实验四Bezier曲线的绘制
1. 实验目的
练习Bezier曲线的绘制和de Casteljau算法。
2. 实验内容和要求
按要求完成如下一个作业，提交纸质实验报告，同时提交实验报告和代码的电子版。
实现Bezier曲线的de Casteljau递推算法，能够对任意介于0和1之间的参数t计算Bezier曲线上的点，然后依次连接这些点生成Bezier曲线。要求：
对[0,1]参数区间进行100等分。
控制点的数目至少为5个，即Bezier曲线的次数不低于4次。
de Casteljau算法用一个函数单独实现。
绘制Bezier曲线的同时还要绘制其控制多边形。
至少绘制两条Bezier曲线，具有不同的次数，颜色和曲线宽度。
3.算法描述
Bezier Curve(贝塞尔曲线)是应用于二维图形应用程序的数学曲线。
曲线定义：起始点、终止点、控制点。
通过调整控制点，贝塞尔曲线的形状会发生变化。 1962年，法国数学家Pierre Bezier第一个研究了这种矢量绘制曲线的方法，并给出了详细的计算公式，因此按照这样的公式绘制出来的曲线就用他的姓氏来命名，称为贝塞尔曲线。
以下公式中：B(t)为t时间下点的坐标；P0为起点,Pn为终点,Pi为控制点。
一阶贝塞尔曲线如下，意义由 P0 至 P1 的连续点，描述的是一条线段：
二阶贝塞尔曲线（抛物线：P1-P0为曲线在P0处的切线）：
原理：由 P0 至 P1 的连续点 Q0，描述一条线段。
由 P1 至 P2 的连续点 Q1，描述一条线段。
由 Q0 至 Q1 的连续点 B(t)，描述一条二次贝塞尔曲线。
4. 源程序代码
#include
#include
#include
GLsizei winWidth = 600, winHeight = 600;
GLfloat xwcMin = -150.0, xwcMax = 150.0;
GLfloat ywcMin = -300.0, ywcMax = 300.0;
class wcPt3D{
public:
GLfloat x, y, z; };
void init(){
glClearColor(1.0, 1.0, 1.0, 1.0); }
void plotPoint(wcPt3D bezCurevePt){
glBegin(GL_POINTS);
glVertex2f(bezCurevePt.x, bezCurevePt.y);
glEnd(); }
void binomiaCoeffs(GLint n, GLint * C){
GLint k, j;
for (k = 0; k <= n; k++)
C[k] = 1;
for (j = n; j >= k + 1; j--)
C[k] *= j;
for (j = n - k; j >= 2; j--)
C[k] /= j; }
void computeBezPt(GLfloat u, wcPt3D * bezPt, GLint nCtrlPts, wcPt3D *CtrlPts, GLint *C){ GLint k, n = nCtrlPts - 1;
GLfloat bezBlendFcn;
bezPt->x = bezPt->y = bezPt->z = 0.0;
for (k = 0; k bezBlendFcn = C[k] * pow(u, k) * pow(1 - u, n - k); bezPt->x += CtrlPts[k].x * bezBlendFcn; bezPt->y += CtrlPts[k].y * bezBlendFcn; bezPt->z += CtrlPts[k].z * bezBlendFcn; } } void bezier(wcPt3D * ctrlPts, GLint nCtrlPts, GLint nBezCurvePts){ wcPt3D bezCurvePt; GLfloat u; GLint *C, k; C = new GLint[nCtrlPts]; binomiaCoeffs(nCtrlPts - 1, C); for (k = 0; k <= nBezCurvePts; k++){ u = GLfloat(k) / GLfloat(nBezCurvePts); computeBezPt(u, &bezCurvePt, nCtrlPts, ctrlPts, C); plotPoint(bezCurvePt); } delete[]C; } void displayFcn(void){ GLint nCtrlPts = 5, nCtrlPts2 = 6, nBezCurvePts = 1000; wcPt3D ctrlPts[5] = { { -135.0, -59.0, 0.0 }, { -59.0, 95.0, 0.0 }, { 0.0, -40.0, 0.0 }, { 70.0, 120.0, 0.0 }, { 78, -125.0, 0.0 } }; wcPt3D ctrlPts2[6] = { { -118.0, 20.0, 0.0 }, { -85.0, 45.0, 0.0 }, { -26.0, -126.0, 0.0 }, { 38.0, 88.0, 0.0 }, { 58.0, 188.0, 0.0 }, { 108.0, 98.0, 0.0 } }; glClear(GL_COLOR_BUFFER_BIT); glPointSize(6); glColor3f(0.0, 1.0, 1.0); bezier(ctrlPts, nCtrlPts, nBezCurvePts); glPointSize(5); glColor3f(1.0, 0.0, 1.0); bezier(ctrlPts2, nCtrlPts2, nBezCurvePts); glColor3f(0.0, 0.0, 1.0); glBegin(GL_LINES); glVertex2f(-135.0, -59.0); glVertex2f(-59.0, 95.0); glVertex2f(-59.0, 95.0); glVertex2f(0.0, -40.0); glVertex2f(0.0, -40.0); glVertex2f(70.0, 120.0); glVertex2f(70.0, 120.0); glVertex2f(78.0, -125.0); glVertex2f(-118.0, 