利润

会计要素和会计科目分类之间有什么区别和联系 Q:刚开始学会计基础的时候对会计六要素（资产＝负债＋所有者权益；收入－费用＝利润）、与会计科目分类（资产、负债、所有者权益、成本、损益）有点儿不理解。 A: 会计要素是对会计对象的基本分类，是会计对象的具体化，是反映会计主体财务状况和经营成果的基本单位。会计科目是对会计要素进行分类的项目，它必须结合会计要素的特点来设置。只有通过对会计要素内容的再分类，确定科学合理的会计科目，才能对经济活动进行连续、系统、全面的记录和反映，为信息使用者提供更为全面有效的信息。然而我国财政部统一制定的会计科目，在分类上同各会计要素的名称存在较大的差异，前后不能连贯统一，缺乏严密性、合理性。本文通过对二者差异的分析，进而提出协调二者的改进建议，实现会计要素和会计科目分类的统一，以便于有关各方能准确地掌握和利用会计信息进行决策。 一、二者差异 1. 我国《企业会计制度》将会计要素划分为资产、负债、所有者权益、收入、费用和利润六大要素，而会计科目按其所反映的经济内容划分为资产类、负债类、所有者权益类、成本类和损益类五大类会计科目。其中资产、负债和所有者权益三大会计要素的内容和资产类、负债类、所有者权益类会计科目的分类内容没有差别，而其他三个会计要素的划分和相应的会计科目划分就有着很大的不同。除了名称上存在很大的差异外，在内容上也存在很大的不同

měi gǔ jìng zī chǎn zhí 　　 什么是每股净资产值？ 　　公司净资产代表公司本身拥有的财产，也是股东们在公司中的权益。因此， 又叫作股东权益。在会计计算上， 相当于资产负债表中的总资产减去全部债务后的余额。公司净资产除以发行总股数， 即得到每股净资产。 每股净资产值意义 　　每股净资产值反映了每股股票代表的公司净资产价值，是支撑股票市场价格的重要基础。 每股净资产值越大， 表明公司每股股票代表的财富越雄厚，通常创造利润的能力和抵御外来因素影响的能力越强。 　　每股税后利润、每股净资产值和净资产收益率是衡量公司投资价值的主要指标。 　　每股税后利润又称每股盈利，可用公司税后利润除以公司总股数来计算。例如 ，一家上市公司当年税后利润是2亿元， 公司总股数有10亿股，那么，该公司的每股税后利润为0．2元（即2亿元/10亿股〕。 　　每股税后利润突出了分摊到每一份股票上的盈利数额，是股票市场上按市盈率定价的基础。 如果一家公司的税后利润总额很大， 但每股盈利却很小，表明它的经营业绩并不理想，每股价格通常不高；反之，每股盈利数额高， 则表明公司经营业绩好， 往往可以支持较高的股价。 来源： https://www.cnblogs.com/wangdetian168/archive/2010/11/17/meigujingzichan.html

我们通过选股策略一二三四系列，进行了排除法，排除了二类股，财务不稳健，利润不稳定，无成长，不分红的企业，现在我们的名单上基本都是一些质量非常优秀，经营非常稳健的公司，但是这离我们投资成功还差最为关键的一步，就是确定买入价格和安全边际，因为我们前面的分析基本都是用过去一些财务指标定性的选股，而对于未来还有很多不确定，优秀能否长期持续下去还有疑问，我们就有判断错误的风险，而且可能这些企业的市场价格已经反映了这种优秀，或者透支了未来，我们也很难获利。所以我们就需要一个安全边际来吸纳未来的这些不确定性，这样即使我们判断有些失误，但损失本金的风险不大，而且我们较低的预期在未来实现的概率也会很大，较低的买入价格也会带来丰厚的利润。 这个安全边际确定为多少呢，这个问题在 如何理解和计算安全边际 ，已经说得非常明白了，这些投资性股票的安全边际就是股票收益率与无风险利率的利差，这个利差一般要达到三分之一或者最好一半。目前市场无风险利率4%左右，股票的收益率（每股平均利润/股价）6.5%-10%我们就有较大安全边际了，换成市盈率说法股价就是10-15PE以内（或者更低），这里还有一个细节，我们用近三年平均利润代替近一年的利润来计算买入的安全边际，因为即期利润有波动和下降的风险，而平均利润就能吸纳这种风险。对于不同行业也有差别，比如银行，地产这些杠杆高的企业，就是10-12PE，一般稳健企业就是12

