由公式抽样检查所想到的...
最近查各种金融数据的计算方程，发现了一些很有意思的地方，特此记录。个人认为通过对数据细节的简单分析，便能看出一家公司的数据产品质量好坏。
在一个外行人（不需了解金融数据细节）看来，这些金融数据 EPS, PE, ROA, ROE, PriceToCF，都是有固定公式的。只要拿到原数据套上公式就可以了。但是再往下走，问题就没那么简单了。下面我来举个例子。
Return on Assets
公式我们用wiki的，Net Income/Average Total Assets。就拿wiki上提的“杜邦分析法之创始”杜邦2013年的财报来打个比方吧。
Net Income - 4862 而 Average Total Assets -[(51499+49859)/2。算下来去到10%。哇，这比例算不错。然而这样算出来的值，其实误导性非常强。对于这个公式的分子，有几点需要留意。
首先我们会想到，起码应该是Net Income Attributible to Common Stockholder，不管普通股持有者利益的部分，肯定要挖去，所以 NCI - 14 要去掉。而接下来最重要的是找到Discontinued Operation Income - 1999。去掉这两块之后算出来的Ratio就被砍掉了一半。
这里还没有涉及各种挖note 加减优先股利益，Non-recurring expenses 等问题呢，仅仅就是两张表上明显的数字。
在抽样检查数据样本时，除了这种明显的公式理解不到位外（推测是收集模板做的不对，不是人工收集问题），我还经常遇到网站上MRQ 和 TTM傻傻分不清的，PE Ratio用Diluted EPS 还是 Basic EPS去算？，Price Ratio用微观算法还是宏观算法？等，各类拔脚毛问题。
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这篇随笔并非想讨论学术问题，而是想以一个明显的例子说明购买金融数据的时候，亲自调研还是必须的。
如何了解一家金融公司数据是否做得细腻？下面是针对个人投资者来说的。
1. 挑一两家成分稍复杂的大型上市公司，公司具备（非经常性开销或非持续经营收入或优先股分红等问题）然后就用ROA这个公式去检测。对于金融这块比较有了解的朋友，还可以用倒加operating cash flow去算CFPS。
2. 去证交所看公告栏，找最近刚发布财报的上市公司。用一两个点（revenue, total assets）反查目标金融数据产品中的原数据部分和通过计算的金融比例数据是否都已更新至最新。
3. 外围在了解一家公司发展前景的时候，除了看资本回报率外，不同行业有它们各自的特色数据点值得关注，以下的表格仅供参考。选择金融数据产品的时候，起码保证这些数据点产品中可以找到或者便于自己计算，然后尽量问公司要到计算它们的公式。
其实这样做并不是为了检验目标产品真正的数据准确性，而是以管中窥豹的形式（所以还是片面的）去了解产品的精细程度。通过这种简易的方法，你可以看到产品背后这个团队的整体水平，因为它涉及到了原数据收集（数据收集员），收集模板设计（程序员和金融分析师），数据流及时性（目标产品数据源和后台计算与输出逻辑），金融公式（金融分析师和程序员），数据申请方式等等。
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