财务附注-商誉 (cn_stock_financial_note_goodwill)

数据描述: 该数据表包含上市公司在财务报告期间内商誉的相关信息,包括商誉的账面原值、减值准备和账面价值等,是企业整体价值的组成部分。商誉通常在企业并购中产生,代表的是支付价格超过被收购企业净资产公允价值的部分。

文档
数据简介

## 一、数据简介 商誉通常是指公司在并购活动中支付的超出目标公司公允价值的部分,它反映了目标公司的品牌价值、客户关系、技术优势等无形资产。由于商誉会在并购后的每个会计期内进行减值测试,因此,商誉的账面价值和减值准备是投资者和研究员关注的重点,它们可以帮助评估公司的财务状况和投资风险。例如,如果公司的商誉减值准备增加,可能说明公司的经营状况出现问题,或者并购活动未能实现预期的价值。 - 数据起始时间:2021-01-09 - 数据结束时间:2026-10-20 - 数据更新频率:不定期,上市公司发布相关公告时更新 ## 二、主键说明 | 关键字 | 释意 | | --- | --- | | date | 该财报的公布日期或变更日期,与 cn_stock_financial_changedate 中的 changedate 对应 | | instrument | 股票代码 | | report_date | 财务报告期,规则见后文“财务报表基础知识” | | change_type | 0 表示首次披露的财务数据,1 表示非首次披露或有更改的财务数据 | ## 三、字段说明 | 字段 | 释意 | | --- | --- | | `original_book_value` | 账面原值 | | `impairment_amount` | 减值准备 | | `book_value` | 账面价值 | ## 四、示例数据 最近 90 天公告的半年报和年报数据,展示全部字段,按日期、股票代码、报告期排序,展示前 5 行和后 5 行。 | date | instrument | report_date | change_type | original_book_value | impairment_amount | book_value | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 2026-07-23 | 002458.SZ | 2025-06-30 | 1 | | | 18370870.71 | | 2026-07-23 | 002458.SZ | 2026-06-30 | 0 | | | 18370870.71 | | 2026-07-23 | 605228.SH | 2025-06-30 | 1 | | | | | 2026-07-23 | 605228.SH | 2026-06-30 | 0 | | | | | 2026-07-23 | 688005.SH | 2025-06-30 | 1 | | | 115302100.35 | | 2026-10-20 | 600735.SH | 2022-06-30 | 1 | | | 325877894.0 | | 2026-10-20 | 600735.SH | 2022-12-31 | 1 | | | 324073995.24 | | 2026-10-20 | 600735.SH | 2023-06-30 | 1 | | | 327928214.99 | | 2026-10-20 | 600735.SH | 2023-12-31 | 1 | | | 312098752.12 | | 2026-10-20 | 600735.SH | 2024-06-30 | 1 | | | 312213275.59 | ## 【财务附注基础知识】一、财务附注基础 财务报表附注是财务报表制作者对资产负债表、利润表和现金流量表中有关项目所作的说明和解释,帮助报表使用者深入了解基本财务报表的内容。附注的内容非常重要,主要包括非经常性项目、收入明细、费用明细、投资收益等。 多数附注科目只在半年报和年报中披露,一季报、三季报对应的记录大部分附注字段为空,使用时建议按 report_date 的月份筛选出 06-30 和 12-31 的记录。非经常性损益等少数科目在一季报、三季报中也有数据。报告期、公告日和 PIT 规则见后文“财务报表基础知识”。 ## 【财务报表基础知识】一、财务报表与报告期 上市公司披露的财务报表主要包括资产负债表、利润表、现金流量表和所有者权益变动表,它们从不同角度反映企业的财务状况、经营成果和现金流量: - **资产负债表**:反映企业在某一特定日期的资产、负债和所有者权益情况,揭示资产规模及结构、负债规模及结构和所有者权益的构成 - **利润表**:展示企业在一定会计期间的经营成果,分类列示收入、费用和利润,反映盈利能力和经营效率 - **现金流量表**:反映企业在一定会计期间现金和现金等价物的流入和流出,分为经营活动、投资活动和筹资活动三部分 - **所有者权益变动表**:展示构成所有者权益的各组成部分当期的增减变动情况 上市公司一年内披露四次财务报告,披露时限如下: - 一季报:记录当年 1 月至 3 月的财务情况,应在 4 月 30 日前披露 - 半年报:记录当年 1 月至 6 月的财务情况,应在 8 月 31 日前披露 - 三季报:记录当年 1 月至 9 月的财务情况,应在 10 月 31 日前披露 - 年报:记录当年 1 月至 12 月的财务情况,应在次年 4 月 