使用 Python 分析财务报表
使用 Python 分析财务报表
首先，什么是财务报表？财务报表是传达有关公司当前业务活动及其过去和现在财务业绩的信息的书面记录。
分析财务报表、公司的资产负债表、损益表或现金流量表为我们提供了公司的业绩或价值。该分析涉及3种方法，即：
- 纵向分析
- 横向分析
- 比率分析
在这篇博客中，我们将使用 python 详细探索这些方法。
纵向分析
纵向分析是一种财务报表分析方法，我们计算每个项目占基值的百分比。
例如，在公司的损益表中，行项目可以表示为 总销售额 .同样，在资产负债表上，项目可以表示为总资产或负债的百分比，现金流量表的垂直分析显示每笔现金流入或流出占总现金流入的百分比。
使用 Python 进行垂直分析
步骤1：
以 CSV 格式导入所需或所有财务报表。
许多金融网站包含上市公司的财务报表。可以使用这些网站中的任何一个，但首先要验证其真实性。
我用过： https://site.financialmodelingprep.com/financial-statements/META 以CSV格式导入META公司的损益表。
第2步：
打开任何 IDE 平台，比如我用过 Jupyter notebook。
导入所需的库。
将熊猫导入为 pd
第 3 步：
将导入的 CSV 文件读入 python。
inc_stmt = pd.read_csv("C:/Users/harshitha/Downloads/meta_income_statement_annual.csv"
数据框将是这样的：
第4步：
执行垂直分析：
# 使用双重索引仅从损益表中获取年份数据。
va = inc_stmt[['日期','2021-12-31_FY'] **# ---------------** # 计算比率预期的所有行项目的百分比。
百分比 = []
对于我在范围内（len（va））：
如果 va.iloc[i].loc['date'] 中的“比率”：
百分比.append("-")
别的：
原始=圆形（（（（va.iloc[i].loc['2021-12-31_FY']）/sum（va['2021-12-31_FY']））*100），1）
百分比.追加（原始） **# ---------------
** #将计算的百分比添加到新列中。
va['百分比'] = 百分比
最终结果将如下所示：
横向分析
横向分析是通过采用基准年并计算所有行项目的百分比来完成的。它用于 财务报表分析 比较各个财政年度的历史数据，例如行项目。
它也被称为基准年分析。进行这种分析是为了识别多年来的模式和发现趋势。此信息用于预测和得出有意义的结论，这将在改善业务状况方面发挥重要作用。它让我们全面了解是什么推动了公司的业绩，以及它是否有效地和盈利地运营。
横向分析还用于将公司与其竞争对手进行比较，并有助于改进公司的营销策略。
使用 Python 进行水平分析
纵向分析的前 3 个步骤对于损益表的横向分析将保持不变。
因此，我们将直接继续看看如何对现有的 pandas 数据框进行横向分析。
以2020年为基准年，计算2021年的业务进展。
第4步：
— > 计算行项目与基准年项目之间的变化。
— > 然后，使用以下公式计算百分比：
变化% = (变化/基准年)*100
#以2020年为基准年。
ha = inc_stmt[['日期','2021-12-31_FY','2020-12-31_FY']]
**# ------------------** #使用上面的公式计算变化和变化百分比。
改变 = ha['2021-12-31_FY'] - ha['2020-12-31_FY']
change_percentage = (change/ha['2020-12-31_FY'])*100
第 5 步：
使用计算的变化和变化百分比在数据框中创建新列。
#将计算值添加到新列中。
ha['改变'] = 改变
ha['变化百分比'] = round(change_percentage)
最终输出将是这样的：
比率分析
比率分析是一种定量方法，通过研究公司的资产负债表和损益表等财务报表，我们可以深入了解公司的流动性、运营效率和盈利能力。
有6种财务比率，即：
- 流动性比率
- 偿付能力比率
- 盈利比率
- 效率比
- 覆盖率
- 市场前景比率
每个比率都是根据需要的洞察力以及我们使用它们的财务报表来使用的。
使用 Python 进行比率分析
就我而言，当我分析公司的损益表时，我将计算一些用于使用 python 分析损益表的主要比率。
净利润率
计算公式为：
净利润 / 净销售额
或者
我们将使用以下公式：
导入图书馆和主要损益表所涉及的步骤与 VA 所涉及的步骤相同。
步骤1 ：
通过仅从主要损益表中获取 2021 年的值来制作新的数据框。
#以仅2021年的损益表为例。
ra = inc_stmt[['日期','2021-12-31_FY']]
第2步 ：
从损益表中获取所需的值。
#从数据框中获取公司 2019 年的收入。
对于我在范围内（len（ra））：
如果 ra.iloc[i].loc['date']=="revenue":
收入_2021 = ra.iloc[i].loc['2021-12-31_FY'] **# -----------------** #从数据框中获取公司 2019 年的净收入。
对于我在范围内（len（ra））：
如果 ra.iloc[i].loc['data']=="netIncome":
netIncome_2021 = ra.iloc[i].loc['2021-12-31_FY']
第三步 ：
使用上述公式计算净利润率。
#计算2019年净利润率。
npm_2021 = 回合（（净收入_2021/收入_2021）*100）
最终结果将如下所示：
#打印结果。
print("META公司2019年净利润率：{}".format(npm_2021))
结论
在当今世界，公司和股票市场正在成为决定一个人生活的重要因素，财务报表分析被认为在经济中发挥着重要作用。在这个数据和时间驱动的世界中，必须使用最新的数字化方法进行分析，才能获得更准确的结果。
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