比较样本Ai与参考样本A0在第k象指标的关联度。
(六) 计算关联度
比较样本Ai与参考样本A0的关联度是通过几个关联系数来反映的, 即
(七) 依据关联度排序
对各比较序列与参考序列的关联度从大到小排序, 关联度越大, 说明比较序列与参考序列变化的态势越一致。
四、结果分析
上述20家石化类上市公司的复合财务系数MFS以及它们的灰关联复合财务系数以及位次见表2。
(一) 位次表分析
受国际金融危机波及, 我国海外市场需求明显下降, 商品出口受到较大影响。近期实施的一系列扩大内需的政策, 在一定程度上改善了处于景气下降的石化行业的经营环境。尽管目前无法量化政策性条款对需求的影响有多大, 但可以肯定的是会改善部分产品需求低迷的状况。税费的改革和调整也将进一步降低石化企业成本, 缓解企业成本压力。但政策调整只能“减负”, 降低成本或减缓成本增长的压力, 在需求疲软的状态下, 一系列利好政策也很难扭转行业下滑的态势。
从表2可见, 复合财务系数最高者为泰山石油 (000554) , 主要基于以下几点:
其一, 加油站价值不菲。泰山石油是中石化旗下最大的成品油销售上市公司, 地处全国重要能源基地和能源大省山东省, 山东省成品油全年销售量500万吨, 而泰山石油则销售48万吨, 占比近10%。截至06年底, 泰山石油旗下拥有加油站133座, 在建加油站19座。从公司05年的年报中获知, 公司以1395万收购青岛胜奇凯商贸有限公司90%股权, 其实就是青岛一座大型加油站;另外以6404万收购青岛华孚石油公司, 青岛华孚拥有青岛市的12座加油站, 这样一来泰山石油将总共拥有加油站165座。泰安辖区内的加油站主要分布在泰安及济宁、济南等周遍县市, 其中有近三分之一的油站分布于京福高速公路、京沪高速公路、济青高速公路周围, 市场零售率超过70%。仅以2000万/座的中间价格粗略计算, 泰山石油拥有的这165座加油站价值将超过33亿元, 未来将充分享受成品油消费增长所带来的收益增长。
其二, 可能成为国际巨头争夺目标。在中国广阔的成品油消费市场诱惑下, 海外石油巨头进军中国市场是必然趋势。因此包括埃克森、BP、壳牌等国外的石油巨头要进入中国市场, 首先就要争夺国内的加油站资源。由于加油站和油库的这种资源的特殊性, 具有很强的区域垄断性和资源的稀缺性。外国石油巨头进入中国的成品油销售市场的最佳途径就是收购国内石油企业的加油站和油库。3月23日, 商务部颁布《成品油经营企业指引手册》和《原油经营企业指引手册》, 《成品油经营企业指引手册》规定, 企业申请成品油批发经营资格, 申请人需要提交全资或50%以上 (不含50%) 控股拥有1万立方米以上成品油油库的法律证明文件。泰山石油拥有5座油库, 总储量为18万吨的, 其中最大的油库是利民油库, 目前储量10万吨, 这也是山东最大的油库, 该油库占地1000亩, 地理位置非常优越, 具有很强的垄断性。很明显, 泰山石油完全具备这一条件, 因此很可能成为国际巨头争夺的目标。
MFS排名第二名和第三名的茂化实华 (000637) 和大庆华科 (000985) 在近一年的报表显示中经营业绩也有不错的表现。排名最末的丹化科技 (600844) 在申万石油化工行业十三支正常交易的股票中, 涨幅最低的便是丹化科技, 在今年的第一季度的净利润增长率仅为-579.15%。
从软件测算结果可以看出, 灰关联复合财务系数按大小排前三名分别是:泰山石油 (000554) 、中国石化 (600028) 和沈阳化工 (000698) 。说明这三支股票的各项财务指标与最优参考序列的态势最接近, 是对MFS的进一步证明与补充。
(二) 与实际状况比较分析
