撰写财务分析方法

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时间:2018-11-05

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1、《如何撰写财务分析报告》的重点:一、要清楚明白地知道报告阅读的对象(内部管理报告的阅读对象主要是公司管理者尤其是领导)及报告分析的范围。二、了解读者对信息的需求,充分领会领导所需要的信息是什么。三、报告写作前,一定要有一个清晰的框架和分析思路。四、财务分析报告一定要与公司经营业务紧密结合,深刻领会财务数据背后的业务背景,切实揭示业务过程中存在的问题。五、财务分析报告的分析手法。分析要遵循差异—原因分析—建议措施原则,对具体问题的分析采用交集原则和重要性原则并存。六、分析过程中应注意的其它问题,对公司政策尤其是近期来公司大的

2、方针政策有一个准确的把握,应多一点了解国家宏观经济环境尤其是尽可能捕捉、搜集同行业竞争对手资料。这是一篇对我帮助极大的文章,使我的报告有质的飞跃。原文中有一段:记得有一次与业务部门领导沟通,他深有感触地谈到:你们给我的财务分析报告,内容很多,写得也很长,应该说是花了不少心思的。遗憾的是我不需要的信息太多,而我想真正获得的信息却太少。我们每月辛辛苦苦做出来的分析报告原本是要为业务服务的,可事实上呢?问题出在哪?我认为,写好财务分析报告的前提是财务分析人员要尽可能地多与领导沟通,捕获他们“真正想了解的信息”。受此启发,报告是要

3、因人而异的。有时,无须用会计术语来表达。必须遵循基本格式:“报告目录—重要提示—报告摘要—具体分析—问题重点综述及相应的改进措施”。个人认为,报告页数在5页以上就应该有个目录了,(我第一次加目录后,效果远大于我的预期)。重要提示主要是针对本期报告在新增的内容或须加以重大关注的问题事先做出说明,旨在引起领导高度重视;这一点有时用不着,可以忽略。个人认为,如果有什么报告范围内和前提性的东西可作为重要提示,把它放在封面上,一表示审慎的态度,二使封面更美观(通常封面就XXXX报告几个字,显得单薄)。报告摘要是对本期报告内容的高度浓

4、缩,你文章的第一段文字里那么多数字,领导看了不心烦才怪。列表表示,可参考上市公司的主要会计数据摘要(当然可以加一些你认为非常重要的)“以上三部分非常必要,其目的是,让领导们在最短的时间内获得对报告的整体性认识以及本期报告中将告知的重大事项。”具体分析时,我的经验先按财务状况、再按计划执行情况(你文章中提到有年度计划,那么对计划执行情况的分析比财务状况更为重要)。财务状况先分类:一、资产状况(1、资产构成;2、资产质量)二、负债状况(1、负债构成;2、财务风险)三、经营状况及变动原因(按利润构成的主要项目分别写,额度小的没必

5、要写,变动原因是针对去年同期写,因为计划执行在后面单写)。然后是计划执行情况(计划多半和考核挂钩),是对年初计划合理性的验证,最能分析出经营者、决策者所关心的信息。这一部分应按计划的组成来写。对其中与计划差异大的、同时额度高的、非常重要的项目,就成为“重点问题综述”的内容,在这部分可以直接以“详见重点问题综述**”。你文中的“业务招待费超支严重”应成为一个重点问题。关于财务指标的问题,我个人认为财务指标多用在外部分析上,内部分析时,除非决策者们非常懂财务管理而注重这些指标,或这些指标对企业的管理有重要意义,否则应大大简化(

6、不要认为那些指标有多大实际意义,不结合实际情况适当修正而简单套用公式,很容易偏差,比如周转率应按月加权平均余额计算才更合理)。在你的问题综述及相应措施里,个人认为太简要,而且四到八条根本就不是财务角度分析的东西。问题综述是领导最后聚焦的地方,是对“具体分析”部分中揭示出的重点问题进行集中阐述,旨在将零散的分析集中化,再一次给领导留下深刻印象。还有一点个人意见:措施二字改为建议为好,财务部门不是决策机构,对经营管理多是提出建议,而非制定措施。“勿轻意下结论。财务分析人员在报告中的所有结论性词语对报告阅读者的影响相当之大,如果

7、财务人员在分析中草率地下结论,很可能形成误导。如目前在国内许多公司里核算还不规范,费用的实际发生期与报销期往往不一致,如果财务分析人员不了解核算的时滞差,则很容易得出错误的结论。”个人认为在报告中应用中性词,你文中“萎缩”、“归功”等词语有感情色彩。上市公司投资价值分析报告参考框架一、公司背景及简介1、成立时间、创立者、性质、主营业务、所属行业、注册地;2、所有权结构、公司结构、主管单位;3、公司重大事件(如重组、并购、业务转型等)。二、公司所属行业特征分析1、产业结构:①该行业中厂商的大致数目及分布;②产业集中度:该行业

8、中前几位的厂商所占的市场份额、市场占有率的具体数据(一般衡量指标为四厂商集中度或八厂商集中度);③进入壁垒和退出成本:具体需要何种条件才能进入,如资金量、技术要求、人力成本、国家相关政策等,以及厂商退出该行业需花费的成本和转型成本等。2、产业增长趋势:①年增长率(销售收入、利润)、市场总容量等的历史数据

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