30 日前披露 在 BigQuant 平台上,date 表示财报的公告日或变更日,即该数据可被使用的最早日期;report_date 表示报告期,即这条数据属于哪一期财报: - xxxx-03-31 表示 xxxx 年一季报,比如 2024-03-31 指 2024 年一季报 - xxxx-06-30 表示 xxxx 年半年报,比如 2024-06-30 指 2024 年半年报 - xxxx-09-30 表示 xxxx 年三季报,比如 2024-09-30 指 2024 年三季报 - xxxx-12-31 表示 xxxx 年年报,比如 2024-12-31 指 2024 年年报 ## 【财务报表基础知识】二、PIT (Point in Time) 上市公司除了正常披露财务报表外,后续会时常对历史财务数据进行修正。因此在量化投资领域,加工财务数据时不能只用最新修正后的数据,而要基于历史时间节点获取当时能获取的最新数据。PIT(Point In Time)数据指的是在某个时间点上,某个财务指标的取值。财务数据通常以报告期为单位披露,而 PIT 数据则是在某个时间点上,基于已公布的财务报表获取的数据。 以 002473.SZ 的财务数据为例,在平台上调用以下代码: ```python import dai import pandas as pd pd.set_option('display.float_format', '{:.2f}'.format) dai.query(""" SELECT date, instrument, report_date, change_type, total_current_assets FROM cn_stock_financial_balance_general_pit WHERE instrument='002473.SZ' AND report_date='2019-12-31' AND date>'2020-01-01' """).df() ``` 运行上述代码,能得到以下数据: | date | instrument | report_date | change_type | total_current_assets | | --- | --- | --- | --- | --- | | 2020-04-30 | 002473.SZ | 2019-12-31 | 0 | 223449880.95 | | 2020-08-27 | 002473.SZ | 2019-12-31 | 1 | 228470428.90 | | 2020-10-26 | 002473.SZ | 2019-12-31 | 1 | 228470428.90 | | 2021-04-29 | 002473.SZ | 2019-12-31 | 1 | 228470428.90 | 该公司于 2020 年 4 月 30 日首次公布 2019 年年报,披露的流动资产(total_current_assets)为 223449880.95,又于 2020 年 8 月 27 日对 2019 年年报的流动资产进行修正,修正为 228470428.90,因此 2019 年年报在表中有多条记录。 date 为 2020-08-27、2020-10-26、2021-04-29 的 total_current_assets 取值相同,这些重复记录是必要的:公司每披露某一期财报,都会附带上年同期或上年年末的数据作对比,极少部分公司即使不发布修正公告,也会通过这种方式修改历史财务数据,所以每次披露都保留一条记录。

用例
* 用例1:分析某只股票指定时间段内商誉减值的趋势 ``` import dai df = dai.query(""" SELECT date, instrument, report_date, impairment_amount FROM cn_stock_financial_note_goodwill WHERE instrument = '300862.SZ' ORDER BY date""", filters={"date": ["2020-01-01", "2023-12-31"]} ).df() ``` * 用例2:查询特定公司的最近的商誉数据 ``` import dai df = dai.query(""" SELECT date, instrument, report_date, original_book_value, impairment_amount, book_value FROM cn_stock_financial_note_goodwill WHERE instrument = '600519.SH' ORDER BY report_date DESC LIMIT 1""" ).df() ```
表结构
字段 字段类型 字段描述
original_book_value double 账面原值
book_value double 账面价值
change_type int64 财报类型
date timestamp[ns] -
report_date timestamp[ns] 报告期
instrument string 证券代码
impairment_amount double 减值准备

表名:cn_stock_financial_note_goodwill

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