财务附注-供应商&客户 (cn_stock_financial_note_supplier_customer)

数据描述: 该数据表提供了上市公司在特定报告期内的供应商和客户信息,重点关注公司的主要供应商和客户,以及与这些供应商和客户的交易额和交易额占比。主要字段包括财报类型、主要供应商名称(前五名)、对应的采购额及其占比、采购额合计及其占比、主要客户名称(前五名)、对应的销售额及其占比以及销售额合计及其占比。

文档
数据简介

## 一、数据简介 公司财务附注中的供应商和客户明细数据表是对上市公司销售和采购情况的详细记录。它包含了公司主要供应商和客户的相关信息,如名称、采购额、销售额、采购额合计、销售额合计及其在总采购和销售中所占的比例。这份数据表为投资者提供了一种独特的透视视角,通过分析主要供应商和客户的关系和动态,投资者可以洞察到公司的财务状况、运营模式、风险控制等关键信息。此外,这份数据表也可以帮助投资者理解公司的产业链位置,评估公司的谈判能力和供应链稳定性,从而有助于投资决策。 * 数据起始时间:2005-01-01 * 数据更新频率:不定期,当上市公司发布相关公告时更新 * 表主键如下: | 关键字 | 释意 | | --- | --- | | date | 指该财报的公布日期或者变更日期,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“财务通用知识” | | 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 | | fs_quarter_index | 对应季度,1指一季报,2指半年报,3指三季报,4指年报 | ## 二、举例说明 ```python import dai import pandas as pd pd.set_option('display.float_format', '{:.2f}'.format) dai.query(""" SELECT date, instrument, report_date, change_type, customer_name_1, sale_amount_1, sale_ratio_1, total_sale_amount_1, total_sale_ratio_1 FROM cn_stock_financial_note_supplier_customer WHERE instrument='600326.SH' AND report_date='2022-12-31' """, full_db_scan=True).df() ``` 当你平台调用上述代码,会得到以下内容: {{cn_stock_financial_note_supplier_customer_demo}} # 【通用知识-财务附注】一、财务附注基础 财务报表附注旨在帮助财务报表使用者深入了解基本财务报表的内容,财务报表制作者对资产负债表、损益表和现金流量表的有关内容和项目所作的说明和解释。财务报表附注中的内容非常重要,主要包括:非经常性项目;收入明细;费用明细;投资收益等。 一般来说,上市公司只会在 **半年报** 和 **年报** 两类财报数据中披露财务附注相关的数据。上市公司被要求在一年内披露四次财务报表,分别是: * 一季报:详细记录了企业当年1月至3月的财务情况,上市公司必须在每个会计年度结束之日起四个月内编制完成并披露,通常在次年的1月1日至4月30日之间进行‌披露。 * 半年报:详细记录了企业当年1月至6月的财务情况,上市公司在半年度结束后两个月内完成并披露,通常在次年的7月1日至8月30日之间进行披露。 * 三季报:详细记录了企业当年1月至9月的财务情况,在每个会计年度前三个月结束后的一个月内编制完成并披露,通常在次年的4月1日至4月30日之间进行披露。 * 年报:详细记录了企业当年1月至12月的财务情况,在每个会计年度前九个月结束后的一个月内编制完成并披露,通常在次年的10月1日至10月31日之间进行‌披露。 在 BigQuant 平台上,我们通常用date 或者 changedate 表示财报变更日期,即上市公司披露财报的公告日;用report_date 表示报告期,即这一条数据来自来个报告期,分别有以下几个值: * xxxx-03-31 表示xxxx年的一季报,比如:2024-03-31 指 2024年一季报。 * xxxx-06-30 表示xxxx年的半年报,比如:2024-06-30 指 2024年半年报。 * xxxx-09-30 表示xxxx年的三季报,比如:2024-09-30 指 2024年三季报。 * xxxx-12-31 表示xxxx年的年报,比如:2024-12-31 指 2024年年报。 # 【通用知识-财务附注】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,我们加工财务数据时不能只用最新修正后的财务数据,而是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。通常情况下,财务数据都是以报告期为单位披露的,即公司会在一定时间间隔(如每季度、每半年或每年)内披露其财务报表,报表中包含各项财务指标的取值。而PIT数据则是在某个时间点上,基于已公布的财务报表数据获取财务数据。 我们以真实的一只股票(002473.SZ)的财务数据为例,当您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,我们能得到以下数据: | | date | instrument | report_date | change_type | total_current_assets | |---:|:-----------|:-------------|:------------|--------------:|-----------------------:| | 0 | 2020-04-30 | 002473.SZ | 2019-12-31 | 0 | 223449880.95 | | 1 | 2020-08-27 | 002473.SZ | 2019-12-31 | 1 | 228470428.90 | | 2 | 2020-10-26 | 002473.SZ | 2019-12-31 | 1 | 228470428.90 | | 3 | 2021-04-29 | 002473.SZ | 2019-12-31 | 1 | 228470428.90 | 该公司于2020年4月30日首次公布了2019年年报的财务数据,其披露的流动资产(total_current_assets)的值为223449880.95,但该公司又于2020年8月27日2019年年报的流动资产数据进行修正为228470428.90,因此该公司2019年年报的数据会有多条记录。**为什么date=[2020-08-27, 2020-10-26, 2021-04-29]的total_current_assets的值相同呢,这些重复重复有必要存在吗**?研究过财务报表的小伙伴知道,公司每披露某一财报期的数据,都会附带上年同期或者上年年末的财务数据进行对比,经过我们研究发现,**极少部分公司即使不发布数据修正公告,也可以通过这种方式对历史财务数据进行修改**,因此这些数据虽然大量是重复的,但我们认为都是必要存在的。