在MFS和灰关联复合财务系数排名第一的泰山石油 (000554) , 在2007年6月11日每股派息0.81元, 其基准股本为48079.331万股;而在2008年5月26日每股派息3.6元, 其基准股本为48079.332万股, 可以看出在短短一年时间中增值很多。在灰关联系数中排名最后, 而在MFS中排名第十五的美锦能源 (000723) 仅仅在1998年和1999年有过转增股, 业绩比较差, 由此可以看出所使用的两种方法得出的对上市公司经营业绩的评价与实际情况是基本吻合的。
五、结论
综上所述, 本文用灰关联分析构造了一种新的复合财务系数, 这种方法思路清晰, 与传统的多因素分析方法相比, 灰色关联分析对数据要求较低且计算量小, 便于广泛应用, 算法合理, 更适合于编程, 是对主成分分析法的有益补充和综合。两种方法结合能客观合理地对上市公司财务状况作综合评价, 算法简单直观, 同时也适用于其它多指标问题的综合评价, 可以为投资者作出投资判断提供客观、合理的决策依据。
参考文献
[1]王鹏翃:《中国石油化工产业现状及竞争力分析》, 《科技信息》2008年第17期。
复合财务系数 篇3
线性膨胀系数是指材料在一定温度区间内,当温度变化1°C时试件轴向长度的相对变化值。 建筑石膏线性膨胀系数对石膏制品的体积稳定性具有重要的影响,尤其是在昼夜温差较大和季节温差较大的地区。 采用聚合物等对建筑石膏进行改性能够较好地改善建筑石膏吸水率高、强度低和耐水性差等问题[1,2,3,4]。 但是,对于建筑石膏温度线性膨胀性质的影响尚不清楚。 因此,有必要对复合助剂改性建筑石膏的线性膨胀系数进行研究,以正确认识和应用其温度膨胀性能。
1试验
1.1原材料
石膏: 宁夏某石膏厂生产的 β 型建筑石膏,强度等级为2.0。
聚合物:醋酸乙烯-乙烯共聚物胶粉5010,聚乙烯醇(PVA)。
矿物助剂:白水泥,硅粉。
1.2试验方案
(1)正交方案
在单因素试验研究的基础上, 采用四因子、三水平的正交试验方案L9(34)[5]。 各组分的含量以其占胶凝材料总质量的百分比计取。 各因素及水平分布示于表1。
(2)试验
参照GB/T 50082—2009《普通混凝土长期性能和耐久性能试验方法标准》, 采用100mm×100mm× 515mm棱柱体标准试件 ,每组3个 ,试件两端预埋不锈铜测头。 试件成型1d后拆模,室内养护60d测定线膨胀系数。 选择0℃和42℃作为测定长度的设定温度, 采用SP-540型混凝土收缩膨胀仪测定试件长度。 为了保证试件整体达到设定温度,试件分别在0℃低温箱和42℃的高温箱内放置8h,相对湿度RH=(40±2)%。 分别测取两个温度下试件的长度,根据式(1)计算线性膨胀系数:
式中:Re为线性膨胀系数; L42为42℃时试件的长度; L0为0℃时试件的长度。
2结果与讨论
2.1正交试验分析
正交试验的极差分析示于表2, 各因素随水平变化对线性膨胀系数的影响示于图1。
从表2的极值R可以看出,各因素对石膏线性膨胀系数的影响顺序是水胶比最大,其次分别为聚合物、白水泥、硅粉。 从图1看出,水胶比为0.60和0.46时 ,石膏线性膨胀系数大小比较接近 , 水胶比为50%时的线性膨胀系数最大;硅粉、白水泥、聚合物5010均随着其掺量的增加, 石膏的线性膨胀系数逐渐减小。 这表明由硅粉、白水泥、聚合物5010组成的复合助剂能够减小建筑石膏的线性膨胀系数,有利于改善建筑石膏的温度膨胀性能。 总体上来看,复合助剂改性建筑石膏的线性膨胀系数分布在(19.7~22.4)×10-6/℃之间,小于基准石膏的线性膨胀系数23.1×10-6/℃,温度膨胀性能具有一定程度的改善。
