声明：作者本职工作是大数据技术研究和数据分析，不是专业的投资者。本文内容仅代表作者观点，不具权威性。

概述

    今年（2024年），A股频繁出现业绩大幅下滑、财务造假等暴雷的情况，是被ST、*ST和退市最多的一年，投资者踩雷的风险越来越高。

    截至5月1日，各个上市公司陆续发布了财务报告，作者五月份对各个公司的资产负债表进行了分析，找出数十家资产构成不理想和1千余家资产构成很好的公司。很不幸分析得到的资产构成不理想上市公司中有一只暴雷，股票连日跌停，6月份停牌，埋下无数投资者。

    有感而发，分享《A股上市公司资产构成健康度分析》模型，辅助评判上市资产健康度，供大家参考。

分析思路

    企业财报是与外界交流最重要的窗口，能一定程度反映出企业的真实状况。但是财务报表大多数人都不能真正看懂，或者有的投资者喜欢看净利润（利润是可以造出来的）。作者不是专业财务人员，财报也看不懂，作者主要关注资产负债表中几个指标：

1、应收款占总资产比重

2、存货占总资产比重

3、货币占总资产比重

        上述这几个指标的内在意义：

        1、应收款占总资产比重。如果一家上市供应收款占比过高，高达60%以上，说明这家公司签了很多合同但是钱收不回来，在行业里处于极其弱势地位。另外，这项指标是容易造假的指标，一个上市公司可以找到合作伙伴做假合同，增加应收。过后宣称由于XXX原因，合同终止。找一些借口是很容易的事情。所以应收款占总资产比重不应过高

        2、存货占总资产比重。如果一家上市公司存货占比很高，说明这家公司生产了很多货物，库存很多，卖得不好。货物大量积压不能快速变现，一般这家公司业绩不会太好。而且这项也是容易参水的财务指标，财务人员不实地盘点根本算不出准确的价值。存货占总资产比重不能太高。

        3、货币占总资产比重。如果一家上市公司货币占比过低，说明这家公司现金太少，如果某个时期出现风险，现金流断掉，很快就倒下。当然货币占比也不上越多越好，而是一个合理水平。

分析方法与步骤

   这里使用桐果云建模工具，通过A股资产负债表数据（截至2024-05-01），计算上述指标，建模实现步骤和方法如下图所示：

评判指标：

资产构成不理想个股筛选参数：

        存货+应收总占比 > 65% 且 货币占比 < 8%。

资产构成很好个股筛选参数：

        存货+应收总占比 < 45%, 应收占比 <15%， 货币占比>10%,且总资产同比增加5%以上

分析结果：

资产构成不理想的39家：

资产构成很好的：1206家（数据过多不展示，可登录系统查看）

总结

    文中示例仅是抛砖引玉，通过数据建模分析，洞察数据内在信息，可以帮助我们降低风险。桐果云提供了丰富的数据资源，如果您也感兴趣，可以参考下述步骤进入桐果云，根据自己的需求设计其他的方案。

如何免费获得数据和示例模型

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