99.15 金融难点通俗解释:毛利率vs营业利润率vs净利率

目录

    • [0. 承前](#0. 承前)
    • [1. 简述:三大利润率指标对比](#1. 简述:三大利润率指标对比)
    • [2. 比喻:三大指标对比](#2. 比喻:三大指标对比)
      • [2.1 简单对比](#2.1 简单对比)
      • [2.2 生动比喻](#2.2 生动比喻)
      • [2.3 区别要点](#2.3 区别要点)
    • [3. 实际应用](#3. 实际应用)
      • [3.1 选择建议](#3.1 选择建议)
    • [4. 总结](#4. 总结)
    • [5. 实现代码](#5. 实现代码)

0. 承前

如果想更加全面清晰地了解金融资产组合模型进化论 的体系架构,可参考:
0. 金融资产组合模型进化全图鉴

1. 简述:三大利润率指标对比

  • 描述毛利率含义 :衡量冰淇淋店扣除基础材料成本后的赚钱能力。链接
  • 描述营业利润率含义 :衡量冰淇淋店扣除日常经营支出后的赚钱能力。链接
  • 描述净利率含义 :衡量冰淇淋店最终真实到手的赚钱能力。链接

2. 比喻:三大指标对比

2.1 简单对比

  • 毛利率关注"材料成本后剩多少"

    小明卖一个冰淇淋:
    售价:10元
    材料成本:4元(牛奶2元+奶油1元+水果1元)

    毛利率 = (10元 - 4元) ÷ 10元 = 60%
    含义:每卖10元,扣除材料后能剩6元

  • 营业利润率关注"日常开销后剩多少"

    小明卖一个冰淇淋:
    售价:10元
    材料成本:4元
    日常开销:4元(房租1元+水电1元+工资2元)

    营业利润率 = (10元 - 4元 - 4元) ÷ 10元 = 20%
    含义:每卖10元,付完日常开销能剩2元

  • 净利率关注"最后真正剩多少"

    小明卖一个冰淇淋:
    售价:10元
    材料成本:4元
    日常开销:4元
    其他支出:1元(税收0.5元+利息0.5元)

    净利率 = (10元 - 4元 - 4元 - 1元) ÷ 10元 = 10%
    含义:每卖10元,最后能存进储蓄罐1元

2.2 生动比喻

  • 毛利率就像问:

    "做一个冰淇淋能剩多少?"

    • 只减材料成本
    • 不算其他支出
    • 看最基础赚钱能力
  • 营业利润率就像问:

    "开店一天能剩多少?"

    • 减去日常开销
    • 算上人工水电
    • 看实际经营能力
  • 净利率就像问:

    "最后能存多少钱?"

    • 减去所有支出
    • 包括税费利息
    • 看真实赚钱能力

2.3 区别要点

  • 主要区别

    毛利率:

    • 只看材料成本
    • 不管其他支出
    • 适合看产品赚钱能力

    营业利润率:

    • 看日常经营支出
    • 包括人工水电
    • 适合看经营赚钱能力

    净利率:

    • 看所有支出费用
    • 包括税费利息
    • 适合看最终赚钱能力

3. 实际应用

3.1 选择建议

复制代码
看产品定价用毛利率:
- 像看配料表成本
- 关注基础赚钱空间
- 适合产品经理视角

看经营效果用营业利润率:
- 像看店铺日常开销
- 关注实际经营效果
- 适合店长视角

看最终效益用净利率:
- 像看储蓄罐存款
- 关注真实赚钱能力
- 适合老板视角

4. 总结

关注点:

  • 毛利率看"材料成本后剩多少"
  • 营业利润率看"日常开销后剩多少"
  • 净利率看"最后真正能存多少"

就像卖冰淇淋:

  • 毛利率是刚做完冰淇淋时的喜悦
  • 营业利润率是付完店铺开销后的现实
  • 净利率是最后存进储蓄罐的真相

5. 实现代码

python 复制代码
import tushare as ts

def get_gross_profit_margin(ts_code, start_date=None, end_date=None):
    """
    获取上市公司毛利率数据
    
    参数:
        ts_code (str): 股票代码(如:'600000.SH')
        start_date (str): 开始日期(如:'20200101')
        end_date (str): 结束日期(如:'20231231')
    
    返回:
        pandas.DataFrame: 包含日期和毛利率的数据框
    """
    try:
        # 初始化pro接口
        pro = ts.pro_api()
        
        # 构建查询参数
        params = {'ts_code': ts_code}
        if start_date:
            params['start_date'] = start_date
        if end_date:
            params['end_date'] = end_date
            
        # 获取财务指标数据
        df = pro.fina_indicator(**params)
        
        # 选择需要的字段并排序
        result = df[['end_date', 'grossprofit_margin']].sort_values('end_date', ascending=False)
        
        return result
        
    except Exception as e:
        print(f"获取数据时发生错误: {str(e)}")
        return None

def get_operating_profit_margin(ts_code, start_date=None, end_date=None):
    """
    获取上市公司营业利润率数据
    
    参数:
        ts_code (str): 股票代码(如:'600000.SH')
        start_date (str): 开始日期(如:'20200101')
        end_date (str): 结束日期(如:'20231231')
    
    返回:
        pandas.DataFrame: 包含日期和营业利润率的数据框
    """
    try:
        # 初始化pro接口
        pro = ts.pro_api()
        
        # 构建查询参数
        params = {'ts_code': ts_code}
        if start_date:
            params['start_date'] = start_date
        if end_date:
            params['end_date'] = end_date
            
        # 获取财务指标数据
        df = pro.fina_indicator(**params)
        
        # 选择需要的字段并排序
        result = df[['end_date', 'op_of_gr']].sort_values('end_date', ascending=False)
        
        return result
        
    except Exception as e:
        print(f"获取数据时发生错误: {str(e)}")
        return None

def get_net_profit_margin(ts_code, start_date=None, end_date=None):
    """
    获取上市公司净利率数据
    
    参数:
        ts_code (str): 股票代码(如:'600000.SH')
        start_date (str): 开始日期(如:'20200101')
        end_date (str): 结束日期(如:'20231231')
    
    返回:
        pandas.DataFrame: 包含日期和净利率的数据框
    """
    try:
        # 初始化pro接口
        pro = ts.pro_api()
        
        # 构建查询参数
        params = {'ts_code': ts_code}
        if start_date:
            params['start_date'] = start_date
        if end_date:
            params['end_date'] = end_date
            
        # 获取财务指标数据
        df = pro.fina_indicator(**params)
        
        # 选择需要的字段并排序
        result = df[['end_date', 'netprofit_margin']].sort_values('end_date', ascending=False)
        
        return result
        
    except Exception as e:
        print(f"获取数据时发生错误: {str(e)}")
        return None
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