20.0); glVertex2f(-85.0, 45.0); glVertex2f(-85.0, 45.0); glVertex2f(-26.0, -126.0); glVertex2f(-26.0, -126.0); glVertex2f(38.0, 88.0); glVertex2f(38.0, 88.0); glVertex2f(58.0, 188.0); glVertex2f(58.0, 188.0); glVertex2f(108.0, 98.0); glEnd(); glFlush(); } void winReshapeFcn(GLint newWidth, GLint newHeight){ glViewport(0, 0, newWidth, newHeight); glMatrixMode(GL_PROJECTION); glLoadIdentity(); gluOrtho2D(xwcMin, xwcMax, ywcMin, ywcMax); glClear(GL_COLOR_BUFFER_BIT); } void main(int argc, char *argv[]){ glutInit(&argc, argv); glutInitDisplayMode(GLUT_SINGLE | GLUT_RGB); glutInitWindowPosition(50, 50); glutInitWindowSize(winWidth, winHeight); glutCreateWindow("yxl 实验四 Bezier曲线"); init(); glutDisplayFunc(displayFcn); glutReshapeFunc(winReshapeFcn); glutMainLoop(); } 5. 实验结果 6.实验体会 最后一次实验报告了，老师要求我们做Bezier曲线，需要我们对函数去理解的一次实验，对于数学比较差的我来说还是很有困难的，理解起来比较吃力。 说真的，这学期因为考研，上的一些课程都没有认真自己课下多做做，还是挺愧疚与遗憾的，毕竟像计算机图形学这些课程，还有虚拟现实技术等，都很实用的，信息技术领域很是热门，之后有时间了一定要好好再学习这些课，感谢老师的讲解。 城镇居民家庭收入的逐步回归分析 07级数学1班盛平0707021012 摘要：用多元统计中逐步回归分析的方法和SAS软件解决了可支配收入与其他收入之间的关系，并用此模型预测在以后几年里居民平均每人全年家庭可支配收入。 关键词：逐步回归分析多元统计SAS软件 正文 1 模型分析 各地区城镇居民平均每人全年家庭可支配收入y与工薪收入x1、经营净收入x2、财产性收入x3和转移性收入x4有关，共观测了15组数据，试用逐步回归法求‘最优’回归方程。 各地区城镇居民平均每人全年家庭收入来源(2007年) 单位：元 2模型的理论 （1）基本思想：逐个引入自变量，每次引入对y影响最显著的自变量，并对方程中的老变量逐个进行检验，把变为不显著的变量逐个从方程中剔除掉，最终得到的方程中既不漏掉对Y影响显著的变量，又不包含对Y影响不显著的变量。 （2）逐步筛选的步骤：首先给出引入变量的显著性水平 和剔除变量的显著性 in 水平 ；然后按图4.1的框图筛选变量。 out 3模型的求解 （1）源程序： data ch; input x1 x2 x3 x4 x5 y @@; cards; 28.2 47.9 44.1 3.8 23.9 100.0 31.3 47.1 43.6 3.5 21.6 100.0 30.2 48.2 43.9 4.3 21.6 100.0 ?? 31.9 46.1 41.9 4.2 22.0 100.0 33.4 44.8 40.6 4.1 21.8 100.0 33.2 44.4 39.9 4.5 22.4 100.0 32.1 43.1 38.7 4.4 24.8 100.0 28.4 42.9 38.3 4.6 28.7 100.0 ?? 27.2 43.7 38.6 5.1 29.1 100.0 【精编推荐】财务管理模拟实验报告 财务管理模拟实验报告课程名称：财务管理综合实验 专业班级：财务管理（4）班 姓名：张永侠 学号：10551165 指导教师：谢老师 实验日期：2013-**-** 目录 第一部分：实验报告 实验一风险与报酬 实验二股票股价 实验三资金需要测量预测 实验四资本成本 实验五筹资决策 实验六投资项目的风险分析 实验七应收账款管理 实验八利润分配的经济效果 实验九财务比率分析 实验十财务报表分析 实验十一因素分析 实验十二财务综合分析文档 第二部分：实习报告 一、资产负债表分析 二、利润表分析 第三部分：小结 一、自我小结 二、指导老师评价 第一部分：实验报告 实验一风险与报酬 一、实验目的 1、理解风险报酬的概念,计算 2、掌握单项资产风险和报酬,投资组合的风险和报酬的计算 3、计算预期报酬率、标准差、标准离差率，并根据计算结果进行风险分析 4、掌握POWER()函数,SQRT()函数等函数 5、综合分析各单项资产和投资组合的风险和报酬,尽量的规避风险和取得报酬 二、实验材料 公司某个投资项目有A、B两个方案，投资额均为10000元，其收益的概率分布如下： 假定价值风险系数为8%，无风险报酬率为6%。 要求：分别计算A、B两个方案的预期报酬率、标准差、标准离差率，并进行风险分析。 三、实验方法与步骤 1、在工作表中输入相关公式和函数进行计算 四、实验结果 (一)单项资产的风险和报酬 (二)投资组合的风险和报酬 五、小结 1、通过这次实验我熟悉了投资报酬率、期望报酬率、方差、标准差、离散系数等各种计算的方法和用途，感觉收获良多。风险与报酬的可能性相联系,投资者之所以愿意投资高风险的项目,是因为风险与报酬成正相关,能够带来预期收益。对于衡量公司财务状况，有很多指标，不能片面的从某一个指标就断定公司的经营状况，需要多角度分析及思考得出公司的财务状况，进而更好地为公司做出财务决策，从而整体提高公司的经营能力，使其具有更高的竞争力。 2、单项资产的风险与报酬是通过计算期望报酬率就可以明了的看到所有可能结果的数目,也能看到各结果的发生概率,更有利于投资者判断选择。 3、投资组合的风险和报酬就是指各项单项的期望报酬的加权平均,权重为整个组合的各个资金占总的比重,通过计算可以让投资者更理智的投资。 4、公司的财务报表是反映公司经营状况的有效证据，提高公司的经济利益，需要尽可能大的提高销售收入，减少销售成本。 