给定题目： 1.给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。 2.设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。 注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。 示例 1: 输入: [7,1,5,3,6,4] 输出: 7 解释: 在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 3 天（股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。随后，在第 4 天（股票价格 = 3）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6-3 = 3 。 题目分析： 首先读完题目，我们应该分析题目的关键点。 1.什么时候买入，什么时候卖出。我们知道所获得利润公式是：卖出的价格-买入的价格。所以卖出的价格肯定要高于买入的价格。买入的价格我们当然希望越低越好 2.因为不可以同时进行交易，当一天买入，其后某天卖出才能再次买入。这里有一个容易忽略的点就是当天卖出后也可以当天买入（题目并没有说必须卖出的隔天才能再次买入），这一点对于简化代码非常重要。 举个例子，假定数组A=[1,3,5,6]，如果限定不能同一天卖出和买入，则最大利润为6-1=5，多次交易的最大利润为3-1+6-5=3.这种情况下要得到最大利润，需要考虑很多变化，编程难度较大。但如果没有这个限制

状态机解决股票问题 <>状态机，将每一天看做一个整体，有四种可能（即状态），分别是第一次买入股票，第二次买入股票，第一次卖掉股票，第二次卖掉股票，买股票时，要在价钱最低的情况下购买，卖股票时，要在价钱最高的时候卖掉股票，这样利润才能达到最大。 1）s1：记录第一次买入股票后剩余的余额 2）s2：记录第一次卖出股票后剩余的余额 3）s3：记录第二次买入股票后剩余的余额 4）s4：记录第二次卖出股票后剩余的余额 代码讲解 <>为什么可以这样做呢？ <>因为第一次的买入会对第一次卖出的利润造成影响，s2又会对第二次买入获得的利润有影响，s3又会对第二次卖出后的利润有影响，所以这是一个层层影响动态变化，而我们要的是利润的总的最大值，所以我们可以采用利润叠加的方式来进行求解。 <>在代码中，我们是否要进行买入要根据前一次的状态进行，如果可以让利润升高，那我们就买入股票，反之则看卖出股票是否会使利润升高；买入股票后s1发生变化，进而导致后续的利润发生连锁的变化，而每一种利润都有其固定的计算方式，会按照其固定的方式进行利润的更新。 <>一些个人的看法：动态规划更像是一种面向过程的方式，通过遍历数组来得到想要的数据；状态机更像是一种面向对象的方式，具体的一天有属于它的买入和卖出的状态，这些状态的更新与前一个‘对象’的输入息息相关（类似于神经网络的反向梯度传播优化权重）。 class

今天看了一篇文章，讲的是企业经营的系统思考方法，和大家一起分享。这个系统思考的方法是从《易经》里引申出来的。 天地初开，一切皆为混沌，是为无极，无极生太极，太极生两仪，两仪为阴阳。《易经》里有“易有太极，始生两仪，两仪生四象，四象生八卦。” 这个太极就是企业发展的终极目标，以做长久治安、基业常青、永续经营为目标，这就是我们做企业的核心目标：做长，这更多是通过企业的使命和远景来表现的。 太极生两仪，指的是企业发展和稳健之间的平衡目标：做大和做强。李嘉诚说过，我经营企业的格言就是：发展中不忘稳健，稳健中不忘发展，这是我从商的座右铭。 对于发展，即企业要保持一定的成长速度，不断地扩大市场份额，使企业不断“做大”，主要侧重于经营。 对于稳健，指的是企业发展的平衡和稳定，夯实企业的管理基础，让企业抵抗风险的能力不断增强，企业内部运作的效率不断提高，这样企业采用不断地做强。 做大和做强就像太极的两仪，一阴一阳，一动一静，两者之间互相依存和互相转化，正所谓是“孤阴不生，独阳不长”和“无阳则阴无以生，无阴则阳无以化”。 两仪生四象，指的是企业运行的四大指标体系，包括业绩、创新、绩效和利润。 从两仪中的“发展”目标衍生出“创新”和“业绩”两个指标，这也是管理大师德鲁克所说的，任何企业由且只有两个最基本的功能，那就是营销和创新。其中创新特别指的是产品的创新，来不断满足消费者不断变化的需求

