财务分析学习指导与练习 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张莉芳，万如荣，蒋琰 著

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• 财务分析
• 财务管理
• 会计学
• 学习指南
• 练习题
• 高等教育
• 教材
• 金融
• 投资
• 分析

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115423566

版次：01

商品编码：11974025

包装：平装

丛书名： 21世纪会计系列教材

开本：16开

出版时间：2016-08-01

页数：194

正文语种：中文

编辑推荐

本书是由编写《财务分析》教材的老师结合本门课程的特点和教材的具体内容执笔编写，其特点表现如下：
**：内容完整，重点突出。每一章节均包括知识点回顾、练习题、练习题参考答案，练习题形式多样，覆盖面广，包括单项选择题、多项选择题、名词解释、简答题、计算分析题和案例分析题等。既是对教材内容的总结和提炼，也是知识巩固和延伸学习的好助手。
第二，展示清晰，易于学习。在知识点回顾部分，是在“吃透”章节的内容基础上，将重要知识点以制图的方式呈现，力求简练。这样既可以凸显内容之间的内在关联，又可以避免形式单调，同时帮助学生把握课程整体框架和具体内容。
第三，分析全面，视野宽广。每一个案例均具有较强的代表性和时效性，凝聚了作者多年来在财务分析领域积累的知识和经验。

内容简介

该习题集每一章节均包括知识点回顾、练习题、练习题参考答案，练习题形式多样，覆盖面广，包括单项选择题、多项选择题、名词解释、简答题、计算分析题和案例分析题等。既是对教材内容的总结和提炼，也是知识巩固和延伸学习的好助手。

作者简介

张莉芳 南京财经大学会计学院副教授 美国肯塔基大学会计系访问学者。主要研究方向为公司财务与证券市场等。在《山西财经大学学报》《财会通讯》等学术期刊上发表论文10余篇。