5、实验中虽然解决了很多问题，但也遇到了诸多问题，对于操作的不熟练是 昆明理工大学理学院 信息与计算科学专业操作性实验报告 年级： 10级姓名：刘陈学号： 201011101128 指导教师： 胡杰 实验课程名称：计算机图形学程序设计开课实验室：理学院机房216 实验内容： 1．实验/作业题目:用计算机高级语言VC++6.0实现计算机的基本图元绘制2．实验/作业课时：2学时 3．实验过程(包括实验环境、实验内容的描述、完成实验要求的知识或技能)：实验环境：（1）硬件：每人一台PC机 （2）软件：windows OS，VC++6.0或以上版本。 试验内容及步骤: （1）在VC++环境下创建MFC应用程序工程（单文档） （2）编辑菜单资源 （3）添加菜单命令消息处理函数 （4）添加成员函数 （5）编写函数内容 试验要求： （1）掌握Bezier曲线、Bezier曲面、及另一个曲面的算法。 （2）实现对Bezier曲线、Bezier曲面、及另一个曲面。 （3）试验中调试、完善所编程序，能正确运行出设计要求结果。 （4）书写试验报告上交。 4．程序结构(程序中的函数调用关系图) 5．算法描述、流程图或操作步骤： 在lab4iew.cpp文件中添加如下头文件及变量 int flag_2=0; int n_change; #define M 30 #define PI 3.14159 //圆周率 #include "math.h" //数学头文件 在lab4iew.h文件中的public内添加变量： int move; int graflag; void Tiso(float p0[3],float x0, float y0, float p[3]); void OnBezierface(); 在lab4iew.h文件中的protected内添加变量： int n;//控制点数 const int N;//控制点数的上限 CPoint* a;//控制点存放的数组 double result[4][2]; 在lab4iew.cpp文件中的函数Clab4iew::OnDraw(CDC* pDC)下添加如下代码： int i,j; for(i=0;i 陕西科技大学实验报告 课 程： 数理金融 实验日期： 2014 年 5 月 22 日 班 级： 数学112 交报告日期： 2013 年 5 月 23 日 姓 名： 常海琴 报告退发： （订正、重做） 学 号： 201112010101 教 师： 刘利明 实验名称： 多元回归分析 一、实验预习： 1.多元回归模型。 2.多元回归模型参数的检验。 3.多元回归模型整体的检验。 二、实验的目的和要求： 通过案例分析掌握多元回归模型的建立方法和检验的标准；并掌握分析解决实际金融问题的能力。 三、实验过程：（实验步骤、原理和实验数据记录等） 软件：Eviews3.1 数据：给定美国机动车汽油消费量研究数据。 实验原理：最小二乘法拟合多元线性回归方程 数据记录： 实例中1950年到1987年机动汽车的消费量、汽车保有量、汽油价格、人口数、国民生产总值 图1各个量之间的关系 陕西科技大学理学院实验报告 - 2 - 1、录入数据 图2录入数据 2、回归分析 443322110X X X X Y βββββ++++= 图3运行结果 Y=24553723+1.418520x1-27995762x2-59.87480x3-30540.88x4 S (25079670) (0.266) (5027085) (198.5517) (9557.981) T (0.979) (5.314) (-5.568) (-0.301) (-3.195) 2R =0.966951 F=241.3764 - R =0.9629 dw=0.6265 四、实验总结：（实验数据处理和实验结果讨论等） 用残差和最小确定直线位置是一个途径。计算残差和有相互抵消的问题。用残差绝对值和最小确定直线位置也是一个途径绝对值计算起来比较麻烦。最小二乘法用绝对值平方和最小确定直线位置。0β、1β、2β、3β、4β具有线性特性，无偏特性，有效性。-R =0.9629基本上接近于1，拟合效果较好。 财务管理实训报告范文三篇 财务管理实训汇报范文格式一 在这个学期里，我们开展了财务管理课，期末学校跟着安排我们进行财务管理实训。以下是这次实训的一些详细情况，以及我的一些感悟领会。 这次实训在期末进行，时间为从xx月xx号至xx月xx号，共10个课时，大概持续一个星期。这次实训的目的是为了进一步稳固我们按模块教学所掌握的《财务管理》操作技能知识，全面检验我们财务会计核算综合运用技能，加强我们动手能力和实践操作能力，并为今后从事财务管理打下良好基础，而特开展的。这次实训要求我们能以企业的财务报表等核算资料为基础，对企业财务活动的过程和结果进行研究和评价，以分析企业在生产经营过程中的利弊得失、财务状况及开展趋势，并能为评价和改良财务财务管理工作及为将来进行经济决策提供重要的财务信息。实训内容分为三大块：一初步分析，二财务指标分析，三综合分析。 实训开始的第一步骤是公式计算。根据企业资产负债表以及利润表上的数据信息，再通过特定的公式把各项指标的构造比率、增长额和增长率等项目方案计算出来。这个工作的技术含量相比照较低，最要是考察我们对公式的理解程度以及运用程度，只要你熟悉公式，懂得运用公式，然后对号入座，几乎上就没什么大问习题了，但是要计 算的数据比较多，相对就变得繁琐，毕竟是一环扣一环的公式计算，这要求核算人员工作态度认真严谨。由于实训要求书面书写清洁整齐、标准、严禁挖乱、涂改和使用涂改液，所以我做的时候先在草稿上做一次，确认无误后，再填入实训资料。我平常是属于比较认真学习的那一类，所以这个公式计算没到四个课时，我就完成了，进展得相比照较顺利。可是进行第二步骤运用公式分析就遇到相当大的困难。 第二步骤公式分析、评价，也就是这次实训过程中最为关键、最为重要、最精华的一步，也是这次实训的主要内容以及主要目的。 第一步是对资产负债表以及利润表作初步分析。资产负债表总体分为三大块：资产、负债及所有者权益，而其中资产又分为流动资产和非流动资产，负债又分为流动负债和非流动负债。每一大块到每一小块，再到每一小块的细分都要进行分析小结，这点对初学者来说要求不低难度不少，或许是教师对我们期望值相当高，希望通过高要求打好我们基础，所以才安排大习题量并细分析。 大致上的资产总额构造分析，流动资产构造分析、非流动资产构造分析等，然后再细分下去的货币资金分析、应收账款分析、应收票据分析、其他应收款分析、存货分析等，通过教师的指导以及与同学们的讨论，我还是可以理解和分析的，可是明细的预付账款、原材料、固定资产和再建工程，就不知道怎么作出总结归纳好了。