财务报表分析基本上是每个财务人最基本的日常工作之一,大体上来讲,财务报表分析可以分为两种方向:

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上市公司财务分析


证券市场的分析师们一般会做此类研究,数据源也比较丰富,从各大付费数据库网站或者公开的财经网站都可以下载到数据,然后做后续的分析。上市公司财务报表分析,一般关注较多财务基本面及与股票市值相关的指标,比如:

从上市公司披露信息中分析影响盈利真实性的关键指标:

  • 关联交易
  • 前十大客户/供应商
  • 董监高薪酬
  • 审计师变更
  • 政府补助:如果政府补助是扭亏为盈的关键因素,则需关注企业持续经营能力
  • 非经常性损益:利用非经常性损益粉饰财务报表,包括重大资产交易、投资收益、公允价值变动损益
  • 持续经营现金流量为负:关注收入的真实性,从应收账款账龄、坏账准备等综合进行分析
当然,重点关注指标加上常规指标分析,能够综合各种信息进行更全面的分析
盈利能力
  • 毛利
  • 净利率
  • 扣非净利率
  • EBITDA/营收
  • 经营净现金流入/扣非净利润
  • 每股收益
偿债能力
  • 净债务/EBITDA
  • 债务资本比
  • EBITDA/利息支出
成长能力
  • 收入增长率
  • 净利润增长率
营运
  • 应收账款周转率
 

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企业层面财务分析


一般的财务们,可能更多的关注公司内部或集团层面的财务报表分析,这类数据从财务日常工作中慢慢积累起来。由于是企业内部,往往能获得比上市公司披露更多的信息,分析的视角也相对的灵活和个性化。比如:

  • 将销售财务数据与业务数据相结合,对比分析销售毛利影响因素;
  • 将预算数据与每月的经营实际数据做对比,及时控制预算执行效率;
  • 按照每个客户分析其账龄数据,对其信用度进行评估;
  • 按分值机构级别的现金流量分析,以制定投融资计划

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用Pandas做财务报表分析


Python中提供了一个Pandas模块,可以灵活的处理各种数据表格并且提供了很实用的函数。Pandas对数据的处理方式与Excel有很多类似之处,而Excel又是财务工作者接触最多的工具,所以Pandas可以说是财务分析神器。接下来,我们举个例子说明Pandas如何实现财务分析。

I/O函数,支持导入各种类型的数据

现成的统计分析功能

类似Excel的数据透视表

多表拼接,比如将财务数据与业务数据进行拼接

计算指标

作图分析

综合下来,从提取数据源到最后出分析结果,只要6个代码句就够了呢,所以,想要再多了解一下Pandas的具体使用吗?关注财码网站《财务数据分析神器-Pandas课》,了解更多吧。