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财报三表解读 — 同比环比 + 异常检测

对企业利润表、资产负债表、现金流量表进行结构化分析：自动计算同比（YoY）/ 环比（QoQ）变动，运行多维度异常检测规则（应收暴增、现金流背离利润、存货积压、毛利率突变等），输出可读报告。

能力概览

能力	说明
同比分析（YoY）	对比同期数据（如 2024Q1 vs 2023Q1），识别趋势变化
环比分析（QoQ）	对比相邻期间数据（如 2024Q2 vs 2024Q1），捕捉短期波动
财务比率	毛利率、净利率、资产负债率、流动比率、应收周转天数等
异常检测	10 项规则自动扫描，输出风险等级和解读说明

Quick Start

# 基本用法：分析 JSON 格式的财务数据
python scripts/analyze_financials.py data.json

# 输出 JSON 格式结果
python scripts/analyze_financials.py data.json --json

# 导出到文件
python scripts/analyze_financials.py data.json --output report.json

# 生成示例数据文件（用于测试）
python scripts/analyze_financials.py --sample > sample_data.json

# 自定义异常检测阈值
python scripts/analyze_financials.py data.json --ar-threshold 0.25 --ocf-ratio 0.4

输入数据格式

脚本接受 JSON 文件，格式如下：

{
  "company": "示例公司",
  "currency": "CNY",
  "unit": "万元",
  "periods": ["2023Q1","2023Q2","2023Q3","2023Q4","2024Q1","2024Q2","2024Q3","2024Q4"],
  "income_statement": {
    "revenue": [5000, 5200, 4800, 6000, 5500, 5800, 5100, 6500],
    "cost_of_revenue": [3000, 3100, 2900, 3500, 3400, 3600, 3200, 4100],
    "operating_income": [800, 850, 750, 1000, 780, 820, 700, 900],
    "net_income": [600, 650, 560, 780, 580, 620, 520, 680]
  },
  "balance_sheet": {
    "accounts_receivable": [2000, 2100, 2200, 2300, 2800, 3200, 3600, 4200],
    "inventory": [1000, 1050, 1100, 1200, 1100, 1150, 1200, 1300],
    "total_current_assets": [5000, 5200, 5400, 5800, 6000, 6500, 7000, 7500],
    "goodwill": [500, 500, 500, 500, 500, 500, 500, 500],
    "total_assets": [15000, 15500, 16000, 16500, 17000, 17500, 18000, 18500],
    "accounts_payable": [1500, 1600, 1550, 1700, 1650, 1750, 1700, 1800],
    "total_current_liabilities": [4000, 4200, 4100, 4500, 4300, 4600, 4500, 4900],
    "total_liabilities": [8000, 8200, 8400, 8600, 8800, 9000, 9200, 9500],
    "total_equity": [7000, 7300, 7600, 7900, 8200, 8500, 8800, 9000]
  },
  "cash_flow": {
    "operating_cash_flow": [700, 750, 620, 850, 300, 280, 250, 200],
    "investing_cash_flow": [-200, -180, -250, -300, -400, -350, -300, -280],
    "financing_cash_flow": [-100, -50, -80, -120, 200, 150, 100, 50],
    "capex": [180, 160, 230, 280, 380, 330, 280, 260]
  }
}

字段说明：

• periods 支持季度格式（2024Q1）和年度格式（2024），脚本自动识别
• 各数组长度必须与 periods 长度一致
• 缺少的字段会跳过对应分析（不会报错）
• unit 为显示单位，仅用于报告展示

参数说明

参数	简写	必填	默认值	说明
input	-	是*	-	输入 JSON 文件路径
--json	-j	否	false	以 JSON 格式输出
--output	-o	否	stdout	输出文件路径（.json）
--sample	-s	否	false	输出示例数据到 stdout
--ar-threshold	-	否	0.20	应收账款异常阈值（增速差）
--inv-threshold	-	否	0.15	存货异常阈值（增速差）
--ocf-ratio	-	否	0.50	现金流/利润背离阈值
--margin-threshold	-	否	0.05	毛利率突变阈值
--debt-ceiling	-	否	0.70	资产负债率警戒线
--current-floor	-	否	1.00	流动比率警戒线
--goodwill-ceiling	-	否	0.30	商誉占比警戒线

* 使用 --sample 时 input 非必填。

异常检测规则

脚本内置以下 10 项异常检测规则：

#	规则	触发条件	风险含义
1	应收账款暴增	AR 增速 - 收入增速 > 阈值	可能虚增收入或回款困难
2	现金流背离利润	OCF / Net Income < 阈值	盈利质量低，利润含"水分"
3	存货积压	存货增速 - 收入增速 > 阈值	产品滞销或减值风险
4	毛利率突变	毛利率变动 > 阈值	定价能力或成本结构异变
5	净利率突变	净利率变动 > 阈值	费用管控或非经常损益异常
6	经营现金流持续为负	连续 2+ 期 OCF < 0	造血能力不足
7	商誉占比过高	商誉 / 总资产 > 阈值	减值"黑天鹅"风险
8	资产负债率过高	负债 / 资产 > 阈值	偿债压力大
9	流动比率过低	流动资产 / 流动负债 < 阈值	短期偿债能力不足
10	应付账款异常	AP 增速显著偏离成本增速	供应链关系或资金链异常

LLM 解读指引

当用户提供财报数据（PDF/图片/表格/文本）时，按以下步骤操作：

1. 数据提取：将用户提供的财报数据整理为上述 JSON 格式，保存为临时文件
2. 运行分析：调用 scripts/analyze_financials.py 执行量化分析
3. 综合解读：结合脚本输出和以下分析框架，给出中文解读

三表联动分析框架

• 利润表 → 资产负债表：收入增长是否由应收账款驱动？净利润是否转化为留存收益？
• 利润表 → 现金流量表：净利润与经营现金流是否匹配？折旧摊销是否合理回加？
• 资产负债表 → 现金流量表：资产扩张的资金来源？投资活动是否与资本开支一致？

异常信号的上下文判断

异常信号不等于"公司有问题"，需结合行业和经营背景判断：

• 应收暴增在 To-B 企业年末可能是正常的季节性波动
• 高负债率在公用事业、房地产行业属行业常态
• 短期现金流为负在高成长期企业（如 SaaS）可能合理

输出建议格式

## 财报分析报告 — [公司名称]

### 核心指标速览
（关键指标表格）

### 同比/环比变动亮点
（Top 3-5 变动最大的指标及解读）

### 异常信号
（检测到的异常逐项说明，含严重程度和可能原因）

### 三表联动分析
（跨报表的逻辑验证结论）

### 总结与建议
（1-2 段综合评价）