用例
* 用例1:找到最依赖单一客户的公司 ``` import dai df = dai.query(""" SELECT date, instrument, report_date, customer_name_1, sale_ratio_1 FROM cn_stock_financial_note_supplier_customer WHERE sale_ratio_1 = (SELECT MAX(sale_ratio_1) FROM cn_stock_financial_note_supplier_customer) ORDER BY sale_ratio_1 DESC""", filters={"date": ["2020-01-01", "2023-12-31"]} ).df() ``` * 用例2:分析公司前5大供应商的变动,以及对应的采购占比和采购额 ``` import dai df = dai.query(""" SELECT date, instrument, report_date, margin_supplier_name_1, purchase_ratio_1, purchase_amount_1, margin_supplier_name_2, purchase_ratio_2, purchase_amount_2, margin_supplier_name_3, purchase_ratio_3, purchase_amount_3, margin_supplier_name_4, purchase_ratio_4, purchase_amount_4, margin_supplier_name_5, purchase_ratio_5, purchase_amount_5, FROM cn_stock_financial_note_supplier_customer WHERE instrument = '002039.SZ' ORDER BY date""", filters={"date": ["2020-01-01", "2023-12-31"]} ).df() ```
表结构
字段 字段类型 字段描述
sale_amount_2 double 销售额(第2名)
sale_amount_3 double 销售额(第3名)
sale_amount_4 double 销售额(第4名)
sale_amount_5 double 销售额(第5名)
customer_name_1 string 客户名称(第1名)
customer_name_2 string 客户名称(第2名)
customer_name_3 string 客户名称(第3名)
customer_name_4 string 客户名称(第4名)
customer_name_5 string 客户名称(第5名)
purchase_ratio_1 double 采购占比(第1名)
purchase_ratio_2 double 采购占比(第2名)
change_type int8 财报类型
purchase_ratio_4 double 采购占比(第4名)
date timestamp[ns] 日期
purchase_amount_1 double 采购额(第1名)
purchase_amount_2 double 采购额(第2名)
report_date timestamp[ns] 报告期
purchase_amount_4 double 采购额(第4名)
purchase_amount_5 double 采购额(第5名)
total_sale_ratio_1 double 销售额合计占比(第1名)
total_sale_ratio_2 double 销售额合计占比(第2名)
total_sale_ratio_3 double 销售额合计占比(第3名)
total_sale_ratio_4 double 销售额合计占比(第4名)
total_sale_ratio_5 double 销售额合计占比(第5名)
total_sale_amount_1 double 销售额合计(第1名)
total_sale_amount_2 double 销售额合计(第2名)
total_sale_amount_3 double 销售额合计(第3名)
total_sale_amount_4 double 销售额合计(第4名)
total_sale_amount_5 double 销售额合计(第5名)
margin_supplier_name_1 string 主要供应商名称(第1名)
margin_supplier_name_2 string 主要供应商名称(第2名)
margin_supplier_name_3 string 主要供应商名称(第3名)
margin_supplier_name_4 string 主要供应商名称(第4名)
margin_supplier_name_5 string 主要供应商名称(第5名)
total_purchase_ratio_1 double 采购额合计占比(第1名)
total_purchase_ratio_2 double 采购额合计占比(第2名)
total_purchase_ratio_3 double 采购额合计占比(第3名)
total_purchase_ratio_4 double 采购额合计占比(第4名)
total_purchase_ratio_5 double 采购额合计占比(第5名)
total_purchase_amount_1 double 采购额合计(第1名)
total_purchase_amount_2 double 采购额合计(第2名)
instrument string -
total_purchase_amount_4 double 采购额合计(第4名)
total_purchase_amount_5 double 采购额合计(第5名)
total_purchase_amount_3 double 采购额合计(第3名)
purchase_amount_3 double 采购额(第3名)
purchase_ratio_5 double 采购占比(第5名)
__PARTITION__ int64 -
purchase_ratio_3 double 采购占比(第3名)
sale_ratio_1 double 销售占比(第1名)
sale_ratio_2 double 销售占比(第2名)
sale_ratio_3 double 销售占比(第3名)
sale_ratio_4 double 销售占比(第4名)
sale_ratio_5 double 销售占比(第5名)
sale_amount_1 double 销售额(第1名)

表名cn_stock_financial_note_supplier_customer

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