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BERU點火電極ZE14-12-700-A1惠言達歐美工業(yè)

  • 更新時間:  2020-02-01
  • 產(chǎn)品型號:  ZE14-12-700-A1
  • 簡單描述
  • BERU點火電極ZE14-12-700-A1惠言達歐美工業(yè)
    德國BERU-0009ZK18-12-900 URA 1
    德國BERU-0010ZK 18-12-700 URA1
    德國BERU-0011ZE14-12-600 A1
    德國BERU-0012ZE14-12-1000 A1
詳細介紹

BERU點火電極ZE14-12-700-A1惠言達歐美工業(yè)

BERU點火電極ZE14-12-700-A1惠言達歐美工業(yè)

德國 BERU-0080 ZK18-12-1300 URA1防濕型
德國 BERU-0081 W-ZG 01/V
德國 BERU-0082 W-ZG 02/V
德國 BERU-0083 火花塞插頭0300.231.005
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德國 BERU-0085 0192114012 速度傳感器
德國 BERU-0086 ZK14-12-35-A1
德國 BERU-0087 UXT13 NR:0 002 335 934
德國 BERU-0088 ZE14-8-70-A1
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德國 BERU-0090 ZE1A-12-A1
德國 BERU-0091 ZK18-12-ZRA1  長度:45CM
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德國 BERU-0098 ZE16-1000

 

新能源汽車制造企業(yè)發(fā)展目前狀況

新能源汽車行業(yè)已成為汽車業(yè)發(fā)展的方向和投資熱點,但是如果企業(yè)沒有雄厚的財務實力、扎實的技術團隊等,新能源汽車制造企業(yè)很難在激烈的競爭中站穩(wěn)腳步。目前新能源汽車主要有混合動力汽車、氫發(fā)動機汽車、純電動汽車、燃氣汽車、燃料電池汽車以及醇醚汽車等。新能源汽車制造企業(yè)發(fā)展中面對的主要風險有技術難點、政策法規(guī)不確定性、成本高、消費市場狹小、配套設施不健全等等。雖然新能源汽車制造業(yè)前景廣闊,但這眾多風險迫使投資者及企業(yè)必須謹慎行事,不能盲目樂觀。由于新能源汽車制造業(yè)的高風險,所以要投資新能源汽車制造業(yè),分析企業(yè)的財務實力、運營能力、財務風險、行業(yè)地位、研發(fā)能力等就顯得格外重要。投資者只有找準定位,有的放矢,才能積極做好風險防范措施,更好地投資于新能源汽車制造業(yè)、創(chuàng)造更大的盈利空間。

二 實證分析

(一)樣本數(shù)據(jù)和財務指標的選擇

統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明,汽車行業(yè)的上市公司較多,有82家,但新能源汽車制造業(yè)的上市公司并不多。本文從新能源汽車網(wǎng)中選取了13家目前已研發(fā)成功并制造出有相當水平的新能源汽車企業(yè)為研究樣本,并以從東方財富網(wǎng)中獲得的這13家新能源汽車制造業(yè)上市公司2011年年報資料為樣本數(shù)據(jù)。

在財務指標的選擇方面,本文選取了能全面反映新能源汽車上市公司的成長能力、盈利能力、經(jīng)營能力、償債能力、資本結構等方面的20個財務指標,見表1。

(二)新能源汽車制造企業(yè)財務實力的因子分析

1.提取特征向量和特征值

表2顯示了相關系數(shù)矩R的特征值、貢獻率及因子旋轉結果,通過運用統(tǒng)計分析軟件SPSS17.0,對數(shù)據(jù)進行標準化處理,并建立標準化的系數(shù)矩陣。因為數(shù)據(jù)通過了KMO、Bartlett檢驗,所以認為其適于采用因子分析的策略。具體數(shù)據(jù)見表2。

由表2可以看出前6個變量的特征值分別為28.558、23.440、14.283、11.346、6.647、5.552,其累計貢獻率為89.826%,已經(jīng)超過85%;同時特征根分別為5.5712、4.688、2.857、2.269、1.329、1.110,都大于1,這就滿足了因子分析法的條件。因此可以認為前6個因子基本上包括了所有評價指標所要反映的內(nèi)容,它們足以能夠反映新能源汽車制造業(yè)上市公司的財務實力和風險狀況。

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所屬大學生專業(yè)類別:圖表科目論文題目推薦度:優(yōu)質(zhì)企業(yè)財務選題

2.因子旋轉及公因子的命名

由于個別變量在所提取的6個公因子上的載荷沒有明顯差異,所以為了使每個公共因子的涵義更加清晰明確,筆者對因子載荷矩陣進行了方差大化的因子旋轉,使得載荷系數(shù)趨于0或1。假設F1、F2、F3、F4、F5、F6分別為所提取的6個公共因子經(jīng)過旋轉而得到的因子載荷矩陣。

根據(jù)旋轉后的因子載荷矩陣分析,根據(jù)各個因子在財務指標上的載荷大小,筆者將20個財務指標劃分為6個公共因子,各公共因子的命名見


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