后来在课本上大量并且细微阅读有关内容，在网上大量疯狂的搜索有关资料，再根据资料通过自己的独立思考，渐渐的领悟很多财务分析的问习题，譬如对预付账款的分析，开始我只明白预付账款的字面意思，就是指 Bezier曲线原理及实现代码（c++） 一、原理： 贝塞尔曲线于1962年，由法国工程师皮埃尔·贝塞尔（Pierre Bézier）所广泛发表，他运用贝塞尔曲线来为汽车的主体进行设计。贝塞尔曲线最初由Paul de Casteljau于1959年运用de Casteljau 算法开发，以稳定数值的方法求出贝塞尔曲线。 线性贝塞尔曲线 给定点P0、P1，线性贝塞尔曲线只是一条两点之间的直线。这条线由下式给出： 且其等同于线性插值。 二次方贝塞尔曲线的路径由给定点P0、P1、P2的函数B(t) 追踪： 。TrueType字型就运用了以贝塞尔样条组成的二次贝塞尔曲线。 P0、P1、P2、P3四个点在平面或在三维空间中定义了三次方贝塞尔曲线。曲线起始于P0走向P1，并从P2的方向来到P3。一般不会经过P1或P2；这两个点只是在那里提供方向资讯。P0和P1之间的间距，决定了曲线在转而趋进P3之前，走向P2方向的“长度有多长”。 曲线的参数形式为： 。 现代的成象系统，如PostScript、Asymptote和Metafont，运用了以贝塞尔样条组成的三次贝塞尔曲线，用来描绘曲线轮廓。 一般化 P0、P1、…、P n，其贝塞尔曲线即 。 例如： 。 如上公式可如下递归表达：用表示由点P0、P1、…、P n所决定的贝塞尔曲线。则 用平常话来说，阶贝塞尔曲线之间的插值。 一些关于参数曲线的术语，有 即多项式 又称作n阶的伯恩斯坦基底多项式，定义00 = 1。 点P i称作贝塞尔曲线的控制点。多边形以带有线的贝塞尔点连接而成，起始于P0并以P n终止，称作贝塞尔多边形（或控制多边形）。贝塞尔多边形的凸包（convex hull）包含有贝塞尔曲线。 一元线性回归在公司加班 制度中的应用 院(系): 专业班级: 学号姓名: 指导老师: 成 绩: 完成时间 : 一元线性回归在公司加班制度中的应用 一、实验目的 掌握一元线性回归分析的基本思想与操作,可以读懂分析结果,并写出回归方程,对回归方程进行方差分析、显著性检验等的各种统计检验 二、实验环境 SPSS21、0 windows10、0 三、实验题目 一家保险公司十分关心其总公司营业部加班的程度,决定认真调查一下现状。经10周时间,收集了每周加班数据与签发的新保单数目,x 为每周签发的新保单数目,y 为每周加班时间(小时),数据如表所示 y 3、5 1、0 4、0 2、0 1、0 3、0 4、5 1、5 3、0 5、0 1. 画散点图。 2. x 与y 之间大致呈线性关系？ 3. 用最小二乘法估计求出回归方程。 4. 求出回归标准误差σ∧ 。 5. 给出0 β∧ 与1 β∧ 的置信度95%的区间估计。 6. 计算x 与y 的决定系数。 7. 对回归方程作方差分析。 8. 作回归系数1 β∧ 的显著性检验。 9. 作回归系数的显著性检验。 10. 对回归方程做残差图并作相应的分析。 11. 该公司预测下一周签发新保单01000x =张,需要的加班时间就是多少？ 12.给出0y的置信度为95%的精确预测区间。 13.给出 () E y的置信度为95%的区间估计。 四、实验过程及分析 1、画散点图 如图就是以每周加班时间为纵坐标,每周签发的新保单为横坐标绘制的散点图,从图中可以瞧出,数据均匀分布在对角线的两侧,说明x与y之间线性关系良好。 2、最小二乘估计求回归方程 系数a 模型非标准化系数标准系数t Sig、 B 的 95、0% 置信区间 B 标准误差试用版下限上限 实验报告 实验课程：[信息分析] 专业：[信息管理与信息系统] 班级：[ ] 学生姓名：[ ] 指导教师：[请输入姓名] 完成时间：2013年6月28日 一．实验目的 多元线性回归简单地说是涉及多个自变量的回归分析，主要功能是处理两个变量之间的线性关系，建立线性数学模型并进行评价预测。本实验要求掌握附带残差分析的多元线性回归理论与方法。 二．实验环境 实验室308教室 三．实验步骤与内容 1打开应用统计学实验指导书，新建excel表 2．打开SPSS，将数据输入。 3．调用SPSS主菜单的分析——>回归——>线性命令，打开线性回归对话框，指定因变量（工业GDP比重）和自变量（工业劳动者比重、固定资产比重、定额资金流动比重），以及回归方式；逐步回归（图1） 图1 线性对话框 4.在统计栏中，选择估计以输出回归系数B的估计值、t统计量等，选择Duribin-watson以进行DW检验；选择模型拟合度输出拟合优度统计量值，如R^2、F统计量值等（图2）。 图2 统计量栏 5．在线性回归栏中选择直方图和正态概率图以绘制标准化残差的直方图和残差分析与正态概率比较图，以标准化预测值为纵坐标，标准化残差值为横坐标，绘制残差与Y的预测值的散点图，检验误差变量的方差是否为常数（图3）。 图3 绘制栏 6.提交分析，并在输出窗口中查看结果，以及对结果进行分析。 系统在进行逐步分析的过程中产生了两个回归模型，模型1先将与因变量（销售收入）线性关系的自变量地区人口引入模型，建立他们之间的一元线性关系。而后逐步引入其他变量，表1中模型2表明将自变量人均收入引入，建立二元线性回归模型，可见地区人口和人均收入对销售收入的影响同等重要。 财务管理实验报告总结免费范文 一、实验目的 二、实验成员角色分配 团队中的四个人必须有很强的团队意识和强大的凝聚力，这项工作本身就是一项相互配合与在相互帮助中完成的工作，每个人都负 有别人不可替代的任务。如果四个人当中有一个人缺少团队意识， 那只会有一种结果：必输无疑，无论其它人的个人业务水平有多高，因为每个人的工作都是紧密的相互关联、密不可分的。 三、实验过程及分析 (一)生产计划与实行 第一年，我们公司主要是生产低端产品，所以安装了三条生产线分别是两条低端L1，一条在建的中端M1，之所以我们在选择生产线 时选择的都是最贵的，是因为我们小组坚信，只要能生产出多的产品，就一定能盈利。但在产房的购买与租赁问题中，我们出现了错误，这个错误是到后面也无法弥补的。我们第一年选择了厂房租赁，规则上是说厂房租赁每年4万，可到实际操作中就不是这样了，厂 房每年的租金都会翻倍，这也使我们接下来几年的预算全部出错， 甚至在最后两年出现了紧急贷款的情况。 (二)财务变化分析 第一年，公司处于初创期，需要购置厂房、购买设备、聘用工人、采购原材料、生产产品，做好生产的准备。由于购买了设备、原材 料等，所以企业资产总计是呈增长的。处于初创期的企业意味着资 金只出无进，而且根据规则，企业第一年只能卖低端产品，导致资 金流出要大于资金流入，所以企业的营业利润、利润总额以及净利 润均呈负增长。 第二年，在扣除一系列费用之后，虽然公司资金有剩余，但还不足以满足公司本年的经营，所以我们选择了借入长期借款来满足公 司经营。在这一年企业继续购进原材料和设备来扩大生产，实现产 品多样化，同时加之上年所剩产成品使得本年资产总额继续上涨。 本年我们在销售低端产品的基础上增加了中端产品的销售，这一举 措让我们尝到了销售收入的甜头，公司营业利润以及净利润相比上 一年有大幅增长，呈正增长趋势，销售利润率也呈现上涨之势。 第三年，我们不甘于平稳的经营模式，决定扩大生产量，增加厂房和设备，并开始进军高端市场。虽然随之而来的是高额的成本费用，但由于我们公司所占的市场份额比重较高，所以销售收入也是 不菲的，营业利润及净利润几乎高出上一年的50%，销售利润率、 净资产收益率等盈利指标的增长也是可观的。 在第四年到第八年期间，我们企业本着平稳中有突破的精神，继续填置设备，积极扩大生产量，虽然在这期间存在销售状况下降的 情况，但总体销售状况是可观的。由于一些销售收入有回款期限， 所以也导致了企业资金缺乏，只能依靠借入长期贷款来满足企业经 营需求，并且在第七年我们也通过发行股票的方式来筹集资金。总 体而言，这几年的销售收入总是处于波动之中，第六年和第七年达 到最高，销售成本以及各项费用的支出情况也并不稳定，这使得企 业营业利润和净利润无法呈现出一个平稳的增长态势，造成这一结 果的原因之一可能是财务预算工作做得不够细致准确，对于预计销 售量的考虑过于简单。 (三)成本及财务指标分析 从费用控制来看，财务费用比较稳定，在第七年因为发行股票财务费用激增，在其他年份均低于行业水平，主要是我们每年从银行 借债不多，也没有出现过应收账款贴现的现象，表示我们从一开始 财务预算就是较合理的，没有出现过资金严重短缺的年份，但是由 于对系统了解不够充分，我们企业在后两年出现了紧急借款的现象，而且借款数目比较小，这说明在后两期由于业务大，成本高，主要 是原材料购买多，我们企业现金流出现断裂，应该在前期做多些贷款，避免出现紧急贷款这种失误。其次是管理费用，从管理费用分 年趋势图看，公司第一年管理费用最高，达到350000元，主要原因 是购买生产线，第二年、第三年管理费用分别是142000元、157500 财务管理模拟实验报告 课程名称：财务管理综合实验 专业班级：财务管理（4）班 姓名：永侠 学号：10551165 指导教师：老师 实验日期： 2013-**-** 目录 第一部分：实验报告 实验一风险与报酬 实验二股票股价 实验三资金需要测量预测实验四资本成本 实验五筹资决策 实验六投资项目的风险分析实验七应收账款管理 实验八利润分配的经济效果实验九财务比率分析 实验十财务报表分析 实验十一因素分析 实验十二财务综合分析文档第二部分：实习报告 一、资产负债表分析 二、利润表分析 第三部分：小结 一、自我小结 二、指导老师评价 第一部分：实验报告 实验一风险与报酬 一、实验目的 1、理解风险报酬的概念,计算 2、掌握单项资产风险和报酬,投资组合的风险和报酬的计算 3、计算预期报酬率、标准差、标准离差率，并根据计算结果进行风险分析 4、掌握POWER( )函数,SQRT( )函数等函数 5、综合分析各单项资产和投资组合的风险和报酬,尽量的规避风险和取得报酬 二、实验材料 公司某个投资项目有A、B两个方案，投资额均为10000元，其收益的概率分布如下： 要求：分别计算A、B两个方案的预期报酬率、标准差、标准离差率，并进行风险分析。 三、实验方法与步骤 1、在工作表中输入相关公式和函数进行计算 (二)投资组合的风险和报酬 1、通过这次实验我熟悉了投资报酬率、期望报酬率、方差、标准差、离散系数等各种计算的方法和用途，感觉收获良多。风险与报酬的可能性相联系,投资者之所以愿意投资高风险的项目,是因为风险与报酬成正相关,能够带来预期收益。对于衡量公司财务状况，有很多指标，不能片面的从某一个指标就断定公司的经营状况，需要多角度分析及思考得出公司的财务状况，进而更好地为公司做出财务决策，从而整体提高公司的经营能力，使其具有更高的竞争力。 2、单项资产的风险与报酬是通过计算期望报酬率就可以明了的看到所有可能结果的数目,也能看到各结果的发生概率,更有利于投资者判断选择。 3、投资组合的风险和报酬就是指各项单项的期望报酬的加权平均,权重为整个组合的各个资金占总的比重,通过计算可以让投资者更理智的投资。 4、公司的财务报表是反映公司经营状况的有效证据，提高公司的经济利益，需要尽可能大的提高销售收入，减少销售成本。 5、实验中虽然解决了很多问题，但也遇到了诸多问题，对于操作的不熟练是一个较严重的问题，将操作熟练起来对实验结果的得出是有很大帮助的。 回归分析实验报告 姓名：班级：学号（后3位）： 一．实验名称：回归分析 二．实验性质：综合性实验 三．实验目的及要求： 1. 掌握统计工具【回归】的使用方法. 2．掌握线性回归分析的方法，并能对统计结果进行正确的分析. 3．学会非线性回归方程的构建方法，并能进行有关的分析. 四．实验内容、实验操作关键步骤及实验主要结果 x 1．为了研究某商品的需求量Y与价格之间的关系，收集到下列10对数据： x 1 1.5 2 2.5 3 3．5 4 4 4．5 5 价格 i y10 8 7.5 8 7 6 4．5 4 2 1 需求量 i x （1）求需求量Y与价格之间的线性回归方程. α0.05下，对线性回归关系显著性检验. （2）在显著性水平= 实验操作关键步骤及实验主要结果 在EXCEL中选用【 】工具模块，得到如下表的实验结果.因此： x. （1）求需求量Y与价格之间的线性回归方程为 α0.05（2）由于检验的P-value=，所以，在显著性水平= 下，线性回归关系 . 2．随机调查10个城市居民的家庭平均收入与电器用电支出Y 情况得数据（单位：千元）如下： x 收入i x 18 20 22 24 26 28 30 30 34 38 支出 i y 0.9 1.1 1.1 1.4 1.7 2.0 2.3 2.5 2.9 3.1 (1) 求电器用电支出Y 与家庭平均收入之间的线性回归方程. x (2) 计算样本相关系数. (3) 在显著性水平=α0.05下，作线性回归关系显著性检验. (4) 若线性回归关系显著,求=25时，电器用电支出的点估计值. x 实验操作关键步骤及实验主要结果 在EXCEL 中选用【 】工具模块，得到如下表的实验结果.