【摘要】：面對全球能源短缺和環(huán)境惡化的壓力,我國作為汽車大國積極面對挑戰(zhàn),提出新能源汽車發(fā)展戰(zhàn)略,并且給予了一系列政策福利與支持以促進(jìn)新能源汽車行業(yè)的發(fā)展與壯大,因此各企業(yè)紛紛進(jìn)軍新能源汽車行業(yè),但有些企業(yè)只是貪圖國家政策的紅利,并不具備相應(yīng)財(cái)務(wù)水平與研發(fā)技術(shù)的支持,這不僅影響到其自身的持續(xù)經(jīng)營,更是不利于新能源汽車行業(yè)內(nèi)部的協(xié)同發(fā)展,同時(shí)在一定程度上也造成了資源浪費(fèi)。因此,非常有必要對新能源汽車行業(yè)上市公司綜合價(jià)值給予相關(guān)評價(jià),并引入科學(xué)的方法來研究該行業(yè)的內(nèi)部發(fā)展聯(lián)動(dòng),這無論是對經(jīng)營者決策,還是政府挑選龍頭企業(yè)、協(xié)調(diào)行業(yè)結(jié)構(gòu),或是投資者選擇投資對象都可以提供借鑒。所以,對新能源汽車上市公司綜合價(jià)值及行業(yè)內(nèi)部關(guān)聯(lián)進(jìn)行評價(jià)分析具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文首先以新能源汽車產(chǎn)業(yè)鏈為基礎(chǔ),依據(jù)2013-2017年新能源汽車上市公司年報(bào)中披露的相關(guān)信息將新能源汽車行業(yè)內(nèi)部分為三類:電池電機(jī)電控類、整車類、提供配套設(shè)施及服務(wù)類,并作為內(nèi)部關(guān)聯(lián)研究的基礎(chǔ);其次,構(gòu)建了財(cái)務(wù)指標(biāo)與行業(yè)特色指標(biāo)相結(jié)合的新能源汽車綜合價(jià)值評價(jià)指標(biāo)體系,并利用因子分析法對2013-2017年新能源汽車上市公司財(cái)務(wù)績效進(jìn)行評價(jià),同時(shí)利用從年報(bào)中整理的行業(yè)特色指標(biāo)數(shù)據(jù)構(gòu)造修正系數(shù)對財(cái)務(wù)績效進(jìn)行修正,最終得到評價(jià)新能源汽車上市公司綜合價(jià)值的得分;最后,引入RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究新能源汽車行業(yè)內(nèi)部關(guān)聯(lián),鑒于新能源汽車行業(yè)各類別企業(yè)數(shù)量差別較大,這里確定主要研究新能源汽車整車類上市公司和電池類上市公司的績效關(guān)聯(lián),并用前述綜合價(jià)值評價(jià)所得的相關(guān)結(jié)果作為網(wǎng)絡(luò)的輸入輸出數(shù)據(jù),即在研究新能源汽車上市公司績效內(nèi)部關(guān)聯(lián)時(shí)建立如下兩個(gè)網(wǎng)絡(luò):一是以整車類企業(yè)財(cái)務(wù)公因子為輸入、電池類企業(yè)綜合價(jià)值為輸出,二是以電池類企業(yè)財(cái)務(wù)公因子為輸入、整車類企業(yè)綜合價(jià)值為輸出,并利用這兩個(gè)建立好的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步研究輸入值的不同變動(dòng)對輸出值的影響方向、影響幅度等。利用上述模型對新能源汽車概念板塊各上市公司2013-2017年數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析后,得到這107家上市公司綜合價(jià)值的排名以及在相關(guān)財(cái)務(wù)指標(biāo)或行業(yè)特色指標(biāo)方面表現(xiàn)突出的上市公司;同時(shí),在進(jìn)一步的績效關(guān)聯(lián)研究方面,發(fā)現(xiàn)兩個(gè)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都可以有效的仿真新能源汽車行業(yè)內(nèi)部整車與電池類企業(yè)的績效關(guān)聯(lián)所體現(xiàn)的非線性關(guān)系,其中:通過利用第一個(gè)網(wǎng)絡(luò)發(fā)現(xiàn),電池企業(yè)綜合價(jià)值受到整車企業(yè)財(cái)務(wù)績效的影響,呈現(xiàn)正向變動(dòng)趨勢,且電池企業(yè)綜合價(jià)值受整車企業(yè)成長能力及營運(yùn)能力因子的影響較大;通過利用第二個(gè)網(wǎng)絡(luò)發(fā)現(xiàn),整車企業(yè)綜合價(jià)值同樣也受到電池企業(yè)財(cái)務(wù)績效的影響,并且呈正向變動(dòng)趨勢,其中,輸出值也是受到成長能力因子變動(dòng)的影響最大,其次是償債能力因子。最后,根據(jù)研究結(jié)果分別對經(jīng)營者、政府以及投資者提出了相關(guān)意見及建議。
【學(xué)位授予單位】：陜西科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：F406.7;F426.471
【圖文】：

