[創意財務報告]凡事不能睇表面。
1. 上文講過,航空租賃當然係個極之capital intensive 嘅行業。發債或問銀行借錢返嚟,同波音空巴買飛機,租出去畀航空公司。本質上有啲似銀行,左手交右手,賺差價。當然係要有一定槓杆。
2. 以下就係中銀航空租賃(2588)同中國飛機租賃(1848)嘅2019年報。2019年底嘅數,中銀航空就放最左,中國飛機就最右,已FC
3. 就咁睇,或者啲亂咁睇年報亂作文嘅人,就梗係見中銀航空290%(2.9 times嘛),中國飛機就82%,前者高啲,槓杆大啲,危險啲
4. 你見咁問得你,就當然唔係。
5. 關鍵?好簡單,啲細字,大家計法根本唔同。
6. 大家個分子應該係同一樣嘢(*),但分母就爭得遠咯!中銀航空係as % of equity,中國飛機係 as % of asset.喂!爭好遠!特別係對高度槓杆嘅行業。
7. 會計101(**),asset = liabilities + equity 啦下。道理上,即係你間公司嘅資產,一係股東自己,一係就由街外人finance.
8. 如果同一條式計會點?就當用中銀航空條式(其實一般都係as % of equity).咁中國飛機嘅情況,liabilities (***)係asset 82%.不難計到,即係asset 100蚊,liabilities 就82蚊,equity咪18蚊。如果大家都用中銀航空條式,佢嘅gearing 應該係82/12 = 680%!
9. 順手提埋,所以有啲人走去比較不同公司嘅ROE(return on equity,net profit as % of equity),其實近乎冇用。唔同行業固然冇得比,但同行業都好,可能睇ROA(return on asset,net profit as % of asset)好啲。
10. 你見例如呢兩間公司,中銀航空ROE 16%,中國飛機就23%。係咪後者好啲?梗係唔係啦。我290% gearing 就有16% ROE,你680% gearing 先23% ROE,你個ROE係因為槓杆倍到好大,loop loop loop 大法得出嚟嘅。背後ROA前者高好多,逆市咪見真章。
11. 最後,你話,咁都得?大家唔同定義都得?答案係得的。雖則係官方文件,但呢啲乜乜ratio全部公司自己計,唔係份核數師報告嘅一部份—有時核數師報告都有埋,但亦可以各師各法。
12. 當然了,分析員又好,基金經理又好,當然係要蘋果對蘋果,大家統一。所以咪要初級分析員去入返正啲數,唔好公司話89%你又話89%—而一般稍為大啲嘅行(星展有,但耆英在我走當年都未有),直頭有third party software,全部standardize了。
13. 而基本上,即係卡片只得FRM嘅即係唔係 CFA,叫自己乜乜乜碩士嘅就係讀唔到博士,全球頭30大就當然係廿八廿九(否則會叫自己全球25大)。(https://bit.ly/2ymhdPd)。咁所以,好似中國飛機呢啲,分母要用total assets(而唔係一般慣用嘅total equity),就梗係個數嚇死你啦。有氣質,即係唔靚。有才華,即係冇錢(好似埃汾咁)。
(*)gross debt 同 total borrowing 係咪一樣,就又睇定義之類,但望落差不多。嚴格嚟講應該用net debt,只計銀行貸款或債券,減返現金。其他啲負債例如receivables 之類唔計
(**)呢個都唔知嘅冇計,但舊文都有講過下(http://bit.ly/2SkrDEG)。最尾嗰兩段
(***)liabilities又唔係完全等同 gross debt 或 total borrowing,見(*),但簡單起見,是但
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逢一三五入去 homebloggerhk.com (見到就睇到《事先張揚》),亦睇得返以前嘅文。一般我都係會黃昏出文嘅。
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#Fintech - #美國 (長文)
▪️美林銀行採用AI應收賬款方案,智能匹配對賬和支付
👉🏻 對許多公司來說,核對應收款和發票既費時又費力。現在,美銀美林宣佈了一種新的解決方案——智能應收款(Intelligent Receivables),解決方案結合人工智能和其他軟件,幫助公司改善應收款的直通式對賬(straight-through reconciliation)效率。
方案是針對大型且運營模式複雜的公司而設計,這些公司追求低成本和較少的應收帳款週轉天數,希望改善它們的現金需求預測和終端客戶體驗。
它們通常擁有很大的支付額度,但在支付過程中匯款信息有可能丟失,也有可能獨立於支付。不完整的匯款信息通常會導致一個費力並且代價高昂的對賬過程。
解決方案將人工智能、機器學習和光學字符識別(OCR)結合在一起,在應收賬款對賬和支付匹配上設立一個新的鏈接。
👉🏻 智能應收款是由一家FinTech軟件服務公司HighRadius支持的,通過以下四個步驟得以完成:
1️⃣ 識別付款人,並將他們的付款與單獨收到的匯款聯繫起來;
2️⃣ 從電子郵件、電子郵件附件、電子數據交換(EDI)和付款人web門戶中提取匯款數據;
3️⃣ 用豐富的匯款數據來匹配支付和開放的應收賬款;
4️⃣ 創建一個應收賬款的記錄文件,通過客戶端上傳到付款人的ERP系統。
👉🏻據雷鋒網瞭解,智能應收款提供的額外功能包括以下三點:
1️⃣ 在無法自動匹配發票的情況下,一個異常門戶允許應收賬款工作人員上傳支持數據或進行其他調整來啓動匹配;
2️⃣ 客戶可以設置自動生成的電子郵件並發送給付款人,要求他們識別出他們想要支付的發票;
3️⃣ 解決方案的儀錶板報告可以幫助現金預測,幫助客戶便於理解付款人的行為。
HighRadius公司的CEO Sashi Narahari說:「美銀美林的智能應收款解決方案是由HighRadius的機器學習技術提供支持,使企業客戶能夠加快從終端客戶那裡獲得電子支付。」
「我們非常高興能在美國財政部的管理服務現代化改造方面與美銀美林合作,並縮短了應收款到現金的轉化週期。」
美銀美林北美公司全球交易服務主管Hilani Kerr說:「客戶將從智能應收款中獲得許多好處。我們致力於與金融科技公司合作,為我們的客戶帶來更多的創新,如智能應收款,並創造出實用的新技術應用,幫助客戶提高效率和節約成本。」
目前,美國和加拿大都有智能應收款,該解決方案將於今年晚些時候在其他國家和地區推出。
#美銀美林 #應收帳款 #智能應收帳款
資料來源:雷鋒網AI金融評論 http://bit.ly/2xaNyWP
http://newsroom.bankofamerica.com/…/bofa-merrill-brings-art…
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