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| 編輯推薦： |
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本书立足传统财务报表分析的理论与方法，在所有财务报表分析实操章节中，均增设案例研讨与Python语言的具体应用模块。本书内容涵盖财务报表分析原理、Python语言财务数据分析、财务数据可视化、利润表分析、资产负债表分析、现金流量表分析、财务分析技术、财务报告质量：风险与会计危险信号、财务报告质量：现金流量表中会计舞弊识别、财务报告的预测与信用风险评价十大板块。本书以传统财务报表分析的核心理论与经典方法为根基，直击“理论与实操脱节”的行业痛点，创新性融入Python工具应用，构建起“理论奠基、工具赋能、案例落地”的三维内容体系，全方位适配大数据时代财务分析的岗位需求与教学要求，凸显大数据背景下财务分析的实践性、开放性与操作性。本书以真实业务场景中的实际问题为导向，采用“搭建理论框架、拆解实务案例、梳理分析思路、分步实现Python代码、解读分析结果”的递进式内容设计，引导读者主动探索、动手实操。这种编排既保障了理论知识的系统性，又强化了工具应用的熟练度，助力读者快速实现从“懂理论”到“会实操”的能力跃迁。无论是在校本科生、财务从业人员、数据分析师，还是企业管理者，都能从中习得适配自身需求
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| 內容簡介： |
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本书立足传统财务报表分析的理论与方法，在所有财务报表分析实操章节中，均增设案例研讨与Python语言的具体应用模块。本书内容涵盖财务报表分析原理、Python语言财务数据分析、财务数据可视化、利润表分析、资产负债表分析、现金流量表分析、财务分析技术、财务报告质量：风险与会计危险信号、财务报告质量：现金流量表中会计舞弊识别、财务报告的预测与信用风险评价十大板块。本书以传统财务报表分析的核心理论与经典方法为根基，直击“理论与实操脱节”的行业痛点，创新性融入Python工具应用，构建起“理论奠基、工具赋能、案例落地”的三维内容体系，全方位适配大数据时代财务分析的岗位需求与教学要求，凸显大数据背景下财务分析的实践性、开放性与操作性。本书以真实业务场景中的实际问题为导向，采用“搭建理论框架、拆解实务案例、梳理分析思路、分步实现Python代码、解读分析结果”的递进式内容设计，引导读者主动探索、动手实操。这种编排既保障了理论知识的系统性，又强化了工具应用的熟练度，助力读者快速实现从“懂理论”到“会实操”的能力跃迁。无论是在校本科生、财务从业人员、数据分析师，还是企业管理者，都能从中习得适配自身需求的财务报表分析方法与Python应用技能，提升大数据环境下的财务决策效率与专业竞争力。
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| 目錄：
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目录
第1章 财务报表分析原理1
1.1 导言1
1.2 业务活动的分类2
1.3 账目及财务报表3
1.4 会计过程9
1.5 应计项目和估值调整16
1.6 会计系统18
1.7 在证券分析中使用财务报表20
1.8 总结20
第2章 Python语言财务数据分析23
2.1 导言23
2.2 Python语言简介24
2.3 Python语言基础知识29
2.4 财务大数据获取43
2.5 财务大数据清洗与处理46
第3章 财务数据可视化55
3.1 导言55
3.2 数据可视化工具包——Matplotlib库56
3.3 财务数据可视化呈现——Pyecharts库60
第4章 利润表分析63
4.1 导言63
4.2 利润表分析原理与技术64
4.3 Python语言下的利润表分析83
第5章 资产负债表分析103
5.1 导言103
5.2 资产负债表分析原理与技术104
5.3 Python语言下的资产负债表分析125
第6章 现金流量表分析128
6.1 导言128
6.2 现金流量表分析的原理与技术129
6.3 Python语言下的流量表分析142
第7章 财务分析技术152
7.1 导言152
