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Python和Tushare之尽职调查:营业收入(业务、地区)构成与行业对比

前文:

  1. 数据清洗:Python和Tushare之尽职调查:财务数据分析之数据清洗
  2. 应收账款:Python和Tushare之尽职调查:财务数据分析之应收账款
  3. 三费占比:Python和Tushare之尽职调查:财务数据分析之三费(销售费用、管理费用、财务费用)占比

通常做尽调的时候往往会遇到的第一问题是拟上市公司的增长性具体来自哪项业务? 这时候我们可以通过将尽调公司的具体业务进行细分并画图,通过图片的观察可以知道公司的哪项业务收入、地区收入贡献最大。 But it’s not enough. 我们需要通过对同行业的上市公司进行更深入的对比,例如某产品业务的增长性是否一致、毛利率是否相当等来判断是否可能有水分。

本文主要是通过对同行业上市公司的业务进行细分对比,从而通过不同的角度来分析尽调公司的具体业务的增长性是否与行业一致。
这里主要用到以下几个数据。

1
2
3
4
主营业务来源
主营业务收入(元)
主营业务利润(元)
主营业务成本(元)

但毛利率的高低和某具体业务的增长性强/低于同行上市公司并不代表做假,主要是看其客户构成,是否存在关联交易等才能判断。

最近在尽调一家电缆企业,所以下面的例子跟上文一样,主要是用了电缆行业的几家上市公司。

具体过程:Python+tushare来实现

一、免费注册Tushare.pro账号

首先,我们需要从tushare.pro注册一个账号并调用其API获取股票日线数据。可能大多数的童稚是第一次接触tushare.pro, 那我就直接贴上官方介绍:

Tushare是一个免费提供各类金融数据和区块链数据 , 助力智能投资与创新型投资的python财经数据接口包。拥有丰富的数据内容,如股票、基金、期货、数字货币等行情数据,公司财务、基金经理等基本面数据。

二、实现过程


三、解释

按业务

我选取了4家上市公司,这几家的上市公司的业务构成都不尽相同。但可以确定的是某上市公司的单一业务的毛利率变化都不大。如东方电缆,其电力电缆业务的历年毛利率都是10%左右。 假设尽调公司的电力电缆产品的毛利率高达20%,那么你就要注意分析看看是什么原因造成的,是客户?具体产品?地区? 这里只是起到一个警示作用,具体还是要面谈再了解。

按地区

如果某一龙头企业的单一地区的占比较大且持续增长,那么这种业务很可能有地域性。 如果尽调公司想打入这个地区的市场可能有难度,所以尽调的时候可以适当从这方面了解情况。