复合助剂改性石膏在水化过程中,由于加入了硅粉、白水泥及聚合物,使水化反应更为复杂[3]。 半水石膏遇水溶解并逐渐结晶形成二水石膏, 同时, 在水化过程中二水石膏与复合助剂化合,生成了非晶相物质的无定型凝胶。 聚合物和水化产生的非晶相物质改变了二水石膏晶体的形貌,一方面使二水石膏晶体生长受到抑制,使晶粒减小,颗粒间的黏附性增强,呈较完整的柱板状致密结构;另一方面, 聚合物的成膜覆盖及其颗粒的填充作用,阻隔了水化产物的孔隙通道, 提高了石膏硬化体的致密性, 改善了石膏硬化体的微结构,从而降低了其线性膨胀系数。
2.2线性膨胀系数模型
采用多元回归对正交试验各因素与各组的膨胀系数进行回归分析,建立线性膨胀系数与四因素的关系模型,示于式(2),且相关性十分显著,相关性系数r(0.977)>r0.01(0.735);经游程检验,在显著水平 α=0.05游程检验显示游程总个数统计量UN=10,大于临界值CN=7,可以认为线性膨胀系数的预测值与拟合值之间无显著差异。 游程检验结果见表3。
式中:W/C为水胶比;S为硅粉掺量,%;C为白水泥量,%;P为聚合物掺量,%。
3结论
(1)复合助剂改性建筑石膏的线性膨胀系数分布在(19.7~22.4)×10-6/℃之间,低于基准建筑石膏的线性膨胀系数23.1×10-6/℃,温度膨胀性能具有一定程度的改善。
(2)水胶比对改性建筑石膏线性膨胀系数的影响最大,其次分别为聚合物5010、白水泥、硅粉。 随着聚合物5010、白水泥、硅粉掺量的增加,石膏的线性膨胀系数逐渐减小。
复合财务系数 篇4
影响复合材料的等效导热系数的因素有各材料导热系数、材料微几何结构和各组分体积分数比, 当组分和结构的不同时复合材料的等效导热系数会有不同函数的形式。已有众多学者对复合材料的导热性能进行了研究, 得出大量预测复合材料等效导热系数的方法, 包括热阻网络法、傅里叶定律计算法、均匀化法、逾渗理论法等。
1 用已有的理论模型进行预测
预测导热系数的理论模型据其填充的导热材料不同而有所不同。用于纤维填充复合材料[1,2]有Rayleigh经典模型、Springer-Tsai和Halpin模型等;早期的Maxwell和Bruggeman模型和现在应用较多的Agari[4,5,6]模型则用于颗粒填充模型[3], 关于这方面的报道, 文献[7,8,9]已做了很好的总结。
2 傅里叶定律计算法[10]
对于一些复合材料结构可以看作是由有限个周期性胞体单元组成, 分析其整体性能时, 可以借助细观力学分析方法, 只需取其典型的胞体单元, 而由这些代表性的胞体单元分析得到复合材料的宏观等效特性。稳态热传导分析中, 温度和热流密度满足以下方程:
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其中:λij为热传导系数张量, T是温度标量, qi是热流密度向量, 通过对胞体x1= 0和x1=L两边加载不同的温度, 同时在其他边上加载周期性边界条件, 如下所示:
undefined
在以上边界条件下求解温度场方程, 即可得到温度和热流密度的分布, 复合材料胞体等效热传导系数张量可按如下方式计算:
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其中, qavgi|xi=0是xi=0处的平均热流向量。对于热传导系数的其他项, 可以通过分别在x2=0和x2=D面上, 以及x3=0和x3=H面上加载不同的温度, 然后用相同的方法求解。
Klett等[11]用傅里叶定律和有限元方法预测了碳碳复合材料的有效导热系数。梁基照和李锋华[12]用傅里叶定律计算方法和有限元软件对中空微球填充聚丙烯复合材料单元中的热传递进行了有限元模拟, 并计算出等效导热系数λ。殷勇[10]和孙爱芳[13]等基于傅里叶定律和有限元软件对聚四氟乙烯添加石墨复合材料的导热性能进行理论分析, 并与实验结果比较;结果表明:对添加相较为稀少的情况, 有限元数值模拟能较好地预测复合后材料的有效导热系数, 随着添加相含量的增加, 实验结果逐渐高于有限元预测, 且偏差呈上升趋势。
