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    火力发电行业企业信用报告

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    【报告综述】

            企业在信用出现问题时往往会发出一些早期预警信号,如: 应收帐款的收回拖延、存货的突然增加、资产负债表结构的重大变化、长期债务的大量增加、应付账款的突然大量增加、成本的上升和利润下降等。如果能及时了解与预警信号相关的企业信息和数据,那么就可以很好的规避投资和信贷风险,降低坏账风险。以此为目的,中华产业网精心编撰整理了《火力发电行业企业信用报告》。
            该报告是中华产业网通过对国内上百家风力发电行业内企业多年的跟踪调查,结合统计局、工信部等多家权威机构的数据资源,定性与定量分析、动态分析与静态分析相结合,在通过对早期预警信号所涉及的经济财务指标:如偿债能力指标、运营能力指标、盈利能力指标、成长能力指标等分析的基础上,采用了国际广泛使用的Z值模型对企业破产风险进行了评估,同时采用了营运资产分析模型对风力发电行业内企业信用额度进行了分析计算。
           
            通过本报告用户可以对风力发电行业内企业基本信用状况有所了解,如果想具体了解某家企业的详细信用状况,可通过页面上方联系方式联系我们,定制您需要的企业信用分析报告。
     

    【报告内容介绍】

    一、风力发电行业内企业基本情况
            行业内企业基本情况主要对近三年行业内企业数量、企业资产、收入利润整体及细分情况进行了统计分析。该部分内容能帮助用户掌握行业内企业基本发展现状,是风险预警和信用评级的基础。

     
    二、风力发电行业信用风险预警相关指标分析
            报告简介中提到,如果企业在经营中存在应收帐款的收回拖延、存货的突然增加、资产负债表结构的重大变化、长期债务的大量增加、应付账款的突然大量增加、成本的上升和利润下降等多项问题,那么预示着这个企业的破产风险高,企业面临信用?;?。本部分就围绕这些问题所涉及的相关经济指标进行了统计分析。

    三、风力发电行业内企业破产风险及信用额度分析
            该部分采用了Z值模型和营业资产分析模型分别对风力发电行业内企业破产概率和信用额度进行了分析计算。

            企业破产风险评估采用的是业界广泛采用的Z值模型,该模型具有准确率高,易于计算的优势,据统计,该模型的准确率可达90%以上。Z指标与企业短期破产的关系如下:

            信用额度计算则采用了在计算客户的信用限额方面具有非常实用的价值的营运资产分析模型。该模型的信用额度计算公式如下:

    【报告部分图表展示】

    风力发电行业企业风险评估Z值结果统计分析-描述分析

     
    风力发电行业企业信用额度评估值-频率分析

    (责任编辑:Dyna)
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