OpenFlow交换机动态共享限速机制的研究

每流限速一直以来都是互联网服务质量保障(QoS)的一大挑战,由于受到硬件资源的限制,很难找到一种快速高效的算法在数据包级对流量进行区分限速.OpenFlow1.3协议对每流限速(Meter)部分,给出了具体定义和描述,该文参照该协议标准,提出了具体的Meter实现方案,并在ONetSwitch硬件平台上,进行了实验验证和性能测试.本文通过对网络流量的统计分析,发现网络中共存的流数量往往只占总流量的万分之一,因此使多条流分时共享硬件资源,可以有效解决每流限速的难题.参考动态队列共享(DQS)的思想,该文提出动态共享限速(DMS)算法,在多条流之间进行调度,实现多条流分时共享限速通道,在硬件资源受限,限速通道数量一定,同时需要限速的流数量大于限速通道数量时,能够有效地实现对各条流进行限速的功能.实验结果表明,Meter能够为每条流有效分配限速通道,从而在网络中对多条流以不同的速率区分限速.

上市公司财务重述短期市场反应研究

本文以事件研究法为基础,分析了财务重述前后每股盈余、每股现金流量和超额报酬率之间的相关性,研究表明:我国上市公司财务重述的内容多为负面消息,延迟发布不良信息成为管理层普遍采用的做法。财务重述期间平均超额收益率显著为负,市场投资者并没有因为上市公司的"积极"修正财务报告而提高对公司财务报告的信任,反而视其为上市公司进行盈余管理的一种伎俩,财务重述发生之后,投资者对财务报告信息信任度降低,转而选择诸如现金流量等不易被操纵的指标。

拓展杜邦财务分析体系的思考

权益净利率是一个综合性极强,最具代表性的财务指标。针对权益净利率的影响因素销售净利率从管理会计角度进一步分解,而在资产周转率和权益乘数下则引入了现金流量指标。拓展后的杜邦财务分析体系能较好地克服原体系的许多不足,可以从企业的产品贡献能力、荻利能力、风险大小、资产结构及周转能力、资本结构及偿债能力、现金流量状况等方面综合分析企业的责金增值能力和发展能力。能更加全面、准确地分析企业的综合财务状况。

浅谈杜邦财务分析体系在企业盈利质量分析中的运用

长期以来,企业财务会计报告的信息使用者,在分析企业盈利能力时,常常过多关注建立在权责发生制基础上的净利润、每股收益等反映盈利水平的指标,而忽略了建立在收付实现制基础上的经营活动现金净流量、每股营业现金净流量等反映盈利质量的指标。本文运用杜邦财务分析体系的原理对原分析指标进行替换,得出针对企业盈利质量分析的杜邦财务分析法。

现金流量指标与财务危机的相关性分析——以每股经营现金流量净额为例

现金是企业赖以生存的基础,只有有了足够的现金,企业才能得以生存、发展和获利。因此,企业是否会陷入财务危机,取决于企业有没有足够的现金和与其经营规模相适应的现金支付能力。在借鉴传统研究方法的基础上,运用中国资本市场的数据,采用实证的方法对每股经营现金流量净额与财务危机的相关性进行研究,以期为研究财务危机预警做出微薄的贡献。

上市公司现金流量的财务预警作用分析

本文从财务预警的观点上,仅运用现金流量信息是否可达到财务预警作用进行了验证。研究结果表明上市公司在被处理为ST公司的三年前,不管是母公司还是合并公司的现金流量信息,都具有较高的财务预警能力。其中,最为有用的是每股现金流量指标,其次是经营活动现金流量/负债总额及经营活动现金流量/所有者权益。

经营现金流与股价的相关性分析

研究经营现金流与股价的相关性问题.经实证分析对比,发现经营现金流和盈余与股价都有相关关系,但经营现金流的相关性要小于盈余的相关性.按每股经营现金流减去每股收益的值分组分年度来做回归分析,能够提高经营现金流和股价的相关性.

基于收益与现金流背离度的房地产上市公司股价变动分析

对股票价格影响的因素很多,但主要取决于企业自身的发展,因此对企业运行状况的分析是必不可少的。但是,企业的财务数据很多,而且许多指标不能单独说明问题。本文在剔除了许多指标之后,选取具有代表性的财务指标每股收益和每股经营活动现金流,通过它们之间的指标背离,分析了公司股票的变动,特别是能够判断出长期股价拐点的出现。

浅析杜邦分析法的改进——以顺丰控股股份有限公司为例

杜邦分析法在企业的财务分析中占据了重要的地位,但是随着企业发展模式的多样化,传统的杜邦分析法逐渐暴露出一些不足。因此,文中针对其缺点提出了对于传统杜邦分析法的改进方法。另外,利用传统和改进后的杜邦分析模型对顺丰控股股份有限公司2017年和2018年的年度财务报表进行了简要分析,总结提出改进后的杜邦分析法相对于传统杜邦分析法的优势。

基于企业现金流量和净利润的财务危机实证研究

针对企业财务危机识别问题,采用实证研究的方法,从权责发生制和收付实现制两个方面考虑企业财务危机,并以企业每股现金流量净额和每股收益同时为负来作为企业财务危机的确认标准,以中国A股1923家上市公司为样本,从14个预选指标中确定每股收益、每股现金流量净额、净资产收益率、流动比率4个强指标,应用BP_Adaboost强分类器对财务危机状况进行分类,其误差率小于5%,说明以此为财务危机确认指标是有效的。