現金流量比率的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列股價、配息、目標價等股票新聞資訊

圖解財務報表分析(2版)

為了解決現金流量比率的問題，作者伍忠賢 這樣論述：

會計零基礎也能一看就懂！ 　　◎學習財報分析，對「工作、生活、投資」更有助益。 　　◎從日常生活來說明，融合知名企業的實務資訊，舉例鮮活有趣。 　　◎以圖像方式呈現各項財務比率，架構清晰，易懂易記。 　　◎運用台積電、聯電的財務報表分析講解，即學即懂。 　　看懂財務報表是了解一家企業的第一步。 　　財務報表分析內容涵蓋財務管理與會計學，在實務面涉及產業分析和公司分析，是商管學院、經濟系學生不可不學的科目。財報分析也是了解公司營運狀況的一項利器，透過損益表、資產負債表、現金流量表（三大報表），可檢視公司內部各部門的經營績效。「財務報表分析」可說是對一家企業的「健康檢查」。 　　本書內

容淺顯易懂，從最基本的損益表、資產負債表開始說明，讓沒學過會計學和財務管理的讀者，都能跟著本書循序漸進，對財務報表有較全面的認識。全書並以台積電、聯電的財報為例，針對各項指標進行比較分析，有趣且實用。  

現金流量比率進入發燒排行的影片

一個植基於特徵選取與樣本選取技術的自動選股模型

為了解決現金流量比率的問題，作者洪郁翔 這樣論述：

本論文研究台灣上市上櫃公司之財務指標相關資料，提出以分群演算法（Cluster）區分財務體質良好與不佳的分群結果，搭配特徵選取方法（Feature Selection, FS）或是樣本選取方法（Instance Selection, IS）結合隨機森林（Random Forest）機器學習方法探討股票預測之成效，本研究選取訓練資料為2001年至2018年在台灣加權指數有多頭和空頭股市經歷兩個大週期循環分別為2007年金融海嘯以及2018年中美貿易大戰，並以預測之日為建構日以相同金額買入並且以2018年3月至2022年3月之資料進行投資策略回溯測試。其實驗結果顯示Cascade Simple

K-Means加上樣本選擇（Instance Selection）的遺傳基因演算法（Genetic Algorithm, GA）結合隨機森林（Random Forest）預測結果其報酬率為79%為最優，其次，自我組織設映圖SOM（Self-Organizing Map）加上過採樣方法(Synthesized Minority Oversampling Technique ,SMOTE)其報酬率為75%。本實驗結果在於Cascade Simple K-Means和SOM兩種分群演算法搭配任何一個特徵選取或是樣本選取並結合隨機森林演算法結果都有72%以上報酬率，均優於大盤指數的62%，甚至在EM（

Expectation-Maximization algorithm）演算法也有三種方法（IB3、IS-GA、PCA）可以超過大盤報酬率。

Excel 2019會計與財務應用大全

為了解決現金流量比率的問題，作者張明真 這樣論述：

本書共21章，內容包括工作簿與工作表的基本應用、設置單元格格式和樣式、建立財務報表的基本方法、賬務處理表格管理、常見的財務報表、財務投資決策分析函數、進銷存管理、固定資產管理、員工工資管理、公司部門費用管理、公司損益表管理、現金流量表管理、會計報表製作、財務分析處理、企業往來賬務處理、樞紐分析表與資料透視圖的應用、利用條件格式和圖形分析資料、規劃求解算出最大利潤、財務預測、網路化財務管理、工作表的列印等。 本書內容系統、全面，圖文相輔，以實際運用為出發點，結合大量的應用案例，全面地講解了Excel2019在會計與財務管理工作中的相關應用技能與操作技巧，力求幫助讀者拓展知識

面、提高綜合應用能力。

應用貝葉斯網路模型與特徵篩選於電子產業財務危機預測

為了解決現金流量比率的問題，作者吳伯穎 這樣論述：

財務危機預測為實證金融中相當重視的議題。本文透過合成少數類過採樣技術平衡數據，將危機公司的少數數據過採樣，平衡數據以利預測能有公允的展現；貝葉斯加性回歸樹和特徵遞迴刪除法篩選特徵變數，節省模型的運算效能，簡化模型的架構；此外，通過J48決策樹的準確度度量，評估不同篩選器之間的預測性能；使用貝葉斯因果網路，建構並視覺化財務比率的因果模型，闡述財務比率與危機發生的因果關係。本文以西元2010到2021年間為研究期間，從245項財務比率中，找出電子產業發生財務危機的因素，特別是特徵變數與財務危機之間的因果關係。實證結果表示，在特徵變數中，其中如出售投資-CFI、利息支出率(B)、現金流量比率是為破

產時的主要原因，可視為領先指標。當公司出售投資-CFI過高，且現金流量比率過低或是利息支出率過高時，其發生危機的可能性便相當高。