目录

基础篇

第1章　财务分析基本理论　1

第2章　财务分析基础　9

第3章　财务分析框架与逻辑切入点　18

第4章　战略分析　34

财务报表分析篇

第5章　资产负债表分析　42

第6章　利润表分析　80

第7章　现金流量表分析　93

第8章　所有者权益变动表分析　119

第9章　合并财务报表分析　130

第10章　财务报表粉饰分析　140

财务分析篇

第11章　财务能力分析　151

第12章　财务综合分析　164

前景分析篇

第13章　财务危机预警分析　177

第14章　前景预测与价值评估　186

商业数据挖掘与应用实战指南 第一章：数据驱动决策的基石 1.1 数据思维的重塑：从传统业务到数据驱动型组织 在当今瞬息万变的商业环境中，数据已不再是简单的记录载体，而是驱动企业增长和创新的核心资产。本章将深入探讨企业如何从传统的经验驱动模式向现代的数据驱动模式转型。我们将剖析“数据思维”的内涵，它要求管理者不仅关注财务报表上的最终数字，更要理解数字背后的逻辑、数据的生成过程及其在业务流程中的作用。我们将通过一系列案例研究，展示那些成功实现转型的行业领导者，他们如何利用数据洞察力来优化运营效率、发现新的市场机会，并构建起强大的竞争壁垒。 1.2 商业智能（BI）与数据分析的演进历程 数据分析并非新生事物，但其工具、方法论和应用深度经历了显著的迭代。本节将梳理商业智能（BI）技术从早期的报告生成工具，发展到如今集描述性、诊断性、预测性乃至规范性分析于一体的复杂系统。我们将介绍关键的技术里程碑，例如OLAP（在线分析处理）、数据仓库的构建与演进，以及现代数据可视化工具如何改变数据呈现和决策制定的方式。理解这些演进，有助于读者构建一个面向未来的数据分析架构蓝图。 1.3 现代数据生态系统概览：数据源的复杂性与集成挑战 现代企业的“数据湖”和“数据中台”正在汇聚来自ERP系统、CRM系统、物联网设备、社交媒体以及外部宏观经济数据等海量异构数据。本章的重点在于解析这个复杂的数据生态系统的构成要素。我们将详细介绍不同类型数据源的特点（结构化、半结构化、非结构化数据），探讨数据治理（Data Governance）在确保数据质量、安全性和合规性方面的重要性，并初步介绍数据集成（Data Integration）的基本策略，例如ETL（抽取、转换、加载）与ELT（抽取、加载、转换）的适用场景。 --- 第二章：数据采集、清洗与预处理的艺术 2.1 数据采集的技术路径与策略选择 高质量的分析始于高质量的数据采集。本章从实操层面出发，讲解如何根据业务需求选择合适的数据采集技术。内容涵盖API接口调用、数据库直接查询、网络爬虫技术的伦理与实施，以及实时数据流（如Kafka）的捕获机制。特别关注在采集过程中如何确保数据的完整性和及时性，避免“垃圾进，垃圾出”的分析陷阱。 2.2 数据清洗：从“脏数据”到“可用数据”的蜕变过程 真实世界的数据往往充斥着错误、缺失和不一致。数据清洗是分析工作中耗时最长但至关重要的一环。我们将系统讲解处理缺失值（如均值填充、回归预测填充）、异常值检测与处理（如Z-Score、IQR方法、箱线图分析）、数据格式统一化（日期、文本编码）等核心技术。本节将侧重于如何制定一套标准化的清洗流程，并利用脚本语言（如Python/Pandas）实现自动化清洗。 2.3 特征工程：构建分析模型的“魔法配方” 特征工程是将原始数据转化为模型可理解、可利用的“特征”的过程，是决定模型性能的关键所在。本章深入探讨特征构造的多种技术：如何进行特征离散化（Binning）、独热编码（One-Hot Encoding）、特征交叉（Feature Interaction）以及利用领域知识创建新的衍生变量。对于时间序列数据，我们将讲解如何提取有价值的时间特征，如季节性、趋势项和滞后变量。 --- 第三章：描述性分析与探索性数据分析（EDA） 3.1 描述性统计量在业务理解中的应用 描述性统计是理解数据分布和集中趋势的基础。本章将超越简单的平均数和中位数，聚焦于如何利用偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）来判断数据分布形态，理解标准差和方差在衡量业务波动性中的实际意义。我们还将讨论百分位数和四分位距（IQR）在识别业务“异常区间”中的作用。 