Python大數(shù)據(jù)財(cái)務(wù)分析 課件 7.批量篩選優(yōu)上市公司

第七章批量篩選優(yōu)質(zhì)上市公司2024/9/121《Python大數(shù)據(jù)財(cái)務(wù)分析》配套課件引言

經(jīng)過(guò)前面章節(jié)的學(xué)習(xí)，我們已經(jīng)初步掌握了利用python對(duì)上市公司進(jìn)行批量分析的操作。在本章，我們將把前面的各種分析進(jìn)行結(jié)合，全面地對(duì)上司公司進(jìn)行評(píng)價(jià)，從而實(shí)現(xiàn)批量篩選優(yōu)質(zhì)上市公司或者給所有上市公司進(jìn)行綜合評(píng)分的操作。

在趨勢(shì)分析和同業(yè)分析部分，我們分別對(duì)上市公司進(jìn)行了趨勢(shì)綜合評(píng)分和同業(yè)綜合評(píng)分，本章我們將結(jié)合這兩種分析，同時(shí)結(jié)合現(xiàn)金流量分析的分析方式，對(duì)白酒行業(yè)所有上司公司進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，并挑選出該行業(yè)優(yōu)質(zhì)的公司。其實(shí)就是相當(dāng)于將前幾章分散的知識(shí)點(diǎn)有機(jī)的結(jié)合起來(lái)，也正因如此，一些具體細(xì)節(jié)在本章就不再重復(fù)，只重點(diǎn)說(shuō)明分析架構(gòu)。目錄017.1

指標(biāo)體系0203第一講指標(biāo)體系7.2

標(biāo)準(zhǔn)維度7.3

案例實(shí)戰(zhàn)7.1指標(biāo)體系認(rèn)真閱讀過(guò)第八章和第九章的讀者肯定記得，我們?cè)谶@兩章中進(jìn)行評(píng)分時(shí)用到的指標(biāo)其實(shí)都差不多，無(wú)非是從四個(gè)方面，即盈利能力、償債能力、運(yùn)營(yíng)能力和發(fā)展能力的角度選取一些經(jīng)典的指標(biāo)。我們可以簡(jiǎn)單回顧一下：盈利能力毛利率營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率凈利潤(rùn)率ROE運(yùn)營(yíng)能力存貨周轉(zhuǎn)率總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率償債能力流動(dòng)比率速動(dòng)比率利息保障倍數(shù)成長(zhǎng)能力營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率營(yíng)業(yè)利潤(rùn)增長(zhǎng)率凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率7.1指標(biāo)體系

但是除了這些指標(biāo)之外，我們?cè)诘诹逻€介紹了三大報(bào)表中不可忽視的一張表——現(xiàn)金流量表所體現(xiàn)的諸多信息，所以我們把那里的指標(biāo)也加入進(jìn)來(lái)，即：

現(xiàn)金流量表指標(biāo)：經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流量?jī)纛~/凈利潤(rùn)、銷(xiāo)售商品、提供勞務(wù)收到現(xiàn)金/營(yíng)業(yè)收入、期末現(xiàn)金及現(xiàn)金等價(jià)物余額/有息負(fù)債（應(yīng)付債券+短期借款+長(zhǎng)期借款）、自由現(xiàn)金流

其中現(xiàn)金流畫(huà)像由于較難量化，所以暫時(shí)舍去。（也可以歸到上述的四個(gè)能力中去）這樣一來(lái)，我們就建立起了一個(gè)相對(duì)完善、全面的指標(biāo)體系，要進(jìn)行打分，還需要關(guān)注以什么標(biāo)準(zhǔn)衡量的問(wèn)題。盈利能力毛利率營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率凈利潤(rùn)率ROE運(yùn)營(yíng)能力存貨周轉(zhuǎn)率總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率償債能力流動(dòng)比率速動(dòng)比率利息保障倍數(shù)成長(zhǎng)能力營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率營(yíng)業(yè)利潤(rùn)增長(zhǎng)率凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率現(xiàn)金流量表指標(biāo)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流量?jī)纛~/凈利潤(rùn)銷(xiāo)售商品、提供勞務(wù)收到現(xiàn)金/營(yíng)業(yè)收入期末現(xiàn)金及現(xiàn)金等價(jià)物余額/有息負(fù)債自由現(xiàn)金流目錄027.1

指標(biāo)體系0103第一講指標(biāo)體系7.2

標(biāo)準(zhǔn)維度7.3

案例實(shí)戰(zhàn)7.2標(biāo)準(zhǔn)維度在第五章中，我們是按照趨勢(shì)維度進(jìn)行打分，相當(dāng)于自己跟自己的歷史比；同時(shí)我們是按同業(yè)維度打分，相當(dāng)于自己跟同行業(yè)比；我們同樣是按同業(yè)維度打分。所以，在這里我們將融合財(cái)務(wù)比率的趨勢(shì)分析和同業(yè)分析進(jìn)行評(píng)分?，F(xiàn)金流指標(biāo)也可以按照趨勢(shì)打分嗎？其實(shí)只要簡(jiǎn)單想一想，這完全是說(shuō)得通的，只要注意某個(gè)指標(biāo)是逐年上升更好還是逐年下降更好即可。按照趨勢(shì)分析和同業(yè)分析對(duì)公司評(píng)價(jià)的重要程度，我們可以對(duì)這兩個(gè)維度賦予不同的權(quán)重。本書(shū)以趨勢(shì)分析占40%，同業(yè)分析占60%的方式分配權(quán)重，即認(rèn)為同業(yè)分析相對(duì)更重要些。與第五章后的課后習(xí)題一樣，這里的權(quán)重沒(méi)有對(duì)錯(cuò)之分，完全是評(píng)分者自己的經(jīng)驗(yàn)和對(duì)行業(yè)的理解，讀者也可以嘗試自定義權(quán)重。目錄037.1

指標(biāo)體系0102第一講指標(biāo)體系7.2

標(biāo)準(zhǔn)維度7.3

案例實(shí)戰(zhàn)7.3案例實(shí)戰(zhàn)7.3.1

2019年首先按2019年為基點(diǎn)跑一個(gè)評(píng)分表，再按2020年為基點(diǎn)跑一個(gè)評(píng)分表，看看二者的區(qū)別是否符合現(xiàn)實(shí)。#讀取同行業(yè)股票代碼com_data=pd.read_excel('com_data.xlsx')bj_com=com_data[com_data['industry']=='白酒']bj_code=bj_com['ts_code'].tolist()bj_name=bj_com['name'].tolist()

#首先設(shè)置一個(gè)設(shè)置好行索引的空表score_sheet_trend=pd.read_excel('貴州茅臺(tái)'+'.xlsx',sheet_name='財(cái)務(wù)比率表').rename(

columns={'Unnamed:0':'公司名稱(chēng)'}).set_index('公司名稱(chēng)').iloc[:,0:0]7.3案例實(shí)戰(zhàn)7.3.1

2019年首先按2019年為基點(diǎn)跑一個(gè)評(píng)分表，再按2020年為基點(diǎn)跑一個(gè)評(píng)分表，看看二者的區(qū)別是否符合現(xiàn)實(shí)。#趨勢(shì)評(píng)分score_sheet_trend=pd.read_excel('貴州茅臺(tái)'+'.xlsx',sheet_name='財(cái)務(wù)比率表').rename(

columns={'Unnamed:0':'公司名稱(chēng)'}).set_index('公司名稱(chēng)').iloc[:,0:0]forcompinbj_name:

#讀取財(cái)務(wù)比率表數(shù)據(jù)

df_ratio=pd.read_excel(comp+'.xlsx',sheet_name='財(cái)務(wù)比率表')

df_ratio=df_ratio.rename(

columns={'Unnamed:0':'公司名稱(chēng)'})#第一列列名是unnamed:0,這里換成“公司名稱(chēng)”

df_ratio=df_ratio.set_index('公司名稱(chēng)')

data=df_ratio.T

#進(jìn)行評(píng)分

scores=[]

foriinrange(len(data.T)):

n=0

forjinrange(len(data)-1):

ifnp.isinf(data.iloc[j,i])==True:

n=n+1

elifdata.iloc[j,i]>data.iloc[j+1,i]:

n=n+1

#分?jǐn)?shù)標(biāo)準(zhǔn)化為100分

n=n/(len(data)-1)*100

scores.append(n)

score_sheet_trend[comp]=scoresscore_sheet_trend=score_sheet_trend.Ttrend_scores=round(score_sheet_trend.T.mean(),2)score_sheet_trend['趨勢(shì)評(píng)分']=trend_scoresprint(score_sheet_trend)得到的趨勢(shì)評(píng)分表命名為score_sheet_trend。再接著進(jìn)行同業(yè)評(píng)分，具體細(xì)節(jié)講解見(jiàn)7.5節(jié)同業(yè)趨勢(shì)綜合評(píng)分，這里給出代碼：7.3案例實(shí)戰(zhàn)#同業(yè)評(píng)分ratio_ind=pd.DataFrame()fornameinbj_name:

#讀取財(cái)務(wù)比率表數(shù)據(jù)，這部分內(nèi)容不熟悉的可以復(fù)習(xí)下第四或第五章

df_ratio=pd.read_excel(name+'.xlsx',sheet_name='財(cái)務(wù)比率表')

df_ratio=df_ratio.rename(

columns={'Unnamed:0':'公司名稱(chēng)'})#第一列列名是unnamed:0,這里換成“公司名稱(chēng)”

df_ratio=df_ratio.set_index('公司名稱(chēng)')

meanvalue=df_ratio.T.mean()

df_ratio[name]=meanvalue

ratio_ind=ratio_ind.append(df_ratio[[name]].T)score_sheet=ratio_ind.Tstandard=ratio_ind.describe()foriinrange(len(ratio_ind)):

scores=[]

forjinrange(len(ratio_ind.T)):

ifnp.isinf(ratio_ind.iloc[i,j])==True:

n=100

elifratio_ind.iloc[i,j]>standard.loc['75%'][j]:

n=100

elifstandard.loc['50%'][j]<ratio_ind.iloc[i,j]<=standard.loc['75%'][j]:

n=75

elifstandard.loc['25%'][j]<ratio_ind.iloc[i,j]<=standard.loc['50%'][j]:

n=50

else:

n=25

scores.append(n)

score_sheet[bj_name[i]]=scoresty_score=round(score_sheet.mean(),2)score_sheet_ty=score_sheet.Tscore_sheet_ty['同業(yè)評(píng)分']=ty_scoreprint(score_sheet_ty)7.3.1

2019年得到的同業(yè)評(píng)分表命名為score_sheet_ty。最后，我們需要把兩張表拼合，并且按照權(quán)重計(jì)算綜合評(píng)分多少分：得到的按綜合得分排序的綜合評(píng)分表如表，每個(gè)指標(biāo)的詳細(xì)得分可以看：7.3案例實(shí)戰(zhàn)7.3.1

2019年2024/9/12127.3案例實(shí)戰(zhàn)得到的按綜合得分排序的綜合評(píng)分表如表，每個(gè)指標(biāo)的詳細(xì)得分可以看：7.3.1

2019年從圖中可以看到，2019年白酒行業(yè)的得分最高為五糧液，其次是貴州茅臺(tái)，最后一名是皇臺(tái)酒業(yè)。與現(xiàn)實(shí)是否相符呢？我們可以看看最后一名皇臺(tái)酒業(yè)的表現(xiàn)?？梢钥吹交逝_(tái)酒業(yè)2019年股價(jià)一直比較低迷，實(shí)際上，皇臺(tái)酒業(yè)之前都ST了，2020年才摘的帽。7.3案例實(shí)戰(zhàn)7.3.1

2019年7.3.22020年接下來(lái)，我們不妨把數(shù)據(jù)向后滾動(dòng)一年，看看站在2020年白酒行業(yè)的打分結(jié)果如何：相當(dāng)于只改變年數(shù)的變量，其他部分代碼由于我們已經(jīng)充分地封裝好了，所以直接調(diào)用即可，接下里我們看看結(jié)果，如表：7.3案例實(shí)戰(zhàn)可以看到相比2019年，貴州茅臺(tái)躍居第一，五糧液落到第二，皇臺(tái)酒業(yè)也脫離了倒數(shù)第一，將這個(gè)“寶座”讓給了天佑德酒(原名：青青稞酒)。從股價(jià)來(lái)看，貴州茅臺(tái)2020年漲的確實(shí)也還可以。7.3.22020年7.3案例實(shí)戰(zhàn)

總之，本章的內(nèi)容其實(shí)沒(méi)有新內(nèi)容，但卻不可或缺，前幾章都是為了本章做準(zhǔn)備，如果能充分吸收理解前幾章的內(nèi)容，相信本章將一氣呵成。