7.2 财务分析中常用比率153
7.3 Python语言下的杜邦分析案例168
第8章 财务报告质量：风险与会计危险信号173
8.1 导言174
8.2 财务报告质量174
8.3 会计危险信号动因分析——舞弊三角理论176
8.4 会计危险信号动因分析——GONE理论179
8.5 常见的会计危险信号179
8.6 案例分析182
8.7 基于数据建模的财务舞弊识别实践187
第9章 财务报告质量：现金流量表中会计舞弊识别211
9.1 导言212
9.2 应付账款的递延212
9.3 应付账款的融资212
9.4 预付/应收账款的加速收取或虚构213
9.5 股票期权的税收优惠215
9.6 回购股票以抵销股权稀释216
9.7 其他方式216
9.8 具体案例分析217
第10章 财务报告的预测与信用风险评价223
10.1 导言223
10.2 财务预测的一般框架225
10.3 财务预测的主要内容226
10.4 信用风险的评价228
参考文献250
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前言
财务报表分析的核心目标是通过对企业的资产负债表、利润表、股东权益变动表、现金流量表等数据进行深入挖掘，揭示企业的经营状况、财务健康度以及潜在风险。在大数据环境下，财务报表分析不再局限于静态的数字解读，而是扩展到了动态的趋势预测、异常检测、关联分析以及基于机器学习的智能化决策支持。传统的财务报表分析方法虽然能够提供一定的决策支持，但在处理大规模、多维度的数据时显得力不从心。因此，结合现代数据分析工具和技术，尤其是编程语言（如Python）的应用，已成为财务报表分析领域的重要趋势。Python作为一门功能强大且易于上手的编程语言，在数据分析和科学计算领域占据了重要地位。它拥有丰富的第三方库（如Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn等），可以高效地完成数据清洗、可视化、建模和预测等任务。以下是Python语言在财务报表分析中的主要优势。① 高效的数据处理能力：Python语言的Pandas库可以轻松地处理结构化数据，支持对Excel、CSV等格式的财务报表进行读取、清洗和转换。② 强大的可视化能力：Matplotlib和Seaborn等库提供了灵活的图表绘制功能，能够帮助分析师直观地展示财务数据的趋势和分布。③ 高效的统计分析与建模能力：SciPy和Statsmodels库可用于财务指标的统计分析，而Scikit-learn库则支持构建预测模型，例如，收入预测或风险评估。
本书旨在为读者提供一套大数据下系统化的财务报表分析方法，并结合Python程序实现具体案例操作。无论你是在校本科生、财务从业人员、数据分析师还是企业管理者，都可以通过本书学习到财务报表分析的原理和应用，并掌握如何利用Python技术提升财务报表分析的效率和深度。
本书在南京师范大学会计与财务管理研究中心赵自强教授（南京航空航天大学金城学院特聘教授）的主持下完成。本书得到教育部产学合作协同育人项目“财务共享中心应用实践研究”（项目号231100512092343）的支持。在本书的编写过程中得到南京航空航天大学金城学院校长陈旭教授的关心和支持、得到南京航空航天大学经济管理学院二级教授徐强的指导和支持、得到南京航空航天大学金城学院国际商学院院长姚志琴副教授和国际商学院副院长钱婷婷副教授的支持、得到南京航空航天大学金城学院国际商学院会计专业主任杨涛副教授的帮助、得到南京师范大学会计学院会计与财务管理系主任王欢副教授的帮助、得到南京师范大学会计学院王诗迪和王家立同学在程序方面的帮助，得到南京航空航天大学金城学院姜欣妍和张瑞同学在排版整理方面的帮助，在此一并表示衷心感谢。
全书内容由赵自强教授统一策划安排，其中赵自强教授撰写第1章，南京师范大学泰州学院张敏副教授撰写第2章、第3章，南京师范大学泰州学院杨琪老师撰写第4章、第5章、第6章，南京工程学院刘融博士撰写第8章、第9章，南京航空航天大学金城学院徐月老师撰写第7章、第10章，最后由赵自强教授审核和统稿。
本书是在参考国内外大量书籍和研究文献的基础上编写而成的，在此对相关作者表示诚挚的谢意。由于编者水平有限，不当之处在所难免，恳请读者批评指正，以期共同进步。
编 者
2026年1月
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