前言 本文的文字及圖片來源於網路,僅供學習、交流使用,不具有任何商業用途,版權歸原作者所有,如有問題請及時聯繫我們以作處理。 知識點 • 企業資產介紹 • 財務分析方法 • 企業資產數據爬取 • 企業資產數據展示 企業資產介紹 企業的資產包括流動資產、固定資產、無形資產、股東權益等等,本次給大家介紹 ...
前言
本文的文字及圖片來源於網路,僅供學習、交流使用,不具有任何商業用途,版權歸原作者所有,如有問題請及時聯繫我們以作處理。
知識點
• 企業資產介紹
• 財務分析方法
• 企業資產數據爬取
• 企業資產數據展示
企業資產介紹
企業的資產包括流動資產、固定資產、無形資產、股東權益等等,本次給大家介紹企業資產的數據爬取與分析。
財務分析方法
首先,給大家介紹財務分析常用的方法。
• 趨勢分析法
通過對比兩期或連續數期財務報告中的相同指標,確定其增減變動的方向、數額和幅度。
• 比較分析法
具體運用主要有重要財務指標的比較、會計報表的比較和會計報表項目構成的比較三種方式。
• 比率分析法
利用財務報表中兩項相關數值的比率揭示企業財務狀況和經營成果。
• 因素分析法
確定幾個相互聯繫的因素對分析對象綜合財務指標或經濟指標的影響程度。
Python 企業資產財務數據爬取
1. 模塊引入
import tushare as ts
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
分別引入了財務模塊、可視化模塊與計算科學模塊。
2. 參數定義
#請求財務數據介面
stock_basics = ts.get_stock_basics()
#按照特定的‘scode’企業代碼獲取財務數據
stock__basics = stock_basics[stock_basics.index == scode]
#獲取企業信息,包括名稱、行業地區等。
name = str(stock__basics.name[stock__basics.index == scode])
industry = str(stock__basics.industry[stock__basics.index == scode])
area = str(stock__basics.area[stock__basics.index == scode])
pe = float(stock__basics.pe[stock__basics.index == scode])
pb = float(stock__basics.pb[stock__basics.index == scode])
#獲取企業流動資產、固定資產、總資產數據
liquidasset = float(stock__basics.liquidAssets[stock__basics.index == scode])
fixedasset = float(stock__basics.fixedAssets[stock__basics.index == scode])
totalasset = float(stock__basics.totalAssets[stock__basics.index == scode])
#獲取企業所有者權益數據
outstanding = float(stock__basics.outstanding[stock__basics.index == scode])
totals = float(stock__basics.totals[stock__basics.index == scode])
#獲取企業每股收益、每股帳麵價值、每股公積金、每股未分配等數據
esp = float(stock__basics.esp[stock__basics.index == scode])
bvps = float(stock__basics.bvps[stock__basics.index == scode])
reservedpershare = float(stock__basics.reservedPerShare[stock__basics.index == scode])
perundp = float(stock__basics.perundp[stock__basics.index == scode])
定義企業代碼‘300114’,時間年限為連續的5年,2010到2014年。這些參數是可以修改的。
3. 數據爬取
通過引入 ‘ts.getstockbasics()’ 包,抓取各項財務數據,這裡不對財務指標進行介紹,下麵會進行分類統計。
#請求財務數據介面
stock_basics = ts.get_stock_basics()
#按照特定的‘scode’企業代碼獲取財務數據
stock__basics = stock_basics[stock_basics.index == scode]
#獲取企業信息,包括名稱、行業地區等。
name = str(stock__basics.name[stock__basics.index == scode])
industry = str(stock__basics.industry[stock__basics.index == scode])
area = str(stock__basics.area[stock__basics.index == scode])
pe = float(stock__basics.pe[stock__basics.index == scode])
pb = float(stock__basics.pb[stock__basics.index == scode])
#獲取企業流動資產、固定資產、總資產數據
liquidasset = float(stock__basics.liquidAssets[stock__basics.index == scode])
fixedasset = float(stock__basics.fixedAssets[stock__basics.index == scode])
totalasset = float(stock__basics.totalAssets[stock__basics.index == scode])
#獲取企業所有者權益數據
outstanding = float(stock__basics.outstanding[stock__basics.index == scode])
totals = float(stock__basics.totals[stock__basics.index == scode])
#獲取企業每股收益、每股帳麵價值、每股公積金、每股未分配等數據
esp = float(stock__basics.esp[stock__basics.index == scode])
bvps = float(stock__basics.bvps[stock__basics.index == scode])
reservedpershare = float(stock__basics.reservedPerShare[stock__basics.index == scode])
perundp = float(stock__basics.perundp[stock__basics.index == scode])
Python 企業資產財務狀況展示
1. 資產占比圖
具體代碼如下:
plt.figure(figsize=(12, 6))
# 資產狀況餅圖
plt.subplot(131)
labels_asset = 'liquid asset', 'fixed asset'
sizes_asset = liquidasset, fixedasset
colors_asset = 'yellowgreen', 'gold'
plt.axis('equal')
plt.pie(sizes_asset, explode=None, labels=labels_asset, colors=colors_asset, autopct='%1.1f%%', shadow=True,
startangle=50)
plt.title('Asset situation')
輸出結果:
流動資產占比79.5%,固定資產占比20.5%,是個科技型上市公司,資產以流動資產為主。
2. 股本狀況占比
具體代碼如下:
# 股本狀況餅圖
plt.subplot(132)
labels_share = 'outstanding', 'totals'
sizes_share = outstanding, totals
colors_share = 'yellowgreen', 'gold'
plt.axis('equal')
plt.pie(sizes_share, explode=None, labels=labels_share, colors=colors_share, autopct='%1.1f%%', shadow=True,startangle=50)
plt.title('Equity situation')
輸出結果:
全部的股本都為優質股,優質股與全部股本的比例是1:1。
3. 每股資產柱狀圖
具體代碼如下:
# 每股凈資,每股未分配利潤
plt.subplot(133)
ind = np.arange(2)
numlist = [bvps, perundp]
plt.bar(ind, numlist)
plt.xlabel('DATA PS')
plt.ylabel('YUAN')
plt.title('NA&UNDNI PS')
plt.xticks(ind, ('NAPS', 'UNDNIPS'))
for a, b in zip(ind, numlist):
plt.text(a, b + 0.05, '%.2f' % b, ha='center', va='bottom', fontsize=7)
plt.show()
輸出結果如下:
每股凈資為2.71,每股未分配利潤1.29。由於沒有行業對比,我們得不到結論。
4. 最終結果
最終結果如下: