计算机行业研发支出洞察:创新驱动与增长引擎

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"该报告是东方证券发布的关于计算机行业的专题研究,主要关注供给端的行业逻辑,特别是研发支出在企业成长中的关键作用。报告指出,随着技术升级,研发支出成为了评估计算机企业创新能力和未来增长潜力的重要标准。过去十年,计算机行业的研发支出呈现加速趋势,尤其是在云产品领域,而研发支出的强度、结构以及资本化率都有显著变化。" 在计算机行业中,研发支出不仅是企业创新的核心驱动力,而且是决定供给端竞争力的关键因素。过去,需求端因素在行业分析中占据主导地位,但随着技术的快速发展,供给端的重要性日益凸显。研发支出反映了企业的价值观和核心竞争力,它的周期性波动可以作为预测未来业绩变化的指标。 根据报告,过去三年,计算机行业的研发投入以20-30%的年增长率加速,特别是在2016-2018年间,技术人员比例从52%提升至60%,显示了行业对技术人才的高度重视。此外,研发支出占毛利润和期间费用的比例逐年上升,而研发支出与调整后净利润的比例在2016-2018年间快速提高,这表明企业正越来越多地将利润投入到研发活动中,以驱动长期增长。 在研发支出的结构上,资本化率从8%提高到17%,显示出企业更加倾向于将研发成本视为长期资产,而不是立即消耗的成本。不同子行业中,"基础和套装软件"、"行业解决方案"的平均研发投入较高,而"硬件"和"IT服务"也有较快的增长,这表明这些领域的企业更注重通过研发来提升产品和服务的竞争力。 报告还指出,计算机行业最近一轮的高研发投入可能预示着新一轮的技术革新和市场机遇。企业通过持续的研发投入,不仅可以提升自身的技术实力,还能适应市场的快速变化,满足客户不断增长的需求。因此,对于投资者来说,理解并关注企业的研发策略和支出情况,是评估其长期发展潜力的重要参考。 计算机行业的增长引擎正在从单纯依赖市场需求转向重视技术创新和供给端优化。企业通过加大研发投入,可以提升产品和服务的附加值,增强市场竞争力,从而推动整个行业的持续发展。对于投资者而言,深入研究和理解这一趋势,有助于做出更明智的投资决策。

翻译代码import numpy as np from cvxopt import matrix, solvers solvers.options['show_progress'] = False # 市场出清,考虑网络阻塞 def market_clearing(alpha): # 供给曲线的截距和斜率 a_real = np.array([15.0, 18.0]) b_real = np.array([0.01, 0.008]) # 需求曲线的截距和斜率 c_real = np.array([40.0, 40.0]) * -1 d_real = np.array([0.08, 0.06]) # 机组功率上下限 p_min = np.array([0.0, 0.0]) p_max = np.array([500.0, 500.0]) # 负荷需求上下限 q_min = np.zeros(2) q_max = np.array([500.0, 666.666666666667]) J_g = ([[-0.333333333333333, -0.333333333333333, -0.666666666666667], [0.333333333333334, -0.666666666666667, -0.333333333333333], [0, 0, 0]]) J = np.array([[-0.333333333333333, 0.0, 0.333333333333333, -0.333333333333334], [-0.333333333333333, 0.0, 0.333333333333333, 0.666666666666667], [-0.666666666666667, 0.0, 0.666666666666667, 0.333333333333333]]) J_max = np.array([25.0, 1000.0, 1000.0, 25.0, 1000.0, 1000.0]) P = matrix(np.diag(np.append(b_real, d_real))) q = matrix(np.append(alpha, c_real)) G = matrix(np.vstack((J, -J, np.diag(-np.ones(4)), np.diag(np.ones(4))))) h = matrix(np.hstack((J_max, -p_min, -q_min, p_max, q_max))) A = matrix(np.hstack((-np.ones(2), np.ones(2)))).T b = matrix(0.0) sv = solvers.qp(P, q, G, h, A, b) miu1 = sv['z'][0:3] miu2 = sv['z'][3:6] nodal_price = (np.ones((3, 1)) * sv['y'][0] - np.dot(J_g, miu1 - miu2)).squeeze() nodal_price_g = np.array([nodal_price[0], nodal_price[2]]) mc_amount = np.array(sv['x'][:2]).squeeze() cost_real = 0.5 * b_real * mc_amount ** 2 + a_real * mc_amount cost_declare = mc_amount * np.transpose(nodal_price_g) profit = cost_declare - cost_real return nodal_price_g, profit if __name__ == '__main__': alpha = np.array([20.29, 22.98]) print(market_clearing(alpha))

2023-06-06 上传