时间序列处理财务报表数据

作者：蓝京，商业银行数据分析师

1、 本文简介

      本文以处理A股财务报表为例，介绍了将数据转换成时间序列后在进行处理的一些方法和思路。将会用到xts，lapply，do.call等数据结构和函数。

      我们从各个途径获得了个股的财务报表原始数据后，还需要对数据做一些处理，以便后续指标计算和使用。举个简单的例子，个股发布的利润表和现金流量表，在年内各个季度值都是累计值，不方便环比比较，所以我们现在想把它们全部都处理成当季实际发生额。对于这样的数据，无论是SQL还是R，Python里面传统的数据结构，实现起来都是要费一番功夫进行数据处理的。但是如果使用了时间序列的方法，再结合一些R语言自带的语法结构，只需要短短几行代码，就能完成复杂的数据清洗。

2、 原始数据

      原始文件我已经整理好了，记录了*万科*，*国农科技*，*世纪星源*和*深振业A*这四只股票从2014年一季度到2017年三季度，利润表里“营业总收入”的数据（单位：万元）。每只个股有15条记录，合计60行数据。数据结构如下：

## 'data.frame':    60 obs. of  3 variables:

##  $ 季度      : chr  "2017-09-30" "2017-06-30" ...

##  $ 名称      : chr  "万科" "万科" "万科" "万科" ...

##  $ 营业总收入: int  11710050 6981048 1858923 ...

以万科为例，具体内容如下：

data[data$名称=="万科",]##  季度 名称 营业总收入## 1  2017-09-30 万科   11710050## 2  2017-06-30 万科    6981048## 3  2017-03-31 万科    1858923## 4  2016-12-31 万科   24047724## 5  2016-09-30 万科   11705480## 6  2016-06-30 万科    7479529## 7  2016-03-31 万科    1461131## 8  2015-12-31 万科   19554913## 9  2015-09-30 万科    7959621## 10 2015-06-30 万科    5026680## 11 2015-03-31 万科     889434## 12 2014-12-31 万科   14638800## 13 2014-09-30 万科    6313959## 14 2014-06-30 万科    4096190## 15 2014-03-31 万科     949722

我们看到，每只个股按照时间倒序排列，营业总收入是一个累计值。比如，表中显示万科在2017年3季度的营业收入为11710050（万元），2季度的营业收入为6981048（万元），那么万科2017年3季度的营业收入世纪发生额为11710050-6981048=4729002 万元。我们的目的是在原始数据的基础之上，再加一列，把单季度的发生额加在后面。

3、处理过程

3.1、数据切分

原始数据里有4只股票，他们的数据结构是一致的，处理方法也一致，为了方便处理，把原始数据从数据框切成列表。在dataframe上使用split，可以将dataframe按照指定的条件切成一个个列表。示例如下：

data<-split(data,data$名称)  

#数据类型class(data)

## [1] "list"

#列表名称names(data)

## [1] "国农科技" "深振业A"  "世纪星源" "万科"

# 第一个列表内容data[[1]]

##          季度     名称 营业总收入## 16 2017-09-30 国农科技       7100