> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 财报附注结构拆解、数据提取与财务画像总结 ## 核心内容 本报告系统分析了财报附注的结构，并提出了从附注中提取23个核心科目、79个细分数据列的自动化方法，用于构建财务画像和基本面因子，以提供传统财务报表之外的增量信息，支持量化投资模型的构建与优化。 ## 主要观点 - **财报附注的价值**：相比传统合并报表的总量数据，财报附注能够提供更丰富的微观信息，有助于穿透企业真实业务运转与隐性风险，为量化模型提供超额Alpha信号。 - **自动化数据提取**：通过代码系统实现财报附注数据的自动化提取，包括语义感知坐标定位、结构清洗修复、文本信息提取等技术手段，解决附注非标准化带来的解析难题。 - **LLM模型应用**：引入LLM模型（如gemma3:4b）对管理层讨论与分析进行语义归纳，实现非结构化文本向结构化信息的转化，提高分析效率与信息完整性。 - **财务综合画像Skill**：开发了“FN Portrait Toolkit”工具，支持财报自动下载、解析与可视化画像生成，可在ClawHub平台安装使用。 - **基本面因子构建**：基于附注数据构建了基本面因子，已在科创板测试，显示因子完整度高、相关性低，具备提供增量信息的能力。 ## 关键信息 ### 1. 资产负债表项目注释 - **应收账款**：分为按账龄和按坏账计提方法分类披露，详细列示了期末余额、期初余额、坏账准备金额及计提比例。 - 2025年6月30日：期末应收账款账面余额为28,137,160,035.36元，坏账准备为1,971,754,826.14元。 - 2024年12月31日：期末应收账款账面余额为28,900,570,772.57元，坏账准备为1,927,205,655.94元。 - **按欠款方归集的前五名应收账款**： - 2025年6月30日：合计2,399,658,195.87元，占比3.92%。 - 2024年12月31日：合计3,033,480,470.74元，占比4.93%。 - **存货**：分为原材料、在产品、库存商品等，列示账面余额、跌价准备及账面价值。 - 2025年1-6月：期末存货账面价值为3,830,598,529.95元，跌价准备为6,094,196.98元。 - 2024年：期末存货账面价值为3,453,911,412.70元，跌价准备为6,103,652.17元。 - **固定资产**：披露了原值、累计折旧、减值准备及账面价值，包括按项目分类的变动情况。 - 2025年6月30日：固定资产账面价值为4,839,693,950.72元，累计折旧为1,444,881,837.27元。 - 2024年12月31日：固定资产账面价值为4,957,256,807.77元，累计折旧为1,404,603,821.54元。 - **在建工程**：披露了预算数、期初余额、期末余额、工程累计投入比例等。 - 2025年6月30日：在建工程期末余额为853,007,987.37元，主要项目包括轨道交通列控系统基地数字化智能化改造等。 - **商誉**：列示了商誉账面原值、减值准备及减值测试方法。 - 2025年1-6月：商誉账面原值为305,324,128.58元，其中长沙设计院和郑州中安分别计提了25,768,400.00元和16,664,700.00元的减值准备。 ### 2. 负债与权益类项目注释 - **短期借款与长期借款**：披露了借款类型（如质押、信用）、金额及期限结构。 - 2025年6月30日：短期借款期末余额为86,984,964.66元，其中质押借款为52,008,457.68元。 - 2024年12月31日：长期借款期末余额为6,048,917,940.69元，其中质押借款为2,987,013,923.00元。 - **应付职工薪酬**：列示了短期薪酬与离职后福利的计提与发放情况。 - **未分配利润**：披露了净利润提取盈余公积、风险准备及派发现金股利的具体情况。 ### 3. 利润表项目注释 - **营业收入与营业成本**：按产品类别、业务类型及经营地区进行多层次拆分。 - 2025年6月30日：主营业务收入为14,543,977,461.44元，成本为10,371,126,634.45元。 - 2024年12月31日：主营业务收入为14,097,839,248.46元，成本为9,958,431,345.53元。 - **按经营地区分类**： - 中国：主营业务收入为12,240,483,301.73元，成本为1,356,100,485.62元。 - 其他国家和地区：主营业务收入为944,473,022.20元，成本为-元。 ## 风险提示 - 报告结论基于历史价格信息和统计规律，不能准确预测市场走势。 - 历史收益不代表未来业绩表现，文中观点仅供参考，不构成投资建议。 ## 技术实现 - **数据来源**：财报PDF全部来自巨潮资讯。 - **下载方式**：采用高频时间切片轮询策略多进程并发下载，提高获取效率。 - **数据提取**：通过语义定位、结构清洗、文本提取等技术实现高效、精准的数据提取。 - **LLM模型应用**：gemma3:4b模型在信息完整度与运行效率间取得最优平衡，被选为默认分析模型。 ## 应用示例 - **财务综合画像生成**：通过FN Portrait Toolkit工具，可生成企业的财务画像，用于投研分析。 - **基本面因子构建**：基于附注数据构建的因子在科创板测试中表现良好，为基本面量化模型提供支持。 ## 相关研究 - 【银河金工】2026年年度策略报告 - 【银河金工】主题选股策略系列（成长与消费方向） - 【银河金工】主题选股策略系列（成长盈利现金流三足鼎立） ## 总结 本报告通过对财报附注的结构拆解与数据提取，揭示了企业微观财务信息的丰富性与重要性，并展示了如何通过自动化与LLM技术实现高效信息处理。财报附注数据的提取与分析为量化投资提供了增量信息，有助于构建更全面的财务画像与基本面因子。同时，报告也提醒了投资者在使用这些信息时需注意其局限性与风险。