因此： （1）求电器用电支出Y 与家庭平均收入之间的线性回归方程为 x . （2）样本相关系数 . （3）由于检验的P- value=，所以，在显著性水平 =α0.05下，线性回归关系 . （4）=25时，电器用电支出的点估计值 x . 财务管理模拟实习报告 篇一：财务管理模拟实验报告 财务管理模拟实验报告 一、实验过程 1、组建模拟公司，建立管理团队 以小组为单位组建模拟公司，注册公司名称，建立管理团队（每组6人），准备参与模拟竞争。首先，推选公司总裁，然后，由总裁根据公司生产经营管理的需要进行职能分工，确定财务总监、市场总监、销售总监、供应总监、信息总监等岗位人选，并明确各自具体职责。 2、规划公司经营，编制财务预算 在熟悉模拟公司市场竞争规则的前提下，各公司召开年度财务计划工作会议，对公司目前所处的外部经营环境和内部运营条件进行分析，研究生产经营管理过程中蕴藏着的有利机会和主要威胁，确立公司经营战略和财务管理目标，编制年度财务预算。 公司经营管理战略包括新产品开发战略、新市场进入战略、投资战略、竞争战略等。 财务管理目标可选择利润最大化、股东财富最大化或企业价值最大化等目标。 年度财务预算包括现金预算、生产预算、综合费用预算、销售预算、广告费预算、经营预算、投资预算、管理费用预 算、财务费用预算等。 3、经营模拟公司，开展财务活动 每年年初，根据公司对市场的分析，依据广告费预算，参加产品订货会，支付广告费，登记销售订单；根据上年度财务成果，支付应交税费、应付股利。由于我公司前两年亏损高达38百万，所以在以后年度需将亏损补足才能计提所得税，股利分配也是到第五年盈利较多才开始分配，第六年也采用固定股利支付率政策进行了股利分配。 每年度，根据公司短期融资需要，申请或偿还短期借款，投资（变卖或转产）生产线，订购原材料，支付应付账款，原材料入库，产品生产，按订单交货，收回应收账款，新产品研发投资，支付公司行政管理费。为了赢利，于第一年一季度开始研发乙产品，同时开始安装半自动生产线一条来生产乙产品，为了扩大生产，到第二年一季度租入Y厂房来安装生产线，另外又安装一条半自动生产线生产乙产品，应市场需求，第三年一季度，又为了合理生产乙产品，又开始安装办自动生产线。每年年末，根据公司长期资金需求，确定具体筹资方式，包括申请或归还长期贷款、发行股票等，新市场开拓投资，ISO资格认证投资，支付设备维修费，构建或融资租入厂房，计提固定资产折旧，进行股利分配。我公司于第一年年末申请了四年期长期贷款83百万，后来又借了7百万，总计90百万，第三年年末发行了四年期债券24 实验报告 实验目的： 1.构建一元及多元回归模型，并作出估计 2.熟练掌握假设检验 3.对构建的模型进行回归预测 实验内容： 对1970——1982年某国实际通货膨胀率、失业率和预期通货膨胀率进行分析，根据下表（表一）提供的数据进行模型设定，假设检验及回归预测。 表一 年份Y X2 X3 1970 5.92 4.90 4.78 1971 4.30 5.90 3.84 1972 3.30 5.60 3.31 1973 6.23 4.90 3.44 1974 10.97 5.60 6.84 1975 9.14 8.50 9.47 1976 5.77 7.70 6.51 1977 6.45 7.10 5.92 1978 7.60 6.10 6.08 1979 11.47 5.80 8.09 1980 13.46 7.10 10.01 1981 10.24 7.60 10.81 1982 5.99 9.70 8.00 实验步骤： 1.模型设定： 为分析实际通货膨胀率（Y）分别和失业率（X2）、预期通货膨胀率（X3）之间的关系，作出如下图所示的散点图。 图一 从上示散点图可以看出实际通货膨胀率（Y）分别和失业率（X2）不呈线性关系，与预期通货膨胀率（X3）大体呈现为线性关系，为分析实际通货膨胀率（Y）分别和失业率（X2）、预期通货膨胀率（X3）之间的数量关系，可以建立单线性回归模型和多元线性回归模型： 1231 Y X ββμ=++ 123322Y X X βββμ=+++ 2．估计参数 在Eviews 命令框中输入 “ls y c x2”，按回车，对所给数据做简单的一元线性回归分析。分析结果见表二。 表二 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 10/09/11 Time: 17:23 Sample: 1970 1982 Included observations: 13 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.323831 1.626284 0.814022 0.4329 X3 0.960163 0.228633 4.199588 0.0015 R-squared 0.615875 Mean dependent var 7.756923 Adjusted R-squared 0.580955 S.D. dependent var 3.041892 S.E. of regression 1.969129 Akaike info criterion 4.333698 Sum squared resid 42.65216 Schwarz criterion 4.420613 Log likelihood -26.16904 F-statistic 17.63654 Durbin-Watson stat 1.282331 Prob(F-statistic) 0.001487 由回归分析结果可估计出参数1β、2β 即^ 31.3238310.960163Y X =+ （1.626284）（0.228633） ()()0.814022 4.199588 t = 2 0.615875R = F=17.63654 n=13 一元线性回归 一、实验题目1 一家保险公司十分关心其总公司营业部加班的程度，决定认真调查一下现状。经过10周的时间，收集了每周加班时间的数据和签发的新保单数目，x为每周签发的新报数目，y为每周加班时间（小时），数据见下表： 二、实验内容 散点图如下所示： [数据集1] 描述性统计量 均值标准偏差N y 2.850 1.4347 10 x 762.00 379.746 10 残差图分析： 1.x 与y 之间大致呈线性关系。 