吉利跨国并购戴姆勒财务风险分析与防范研究

来源 :东北林业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:xpzcz1994
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
在国际化背景之下,我国的汽车行业迎来新机遇,许多企业为能够加快发展速度,提升生产效率,增强市场竞争力,满足顾客需求,另辟蹊径选择通过跨国并购的方式走出国门,开拓销售市场的同时增强自身实力,促进企业快速发展。跨国并购是企业产权转移的一种手段,有助于将资源整合,在经济高速发展的今天起到举足轻重的作用。进行跨国并购的企业可以通过被并购方的销售渠道和品牌竞争力来增强自身技术能力,提高市场占有率,取长补短使企业实力有了质的飞跃,进而赢得国际市场。但跨国并购又如同把双刃剑,尽管通过跨国并购可以迅速扩张,提高企业整体的实力,使企业的生产、技术创新等方面更上一层楼,但是也很容易因为跨国并购带来的重大财务问题未能做好适当地防范,从而造成跨国并购失败,给企业带来损失。因此,企业提高对跨国并购过程中财务风险分析的效率并能够进行有效防范,对企业达成跨国并购目标,顺利完成跨国并购活动起到关键性作用。本论文选取吉利跨国并购戴姆勒作为跨国并购财务风险分析与防范的案例进行研究。论文首先对国内外学者研究现状以及相关理论的梳理,制定吉利跨国并购戴姆勒案例分析的技术路线图,为后文研究分析提供理论依据。其次介绍了吉利和戴姆勒双方基本概况,具体阐述吉利跨国并购戴姆勒的并购环境及并购动因,详细说明吉利跨国并购戴姆勒的并购过程和所存在的财务风险。再次对吉利跨国并购戴姆勒财务风险问题展开具体分析。最后对吉利跨国并购戴姆勒的具体财务风险防范措施进行研究,并基于以上分析得出国内企业在面对跨国并购财务风险时如何进行有效防范的措施。
其他文献
新媒体是学科教学的重要辅助手段,在课堂教学中有着广泛的应用。教师要对新媒体有深刻的认识,积极探寻新媒体在美术教学中应用的途径,给学生学习美术提供更多的便利条件,以提高美术课堂教学效率,实现提升学生核心素养的目标。
对海南省的多孔菌区系组成和生态习性进行了分析,发现该地区多孔菌物种多样性十分丰富,共242种,隶属7目17科84属,优势科为多孔菌科、锈革孔菌科和灵芝科,优势属为木层孔菌属、灵芝属和多孔菌属,分别为28、14和13种。经过区系地理分析发现,海南省多孔菌以泛热带成分和北温带成分为主,表现出明显的泛热带特征。该地区的多孔菌常见种、偶见种和稀有种分别为102、95和45种。在寄主选择性方面,生长在被子植
随着教育改革步伐的加快,教育部门对初中英语教学质量的要求也越来越高,英语教师需要跳出应试教育的思维,从锻炼学生的英语运用能力出发,对教学手段进行创新。基于此,初中英语教师可以应用故事教学法开展课堂教学,有效激发学生对英语的学习兴趣,充分发挥故事教学法的教育价值,帮助学生构建英语运用思维框架,从而逐步引导学生正视英语学科学习,有效提升个人的英语学习能力,培养英语核心素养。
研究花器官形态结构和开花特性,为白蜡授粉受精提供理论依据。本研究选取了3个白蜡品种(‘鲁蜡2号’、‘鲁蜡5号’和‘金箭’),对其开花特性、花器官构造进行观察。结果表明,白蜡品种雄株花期为11~13天,开花时间比雌株早13~15天;雌株‘鲁蜡2号’的花期为5~6天。3个白蜡品种的小花密集,开花后苞片2裂,花萼钟状4深裂,无花冠。雄花开花后露出舟形花药,花丝极短。雌花苞片开裂后露出雌蕊,柱头成熟时两裂
本文采用语料库方法,依据批评话语分析理论,从词汇特征、句法特征词等角度切入,对我国涉外法律条文英译文本与新西兰相关移民法律文本开展对比研究,分析我国涉外法律条文英译文本的语言特征。研究表明,我国涉外法律英译文本用词丰富且更为复杂,相较于英语原创文本句子更长且更为复杂,体现出翻译语言在翻译技巧上的补译增译,以及对汉语结构容量的扩展。
<正>(2021年9月18日)沪府发[2021]22号各区人民政府,市政府各委、办、局:为进一步发挥基础研究对科技创新的源头供给和引领作用,推动上海全力做强创新引擎,加快形成具有全球影响力的科技创新中心核心功能,根据国家相关文件精神,现就加快推动基础研究高质量发展提出如下若干意见:
期刊
报纸
作为模糊语言的典型代表,模糊限制语在政治语篇中大量存在。为探讨《政府工作报告》中模糊限制语的英译所采用的翻译技巧,自建《政府工作报告》汉英双语平行语料库,对汉语原文中的各类模糊限制语的使用频次和占比进行量化统计,并以6个不同类型的模糊限制语为例,同其英译对应项进行对比。研究发现,模糊限制语在《政府工作报告》中使用频繁,类型多样且分布不均,在翻译过程中主要采用了对等翻译、词汇转换、增删重组三种翻译技
【目的】健康状态是评估锂离子电池状态的关键参数,对锂离子电池的安全使用有着十分重要的意义,为了获得准确可靠的健康状态估计结果,建立基于卷积神经网络和Transformer的锂离子电池健康状态估计方法,利用不同模型的数据挖掘特性,将健康指标的深层信息和随循环周期增加的时序信息并行提取。【方法】从锂离子电池放电过程中的部分电压和温度曲线中提取3个与健康状态相关性较强的健康指标作为模型输入,利用卷积神经