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財務報表分析與證券估值（原書第5版）

為了解決信用評分490的問題，作者（美）斯蒂芬H.佩因曼 這樣論述：

本書講述了如何為了證券定價的目的進行財務報表分析，作者將財務報表分析與證券定價直接地、具體地結合起來，使讀者可以一層層地解剖各種財務報表數據，一步步地調整原始形態的數據，將其轉化為對評估企業價值有幫助的數據，並終利用這些數據對企業的價值做出評估。stephen penman博士，現任哥倫比亞大學商學院教授，哥倫比亞大學、倫敦商學院和斯德哥爾摩經濟學院客座教授。研究方向是權益定價和會計信息在證券定價中的作用，1991年獲美國會計學會和美國注冊會計師協會會計文獻傑出貢獻獎。 作者簡介前言致謝迷你案例&會計診所第1章投資與估值概述11.1投資風格與基本面分析21.2泡沫、陷阱和麻

煩61.3環境：投資者、企業、證券與資本市場111.4證券分析業務：專業分析師131.5商業分析151.6選擇估值技術191.7如何使用本書23關鍵概念24連貫案例：金佰利公司26思考題29練習題30迷你案例31第2章財務報表簡介33分析師備忘錄332.1財務報表的形式342.2財務報表中的計量問題45關鍵概念59分析師工具箱60連貫案例：金佰利公司61思考題66練習題66迷你案例70第一部分財務報表與估值第3章財務報表在估值中的應用76分析師備忘錄763.1乘數分析783.2以資產為基礎的估值863.3基本面分析883.4基本面分析的骨架：估值模型91本章小結101關鍵概念101分析師工具箱

102連貫案例：金佰利公司103思考題104練習題104迷你案例107附錄3A：必要報酬率與資產定價模型108第4章現金收付制、權責發生制與貼現現金流估值模型112分析師備忘錄1124.1股利貼現模型1134.2貼現現金流估值模型1174.3現金流量表1234.4現金流量、企業盈利與權責發生制會計127本章小結132關鍵概念133分析師工具箱133連貫案例：金佰利公司134思考題134練習題135迷你案例139第5章權責發生制與估值：賬面價值定價141分析師備忘錄1415.1市凈率背后所隱藏的思想1425.2估值的原理1435.3錨定賬面價值的估值模型1455.4應用模型進行權益估值1535.

5搭建你自己的估值工具1615.6將模型應用於項目估值和戰略估值1625.7剩余收益估值模型的特點164本章小結168關鍵概念168分析師工具箱169連貫案例：金佰利公司169思考題170練習題170迷你案例174第6章權責發生制與估值：收益定價177分析師備忘錄1776.1市盈率背后所隱藏的思想1786.2估值的原理1796.3錨定收益的估值模型1846.4將模型應用於權益估值1886.5搭建你自己的估值工具1936.6超常收益增長模型的特點1946.7FED模型1976.8PEG比率200本章小結201關鍵概念201分析師工具箱202連貫案例：金佰利公司202思考題202練習題203迷你案

例206第7章估值與主動投資208分析師備忘錄2087.1基本面投資者的工作方式2097.2檢驗市場價格中的投機成分2117.3搭建你自己的主動投資分析工具220本章小結220關鍵概念220分析師工具箱221連貫案例：金佰利公司221思考題222練習題222迷你案例225第二部分財務報表分析第8章透過財務報表看企業231分析師備忘錄2318.1企業的活動：現金流量2328.2企業的活動：全部存量與流量2388.3重構報表之間的會計關系2408.4以為股東為中心：是什麼在創造價值2438.5搭建你自己的分析工具244本章小結246關鍵概念246分析師工具箱247連貫案例：金佰利公司247思考題2

48練習題248第9章股東權益變動表分析252分析師備忘錄2529.1重構股東權益變動表2539.2非清潔盈余會計2579.3比率分析2599.4隱蔽的非清潔盈余2619.5股東的角度2719.6搭建你自己的分析工具2729.7會計信息質量觀察272本章小結274關鍵概念274分析師工具箱275連貫案例：金佰利公司275思考題276練習題277迷你案例280第10章資產負債表與利潤表分析284分析師備忘錄28410.1重構資產負債表28510.2重構利潤表29710.3資產負債表和利潤表的比較分析30810.4比率分析31210.5搭建你自己的分析工具316本章小結316關鍵概念317分析師工

具箱318連貫案例：金佰利公司318思考題319練習題320迷你案例327第11章現金流量表分析337分析師備忘錄33711.1計算自由現金流量33811.2按美國公認會計原則編制的現金流量表與重構的現金流量表34011.3經營活動產生的現金流量350本章小結352關鍵概念353分析師工具箱353連貫案例：金佰利公司353思考題353練習題354迷你案例358第12章獲利能力分析360分析師備忘錄36012.1分解普通股權益報酬率36112.2第一層分解：區分金融活動與經營活動，識別杠桿影響36212.3第二層分解：經營獲利能力的影響因素37112.4第三層分解37512.5搭建你自己的分析工