3 最小热阻力法[14]
最小热阻也称等效热阻 (Re) , 是在物体内传递热量时, 热流传递会沿着热阻力最小的通道, 相应通道的总热阻。热阻力 (ΔTr) 是热流量q流过热阻为R的通道时消耗的温降, 定义为:
ΔTr=R·q (6)
对于具有n个并联通道的两个点, 不论每个通道的热阻如何, 其每个通道的热流q与热阻R的乘积都相等。此时n个通道的热流总和最大, n个通道的总热阻即等效热阻为最小。
根据傅里叶定律, 对于均质材料的热阻R可写作:
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式中:L和A分别为热流通道的长度和面积, λ为通道材料的导热系数。
对于复合材料, 引入等效热阻 (Re) 和等效导热系数 (λe) , 根据上式可推得:
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梁基照和刘冠生[15]基于热阻力法则和比等效导热系数相等法则以及简单的传热模型分别建立了简化的无机粒子填充聚合物复合材料传热的串联和并联模型, 导出相应的等效导热系数公式;估算出碳酸钙填充聚苯硫醚复合材料的等效导热系数, 最后应用ANSYS软件对该体系传热过程进行二维有限元模拟;结果表明模拟值和计算值较为接近。李明伟等[16]采用最小热阻力法和比等效导热系数相等法, 推导出热障型复合材料等效导热系数公式;并研究了Ni-ZrO2系复合材料的等效导热系数随成分变化的规律, 将理论位和实测位进行了比较;结果表明该理论对热障功能梯度材料的设计具有指导意义。曾群锋等[17]基于等效阻力法则通过研究填料的含量和几何形状等因素对聚合物基复合材料导热率的影响规律, 建立了三相复合材料导热率的理论模型, 模型预测值与文献试验结果吻合较好。
4 热阻网络法
把热流量看作流量, 而导热系数、材料厚度和面积的组合则可以看作对应于流量的阻力, 假设填料均匀分布, 则材料内部可以看成一个阻力网络, 温差则是驱动热量流动的位势函数。傅里叶方程可表示为:热流量Q=温差ΔT/热阻R, 热阻为Δx/KA。这种关系与电路理论的欧姆定律完全相似。应用电模拟原理能解决包括串联热阻和并联热阻的复杂导热问题。对于串并联的热阻网络的导热问题, 一维热流方程式可以写为:
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式中Ri是各种材料的热阻。
热阻网络法是求解复合材料热物理性质的一个较为有效的方法, 其特点是方法简单, 与实验一致性较好。Qiong-Gong Ning[18]等人用热阻网络法对纤维编织复合材料的有效导热系数进行了分析。邹明清[19]根据热阻网络法基本原理, 选用C-S (圆柱-正方形) 模型, 运用电模拟方法, 研究了复合材料在两种条件下 (理想接触和存在接触热阻) 横向热导率的分析表达式的推导。张海峰等[20]借助计算机模拟复合材料的空间结构, 直接迭代求解热阻网络, 得到复合材料的导热系数;与文献中实验数据的比较表明, 所述方法能够较好地预示颗粒弥散型复合材料的导热系数。
5 逾渗理论方法
逾渗理论是处理强无序和具有随机几何结构的系统的理论方法, 无序系统随着某种联结程度 (密度、占据数或浓度等) 增加到某一程度 (称之为逾渗阀值, Percolation threshold) 而在宏观上表现为某种性能的突然出现。聚合物基复合材料是一个多相体系, 能随着组成物的结构、含量等特性参数的不同而具有特殊性能;一方面能综合各组分特性, 扬长避短、互为补充地达到良好的综合效果;另一方面, 可能出现各组分均不存在的某种性质;因此用逾渗理论来研究聚合物基复合材料中的突变现象具有重要意义。
