#財務指標
第34話 財務スクリーニング❸財務指標の採用率ランキング
Pythonを使って財務スクリーニングに挑戦するシリーズ第3回です。今回が最終回となります。
第1回ではPython×データ分析の基礎を、第2回ではスクリーニング条件として採用する財務指標の選び方を解説しました。
そして最終回となる今回は「市場で人気の財務指標はどれか？」に焦点を当てます。証券会社や格付会社、公的調査やザイマニのサイト情報を総合し「どの指標が多くの市場で活用されているのか？」を
第23話 倒産予兆診断講座【1章】倒産判別指標
このページは倒産予兆診断講座【1章】です。本文はザイマニ財務分析ゼミのメンバーのみ閲覧可能です。
1章の要点｜倒産判別指標の条件
本文では上記3つの条件＋αについてわかりやすく解説します。それでは本文をどうぞ▼
第5話 β｜ベータ値徹底解説｜エクセル計算手順・IR活動への転用
ゼミメンバー限定の財務分析レポート第5話です。過去のレポート一覧はこちら。
今回は「よく耳にするけどよくわからない」との声も多い財務指標「β｜ベータ値」を徹底解説。エクセルで自社のβを算出する具体的な手順や、β値を下げる(結果的に企業価値を増加させる)ために経営企画やIRができることは何か？を紐解いていきます。
■このレポートでわかること
・β値のエクセルでの算出手順
・β値を下げるために経営
第4話 財務優良企業の発掘と要因分析｜情報・通信業編｜後編
ゼミメンバー限定の"最新データセットを活用した財務分析レポート"第4話です。過去のレポート一覧はこちら▼
第4話では、第3話で発掘した情報・通信業における財務優良企業2社に焦点を当てます。注目ポイントはWACC。
なぜ同じ業界なのに2社のWACCは10%以上も違うのか？そもそもWACCとは何か？WACCの計算に必要なβ値(ベータ値)とは何なのか？この辺りを実際の数字を用いてわかりやすく解説しま
第3話 財務優良企業の発掘と要因分析｜情報・通信業編｜前編
ゼミメンバー限定の"最新データセットを活用した財務分析レポート"第3話です。過去のレポート一覧はこちら▼
第3話では、財務データセットから情報・通信業に限定して財務優良企業を発掘し、その数字の背景(なぜその企業の財務は良い状態なのか？)を分析・推察する手順について、ステップバイステップで解説します。
■このレポートでわかること
・データセットから財務優良企業を発掘する手順
・情報通信企業におけ
第2話 財務優良企業の発掘と要因分析｜水産・農林業編｜後編
ゼミメンバー限定の"最新データセットを活用した財務分析レポート"第2話です。第1話を未読の方はこちらから▼
第2話では、第1話で発掘した水産・農林業における財務優良企業に焦点を当てます。主なポイントは「なぜその企業の財務は良い状態なのか？」その背景に迫る方法をステップバイステップで解説します。
■このレポートでわかること
・水産農林企業において財務が優良となる要因を調査する手順
■分析材料
第1話 財務優良企業の発掘と要因分析｜水産・農林業編｜前編
ゼミメンバー限定の"最新データセットを活用した財務分析レポート"第1話です。
今回はザイマニ管理人が「データセットから水産・農林業に限定して財務優良企業を発掘し、その数字の背景(なぜその企業の財務は良い状態なのか？)を分析する」手順について、ステップバイステップで解説します。
■このレポートでわかること
・データセットから財務優良企業を発掘する手順
・ザイマニ管理人が重視する財務指標
・水産農