[재무제표] 손익계산서 분석

• 재무제표를 분석하기 위해서 yfinance에서 크롤링할 수 있는 데이터 기반으로 해석 진행
• Income Statement, Cash Flow Statement, Balance Sheet를 중점적으로 분석 진행
• Income Statement를 기반으로 기업 매출이 우수하면 우상향 하는 주가 상관관계를 예측할 수 있다

---

• 손익계산서(Income Statement)
  • Total Revenue
  • Gross Profit(Total Revenue - Cost of Revenue)
  • Operating Income(Gross Profit - Operating Expense)
  • Net Income(Pretax Income -  Tax Provision​)
  • EBIT(Operating  Income - Net Interest Income  - Tax Provision)
  • EBITDA(EBIT + Reconciled Depreciation)
  • Basic EPS(Net Income Common Stockholders / Basic Average Shares) 
  • Diluted EPS(Diluted NI Availto Com Stockholders / Diluted Average Shares Average Shares)

손익계산서
Metric	Description
Total Revenue	수익(매출액)
Cost Of Revenue	매출원가
Gross Profit	매출총이익(매출액 - 매출원가)
Operating Expense	운영비용(판매 및 관리비용 + 연구 개발 비용)
Selling General And Administration	판매 및 관리비용(마케팅 비용 포함)
Research And Development	연구 개발 비용
Operating Income	영업이익(매출총이익-운영 비용)
Net Non Operating Interest Income Expense	금융 손익(금융 수익 - 금융 비용)
Interest Income Non Operating	금융(이자) 수익
Interest Expense Non Operating	금융(이자) 비용
Other Income Expense	기타 손익
Pretax Income	법인세차감전 순이익(영업이익+금융 손익+기타 손익)
Tax Provision	법인세비용
Net Income	순이익(세전소득-법인세 비용)

EPS/EBIT/EBITDA
Metric	Description
Basic EPS	기본 주당 순이익
Net Income Common Stockholders	보통주 주주에게 귀속된 순이익
Basic Average Shares	기본 평균 주식 수
Diluted EPS	희석 후 주당 순이익
Diluted NI Availto Com Stockholders	보통주 주주에게 귀속된 희석 순이익
Diluted Average Shares	희석 후 평균 주식 수
EBIT(Earings Before Interest and Tax)	이자, 세금을 제외한 순이익(영업이익-이자 손익-법인세 비용)
Net Interest Income	이자 손익(이자 수익-이자 비용)
Interest Expense	이자 수익
Interest Income	이자 비용
Tax Provision	법인세비용
EBITDA(Earnings Before Interest, Taxes, Depreciation and Amortization)	이자, 세금, 감가상각비를 제외한 순이익(EBIT+감가상각비)
Reconciled Depreciation	조정된 감가상각비

기타자료
Metric	Description
Normalized EBITDA	비정상적인 항목이 제거된 후 조정된 EBITDA
Normalized Income	비정상적인 항목이 제거된 후의 순이익
Tax Effect Of Unusual Items	비정상적 항목의 세금
Tax Rate For Calcs	계산에 사용되는 세율입니다.
Net Income From Continuing Operation Net Minority Interest	계속적인 운영에서 발생한 순이익(소수 지분을 제외)
Reconciled Cost Of Revenue	조정된 매출원가
Net Income From Continuing And Discontinued Operation	계속 및 중단된 운영에서 발생한 순이익
Total Expenses	모든 비용을 합산한 총비용
Total Operating Income As Reported	보고된 총 운영 수익
Net Income Including Noncontrolling Interests	비지배 지분을 포함한 순이익
Net Income Continuous Operations	지속적인 운영에서 발생한 순이익
Other Non Operating Income Expenses	기타 비영업 손익

import yfinance as yf
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

pd.set_option('display.max_rows', None)  # 모든 행 표시
pd.set_option('display.max_columns', None)  # 모든 열 표시

# Define the ticker symbol
ticker_symbol = 'AAPL'

# Fetch the company data
company = yf.Ticker(ticker_symbol)

# Get quarterly financials
quarterly_financials = company.quarterly_financials
quarterly_cashflow = company.quarterly_cashflow
quarterly_balance = company.quarterly_balance_sheet

total_revenue = quarterly_financials.loc["Total Revenue"]
gross_profit = quarterly_financials.loc["Gross Profit"]
operating_income = quarterly_financials.loc["Operating Income"]
net_income = quarterly_financials.loc["Net Income"]
ebitda = quarterly_financials.loc["EBITDA"]
ebit = quarterly_financials.loc["EBIT"]
basic_eps = quarterly_financials.loc["Basic EPS"]
diluted_eps = quarterly_financials.loc["Diluted EPS"]

# 데이터 시각화
plt.figure(figsize=(10, 6))

# 바 차트 그리기
bar_width = 0.15  # 바 너비 설정
x = range(len(total_revenue.index))  # x축 위치

# Total Revenue
plt.bar([p - bar_width*3 for p in x], total_revenue.values, width=bar_width, label='Total Revenue')

# Gross Profit
plt.bar([p - bar_width*2 for p in x], gross_profit.values, width=bar_width, label='Gross Profit')

# Operating Income
plt.bar([p - bar_width for p in x], operating_income.values, width=bar_width, label='Operating Income')

# Net Income
plt.bar(x, net_income.values, width=bar_width, label='Net Income')

# EBIT
plt.bar([p + bar_width*1 for p in x], ebit.values, width=bar_width, label='EBIT')

# EBITDA
plt.bar([p + bar_width*2 for p in x], ebitda.values, width=bar_width, label='EBITDA')

# EPS를 위한 새로운 y축 생성
plt.title('Quarterly Financials (' + ticker_symbol + ')')
plt.xlabel('Quarter End Date')
plt.ylabel('Values')
ax = plt.gca()  # 현재 축 가져오기
ax2 = ax.twinx()  # 두 번째 y축 생성

# EPS 추가 (선으로 표시)
ax2.plot(x, basic_eps.values, marker='o', label='Basic EPS')
ax2.plot(x, diluted_eps.values, marker='o', label='Diluted EPS')

# 차트 세부 설정
ax2.set_ylabel('EPS')  # 오른쪽 y축 레이블 설정
plt.xticks(x, [f"{date.year} Q{((date.month - 1) // 3) + 1}" for date in total_revenue.index], rotation=45)  # 날짜 레이블 설정

# 범례 추가
ax.legend(loc='upper left')
ax2.legend(loc='upper right')

plt.grid(axis='y')

# 차트 보여주기
plt.tight_layout()
plt.show()