財務分析的核心在于理解數據如何反映和影響業務表現。傳統的財務分析方法通常從構建公司的基本、簡單和直接的長期預測開始。這涉及調整各種參數和基本假設，以模擬不同情景下的財務狀況。

金融預測的決策與數據收集

在進行任何金融預測項目之前，需要明確目標，并確保數據的質量和可用性。

決定財務問題

在開始一個預測項目之前，應思考以下問題：

• 重要性： 這是一個重大的財務問題嗎？是否值得投入時間和資源來解決？
• 客觀性： 答案是否客觀，可以通過可信的方式回答？避免主觀性過強的問題。
• 數據和可行性： 是否有正確的數據？即使找到了答案，改變現狀是否可行？調整財務比率往往需要改變公司的運營限制，這是否現實和可能？

收集財務數據

• 提取相關數據： 專注于與你試圖回答的問題相關的數據，而不是簡單地收集所有數據。
• 數據來源： 購買數據通常是最現實的選擇。此外，可以使用 Python 腳本等工具收集免費的金融數據。
• 調查數據偏差： 如果使用調查數據，務必考慮是否存在偏差。例如，愿意填寫問卷的客戶可能不代表典型客戶。你需要評估調查樣本是否代表了你想要研究的群體。

清理與合并財務數據

1. 清洗數據：

   • 數據錯誤： 數據中常常包含各種問題，例如轉置錯誤。
   • 數據可用性變化： 注意不同行業分類標準（如 SIC 與 NAICS）的變化可能影響數據的一致性。
   • 不可觀察效應： 某些觀察到的趨勢可能由其他不可觀察的因素驅動，因此大樣本量通常是最好的。
   • 異常值處理： 尋找并處理異常值（Outliers），可以通過Winsorizing等方法進行處理。

2. 合并數據：

   • 不同數據可能具有不同的時間頻率（每日、每周、每月），需要進行適當的合并和對齊。

3. 排查可能的錯誤：

   • 單變量統計： 查看數據的均值、中位數、眾數、標準差。
   • 百分位數： 檢查第 95、99、5 和 1 百分位數，看它們是否與樣本的其余部分存在顯著差異。
   • 欺詐或虛假數據： 關注潛在的欺詐或虛假數據，例如使用本福德定律 (Benford’s Law) 來識別異常的數字分布。

解釋與應用預測結果

1. 解釋預測結果：

   • R 平方或調整后的 R 平方： $R^2$告訴你模型可以解釋因變量變化的百分比。
   • 置信區間： 預測結果周圍的置信區間提供了預測的準確性范圍。

2. 使用回歸進行銷售預測：預測銷售額，并評估不同因素對銷售的影響。

3. 對結果進行壓力測試：通過改變關鍵假設或參數，對預測結果進行壓力測試，可以評估預測的穩健性，并了解在不同情景下可能出現的結果。

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使用excel進行財務回歸分析

回歸分析是財務預測中一個強大的工具。它能幫助我們理解變量之間的關系，并基于這些關系進行預測。

回歸預測的步驟

1. 運行回歸模型： 通過統計軟件（如 Excel 的分析工具包）運行回歸分析，建立一個數學模型來描述變量之間的關系。
2. 保存系數： 回歸模型會提供各個自變量的系數，這些系數表示自變量每變化一個單位對因變量的影響。例如，"銷售文化"的系數為 1.57，意味著在銷售文化上投資 1 美元能帶來 1.57 美元的額外銷售額。
3. 利用系數和未來預期值進行預測： 將未來的預期值代入回歸方程，結合已得到的系數，即可獲得預測值。

解釋回歸結果

• $R^2$ (R 平方值)： 這個值衡量模型對因變量變化的解釋程度。例如，$R^2=0.303$意味著模型可以解釋銷售額變化的 30.3%。較高的$R^2$值表示模型擬合度越好，預測的有效性越高。
• P 值 (P > T)： P值用于評估每個自變量的統計顯著性。如果P值很小（通常小于 0.05），則表示該變量對預測是有效的。
• 置信區間： 預測值總會存在一定誤差。回歸分析還能提供預測結果的置信區間，幫助我們了解預測值的可能范圍和預期誤差。

