论高校暂付款管理

学校暂竹款属于学校公共财政资金的一种占用形式,加强暂付款管理,是加强学校流动资金管理的重要内容,也是学校加强国有资产管理的重要组成部分,有着十分重要的意义.     

高校暂付款清理的对策研究

本文对暂付款形成的主要原因进行分析,并提出对策:暂付款管理的关键抓责任落实,重点是领导责任和借款人责任;暂付款控制的措施是增强技术控制;清理暂付款的有效方法是与工资发放方式挂钩。     

政府会计制度下高校暂付款核算管理研究

一直以来,暂付款一直是高校财务管理的难点问题,而2019年1月1日开始在全国范围内施行的《政府会计制度》又对事业单位暂付款的管理提出了进一步的要求.本文从高校实际财务情况出发,根据《政府会计准则》中暂付款方面的内容,结合新制度、新系统运行以来高校财会在实际账务处理中遇到的问题,简要分析如何对暂付款科目进行设置,并结合相关业务的核算难点举出相应实例,最后提出关于高校暂付款管理的建议,以期对高校会计制度实务工作提供一定的借鉴.     

政府会计制度下高校暂付款核算管理研究

一直以来,暂付款一直是高校财务管理的难点问题,而2019年1月1日开始在全国范围内施行的《政府会计制度》又对事业单位暂付款的管理提出了进一步的要求。本文从高校实际财务情况出发,根据《政府会计准则》中暂付款方面的内容,结合新制度、新系统运行以来高校财会在实际账务处理中遇到的问题,简要分析如何对暂付款科目进行设置,并结合相关业务的核算难点举出相应实例,最后提出关于高校暂付款管理的建议,以期对高校会计制度实务工作提供一定的借鉴。     

浅析高校应收及暂付款管理

文章详细分析了当前部分高校应收及暂付款管理存在的问题,提出了健全相关管理制度、强化会计基础工作规范化管理和利用网络信息平台加强对应收及暂付款管理等方面改进措施。     

从会计信息质量视角探讨高校暂付款管理

本文从目前高校暂付款现状和管理上存在的问题两方面进行深入探讨,并分析了暂付款对会计信息质量的影响,最后提出加强暂付款管理的应对措施。加强暂付款管理,对于保证正常有序的资金流动以及提高高校会计信息质量都具有重要意义。     

高校经费精细化管理之暂付款管理

高校暂付款管理是高校经费精细化管理的一个重要方面,本文通过分析高校暂付款管理的现状及暂付款长期挂账的主要原因,提出了借助技术手段、推进财务改革等一系列创新性的解决措施。     

基于回归BP神经网络的短期负荷预测

负荷的形成受多方面因素的影响,在建立短期负荷预测模型时,需要综合考虑多种因素.同时,负荷是一种时间序列信号,目前的数据能够对以后的数据产生重要的影响,所以文章采用回归BP神经网络模型应用于短期负荷预测.实例计算表明,该方法有效,预测精度比常规方法高,收敛性好,运算速度快.     

基于回归BP神经网络的短期负荷预测

负荷的形成受多方面因素的影响,在建立短期负荷预测模型时,需要综合考虑多种因素。同时,负荷是一种时间序列信号,目前的数据能够对以后的数据产生重要的影响,所以文章采用回归BP神经网络模型应用于短期负荷预测。实例计算表明,该方法有效,预测精度比常规方法高,收敛性好,运算速度快。     

高校应收及暂付款管理研究

一、高校加强应收及暂付款管理的必要性 （一）保证会计信息真实性与可靠性按照《高校会计制度》的规定,应收及暂付款属资产类流动资产范畴,即其可在1年内变现或转化为所耗用的资产,具有周转快、变现能力强等特点。但是,目前高校应收及暂付款中隐藏着大量长期挂账的款项,其早已不“流动”,     