3.2 数据可视化：讲好数据故事的视觉语言 有效的可视化能够将复杂的数字转化为直观的业务洞察。本节将详细介绍不同业务场景下适用的图表类型：对比分析（柱状图/条形图）、趋势分析（折线图）、分布分析（直方图/密度图）、构成分析（饼图/堆叠图）和关系分析（散点图/气泡图）。重点在于讲解如何设计“有效”的可视化，避免误导性表达，并强调交互式仪表板（Dashboard）的构建原则。 3.3 探索性数据分析（EDA）的系统方法论 EDA不仅仅是画图，而是一个系统的、迭代的过程，用于发现数据中的潜在结构、识别异常、检验假设和指导后续的建模方向。本章将提供一个结构化的EDA流程框架，指导读者如何系统地从多个维度（单变量、双变量、多变量）对数据集进行“审问”，为后续的假设检验和模型选择奠定坚实基础。 --- 第四章：预测性建模与机器学习基础 4.1 监督学习与无监督学习的核心区别与业务场景 本章为数据挖掘的实战入门。我们将清晰界定回归（预测连续值）和分类（预测离散类别）等监督学习任务，并与聚类分析（发现自然分组）、关联规则挖掘等无监督学习任务进行对比。通过具体的业务案例，如客户流失预测（分类）和销售额预测（回归），帮助读者明确何时应使用哪种学习范式。 4.2 经典回归模型在业务预测中的应用 线性回归是理解变量间线性关系的基石。本节将详细介绍如何构建和解释多元线性回归模型，特别是如何检验模型的假设条件（如多重共线性、异方差性）。我们将探讨如何将回归模型应用于资源分配优化和趋势预测中，并引入正则化技术（Lasso/Ridge）以应对模型过拟合问题。 4.3 分类算法：从逻辑回归到决策树 分类算法是解决二元或多元决策问题的利器。本章将从逻辑回归的概率解释入手，介绍其在风险评估中的应用。随后，我们将深入讲解决策树（Decision Trees）的工作原理，以及如何通过剪枝技术来优化树的泛化能力。此外，还将概述集成学习方法（如随机森林和梯度提升）如何通过集成多个弱分类器来显著提升预测精度。 4.4 模型评估与选择：超越准确率的考量 构建模型后，评估其性能至关重要。本章将系统介绍分类模型评估指标：混淆矩阵（Confusion Matrix）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数和ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）及其下面积（AUC）。对于回归模型，我们将关注均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）。重点在于理解不同业务目标（例如，高召回率在欺诈检测中的重要性）如何影响评估指标的选择。 --- 第五章：高级分析技术与实战部署 5.1 时间序列分析：洞察动态变化的业务规律 许多关键业务指标（如库存、股价、流量）本质上是时间序列数据。本章将介绍时间序列数据的分解（趋势、季节性、残差）方法。我们将讲解经典的ARIMA模型族（自回归、移动平均）的构建步骤和参数选择，并介绍如何利用指数平滑法（如Holt-Winters）处理具有季节性的数据。 5.2 客户细分与推荐系统导论 理解客户是商业成功的关键。本章将聚焦于非监督学习在客户细分中的应用，重点介绍K-Means聚类算法的工作原理及其在市场区隔中的实际应用。此外，还将初步介绍推荐系统的基础知识，包括基于内容的过滤（Content-Based Filtering）和协同过滤（Collaborative Filtering）的基本思想，为构建个性化营销策略打下基础。 5.3 分析模型的落地与维护（MLOps 概述） 再精确的模型如果不能落地，就毫无价值。本章探讨分析成果的商业化路径。内容包括模型结果的API化部署、性能监控（模型漂移检测）、反馈机制的建立以及模型定期的再训练与迭代策略。理解从“Notebook”到“生产环境”的跨越，是实现数据价值闭环的最后一步。 5.4 数据分析的伦理、隐私与合规性挑战 随着数据使用深度的增加，数据伦理和隐私保护成为焦点。本章将讨论在进行客户分析时如何遵守GDPR、CCPA等主要数据隐私法规，以及如何在保持分析效力的同时，采用差分隐私（Differential Privacy）等技术来保护个体信息，确保企业数据的负责任使用。