2、设回归方程为01y x ββ∧ ∧ ∧ =+ 1β∧ = 12 2 1 (2637021717) 0.0036(71043005806440) ()n i i i n i i x y n x y x n x -- =- =--= =--∑∑ 01 2.850.00367620.1068y x ββ-∧- =-=-?= 0.10680.0036y x ∧ ∴=+可得回归方程为 3、 22 n i=1 1()n-2i i y y σ∧∧=-∑ 2 n 01i=1 1(())n-2i y x ββ∧∧=-+∑ =0.2305 σ∧ =0.4801 4、 由于2 1 1(, )xx N L σββ∧ t σ ∧= = 服从自由度为n-2的t 分布。因而 /2|(2)1P t n αασ????<-=- ?? ?? 也即：1/2 11/2 (p t t ααβββ∧ ∧ ∧ ∧ -<<+=1α- 可得195%β∧ 的置信度为的置信区间为 0.4801/0.4801/??（0.0036-1.8600.0036+1.860 即为：（0.0028，0.0044） 220 01()(,())xx x N n L ββσ- ∧ + 财务管理模拟实验报告【精编版】 财务管理模拟实验报告 课程名称：财务管理综合实验 专业班级：财务管理（4）班 目录 第一部分：实验报告 实验一风险与报酬 实验二股票股价 实验三资金需要测量预测 实验四资本成本 实验五筹资决策 实验六投资项目的风险分析 实验七应收账款管理 实验八利润分配的经济效果 实验九财务比率分析 实验十财务报表分析 实验十一因素分析 实验十二财务综合分析文档 第二部分：实习报告 一、资产负债表分析 二、利润表分析 第三部分：小结 一、自我小结 二、指导老师评价 第一部分：实验报告 实验一风险与报酬 一、实验目的 1、理解风险报酬的概念,计算 2、掌握单项资产风险和报酬,投资组合的风险和报酬的计算 3、计算预期报酬率、标准差、标准离差率，并根据计算结果进行风险分析 4、掌握POWER( )函数,SQRT( )函数等函数 5、综合分析各单项资产和投资组合的风险和报酬,尽量的规避风险和取得报酬 二、实验材料 假定价值风险系数为8%，无风险报酬率为6%。 要求：分别计算A、B两个方案的预期报酬率、标准差、标准离差率，并进行风险分析。 三、实验方法与步骤 1、在工作表中输入相关公式和函数进行计算 (一)单项资产的风险和报酬 1、通过这次实验我熟悉了投资报酬率、期望报酬率、方差、标准差、离散系数等各种计算的方法和用途，感觉收获良多。风险与报酬的可能性相联系,投资者之所以愿意投资高风险的项目,是因为风险与报酬成正相关,能够带来预期收益。对于衡量公司财务状况，有很多指标，不能片面的从某一个指标就断定公司的经营状况，需要多角度分析及思考得出公司的财务状况，进而更好地为公司做出财务决策，从而整体提高公司的经营能力，使其具有更高的竞争力。 2、单项资产的风险与报酬是通过计算期望报酬率就可以明了的看到所有可能结果的数目,也能看到各结果的发生概率,更有利于投资者判断选择。 实验报告三课程应用回归分析 学生姓名陆莹 学号20121315021 学院数学与统计学院 专业统计学 任课教师宋凤丽 二Ｏ一四年四月十七日 （1） shuju<-read.table("E:/4.14.txt") namesdata<-c("y",paste("x",1:2,sep="")) colnames(shuju)<-namesdata lm.shuju<-lm(y~.,data=shuju) summary(lm.shuju) Call: lm(formula = y ~ ., data = shuju) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -747.71 -229.80 -2.15 267.23 547.68 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) -574.0624 349.2707 -1.644 0.1067 x1 191.0985 73.3092 2.607 0.0121 * x2 2.0451 0.9107 2.246 0.0293 * --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘’ 1 Residual standard error: 329.7 on 49 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.2928, Adjusted R-squared: 0.264 F-statistic: 10.15 on 2 and 49 DF, p-value: 0.0002057 >plot(lm.shuju,2) 由上图可知，残差通过正态性检验，原假设成立。 R语言实验报告 回归分析中 身高预测体重的模型 学院： 班级： 学号： 姓名： 导师： 成绩： 目录 一、实验背景 (1) 二、实验目的 (1) 三、实验环境 (1) 四、实验内容 (1) 1.给出实验女性的身高体重信息； (2) 2.运用简单线性回归分析； (2) 3.运用多项式回归分析 (2) 五、实验过程 (2) （一）简单线性回归 (2) 1.展示拟合模型的详细结果 (2) 2.女性体重的数据 (2) 3.列出拟合模型的预测值 (3) 4.列出拟合模型的残差值 (3) 5.得出身高预测体重的散点图以及回归线 (3) （二）多项式回归 (5) 1.展示拟合模型的详细结果 (5) 2.身高预测体重的二次回归图 (5) 六、实验分析 (7) 七、总结 (7) 一、实验背景 从许多方面来看，回归分析都是统计学的核心。她其实是一个广义的概念，通指那些用一个或多变量（也称自变量或解释变量）来预测响应变量（也称因变量、效标变量或结果变量）的方法。通常，回归分析可以用来挑选与响应变量相关的解释变量，可以描述两者的关系，也可以生成一个等式，通过解释变量来预测响应变量。 二、实验目的 R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具； 本次试验要求掌握了解R语言的各项功能和函数，能够通过完成试验内容对R语言有一定的了解，会运用软件对数据进行分析； 通过本实验加深对课本知识的理解以及熟练地运用R语言软件来解决一些复杂的问题。 三、实验环境 Windows系统，R或者R Studio 四、实验内容 本实验提供了15个年龄在30—39岁间的女性的身高和体重信息，运用回归分析的方法通过身高来预测体重，获得一个等式可以帮助我们分辨哪些过重或过轻的个体。 昆明理工大学理学院 信息与计算科学专业设计/综合性实验报告 年级：2015级姓名：学号：1105 指导教师：胡杰 实验课程名称：计算机图形学开课实验室：理学楼210 实验内容： 1．实验/作业题目： MFC绘图Bezier曲面算法及Bezier曲线 2．实验/作业课时：2个课时 3．问题描述(包括实验环境、实验内容的描述、完成实验要求的知识或技能)：实验环境：（1）硬件：每人一台PC机 （2）软件：windows OS，VC++或以上版本。 实验内容的描述：Bezier曲面算法及Bezier曲线，Bezier去面啊绘制需要加入控制网格加以控制，先生成控制网格，再根据Bezier算法来绘制出曲面Bezier曲线根据控制点来绘制曲线。 完成实验要求的知识或技能： Bezier算法的迭代算法。 （2）Bezier曲线分为一次/二次/三次/多次贝塞尔曲线，之所以这么分是为了更好的理解其中的内涵。一次贝塞尔曲线（线性Bezier），实际上就是一条连接两点的直线段。在此使用了三次Bezier算法。 （3）曲线算法的几种主要算法以及各自的优缺点。 （4）基本的程序阅读能力，的基本使用技巧 4．基本要求(完成实验要达到的目标)： Bezier曲线定义：给定n+1个控制顶点Pi(i=0~n) ，则Bezier曲线定 义为：P(t)=∑Bi,n(t)Pi u∈[0,1] 其中：Bi,n(t)称为基函数。Bi,n(t)=Ci nti (1-t)n-i Ci n=n!/(i!*(n-i)!) 二、Bezier曲线性质1、端点性质：a）P(0)=P0, P(1)=Pn, 即：曲线过二端点。b）P’(0)=n(P1-P0), P’(1)=n(Pn-Pn-1) 即：在二端点与控制多边形相切。2、凸包性：Bezier曲线完成落在控制多边形的凸包内。3、对称性：由Pi与Pn-i组成的曲线，位置一致，方向相反。4、包络性：Pn (t)=(1-t)Pn-1 (t)+tPn-1 (t) 5．程序结构(程序中的函数调用关系图) 6．算法描述或流程图： 一元线性回归在公司加班制度中的应用 院（系）： 专业班级： 学号姓名： 指导老师： 成绩： 完成时间： 一元线性回归在公司加班制度中的应用 一、实验目的 掌握一元线性回归分析的基本思想和操作，可以读懂分析结果，并写出回归方程，对回归方程进行方差分析、显著性检验等的各种统计检验 二、实验环境 SPSS21.0 windows10.0 三、实验题目 一家保险公司十分关心其总公司营业部加班的程度，决定认真调查一下现状。经10周时间，收集了每周加班数据和签发的新保单数目，x 为每周签发的新保单数目，y 为每周加班时间（小时），数据如表所示 y 3.5 1.0 4.0 2.0 1.0 3.0 4.5 1.5 3.0 5.0 2. x 与y 之间大致呈线性关系？ 3. 用最小二乘法估计求出回归方程。 4. 求出回归标准误差σ∧ 。 5. 给出0 β∧与1 β∧ 的置信度95%的区间估计。 6. 计算x 与y 的决定系数。 7. 对回归方程作方差分析。 8. 作回归系数1 β∧ 的显著性检验。 9. 作回归系数的显著性检验。 10.对回归方程做残差图并作相应的分析。 11.该公司预测下一周签发新保单01000 x=张，需要的加班时间是多少？ 12.给出0y的置信度为95%的精确预测区间。 13.给出 () E y的置信度为95%的区间估计。 四、实验过程及分析 1.画散点图 如图是以每周加班时间为纵坐标，每周签发的新保单为横坐标绘制的散点图，从图中可以看出，数据均匀分布在对角线的两侧，说明x和y之间线性关系良好。 2.最小二乘估计求回归方程 用SPSS 求得回归方程的系数01,ββ分别为0.118,0.004，故我们可以写出其回归方程如下： 0.1180.004y x =+ 3.求回归标准误差σ∧ 由方差分析表可以得到回归标准误差：SSE=1.843 故回归标准误差： 2= 2SSE n σ∧-，2σ∧=0.48。 4.给出回归系数的置信度为95%的置信区间估计。 由回归系数显著性检验表可以看出，当置信度为95%时： 一、实验目的 《财务管理综合实训》是利用福斯特公司开发的《多媒体财务管理教学系统》软件，采用了先进的计算机技术和多媒体技术，弥补在财务管理教学过程中枯燥、学生无交互、单纯的学习理论知识、老师考核困难、不能全面的评估学生学习等缺陷，有效的提高了财务管理教学的质量和效率。让学生通过本软件，能够系统全面的掌握财务管理的具体操作和方法，为学生即将从事的会计工作打下坚实的基础，使之成为真正的会计专业人才。 二、实验地点 三、实验的基本要求 1.了解并掌握财务分析的方法。 2.了解和掌握财务预测与计划的基本步骤和方法 3.了解、熟悉资本成本的概念，掌握资本成本的计算方法。 4.了解、熟悉杠杆效应与最佳资本结构的概念，掌握杠杆效应与最佳资本结构的计算方 法。 5.了解、熟悉股息政策。 6.熟悉运营资本管理的原理并掌握运营资本管理的计算方法。 7.熟悉运投资管理的原理并掌握投资管理的计算方法。 四、实训基本情况说明 在半年的财务管理课程学习之后，我们虽然掌握了理论知识，但对于把这些理论运用到实践还是有一定难度，不能够把理论和实践很好地结合起来。众所周知，作为一个财务管理人员，如果不会进行实际的财务操作，就不能算做一个合格的财务管理者。于是在大二第二个学期我们开了这门财务管理综合实训课。 实训重在动手去做，把企业发生的业务能够熟练地反映出来，这样才能证明作为一个财务管理人员的实力。因此我们学校本着理论结合实际的思想，让我们学习实训课使我们不仅在理论上是强的，在动手能力更是强者。这样我们在三年毕业后走出校门才能更好地投入到工作中去。 本系统以一个财经大学生毕业到一家生产制造公司实习，对企业所发生的财务问题进行一一解决的实验案例，将现金管理、信用管理、应收账款管理、存货管理、全面预算日常管理、投资决策、资本结构决策、融资决策、报表分析等基本知识有机的结合在一起,有效地提高学生学习兴趣。可操作性强。回归分析 实验报告
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