应用逾渗理论研究复合材料的导电和脆韧转变模型较多, 对于导热性能的研究多集中在多孔复合材料上, 对于普通复合材料研究较少。Privalko等[21]认为, 随着填料含量的增加, 填料在基体中形成聚集体的可能性也越大, 当达到临界体积分数时, 两相形成互穿网络状态;提出了基于逾渗和等价元素2种基本模型的逐步平均法 (SSA) , 实践证明该模型能对一些填料填充体系做出很好的预测。王亮亮[22,23]根据导热填料在基体中的分布, 提出了导热聚合物基复合材料两相体系的“海岛一网络”模型;并结合逾渗理论及其在导电复合材料中的应用, 建立了导热复合材料的逾渗导热系数方程;实验证明, 该模型及导热系数方程符合实际而且适用于高含量填充型导热聚合物基复合材料导热系数的预测。Leigao[24]利用Bruggeman的有效介质逼近理论 (Effective medium theory) , 考虑界面热阻的情况对其进一步推导, 得出碳纳米管复合材料导热系数的计算公式, 并考虑了不同粒子形状对其逾渗阀值和有效导热系数的影响。
6 均匀化方法
均匀化方法[25]假设宏观结构由周期性微结构元在空间中重复堆积而成, 既能从细观角度分析材料的等效特性, 又能从宏观尺度分析结构的响应。它是根据材料细观周期性特点, 将宏观结构中一点的位移、温度等物理量展开为与细观结构尺度相关的小参数渐进级数, 并用摄动技术建立一系列的控制方程, 依据这些方程求解出平均化的材料等效参数。
针对材料体胞微结构[14], 在周期性温度边界条件下, 均匀化方法为宏观尺度 (x) 下材料等效热传导系数张量λundefined与材料尺度 (Y) 下微结构关系建立了严格的数学描述, 其定量计算表达式为:
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式中:lYl为整个单胞的体积, χj为第j种工况下的温度场, λij为组分材料的已知热传导系数张量, undefined为微结构内所有组分材料的热传导系数张量的算术平均值和热流密度向量的算术平均值。undefined仅取决于材料的组分, undefined反映了微结构的影响。实际计算过程中, 一般采用有限元方法进行体胞的离散, 求得平均热流密度向量后代入上式即可求得等效热传导系数λundefined。
程耿东和刘书田[26]利用均匀化方法对单向纤维复合材料的导热性能进行预测, 研究了各组分材料导热性能、体积比、纤维截面形状和分布方式、纤维和聚合物基体间的相对导热系数等因素对材料整体导热性能影响。汪雷[14]用均匀化理论计算出轻质多孔复合材料导热系数, 并用拓扑优化技术对其进行优化。
7 结束语
复合财务系数 篇5
本工作采用膜分离技术处理高浓度含酚废水,用硅橡胶平板复合膜作分离膜,将多孔膜的高通透性和致密膜的高选择性有机地结合起来,通过改善孔的物化结构及孔的分布,极大地改善了膜的吸收性能。平板复合膜皮层聚二甲基硅氧烷(PDMS)具有较强的亲有机物疏水性,对卤代烃、芳香烃等有机物具有良好的吸附选择性。支撑层聚偏氟乙烯(PVDF)具有良好的化学稳定性,耐热、耐腐蚀、耐溶剂性,同时机械强度高,无毒,能抗微生物降解[2,3,4,5]。本工作考察了温度、离子强度、跨膜压差(△p)及膜厚度等对总传质系数(Kov)的影响,为该技术的工业应用提供理论依据。
1 实验部分
1.1 试剂和仪器
实验用试剂均为分析纯。
实验用苯酚水溶液为模拟废水,由苯酚和去离子水配制而成,苯酚质量浓度为7 780 mg/L;NaOH溶液由NaOH和去离子水配制而成,pH为12.5～13.0。
V-560 JASCO型紫外可见分光光度计:JASCO-日本分光公司;膜分离器购自南京大学。
1.2 工艺流程及原理
膜分离实验装置和工艺流程见图1。
