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财务分析的两个层次:数据分析与业务分析

指尖上的会计 / 2020-04-03
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  • 财务分析
  • 数据分析
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  • 声明:本文由会说作者撰写,观点仅代表个人,不代表中国会计视野。文中部分图片来自于网络,感谢原作者。

    财务分析涉及两个层面:数据分析与业务分析。二者一体两面,但先后有序,数据分析在前,业务分析在后。

    一、如何进行数据分析

    要做好数据分析,首先需要财务人员有扎实的会计基础,对财务指标的含义熟知于心; 其次要求财务人员有足够的数据敏感,能快速闪现出数据异常可能的驱动及可能的后果。 

    什么是数据敏感呢?我认为具备数据敏感的财务人员至少应具备两种能力。

    第一,能联想到触发数据变动的原因。

    例如,看到坏账准备这个数据时,财务人员应联想到以下几个方面:(1)公司超长期应收账款收不回来;(2)公司的信用政策可能有问题,客户信用管理可能不严谨;(3)公司产品可能有质量问题,客户拒绝付款……

    第二,看到一个数据会立即想到其关联数据。

    例如,看到坏账,财务人员应联想到以下一系列“病变”:利润减少——净资产减少——资产负债率提高——银行不贷款——资金链断裂——不能偿还到期债务——债权人可能会要求公司破产清算等。

    对财务数据有足够的敏感性是财务人员应该具备的职业素养。培养数据敏感性,不能靠死记硬背,记是记不住的,即便现在记住了,很快又会忘记。要想对数据有敏感性,最重要的是要了解数据背后的故事,要了解业务运行的规则。只有把数据背后的因果搞清楚了,数据才能变得生动。数据生动了,就有了故事性,我们自然会产生敏感。

     

    二、如何进行业务分析

    业务分析是基于数据分析的成果进行的。业务分析分两步:第一步,财务人员结合业务定位导致数据异常的可能原因;第二步,财务人员与业务人员一道排查问题,找出“可能原因”中的“真凶”。 

    举例说明,2019年4季度A公司手机销售收入下滑了40%,板子该打谁身上了?我想你的第一感觉和我一样,销售人员。这样的答案是感性的,可能是肤浅的,因为导致销售收入下降原因有很多,销售人员工作不力只是触发销售收入下降的一种可能。

    做业务分析,就是要深入到数据背后,一层一层挖掘,用排他法把真正的原因找出来。回到上例,手机销售收入下降就可能是研发不力导致的,如果把板子打在了销售人员身上,岂不冤枉销售人员了吗?

     

    再举一个例子。2018年,通信设备公司A与运营商公司B签订了一份5G合同,A为B在某区域安装1000个5G基站,合同额1亿元(不含增值税)。截止2018年年末,A公司已安装完800个基站,并通过了B的验收,A在2019年按完工进度法确认了80%的收入。2019年,A尚未做完了剩下的200个基站。这是否必然意味着,2019年A的业绩不如2018年呢?

    如果只看会计账面数据,你会得出肯定的结论。但这样的结论不见得是公允的,原因在于A确认收入时使用的完工进度法不尽客观。

    如果你熟悉业务,你可能知道安装基站是有难易之别的,无人区、农村地区、工(商)业区、居民区安装难度依次增高。大多数人干活都是先易后难,容易的活2018年A都干完了,留在2019年的都硬骨头,安装这200个基站的工作量甚至高于2018年安装的那800个基站。

    上例中,财务人员如果不明白这些业务特点,光从财务数据评判,分析结论可能就是错的。

     

    之所以一再强调业务分析的重要性,原因就在于,财务分析不结合业务进行,分析结论可能失真,可能误导,可能南辕北辙。

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