根據(jù)“十三五”規(guī)劃，我國新能源汽車保有量至 2020 年將達(dá)到 50達(dá)到 200 萬輛以上，再加上充電換電等基礎(chǔ)設(shè)施的進(jìn)一步建設(shè)與完善計(jì)將達(dá)到萬億元，短期增長幅度巨大。表 3-2 2011-2017 年新能源汽車產(chǎn)銷量情況Table 3-2 Production and sales of new energy vehicles from 2011 to 2017新能源汽車產(chǎn)量（萬輛）同比增長新能源汽車銷量（萬輛）同比增長汽車總銷量（萬輛）新能占0.84 / 0.82 / 1850.51 1.26 50% 1.28 56.10% 1930.64 1.75 38.89% 1.76 37.50% 2198.41 7.85 348.57% 7.48 325% 2349.19 37.9 382.80% 33.11 342.65% 2459.8 51.7 36.41% 50.7 53.13% 2802.82 79.4 53.58% 77.7 53.25% 2887.9

圖 3-3 2013—2017 年新能源汽車行業(yè)的內(nèi)部分類變動(dòng)Fig.3-3 2013-2017 internal classification changes in the new energy automotive industry表 3-3 所示，三個(gè)類別中，電池電機(jī)電控類上市公司數(shù)量每年都是最多的，企業(yè)，而提供配套設(shè)施及相關(guān)服務(wù)的上市公司數(shù)量較少，尤其是 2013 年和過近三年有所提升；還有剔除的公司數(shù)量越來越少，尤其是 2015-2017 的三除的越少，即在該年中 107 家上市公司所屬新能源汽車行業(yè)的數(shù)量越多；另-3 也可以發(fā)現(xiàn)，在 2013-2017 的五年中，剔除公司個(gè)數(shù)下降明顯，同時(shí)，各數(shù)量都呈一個(gè)增長態(tài)勢，尤其是電池電機(jī)電控類，整車類增長則較為平緩，套設(shè)施及相關(guān)服務(wù)類有望隨著我國對新能源汽車配套服務(wù)的補(bǔ)助及支持，實(shí)快發(fā)展。相信在未來會(huì)有更多企業(yè)進(jìn)軍新能源汽車行業(yè)，壯大我國新能源汽，實(shí)現(xiàn)我國新能源汽車發(fā)展進(jìn)入快速道。表 3-4 2013—2017 年新能源汽車行業(yè)所屬類別一的具體分類-4 The specific classification of Category 1 of the new energy automobile industry in 2013-20類別一內(nèi)部細(xì)分年份

-0.13 0.97 0.94 0.15 0.18 3.83 0.60 0.06 0.16 1.66 0.49 -0.83 0.07 0.05 0.84 0.20 網(wǎng)絡(luò)模型在 MATLAB 中的實(shí)現(xiàn)已建立好的表 5-7 和表 5-8 在 MATLAB 中用 net=newrb(P,T)創(chuàng)后再用建好的網(wǎng)絡(luò)利用 y=sim(net,P)擬合原始數(shù)據(jù)，其中，P 公因子所在列，T 為輸出數(shù)據(jù)，即表中的最后一列，newrb 函。個(gè) RBF 網(wǎng)絡(luò)：以整車企業(yè)的四個(gè)公因子為輸入，電池企業(yè)綜 5-2 所示，經(jīng)過訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)誤差非常小，同時(shí)從圖 5-3 也可的仿真值與原始綜合價(jià)值數(shù)據(jù)非常接近，絕對誤差非常小，誤波動(dòng)。說明這里建立的 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真能力很好，完全可以業(yè)財(cái)務(wù)因子變動(dòng)對電池行業(yè)綜合價(jià)值帶來的影響。

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本文編號(hào)：2794976