財務3表の理解

RやPythonの勉強用と書いておきながら、早速、例外なのだが、「決算書がスラスラわかる財務3表一体理解法」という新書が良書だったので、一番覚えておいた方が良さそうなところをここにもまとめておこうと思う。

財務3表の5つのつながり





思ったよりも汚い図になってしまった（笑）PPTで書いたほうがよかっただろうか。

まあ、自分で見るだけなら十分かな。ブログって難しい。



 

とりえあえず、本に書かれていた財務3表の見る手順は、

1. それぞれの取引がPLに影響を与えているかどうかを見る。PLに影響を与える取引だとPLの数字（特に利益）が変化するが、取引によっては、PLが全く動かない
2. PLの「当期純利益」がBSの「繰越利益余剰金」とつながっていることを確認
3. BSの左側と右側は常に一致。左右がバランスしていることを確認
4. 直接法のCSで実際の現金の動きを確認
5. 直接法CSの一番下にある「現金及び現金同等物の期末残高」が、BSの「現金及び預金」と一致していることを確認
6. 間接法のCSで、一番上の数字はPLの「税引前当期純利益」と一致しているか確認
7. 最後は、間接法CSと直接法CSの営業活動によるCF計が一致しているか確認

この手順を知るだけでも随分、お金がどのように流れてるのか3表のつながりがどのようになっているのかがわかるような気がする。

本では、実際に会社を起業した場合のお金の動きを見ていくので例がわかりやすい。



主な財務分析指標と評価の目安
この財務分析指標を使って自分が勤めてる会社の状況でも見てみようかなと思う。
ブログに出せるかはわからないけど（笑）

CSのパターンで会社の状況が推測できる
　

1. 営業
2. 投資
3. 財務

の順番でキャッシュフローが＋－かで会社の状況を推測する。

①＋、＋、＋
営業活動で現金を生み出した上に借入などで現金を増やしている。さらに、固定資産や有価証券なども売却している。将来の大きな投資のためにお金を集めているのだろうか。

②＋、＋、－
営業活動と、固定資産や有価証券などの売却により現金を生み出し、借入の返済を積極的に行っている。財務体質強化の段階にある会社だろう。

③＋、－、＋
営業活動で現金を生み出した上に借入などで現金を増やし、積極的に投資活動を行っている。将来の先約も明確な優良企業のパターン。

④＋、－、－
営業活動で生み出した現金を投資活動や借入金の返済に充てている。潤沢な営業CFがある会社であろう。

⑤－、＋、＋
営業CFのマイナス分を借入と固定資産や有価証券の売却で賄っている。問題会社の一般的なパターン。

⑥－、＋、－
営業CFのマイナス分と借入返済分を固定資産や有価証券の売却で賄っている。過去の蓄積を切り売りして事業を継続している。

⑦－、－、＋
営業活動で現金を生み出せていないが、将来のために設備投資を行っている。営業のマイナス分と設備投資資金をすべて借入や新株発行で賄っている会社。よほど自信がある将来計画があるのだろう。

⑧－、－、－
営業活動で現金を生み出せていないのに、将来のための設備投資を行い、借入の返済も行っている。過去に多くの現金蓄積があった会社であろう。

この考え方わかりやすくて便利そう。
まとめ方としては、かなり雑なので、著者の方に申し訳ないけど、かなり良書だと思う。最終章では、新会計基準も紹介されているので、実際の決算書を見るときの専門用語についての理解もしっかり押さえてくれている印象。

それにしても、年末に実家に帰ってきたのだが、居場所がない上に集中して本を読めない（笑）

作業フォルダの確認からデータの保存まで

さすがによく使うので忘れることはないけど、これもメモとして。
data.csvというのを保存するという設定で。


getwd() #作業フォルダの位置を確認
setwd("")#作業フォルダの位置を""の中にあるディレクトリに変更
write.csv(y, file ="data.csv", row.names = FALSE) #FALSEを指定して行名を保存していない。

Rの基本的な操作

このブログでは、R、Python、Java、PostgreSQLあたりの練習用メモとして使うつもり。
今日は、Rの基本的な操作をふりかえるつもりで書いてみる。
自分用なので、あまり体系的でない。

日本語もオブジェクト名にできる

> エックス <- 4 > エックス / 2 [1] 2

 みたいな感じ。これは、そんな使うことはないけど、知ってても悪くないかな程度。
オブジェクトをまとめる

> x <- c(30, 20) > x / 2 [1] 15 10

ベクトル

> y <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10) > y <- 1:10 #コロンを使っても連続した整数を指定できる > y[1] #添え字指定でベクトルの最初の要素を抽出 [1] 1> y[1:3] #複数の添え字を指定 [1] 1 2 3

ベクトル演算

> x <- 1:5 > x + 1 #ベクトルに1を足す [1] 2 3 4 5 6

文字ベクトル 

> z <- c("A", "B", "C")　#文字ベクトル > z[1] [1] "A"

要因 

> #要因（factor）は、カテゴリ変数などを表す > y <- factor(c("A", "B", "C")) > y [1] A B CLevels: A B C> str(y) #オブジェクトの構造を確認 Factor w/ 3 levels "A","B","C": 1 2 3> mode(y) #実態は数値である [1] "numeric"

行列 

> mat <- matrix(c(1, 2, 3, 4), nrow = 2)
> mat
     [,1] [,2]
[1,]    1    3
[2,]    2    4
> 
> #横方向で要素を埋める指定をする
> mat <- matrix(c(1, 2, 3, 4), nrow = 2, byrow = TRUE)
> mat
     [,1] [,2]
[1,]    1    2

[2,] 3 4

> y <- data.frame( #適当に改行をおこなう、1行で入力しても同じ + english = c(45, 55, 65, 75, 85, 95), + math = c(50, 60, 70, 80, 90, 100)) #閉じ括弧の数に注意 > y[1, ] # 一行すべて抽出 english math 1 45 50 > y[1:3, ] #3行目まで列を抽出 english math 1 45 50 2 55 60 3 65 70 > y[2, "english"] #列名を引用符で囲って指定 [1] 55 > rownames(y) <- c("Michiko", "Taro", "Masako", "Jiro", "Aiko", "Kenta")# yの行番号を名前にする。 > y[-c(1,5),] #添え字にマイナス記号を使うと削除 english math Taro 55 60 Masako 65 70 Jiro 75 80 Kenta 95 100

>

> mean(y$math) # $マークでどの列名かを指定 

[1] 75> > attach(y) # attach関数でyを検索パスに登録することで$での指定なしでOK

> mean(math) [1] 75>  > y$phys <- c(47, 45, 23, 44, 21, 22) #データの追加もできる 

> y[rownames(y) == "Michiko", colnames(y) == "english"] <- 45 #列と行を指定してデータを入れ替えた。== は一致すればTRUE

ループ

> #ループ > x <- c("A", "B", "C") > for(i in 1:length(x)){ + print(x[i]) + } [1] "A"
[1] "B"
[1] "C"
> # lengthはオブジェクトの数だけ繰り返しを行う。 

データのいじり方を中心にふりかえってみた。
また、追加で覚えておきたいのは、加筆修正しよう。

とりあえず、テスト投稿

とりあえず、このブログは、勉強用に立ち上げてみようと思う。
あまり、投稿できるかは自信ないけど・