评分☆☆☆☆☆

这本《财务分析学习指导与练习》真的让我眼前一亮！作为一名初入职场的财务新人，我一直在寻找一本既能系统讲解理论知识，又能提供大量实操练习的书籍。市面上同类书籍很多，但要么过于理论化，看得我云里雾里，要么就是习题集，缺乏深入浅出的讲解。这本书恰恰弥补了这些不足。它从最基础的财务报表入手，循序渐进地讲解了各项财务指标的计算方法、意义以及如何解读。书中提供的案例都非常贴近实际工作，让我能够将学到的知识融会贯通。特别是那些练习题，种类繁多，难度各异，从简单的计算到复杂的综合分析，每一道题都设计得十分用心，让我能够反复练习，加深理解。我尤其喜欢书中关于现金流分析的部分，它用非常直观的方式解释了不同现金流活动对企业的影响，让我对企业的“造血能力”有了更深刻的认识。而且，这本书的排版也很舒服，图文并茂，重要的知识点都做了突出显示，阅读体验极佳。总而言之，如果你和我一样，对财务分析充满热情，又苦于找不到合适的入门书籍，这本《财务分析学习指导与练习》绝对是你的不二之选。它不仅是知识的宝库，更是你提升财务分析能力的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

我一直在寻找一本能够帮助我跳出“数字迷宫”，真正理解财务报表背后商业逻辑的书籍，直到我发现了《财务分析学习指导与练习》。这本书的独特之处在于，它将财务分析与企业的战略和运营紧密结合。它不会让你枯燥地背诵公式，而是通过一个个生动的故事和案例，让你明白每一个财务指标背后的商业意义。比如，在讲解毛利率和净利率时，它会结合不同行业的特点，分析为什么某些行业的毛利率会普遍高于其他行业，以及企业的经营策略如何影响这些比率。这本书的练习题也非常有深度，它不仅仅是简单的计算，更侧重于对企业经营状况的洞察。我记得我曾经花了很多时间来完成一道关于杜邦分析的题目，通过对企业各个环节的拆解，我才真正理解了企业的盈利是如何层层传递和放大的。这本书给我最大的启示是，财务分析的最终目的不是为了得出几个数字，而是为了更好地理解企业的经营，做出更明智的商业决策。这本书是为那些想要成为真正懂财务、懂商业的人而量身定制的。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，学习任何一门技能，光有理论是远远不够的，必须要在实践中不断打磨。这本书《财务分析学习指导与练习》恰恰抓住了这一点。它的最大亮点在于，它不仅仅是告诉你“是什么”，更重要的是告诉你“怎么做”。书中提供的那些练习题，不是简单的填空题或选择题，而是非常接近真实商业场景的分析任务。比如，它会提供一份企业的财务报表，然后要求你从多个角度进行深入分析，找出潜在的风险和机会。这些题目对我来说，真的是一次又一次的挑战，也是一次又一次的提升。我记得我花了整整一个周末，才啃下了一个关于盈利能力分析的综合性练习题，但当我最终完成时，那种成就感是无可比拟的。书中的讲解部分，也正是为了支撑这些练习而设计的，逻辑清晰，讲解透彻，不会让你在做题时感到茫然。它会告诉你，为什么要计算这个指标，这个指标说明了什么问题，以及在不同的情况下，这个指标的解读可能会有什么不同。这本书就像一位经验丰富的导师，在你学习的道路上，始终指引着你前进的方向。我强烈推荐给所有想要在财务分析领域有所建树的朋友们！

评分☆☆☆☆☆

在我的职业生涯中，我遇到过形形色色的学习材料，但《财务分析学习指导与练习》这本书绝对是其中一股清流。它没有华丽的辞藻，也没有故弄玄虚的理论，而是以一种脚踏实地的态度，将财务分析的精髓一一展现。这本书最让我印象深刻的是它对“全局观”的强调。很多时候，我们分析财务报表，容易陷入孤立地看待某个指标，而忽略了它与其他指标之间的关联。这本书则通过大量的案例分析，教会我如何将各项财务指标串联起来，形成一个完整的财务分析体系。例如，在分析企业的偿债能力时，它不仅会讲解短期和长期负债比率，还会结合营运能力和盈利能力，来评估企业真实的偿债风险。这种多维度、系统化的分析方法，让我受益匪浅。而且，书中提供的练习题，都有详细的解答和分析过程，这对于我来说至关重要。我可以通过对照答案，及时发现自己的思维盲点，并从中学习到更优的分析思路。这本书就像一位严谨的老师，它不会轻易给你答案，而是引导你一步步去思考，去探索。

评分☆☆☆☆☆

说实话，一开始我拿到《财务分析学习指导与练习》这本书，并没有抱太大的期望。毕竟，财务分析这个话题本身就有些枯燥，加上市面上类似的“教材”总是千篇一律，很难让人提起兴趣。但当我翻开这本书，我立刻就被它吸引住了。它的语言风格非常生动活泼，不像我之前看过的那些教科书那样死板。书中大量运用了图表和生动的比喻，将那些复杂的财务概念变得易于理解。例如，在讲解营运资本管理时，作者用“水龙头和水槽”的比喻，一下子就让我明白了营运资本对于企业经营的重要性。而且，这本书的练习部分也是一大亮点。它不是简单地罗列题目，而是设计了许多情境模拟，让我感觉自己就像一个真正的财务分析师，在真实的环境中解决问题。我尤其喜欢书中的“为什么”部分，它不仅告诉我如何计算，更深入地探讨了背后的逻辑和影响因素。这对于我这种喜欢刨根问底的人来说，简直是福音。通过这本书，我不仅掌握了财务分析的基本方法，更培养了对财务数据的敏感度，以及从数据中发现问题的能力。