浅谈如何加强高校暂付款的管理

由于财务制度不健全、执行不力及会计人员工作失误等原因，许多高校财务管理中暂付款的管理与核算存在漏洞。本文结合实际就暂付款的管理与使用提出建议与措施。     

基于BP神经网络的城市化水平预测方法研究

我国城市化水平一般是指居住在城市的人口占总人口的比例,它反映一个地区城市发展的水平,也反映了该地区国民经济整体发展水平。而城市化水平作为衡量一个国家和地区城市化的指标,城市化水平预测是将定性问题用定量结果表示出来,对其研究成为科学评价我国城市化水平的重要课题。经济发展水平与城市化水平的关系最为密切,其中关系的数学模型主要分为这三种类型,分别为线性关系、对数曲线关系和Logistic曲线关系,本文以广州市的人均GDP作为自变量,城镇人口比重数据作为因变量用这三种模型进行拟合分析,结果发现线性关系的拟合效果,最后利用BP神经网络预测结果与线性回归结果进行对比,得出BP神经网络的预测效果最好。     

基于BP神经网络的商品房销售量预测研究

商品房销售量受多个因素的作用，而且这些作用多是非线性的。商品房销售量预测实质上是实现一个非线性的映射。本文选择了恰当的经济指标作为BP网络的输入输出变量，探讨将神经网络技术应用于商品房销售量的预测领域，并与回归模型、Logistic模型的预测结果进行比较，结果表明人工神经网络方法在商品房销售量预测中的应用是可行的，预测效果更好。     

有效控制高校应收及暂付款的关键环节研究

高校应收及暂付款金额大、时间长的问题,一直被其收支多元化的特点所掩盖。2012年财政部年终决算报表首次以补充报表的形式要求各单位填报应收及暂付款明细表,暂付款管理引起了各级领导的广泛关注。笔者认为暂付款制度建设关键在于执行,暂付款催收依赖于财务管理信息化     

基于BP神经网络的货运量预测方法

总结了常用的几种定量预测方法,并指出其在实际应用中的不足。而人工神经网络自身具有鲁棒性、容错性、有表示任意非线性关系的能力和学习能力等特性,为预测技术提供了一种新的思想和方法。最后把这种预测方法应用于物流预测取得了满意的结果。     

论基于BP神经网络的GDP预测

在经济分析中,通常采用时间序列模型对进行拟合GDP,GDP预测由于其影响因素复杂、具有很强的非线性,是典型的"黑箱"模型,建立在计量经济学理论基础上的线性方法,难以描述GDP预测中的非线性现象,容易造成预测误差过大.通过对BP神经网络数据进行归一化和选择适当的节点及学习率可变的算法大大提高了预测的精确度和效率.     

基于BP神经网络的居民消费价格预测研究

价格指数是反映不同时期商品价格水平的变化方向、趋势和程度的经济指标。居民消费价格指数的预测对国家要做好价格政策的制定具有重要的意义,并且有数据表明居民价格指数呈现一种非线性不规则的变化形式,给预测工作带来了许多不便。近些年来兴起的人工神经网络,使得它在处理多变量耦合非线性函数关系中表现出了卓越的能力,在复杂非线性函数的建模中具有巨大的潜力。本文采用人工神经网络方法中的BP神经网络,建立预测模型,对消费价格指数进行预测。     

基于BP神经网络的我国粮食产量预测

粮食是一个国家的立国之本,对于中国而言,粮食问题占据举足轻重的地位,甚至关系到整个社会的稳定。文中基于BP神经网络,在过去二十三年的粮食产量数据的基础上对中国2012—2016年的粮食产量进行了预测,基于预测结果可知未来五年中国粮食是可以满足人口的需求的,从而确定未来五年政府的粮食储备工作可以有所缓解。     

基于BP神经网络的时间序列预测研究

建立了基于BP网络的时间序列预测模型,将模型应用于实际算例,设计了模型的网络结构、初始权值和偏差,结果验证了模型的有效性。