4.4大数据时代的财务分析方法  进入大数据时代，做财务分析时也开始引进大数据的分析。

进入大数据时代，做财务分析时也开始引进大数据的分析。

 

本期提要

• 报表分析的理念
• 本福特定律
• 造假的三种情况

本期内容

各位见闻大师课的朋友大家好，我是夏草。

大家都知道，进入大数据时代，我们做财务分析时也开始引进大数据的分析。大数据在财务异常的识别方面应该还是有很强的功能的，通过大数据的分析，自动识别出一些财务异常，这应该是没有问题的。

 

我们看一下，科技赋能反舞弊，就是人工智能加财务大数据，再加云服务。有人说这是SaaS，这个公司也做了一个SaaS的软件。

 

我们再介绍一下报表分析的理念或者逻辑，它是通过财务指标和非财务指标的结合， 也就是财务的分析和非财务的分析结合，综合判断财务的可信度是否高，进而分析财务的健康度。这里介绍了一些财务指标维度和非财务指标维度，可以结合起来做分析。

 

比如说我们举个例子，怎么通过营业收入判断是否出现异常？财务指标，看它的收入增长率是不是远高于同行、应收账款的周转天数是不是跟同行背离，分别从横向、纵向做对比。

 

非会财务指标就看新增的五大客户是不是隐性关联方，以及重要的客户、供应商的注册资本和交易金额是不是严重背离，比如说一些注册资本只有1万块钱的公司却做了几个亿的交易，就怀疑它采购规模和销售规模不匹配。

 

商誉也是这样，如果判断商誉超过70%，比如说非财务指标，它有一些业绩承诺刚好踩线完成，踩线就是它业绩承诺的完成率刚好在95%~110%之间，就怀疑业绩承诺完成的真实性。当然更多的是对赌期刚结束，业绩立即就变脸了，我们就怀疑前三年业绩对赌的业绩承诺完成的真实性。

 

货币资金也是，财务指标方面高现金、高负债，包括利息收入；业务方面高质押、募投项目不如预期，不如预期主要怀疑的是资金可能出了一些问题，然后项目烂尾了等等。通过财务和非财务的结合，判断是否异常。

 

还有一个分析方法是本福特定律。这个定律我觉得挺好玩的，跟大家介绍一下。提出这个定律的人好像是一位物理学家，是在20世纪30年代提出的。他在图书馆里面发现，图书馆里面的书，经常前几页是脏的，后面都是新的。

 

所以后来他提出，如果样本足够大，每个样本的首位数字，比如说我们的充值卡或者发票等等，它的首位数有一个规律，就是1到9的分布不是均衡的，而是从1到9逐渐递减的，1出现的概率是最大的，占比大概30%，到8或者9，只剩下5%了。

 

利用这个定律，比如说像瑞幸，它要充值以后再购买咖啡，通过分析它的充值卡首位数，如果符合这个定律，说明充值是自然的；如果不符合这个定律，就会怀疑这个充值是人造的。这是一个递减的规律，也是数学上的公式。

 

整个分析流程就是后台数据、中台算法、前台报告，具体我就不展开了。

一个理念是什么呢？如果按照冰山理论，财务数据是浮在水面上的，我们现在要挖掘海底下的那一块，要怎么样把它挖掘出来？从财务视角回到业务视角，最后回到数据视角，用到的一些大数据就是公告信息、工商数据、司法数据、舆情数据等等，然后做一个大数据的分析，与财务数据进行对比。就是财务数据、非财务数据、内部数据、外部数据等的收集与分析。

非财务数据这里简单介绍一下，包括宏观数据、前瞻性数据、业务数据、社会责任数据、物流、信息流、公司治理数据和行业数据等等。

 

我觉得这些数据相对来讲有的还比较好爬取，银行和税务这两个数据如果能拿到的话，是非常有价值的，但是目前还是各自为营，这些数据没有放开，现在更多的还是从工商数据、海关数据、公用事业数据和行业协会数据入手，从外部数据证明财务数据准确性。

 

还有数据的抓取、清洗等等，然后建立一个多维的数据库。总而言之，数据是最重要的。

 

然后开始打分，一级指标分为三个维度，盈利能力、资产质量、现金流量，下面再分二级、三级的指标，然后纵向分析、横向分析。当然它是智能和人工相结合，有人工调节，它不是完全自动生成的，还有人工的干预，然后对每家上市公司的财务可信度、财务健康度进行打分。

 

最后它得出一个结论，中国的上市公司现在有3000多家，接近4000家，大概有20%的上市公司的财务数据是不可信的，也就是4000家中大概有800家，财务是不可信的。我觉得也差不多，我的理解是三三开，三分之一好公司，三分之一中间的，三分之一比较差的。

 

造假也是三种情况，一种是完全浮在水面上的，都不需要做业务分析，报表一到手，一看就知道是有问题的。第二种是浮在半空中的，这个可能要做一点功课。还有一种是沉在水底下的，甚至在淤泥里面的，这种很难发现。财务造假到底能不能提前预警，我们要求它出事之前三个月一定要能够发现，能不能发现呢？

我个人觉得一部分是能够发现的，但是一部分是发现不了的，能够发现的，大部分属于财务已经到了无药可救的中晚期阶段，早中期的很难被自动识别，包括通过人工发现。

 

我想用《红楼梦》的一句话作为结尾。《红楼梦》中有一句话叫，“假作真时真易假，无为有处有还无”。现在我们发现很多优质的公司，财务上都存在争议，它到底是骗子还是一个优质公司，做空机构往往说它要么是一个超级骗子，要么是一个伟大的企业，但是在没有尘埃落定之前，都存在重大不确定。

 

就像下面这张图，左边是风险，右边是希望，看着差不多，都是高现金、高成长、高盈利，但最后可能事实上差异非常大，冰火两重天，真真假假，所以财务分析有的时候也确实是无能为力。

以上是本节课的全部内容，谢谢大家。