发现反拍卖采购成本区间(续)

(接上期) 准备——优选信息 显然,要使黑箱有效运作,买方必须优选输入信息。 第一,要选准采购物品。只有那些处于买方市场、卖方竞争非常激烈的商品或服务才能作为标的物。具体地说,商品的质量标准应很明确,实际参与竞价的卖方应多于5个,其他非价格因数要能清楚约定。在当前的市场供求状态下,一般制造业企业中可以满足这些条件而可用反拍卖方法采购的物品约占到其整个采购品的60％,在建筑类企业中则可占到70％,而在服务品的采购中,可以适用反拍卖采购的比例还可更大。 第二,采购规模也很重要。只有采购规模大,才能对卖方具有足够的吸引力。

发现反拍卖品的成本区间

在《一种革命性的采购方法》一文中,我们对反拍卖采购做了一个总体性的描述。其中谈到,反拍卖采购能有效地帮助买主发现卖方商品的成本区间。本文中,我们一起来看看反拍卖采购过程中卖品的成本区间是如何一步一步被揭露出来的。

区间分析法在电力变压器全寿命周期成本模型中的应用

提出了区间全寿命周期成本的分析方法以及电力变压器区间全寿命周期成本的估算模型。该模型涵盖了变压器生命周期内发生的一次投资成本、损耗成本、环境成本、运行维护成本、故障成本以及报废成本等,采用等年值法进行折算,通过比较年区间全寿命周期成本判断方案的经济性优劣。模型能够较为合理地将变压器全寿命周期成本各参数处理为区间数,在计算过程中全程考虑各参数的不确定性。采用C++语言编制的运算软件IntervalCal进行区间成本估算,经过一次计算即可得到反映各参数不确定风险影响的变压器全寿命周期成本计算结果。最后以某省规划新建500 kV变电站变压器的选型决策为案例,采用基于度的排序方法对3个方案的区间全寿命周期成本进行比较,验证了该模型的有效性。

基于成本聚类的产品设计早期阶段成本估算模型

针对产品适应性设计或变型设计早期阶段难以进行精确成本估算的特点,提出大样本条件下基于“成本聚类”的成本估算模型。通过计算参考样本和待估算产品的欧氏距离考察二者的相似度,以欧氏距离集为初始数据分别构造差异矩阵、距离矩阵和相似矩阵,实现对样本的成本聚类分析过程,最终筛选出与待估算产品最相关的样本集合,得到待估算产品成本可能落入的区间。以液压盘式制动器的制动盘零件为实例,验证方法的有效性。试验结果表明,该模型能够有效区分估算样本的相对优劣。

客户集中度对公司权益资本成本影响的实证研究——来自2012-2017年沪深A股上市公司的证据

客户集中度是引致企业经营风险重要因素之一,从而对企业资本成本造成重要影响。基于2012-2017年我国沪深A股上市公司数据实证检验客户集中度对企业权益资本成本的影响程度与作用方向研究表明:运用PEG模型和MPEG模型二者的均值来衡量企业权益资本成本,客户集中度对权益资本成本的影响呈现U型关系,全样本公司客户集中度相应的拐点为0.3814;以制造业企业为分样本,研究发现其企业客户集中度的拐点为0.3088,明显低于全样本公司客户集中度的拐点。我国企业应适度调整客户集中度,有效整合供应链,降低企业权益资本成本。

铁路项目评价中运营成本的探讨

将《铁路建设项目经济评价方法与参数》与《铁路建设项目经济评价办法》(第二版)中运营成本的确定方法进行比较,指出《方法与参数》的先进之处在于应用了"有无对比"原则、引入了作业成本法,并合理地确定成本计算区间;指出《方法与参数》尚存运营成本归集遗漏、"有无对比"原则应用不彻底致使成本内部口径不一致的问题;建议在运营成本确定时要完善作业细分,全面贯彻有无对比原则;同时,应及时更新运营成本费率,充分发挥作业成本法的成本管理功能。

读懂个股盘面日常交易状态

对于个股分析研究,第一步是分析当下有没有大的资金和机构在活动。大量机构进出的个股,成交活跃,价格波动性强。主力控盘状态下的个股,其升跌方向和幅度大小都将明显受主力思维动作影响。如果目标个股正有机构活动,则需要分清该活动机构是之前早已经潜伏、还是新入场的主力。前期进场的老主力较难猜透持仓成本,新进主力吸筹成本区间较容易估算,因此分析其是老主力还是新进主力就显得比较重要了。

基于代价敏感支持向量机的创业投资项目评估

创业投资项目能否获得成功的关键在于对创业投资项目做出合理的投资决策,而决策的核心是正确的评估。采用区间学习的方法改进代价敏感的支持向量机(CISVM)构建的创业投资项目分类模型,克服了传统的代价敏感算法对成本区间不能进行学习的缺点,实验结果表明,该方法对于成本区间的学习是有效的。

基于经济寿命区间的输电线路更新决策方法研究

做好输电线路更新决策对合理安排输电线路更新改造和建设投资、保障电力安全可靠、降低电网建设成本、提质增效具有重要意义。本文针对输电线路最优更新决策问题,基于年均成本最小经济寿命计算原理,建立考虑输电线路全寿命周期成本的静态和动态输电线路经济寿命计算模型。借助灰色GM(1,1)模型实现了少样本下的输电线路经济寿命评估过程中的成本数据预测,考虑全寿命周期内成本的不确定性,提出基于变异系数波幅的区间成本模型,利用正态分布概率密度函数确定不同保证度下的经济寿命区间,降低了成本波动对经济寿命计算误差的影响。以某220/500kV输电线路经济寿命分析为案例验证了模型的精确性和有效性。该方法在确定最可能经济寿命基础上给出了不同保证度下经济寿命区间,为输电线路经济寿命弹性计算提供理论支撑。