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財務諸表分析（または単に財務分析）とは、企業の財務諸表を精査・分析し、将来の収益獲得のためのより良い経済的意思決定を行うプロセスです。これらの諸表には、損益計算書、貸借対照表、キャッシュフロー計算書、注記、および株主資本変動計算書（該当する場合）が含まれます。財務諸表分析は、組織のリスク、業績、評価、財務健全性、および将来の見通しを評価するための特定の手法を含む方法またはプロセスです。[ 1 ]
これは、信用投資家や株式投資家、政府、一般市民、組織内の意思決定者など、さまざまな利害関係者によって利用されます。これらの利害関係者はそれぞれ異なる関心を持ち、ニーズを満たすためにさまざまな手法を適用します。たとえば、株式投資家は組織の長期的な収益力、そして配当金の持続性と成長に関心があります。債権者は、組織の債務証券（債券など）の利息と元本が期日通りに支払われることを確実にしたいと考えています。
財務諸表分析の一般的な手法には、水平分析と垂直分析、および財務比率の活用などがあります。過去のデータと、一連の仮定および財務情報への調整を組み合わせることで、将来の業績を予測することができます。公認財務アナリスト（CFA）の資格は、プロの財務アナリスト向けに取得可能です。
ベンジャミン・グレアムとデビッド・ドッドは、影響力のある著書『証券分析』を1934年に初めて出版しました。[ 2 ] [ 3 ]彼らの著書の中心的な前提は、株式や債券などの金融証券の市場価格決定メカニズムは、多くの市場参加者によって行われる不完全で非合理的な分析プロセスに基づいているということです。このため、証券の市場価格は、価格が変動する傾向にある本質的価値と一致することはまれです。 [ 4 ]投資家のウォーレン・バフェットは、グレアムとドッドの哲学の有名な支持者です。
グレアムとドッドのアプローチはファンダメンタル分析と呼ばれ、1) 経済分析、2) 業界分析、3) 企業分析が含まれます。後者は財務諸表分析の主要な領域です。これら3つの分析に基づいて、証券の本質的価値が決定されます。[ 4 ]
水平分析は、通常、過去の四半期または年にわたる財務情報を時系列で比較します。水平分析は、損益計算書などの過去の財務諸表の財務データを比較することによって行われます。この過去の情報を比較する際には、収益の増加や減少などの変動を探す必要があります。[ 5 ]
垂直分析は、財務諸表のパーセンテージ分析です。財務諸表に記載されている各項目は、他の項目の割合として表示されます。たとえば、損益計算書では、各項目が総売上高の割合として表示されます。この手法は、正規化[ 6 ]または共通サイズ化[ 5 ]とも呼ばれます。
財務比率は、財務諸表を迅速に分析するための非常に強力なツールです。比率には、流動性比率、収益性比率、活動性比率、レバレッジ比率の4つの主要なカテゴリーがあります。これらは通常、一定期間にわたって、また業界内の競合他社と比較して分析されます。
デュポン分析では、いくつかの財務比率を掛け合わせることで、自己資本利益率（企業が得た収益を投資された資金（自己資本）の額で割った値）を算出します。
配当割引モデル（DDM）は、企業の株価を、その株式が将来のすべての配当支払いの合計を現在価値に割り引いた値であるという理論に基づいて評価するためにも使用できます。 [ 8 ]言い換えれ ば、将来の配当の正味現在価値に基づいて株式を評価するために使用されます。
収益修正とは、特定の意図をもって、以前に公表された収益報告書を修正して再公表する行為である。[ 9 ]
投資家は、企業の利益創出能力を理解する必要があります。これは、投入資本額に対する利益成長率やその他のさまざまな財務比率とともに、企業の価値分析の重要な部分を形成します。アナリストは、この計算を支援するために、基礎となる仮定を調整することによって財務諸表を修正（「再作成」）することがあります。たとえば、オペレーティングリース（賃貸取引として扱われる）は、資本リース（所有権を示す）として再作成され、貸借対照表に資産と負債が追加されます。これは財務諸表の比率に影響を与えます。[ 10 ]
再計算は、勘定の正規化とも呼ばれます。[ 11 ]
金融アナリストは通常、学部または大学院レベルで金融と会計の教育を受けています。CFA （ Chartered Financial Analyst）の資格は、一連の難易度の高い試験に合格することで取得できます。3部構成の試験に合格すると、CFAは投資の基礎、資産評価、ポートフォリオ管理、資産計画などの分野における専門家とみなされます。
2023年11月、人工知能スタートアップ企業のPatronus AIが行った研究では、上場企業が米国証券取引委員会に提出した財務諸表（例：フォーム10-K、フォーム10-Q、フォーム8-K、決算報告書、決算説明会トランスクリプト）の情報に関する150問のテストの2つのバージョンで、GPT -4、 GPT-4-Turbo 、Claude 2、およびLLaMA-2のパフォーマンスを比較した。テストの1つのバージョンでは、生成AIモデルが検索システムを使用して質問に答えるための特定のSEC提出書類を見つける必要があり、もう1つのバージョンでは、モデルに質問に答えるための特定のSEC提出書類が与えられた（つまり、長いコンテキストウィンドウ内）。検索システム版では、GPT-4-TurboとLLaMA-2はどちらも質問の81%に対して正解を生成できなかったが、長いコンテキストウィンドウ版では、GPT-4-TurboとClaude-2はそれぞれ質問の21%と24%に対して正解を生成できなかった。[ 12 ] [ 13 ]