买股票的最佳时机 题目 给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。 如果你最多只允许完成一笔交易（即买入和卖出一支股票），设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。 注意你不能在买入股票前卖出股票。 示例 1: 输入: [7,1,5,3,6,4] 输出: 5 解释: 在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出，最大利润 = 6-1 = 5 。 注意利润不能是 7-1 = 6, 因为卖出价格需要大于买入价格。 示例 2: 输入: [7,6,4,3,1] 输出: 0 解释: 在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。 链接：https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock。 思路 利用两个for循环依次求出后面数与其前面数的差值，输出这些差值中的最大值即为最大利润。 源代码（c++) class Solution { public : int maxProfit ( vector < int > & prices ) { int len = prices . size ( ) ; int max = 0 ; int res = 0 ; for ( int i = 0 ; i < len - 1 ; i ++ ) { for ( int

题目： 给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。 如果你最多只允许完成一笔交易（即买入和卖出一支股票），设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。 注意你不能在买入股票前卖出股票。 示例 1: 输入: [7,1,5,3,6,4] 输出: 5 解释: 在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出，最大利润 = 6-1 = 5 。 注意利润不能是 7-1 = 6, 因为卖出价格需要大于买入价格。 解题思路： 我们可以设置两个变量，一个变量表示当前的最小价格，一个变量表示当前的最大利润。遍历这个数组，先更新目前为止的最小价格，然后再将当前的价格减去当前的最小价格（利润），以此为根据更新最大利润。遍历完数组，返回最大利润即可。 代码： class Solution: def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int: minPrice = float("inf") maxProfit = 0 if len(prices) == 0: return 0 for num in prices: if num < minPrice: minPrice = num if num - minPrice > maxProfit: maxProfit = num - minPrice return

在本文中，我将解释如果要对整个推广计划最大化利润，决定是否应该出价的应该是期望回本率 (ROI) ，而不是期望利润，这与我们以前介绍的有所不同。在 Datacratic ，我们已经在 2012 年底切到了基于 ROI 的策略。 Too Little of a Good Thing 推广计划的全部利润可以表达为： 通过这个公式，看起来似乎是最大化每个竞价的期望利润，就是最大化整个推广计划的。但事实上不是，因为它有一个约束条件：所有的消耗加起来要等于预算。如果要最大化期望利润，是要每个请求需要更高的出价，那么你的竞价次数就会少，结果就是你可能整体的利润下降了。然而这并不意味着你应该在期望利润低时竞价，我的意思是你应该去权衡利润和消耗。 这个问题在很久之前就被经济学者注意到了，我们要使用的衡量标准是 ROI ，它是计算投资回报率。 如果你将每个请求都视为一次投资，你的反馈控制系统会告诉你现在是超速消耗或是次速消耗，你可以提高或是降低最小期望 ROI 阈值。你通过这个阈值决定是否竞价，而不是用最小期望利润阈值。在金融领域，这个阈值称为最低可接受的回报率 (minimum acceptable rate of return (MARR)) 或门槛收益率 (Hurdle Rate) 。 A Thought Experiment 下面是一个假设的实验，我们通过它来说明基于 ROI

给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。 设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。 注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。 示例 1: 输入: [7,1,5,3,6,4] 输出: 7 解释: 在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 3 天（股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。 随后，在第 4 天（股票价格 = 3）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6-3 = 3 。 示例 2: 输入: [1,2,3,4,5] 输出: 4 解释: 在第 1 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天 （股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。 注意你不能在第 1 天和第 2 天接连购买股票，之后再将它们卖出。 因为这样属于同时参与了多笔交易，你必须在再次购买前出售掉之前的股票。 示例 3: 输入: [7,6,4,3,1] 输出: 0 解释: 在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。 来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock