最具影响力的数字化技术在线社区

168大数据

 找回密码
 立即注册

QQ登录

只需一步,快速开始

1 2 3 4 5
打印 上一主题 下一主题
开启左侧

【财务数据分析经验分享】如何进行三大报表的年度解读

[复制链接]
跳转到指定楼层
楼主
发表于 2024-1-24 16:14:52 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

马上注册,结交更多数据大咖,获取更多知识干货,轻松玩转大数据

您需要 登录 才可以下载或查看,没有帐号?立即注册

x
本帖最后由 ourway 于 2024-1-24 16:24 编辑

      很快就要到年底了,大家又要开始进行年度经营数据分析了。今天我就用一个例子来演示财务数据分析三张报表的年度分析。

      为了更便捷的从年度来分析三大报表,我分别以同样的基本思路对三大报表开发出三张年度分析报表:

      1、 按年度来进行筛选分析;

      2、 首先可以看到主表同比分析的内容,分别包含当年值、去年值、同比增长率与差额;

      3、 右侧上方可以按组织横向对比主表的项目,便于快速发现哪些组织存在问题;

      4、 右侧下方可以按月度纵向对比主表的项目,便于快速发现哪个期间存在问题。


      利润表

      以2022年为例,可以看到主营收入下降了43%,成本也等比例下降,但销售费用、管理费用并没有等比例下降,而且财务费用大幅度上升。这时我们可以看到,净利润出现了负数,而上年还有近2000万的净利润。既然主是要收入大幅下降导致的,那到我们点击营业收入,联动可以看到各组织的收入同比情况,主要组织下降幅度都高达44%以上,而从全年各期间看,仅有1月份延续了21年的势头,同比有增加外,其他期间都是明显低于21年的,可见22年受到疫情持续影响,业绩一直无法得到有效恢复。我们再来看一下管理费用,我们会发现,除了12月份明显低于21年外,其他月份基本上没有什么变化,说明公司在应对销售业绩大幅下滑时,并没有及时的压缩管理成本。

      资产负债表

      在这里可以看到,货币资金有32%的下降,应收账款、预付款项变化不大,但其他应收款增加了10%,而且存货增加了14%。从月度情况来看,从下半年开始,库存都要高于上年水平,是因为销售不好,导致成品库存增加吗?我们可以尝试展开下级科目分析一下,这里我们发现,库存商品也就是成品库存下降幅度基本等同于销售下降幅度,相对是合理的,反倒是原材料库存,上升了20%,委外加工也增加了37%,这说明企业对23年的销售还是充满信心,仍然在积极备料进行生产。从负债来看,短期借款增加了55%,用以缓解资金紧张的局势。


      现金流量表

      可以看到经营活动产生的现金流量净额为负,且与上年相比,扩大了27%,投资活动来看,22年并没有像21年那样进行大额投资,而且收回了部分去年的投资款,所以,投资活动产生的现金流量虽然也是负数,但与去年相比缩窄很多。筹资活动来看,今年大幅增加了借款(这与资产负债表短期借款增加55%相吻合),同时也增加了偿还债务的支出,总的来说,现金流量净增加额虽是负数,但仅比去年少了200多万,且账上仍然有1个多亿的资金,总体还算控制得当。


      总的来说,企业22年的经营遇到了很大的挑战,销售降幅高达40%,但从净利润来看,仅有50多万的亏损,且虽然当期现金流出现了负数,但相比账上的现金,风险仍然可控,而从增加原材料与委外加工库存来看,说明企业对未来充满信心。所以,从三大财务报表
来看,在整体宏观经济环境不佳的情况下,这个企业的经营情况可以总结为:有挑战,风险可控,未来可期!

      通过上述的例子,大家可以发现,我们可以非常快速地通过三张报表的动态分析,发现问题,分析问题。因为系统是可以动态分析的,与原来手工分析相比,不需要准备那么多报表(比如准备12个历史期间的报表,或者是每个组织每个历史期间的报表),而且,还很直观,通过颜色或图形,就可以快速定位出问题所在。是不是大家也有兴趣自己动手试下呢?如果有兴趣,可以百度搜索奥威BI,官网上有可以直接体验的云平台,并且可以直接对接你们自己公司的财务软件,看到自己真实的数据。尝试换个工具来提升自己的工作效率与质量吧!

资产负债表.png (268.5 KB, 下载次数: 10)

资产负债表.png
楼主热帖
分享到:  QQ好友和群QQ好友和群 QQ空间QQ空间 腾讯微博腾讯微博 腾讯朋友腾讯朋友
收藏收藏 转播转播 分享分享 分享淘帖 赞 踩

168大数据 - 论坛版权1.本主题所有言论和图片纯属网友个人见解,与本站立场无关
2.本站所有主题由网友自行投稿发布。若为首发或独家,该帖子作者与168大数据享有帖子相关版权。
3.其他单位或个人使用、转载或引用本文时必须同时征得该帖子作者和168大数据的同意,并添加本文出处。
4.本站所收集的部分公开资料来源于网络,转载目的在于传递价值及用于交流学习,并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责,也不构成任何其他建议。
5.任何通过此网页连接而得到的资讯、产品及服务,本站概不负责,亦不负任何法律责任。
6.本站遵循行业规范,任何转载的稿件都会明确标注作者和来源,若标注有误或遗漏而侵犯到任何版权问题,请尽快告知,本站将及时删除。
7.168大数据管理员和版主有权不事先通知发贴者而删除本文。

您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

关闭

站长推荐上一条 /1 下一条

关于我们|小黑屋|Archiver|168大数据 ( 京ICP备14035423号|申请友情链接

GMT+8, 2024-5-3 02:25

Powered by BI168大数据社区

© 2012-2014 168大数据

快速回复 返回顶部 返回列表