具381本章小結381關鍵概念382分析師工具箱382連貫案例：金佰利公司383思考題383練習題384迷你案例388第13章增長與盈利的可持續性分析390分析師備忘錄39013.1什麼是增長39113.2直達核心：可持續盈利39413.3增長分析40713.4增長、可持續盈利與市凈率和市盈率評價412本章小結419關鍵概念420分析師工具箱421連貫案例：金佰利公司421思考題422練習題422迷你案例425第三部分預測與估值分析第14章經營價值與市凈率和市盈率評價435分析師備忘錄43514.1剩余收益預測的修正：剩余經營性收益43714.2超常收益增長預測的修正：經營性收益的超常增長44

214.3資本成本與估值44514.4財務風險、收益與權益估值45014.5盯市會計：在股票期權估值中引入負債的工具46314.6企業估值乘數465本章小結468關鍵概念469分析師工具箱470連貫案例：金佰利公司470思考題471練習題472迷你案例475第15章錨定財務報表：簡單預測與估值477分析師備忘錄47715.1簡單預測與估值47815.2簡單預測：添加信息到財務報表中48415.3將簡單估值作為一個分析工具488本章小結490關鍵概念490分析師工具箱491連貫案例：金佰利公司491思考題491練習題492迷你案例495第16章全面預測、估值與商業戰略分析498分析師備忘錄498

16.1財務報表分析：關注商業的透鏡49916.2完全信息預測與預計分析51216.3股份交易中所創造的價值52216.4財務報表指標與警示信號52516.5商業戰略分析與預計財務報表分析526本章小結528關鍵概念529分析師工具箱530連貫案例：金佰利公司530思考題531練習題531迷你案例536第四部分會計分析與估值第17章創造會計價值和創造經濟價值547分析師備忘錄54717.1價值創造與剩余收益創造54817.2會計方法、市凈率、市盈率與持續經營估值55117.3秘密准備與利潤「創造」56017.4實務中的謹慎性與自由會計56617.5會計方法與預測基准571本章小結574關鍵概念

575分析師工具箱576思考題576練習題577迷你案例580第18章分析財務報表的質量584分析師備忘錄58418.1什麼是會計信息質量58518.2直達會計的核心：找出虛增的盈利58918.3找出被操控的交易61118.4是否為合法操縱61518.5披露質量61518.6會計信息質量評分61618.7質量分析中的超常收益618本章小結619關鍵概念620分析師工具箱620思考題621練習題622迷你案例629第五部分風險與收益分析第19章主動性權益投資的風險與報酬分析639分析師備忘錄63919.1必要報酬率與期望收益率64019.2風險的本質64119.3基本面風險64719.4風險價值

65119.5價格風險65719.6推算主動投資的預期收益660本章小結666關鍵概念667分析師工具箱667思考題668練習題668迷你案例671第20章信貸投資的風險與報酬分析672分析師備忘錄67220.1信貸供應商67320.2從信用評價角度進行財務報表分析67420.3預測與信用分析68020.4主動的債券投資68820.5流動性計划與融資策略688本章小結689關鍵概念690分析師工具箱690思考題691練習題691迷你案例694附錄公式匯總699

信用評分490進入發燒排行的影片

基於圖卷積神經網路學習模型來預測違約風險

為了解決信用評分490的問題，作者蔡玉玲 這樣論述：

在金融科技與數據分析方法快速發展下，目前實務上所能取得個人的特徵資料日益多元。如何充分運用所取得的結構性及非結構性資料，透過提取不同數據源之間的所提供資訊的交互作用，從中取得具參考價值的數據，用以補強或替代傳統信用風險變數，進而提高對信用風險的辨識能力及信用評分準確性，以實現普惠金融，為本研究的主要目的。本研究使用Home Credit跨國消費金融公司的資料集，過去的研究主要利用資料探勘、特徵工程和機器學習演算法來預測客戶信用貸款違約風險，然而傳統的方式並未考量到資料與資料的關聯性，因此本研究主要探討圖卷積神經網路(Graph Convolutional Networks, GCN)方法，依

據資料與資料的關係強度網路圖，透過獲取空間關聯的特徵嵌入(feature embedding)來進行分類問題。根據實驗結果，圖卷積神經網路之接收者操作特徵曲線（area under receiver operating characteristic curve, ROCAUC）值優於其他傳統的機器學習方法(如羅吉斯迴歸、隨機森林、梯度提升樹等)。我們所提出的方法將可增加對實務上在處理客戶的交易行為、社交網路等資料間的關聯性，並且有助於提高違約風險預測的能力及提供做為實際應用可行的解決方案。