在 Excel 中執行預測

Excel 提供了“數據分析”工具包，其中包含回歸分析功能：

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財務分析指標

財務比率是評估公司績效的重要工具，通過數據可以深入分析這些比率。

財務分析常用指標一覽表

序號	指標名稱 (英文縮寫)	計算公式	主要衡量內容	來源/應用特點
1	凈利潤率 (Net Profit Margin)	$凈利潤/銷售收入$	衡量公司銷售收入轉化為凈利潤的效率。	核心盈利能力指標，IFRS/US GAAP 均支持，廣泛用于評估公司整體盈利表現。
2	股本回報率 (ROE)	$凈利潤/平均股東權益$	衡量公司利用股東投資創造利潤的效率。	投資者最關注的盈利指標之一，反映為股東創造價值的能力，IFRS/US GAAP 均支持。
3	資產回報率 (ROA)	$凈利潤/平均總資產$	衡量公司利用其總資產創造利潤的效率。	全面盈利能力指標，評估資產利用效率，IFRS/US GAAP 均支持。
4	流動比率 (Current Ratio)	$流動資產/流動負債$	衡量公司償還短期債務的能力。	最常用的短期償債能力指標，簡單直觀，IFRS/US GAAP 均支持。
5	資產負債率 (Debt-to-Asset Ratio)	$總負債/總資產$	衡量公司資產中有多少是通過借債獲得的，反映財務杠桿和風險。	最常用的長期償債能力指標，IFRS/US GAAP 均支持，評估公司財務結構穩健性。
6	銷售增長率 (Sales Growth Rate)	$(當期銷售收入?上期銷售收入)/上期銷售收入$	衡量公司銷售收入的增長速度。	衡量公司增長潛力，雖然不是直接的“比率”，但被廣泛用于評估業務擴張和市場表現。數據來源于財務報表。
7	市盈率 (P/E Ratio)	$每股股價/每股收益(EPS)$	衡量投資者愿意為公司每單位利潤支付的價格，反映市場對公司未來增長的預期。	最常用的市場估值指標，適用于上市公司，反映投資者情緒和市場預期。股價來自市場，EPS 來自財務報表。
8	應收賬款周轉率 (Accounts Receivable Turnover)	$銷售收入/平均應收賬款$	衡量公司收回應收賬款的速度和效率。	衡量營運效率，反映信用政策和收款管理水平，IFRS/US GAAP 均支持。
9	存貨周轉率 (Inventory Turnover)	$銷售成本/平均存貨$	衡量公司銷售和補充存貨的速度和效率。	衡量營運效率，反映庫存管理水平，IFRS/US GAAP 均支持。
10	經營活動現金流 (Operating Cash Flow)	（來自現金流量表）	衡量公司核心業務產生現金的能力。	衡量公司“造血”能力的關鍵指標，比利潤更真實反映現金流狀況，IFRS/US GAAP 下的現金流量表均有披露。

財務指標的相關性

通過分析標準普爾 500 指數公司的實際財務數據，我們可以構建一個相關性矩陣來理解不同財務比率之間的關系。

• 相關性矩陣： 顯示了所有變量兩兩之間的相關性。例如，投資回報率 (ROI) 與自身完美相關，而托賓 Q (Tobin’s Q) 可能與大多數其他變量呈現適度相關。
• 強相關性： 某些比率之間存在非常強的相關性。例如，現金轉換周期 (CCC) 與庫存周轉率、應收賬款周轉率和應付賬款周轉率之間通常有很強的正相關關系。這意味著改善其中一個周轉率可以直接影響現金轉換周期。
• 隱含關系： 即使沒有直接聯系，某些比率也可能存在間接關聯。例如，擁有良好庫存控制的公司也可能對應收賬款有很好的控制，這表明公司在運營管理上可能有一致的優勢。
• 公司規模的影響： 通常，大型公司在許多財務比率上表現更優，例如更高的 ROI、更短的應付天數、更快的應收賬款和庫存周轉。這通常是由于大公司在財務規劃與分析 (FP&A) 方面投入更多，從而優化了這些指標。

對競爭對手進行基準測試

通過將公司的財務比率與競爭對手進行比較，可以發現改進的空間和潛在的優勢或劣勢。

財務指標的趨勢分析

分析財務比率隨時間變化的趨勢，可以幫助識別公司的優勢、劣勢、機遇和威脅。在 Excel 中作圖時，需要注意不同比率的單位差異，可以通過百分比來統一表示，便于比較。

持續學習與成長

最后，要持續在財務領域發展技能，應積極尋找實際項目，將數據分析技能應用于解決具體的財務問題。

參考：

• https://www.linkedin.com/learning/financial-forecasting-with-analytics-essential-training/the-role-that-analytics-plays-in-financial-forecasting-14241634?contextUrn=urn%3Ali%3AlyndaLearningPath%3A671fedd7498e4158177cdfd3&u=57692769

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