膜分离器外壳为矩形不锈钢材料、内室高度0.01 m。膜组件为矩形板式,平板复合膜皮层厚4～8 μm、支撑层厚100 μm、尺寸9.0 cm×3.3 cm。
膜上游侧的废水(苯酚水溶液)相与膜下游侧的萃取液(碱液)相逆流进水、循环流动。由于膜的传质动力是由位于膜两侧的溶质化学位差所引起,所以利用无孔硅橡胶膜对非极性有机物具有很高的选择渗透性,控制两相的酸碱度不同,可维持膜两侧的传质驱动力。在传质驱动力的作用下,废水中的苯酚溶解扩散透过硅橡胶膜到达碱液相而得到分离。到达碱液相的苯酚与NaOH发生中和反应生成苯酚钠,离子态酚钠因溶解度很大而得到富集。当碱液相酚钠达到一定浓度后,加酸中和,酚钠还原成苯酚,过饱和的苯酚从溶液中析出,从而达到回收苯酚的目的。
1.3 分析方法
苯酚和酚钠浓度采用紫外可见分光光度计分别在269 nm和287 nm下测定。
2 结果与讨论
2.1 温度对总传质系数的影响
在活性皮层厚度(δm)为4 μm、pH为12.5～13.0、废水流量(Qfo)为1 205 mL/min、废水中苯酚的质量浓度(ρf0)为7.78 g/L、△p为0的条件下,改变萃取液相和废水相温度,考察温度对Kov和传质通量(J)的影响,实验结果见图2、图3。由图2可知,Kov随温度的升高呈线性增加。因Kov与苯酚在膜中的扩散系数成正比,又根据Wilke-Chang公式可知苯酚在液膜中的扩散系数与温度成正比,与黏度成反比,黏度通常随温度上升而下降,故温度升高,有利于传质。但会影响膜的使用寿命,增加运行成本。故一般选择温度为50 ℃。
由图3可知,ln J与1/T的关系是一直线,符合Arrhenius方程。Arrhenius方程可表示为[9]
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式中:J为传质通量,kg/(m2·s);J0为指前因子;Ep为渗透的表观活化能,kJ/mol;R为摩尔气体常数,8.314 J/(mol·K);T为绝对温度,K。图3的斜率为-Ep/R,截距为ln J0,因此可得到Ep=17.95 kJ/mol,J0=0.010 34 kg/(m2·s)。将Ep与J0的数据代入式(1)得膜传质通量:
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对于同一种物质,物质透过的表观活化能越小,传质系数对温度的依赖性越小[6]。苯酚通过此复合膜的渗透活化能较均质膜体系大[7](14.2 kJ/mol),则表明该实验装置下此复合膜的传质过程较文献[7]中均质膜体系对温度的依赖性大。
2.2 离子强度对总传质系数的影响
在δm为4 μm、pH为12.5～13.0、T为323.15 K、Qfo为1 205 mL/min、ρf0为7.78 g/L、△p为0的条件下,在料液中加入NaCl,考察盐离子强度(I)对Kov的影响,实验结果见图4。由图4可见,Kov随离子强度的增大而增加。这是因为,盐析作用降低了苯酚在水中的溶解度,改变了相间的分配系数,进而影响有机物穿过膜的传质系数,苯酚是亲水性有机物,盐析系数小,因而低离子强度的盐离子对系统影响不大。这与Ugo等[8.9]的研究结果一致。
2.3 跨膜压差对总传质系数的影响
在δm为4 μm、T为323.15 K、料液流量(Qf)为12.3 mL/min、萃取液流量(Qs)为40 mL/min、ρf0为7.78 g/L的条件下,考察△p对Kov的影响,实验结果见图5。由图5可见:当△p<0.1 MPa时,Kov随△p的变化不大;当△p>0.1 MPa时,Kov随△p的变化迅速增大。这是因为在膜萃取过程中,其传质推动力主要是化学位差(浓度差),而并不是两相压差,压差的作用只能通过对此相间化学位差的改变而产生。当△p<0.1 MPa,两相压差的变化尚不足以产生对化学位差的影响,所以Kov几乎不变。这与王志强等[9]的研究结论相符。继续增压,当△p>0.1 MPa,Kov迅速增大,分析原因,其一是膜两侧压力的增加对料液的蒸气压影响变大,使料液在膜中的溶解度增大,引起化学位差(浓度差)的变化,使Kov增大;其二实验中所采用的是硅橡胶复合膜,加压时使得PDMS厚度因压差而降低,从而降低膜阻力。但加压同时会导致膜的致密化,改变膜性能,缩短膜的使用寿命。因此体系中压力不宜过大。
2.4 膜厚度对总传质系数的影响
在pH为12.5～13.0、T为323.15 K、Qfo为1 205 mL/min、ρf0为7.78 g/L、△p为0的条件下,分别用δm为4,6,8 μm的硅橡胶复合膜进行实验,考察δm对Kov的影响,实验结果见图6、图7。由图6、图7可知,δm是影响Kov的主要因素,δm降低使得Kov变大;图7揭示了δm与Kov倒数的关系,图7中由上至下的线性回归线对应的相关系数分别为0.998 0,0.999 8,0.988 9,0.999 0。这与Brookes等[10]在研究硅橡胶管萃取实验时认为的低亲水性分子(如苯酚、苯胺)对于硅橡胶膜的亲和性相对较低,膜阻力变得尤为突出的结论相一致。
2.5 模拟废水处理效果
在δm为4 μm、pH为12.5～13.0、T为323.15 K、Qfo为1 205 mL/min、ρf0为7.78 g/L、△p与I均为0的条件下,考察模拟废水的处理效果。实验结果表明,运行8 h后,Kov为16.1×10-7 m/s。
8; 6; 4
271.93; 546.00; 820.05; 1 094
3 结论
a)Kov随温度的逐渐升高呈线性增长,但应考虑膜材料及相关组件的耐热程度、寿命及运行成本问题,一般选择温度为323.15 K;传质通量与温度的关系符合Arrhenius方程。
b)盐析效应降低了苯酚在水溶液中的溶解度,从而可增大膜表面对酚分子的吸附与溶解,有利于传质操作。
c)当△p<0.1 MPa时, Kov与压力无关;△p>0.1 MPa时增大了传质动力,使Kov增大,但同时也存在导致膜致密化的情况。
d)δm与Kov的倒数呈线性关系。
e)在δm为4 μm、pH为12.5～13.0、T为323.15 K、Qfo为1 205 mL/min、ρf0为7.78 g/L、无压差和离子的条件下,运行8 h后,Kov为16.1×10-7 m/s。
参考文献
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[9]王志强.PDMS/PS复合中空纤维膜处理含酚废水的研究:?学位论文?.大连:大连理工大学,2006
复合财务系数 篇6
建立财务预警系统的目的在于能够及时的根据企业运营状况的相关数据和信息, 发现企业的潜在财务危机, 避免企业受到不必要的损失。而建立财务预警系统需要兼容众多成熟预警模型和理论, 以先进的评价方法为手段, 以统计学理论和风险管理理论为工具, 形成适合企业发展现状的财务预警体系。在众多理论和模型中, 功效系数法在对企业主要财务指标的整理、统计和分析更全面, 评价更准确, 对未来发展趋势的评估也更合理, 能够准确的识别企业所面临的潜在风险并对可能出现的阻碍企业业绩增长和实现企业战略的风险进行预警。
要想建立一套有效地企业财务预警系统, 首先要建立适合的指标系统, 通过对这些指标数据的分析, 能够全面的了解企业现行运营状况, 以此达到对财务进行预警的目的。在选择指标时, 应从以下4个方面进行考虑:
(一) 盈利能力指标
企业能够获得利润是企业经营活动的最根本目的, 也是企业未来能够健康持续发展的必要保证。而盈利能力的主要衡量指标是投入原材料与产出量之间的比值, 简称投入产出比。如果这个比值之较高, 证明企业在较少的投入情况下, 能够生产出更多的产品, 使企业投资人和管理人获得更多投资回报, 也能吸引更多的资源投入到企业中来, 保证企业未来发展的需要。由于盈利能力关系到众多方面的利益, 所以他成为了投资人、债权人和企业经营者共同关心的问题。
(二) 偿还能力指标
偿还能力是企业偿还各种到期或即将到期债务的能力。企业如果没有足够的偿债能力, 其应付各种突发事件的能力就很弱了。在偿还能力这一类指标中, 最常用的是流动比率指标, 流动比率是指流动资产对流动负债的比率, 用来度量企业流动资产在债务到期时能够变现偿还债务的能力。流动比率指标有特定的区间, 如果比率过高, 将会影响企业的经营活动, 而这一比率较低时, 将很难保证有足够的流动资产用以支付到期的债务, 从而产生危机。经验显示, 流动比率在2:1的水平较为合理。
(三) 经营能力指标
由于企业的经营所得从不一样的角度分析会得到不同的意义, 因此, 能够反映出企业经营能力的指标也较为复杂。在分析企业经营能力的过程中, 主要在于观察企业各种经济资源在一定时期内的周转情况, 掌握企业的资金使用效率。流动资产周转率、固定资产周转率、总资产周转率分别从不同角度描述企业流动资产、固定资产、总资产经营效率, 比率越高就说明企业的经济资源使用效率越高, 取得利润的能力就强, 支付到期债务的能力也相较强, 能够更好地应付各种危机。应收账款周转比率反映企业应收款项变现的速度和能力, 比率越高就显示企业回收各种应收款项的速率较快, 能够更好地控制风险, 更有效率的利用现有资金开展生产。
(四) 发展能力指标
企业的首要目标是利润最大化。作为一名成功的企业投资者或企业管理者, 绝不会简单的将目光停留在企业目前的经营现状下, 而是更多地关注企业未来的发展能力上。讨论企业发展能力的过程是就是对企业盈利能力变化趋势的深入探讨和研究。如果企业只具备较好营运能力, 但是没有较好的成长性, 也就意味者在未来的一段时期该企业的盈利能力可能面临一定的危机。只有以发展的目光来看待企业的财务指标, 才能全面准确的预测企业财务问题, 提高企业管理、营运能力。
二、功效系数法在财务预警系统中的应用
功效系数法的工作原理是:对选出的适合企业运营状况的财务评价指标规定几个数值, 其中一个为满意值, 另一个为否定值。在赋值完成后选择并计算出各个指标的单项功效系数。在更具指标重要性的不同运用层次分析法确定各个指标的权重。权重与功效系数的乘积即为该企业的综合功效系数, 根据综合系数的大小来进行预警。
按照各个评价指标体系中各项评价指标的不同特点可以将单项功效系数分为3类:趋大型变量、趋小型变量和稳态型变量。如流动资产比率等指标的判断标准为越大越好, 则为趋大型变量;如指标数值以越小越优秀的, 则可以定义为趋小型变量;而指标数值在某一区间运行为优的指标, 则定义为稳态型变量。对上述3种类型分别规定了单项功效系数为:
(一) 趋大型变量单项功效系数f1:
(二) 趋小型变量单项功效系数f2:
实际值>满意值
实际值≤满意值
(三) 稳态型变量单项功效系数f3:
则综合功效数值F为:F=Σ单项功效系数fi×该指标系数权重wi。依据计算所得的综合功效数值F, 可以将企业财务状况划分为以下几个区间, 每个区间代表不同警示程度, 具体数值如下:
三、功效系数法财务预警的变量注意事项
在运用功效系数法进行企业财务预警时, 所选择的企业各项财务指标的满意值具有较大的主观性, 应采用一定的方法避免这一问题的出现, 建议使用平均数法和中数原则进行系统的分析, 以确定较为客观的满意值。所谓平均数原则, 就是指企业所属行业中去掉最高值和最低值后取得的平均指标作为满意值。如果企业的该项指标数值低于行业平均水平, 能视为出现警戒。中数原则是指企业所属行业半数企业的该项数值的最低值, 设定为企业该项指标的满意值, 如低于这一水平, 则产生预警。