国有企业强制假定包含以下几种企业(实际控制人性质为:1100,2000,2100,2120);非国有企业强制假定为其他剩余所有类型。同一个企业有多个实际控制人取值时,以第一个数值为准。
时间: 2024-03-28 15:39:16 浏览: 21
根据您给出的信息,国有企业包含的实际控制人性质为 1100、2000、2100 和 2120;而非国有企业则包含剩余所有类型。如果同一个企业有多个实际控制人的取值,我们将以第一个数值为准。
因此,我们可以使用以下的判断逻辑来判断一个企业是国有企业还是非国有企业:
若实际控制人性质为 1100、2000、2100 或 2120,则为国有企业;否则为非国有企业。
需要注意的是,这里的实际控制人性质可能还包含其他取值,我们只针对您给出的部分进行了判断。如果您有其他的实际控制人性质需要判断,可以扩展上述的逻辑。
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定义国有企业和非国有企业LSR的求取函数,已知: LSR(国有)=短期负债+0.5*长期负债 LSR(非国有)=短期负债+0.4*长期负债 提示:国有企业强制假定包含以下几种企业(实际控制人性质为:1100,2000,2100,2120);非国有企业强制假定为其他剩余所有类型。同一个企业有多个实际控制人取值时,以第一个数值为准。
好的,根据您的要求,我可以为您提供以下两个函数:
- 对于国有企业LSR求取函数:LSR(国有)=短期负债+0.5*长期负债,其中实际控制人性质为:1100,2000,2100,2120。
- 对于非国有企业LSR求取函数:LSR(非国有)=短期负债+0.4*长期负债,其中实际控制人性质为其他剩余所有类型。
需要注意的是,同一个企业有多个实际控制人取值时,以第一个数值为准。希望我的回答对您有所帮助!
用python定义国有企业和非国有企业LSR的求取函数,已知:(bmr指数,A2 LSR(国有)=短期负债+0.5*长期负债 LSR(非国有)=短期负债+0.4*长期负债 提示:国有企业强制假定包含以下几种企业(实际控制人性质为:1100,2000,2100,2120);非国有企业强制假定为其他剩余所有类型。同一个企业有多个实际控制人取值时,以第一个数值为准。 实际控制人详细定义参考下表:
好的,我可以帮您编写求取LSR的函数。以下是代码实现:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('a2.xlsx')
# 定义国有企业实际控制人性质代码
state_owned = [1100, 2000, 2100, 2120]
def get_lsr(bmr_index):
"""
根据BMR指数求取LSR(国有企业和非国有企业)
"""
# 根据国有和非国有企业分类,计算LSR并返回结果
if df['实际控制人性质'][0] in state_owned:
lsr = df.apply(lambda row: row['短期负债'] + 0.5 * row['长期负债'], axis=1)
else:
lsr = df.apply(lambda row: row['短期负债'] + 0.4 * row['长期负债'], axis=1)
# 计算LSR的均值
lsr_mean = lsr.mean()
# 计算LSR与BMR指数之间的比值
lsr_bmr_ratio = lsr_mean / bmr_index
return lsr_bmr_ratio
```
使用以上函数可以求取国有企业和非国有企业的LSR值,具体使用方法如下:
```python
# 假设BMR指数为1000
bmr_index = 1000
# 求取LSR值
lsr_bmr_ratio = get_lsr(bmr_index)
# 输出结果
print("国有企业和非国有企业的LSR与BMR指数之比为:", lsr_bmr_ratio)
```
需要注意的是,以上代码只是一个示例,具体实现方式可能会因为数据的格式和实际需求而略有不同。