以下分析所用數據來源於國傢統計局

最近一直對制造業的盈利情況感興趣，恰巧自學一些python的數據分析工具

於是來試試水，梳理化學化學原料與化學制品制造業歷年走向（純菜鳥請輕噴）

收集數據

從國傢統計局官網查的數據，選取2012年2月至2018年12月段進行分析（該段數據較全）

從公開的數據中找不到月度的流動負債

隻能做以下處理：

1.將2012~2017年度流動債券合計視為月度，誤差在可以接受的范圍內

2.對於缺失的2018年數據，根據某券商的行研，取比2017年高4%(因此2018至2019段數據可能誤差較大，不過從繪圖來看較貼合)。

3.以營業資金=（流動資產-流動負債）評估現金狀況

分析數據

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構築瞭一些指標，導入必要的庫，檢查缺失值、異常值。

讓我們先看看經營狀況

下圖顯示的是每年隨月份累計毛利狀況，可以看出毛利在2012至2018還在增長即便是產能過剩也隻是使其增長減慢，而2018至2019年的下滑可以解釋為貿易戰的影響。9ac4bc3d4a9cb85edcfe0e3123a791ac圖二表示運營資金的變化和財務費用占比的變化有較強的負相關性，當企業缺錢的時候，融資需求旺盛，財務費用水漲船高，當然，也可能銀行厭惡制造業風險使借款不暢共同推高瞭財務成本。

我們可以看到圖二中右側有異常值，提取出來

（這裡是為瞭時間轉換方便沒有修改成最後一天，所以才會出現一號的月度數據）

總之，發現異常值來源於年初企業開工變動，既然都是連續周期的一部分，那麼不必忽略

接著我們可以畫出各個成本占毛利的比率走勢圖觀察過去政策的一系列影響

718ccd730a6193b2e8a853222b84a77d黃色凈利潤，藍色銷售成本，綠色管理成本，紅色財務成本

pest模型解釋數據

技術：不瞭解，在此不予考慮。

社會：13年以來環保政策一直在收緊，或助推處理設備和工藝上的投入、增加主營業務成本降低瞭整體毛利;

2012至2015年期間產能過剩問題揮之不去

經濟：2012至2014年間總體為積極穩健的財政政策，2015年後為貨幣穩健，財政積極

（這個兩個的表述差別請自己體會）

政策：2015年12月18日結構性改革概念被提出，旨在用政策手段去產能改善上遊狀況。

將這幾個時間點一一對應。我們可以看出：

2012到2015年

該行業產能飽和，毛利潤增長緩慢，凈利潤占比略微下滑，

同時實行瞭積極的財政政策（2012年降準降息），但消費沒有很好地消化中低端化工品同時提升的產能(同質化問題)，導致價格戰（這隻是一種可能性，後面有時間會找更多數據驗證想法），造成利潤下滑。

2016至2017年

供給側改革有效的改善瞭產能過剩問題，同時期行業整體利潤上升，營運資金改善

(2017年年初營運資金)

2018年

2018年年初，營運資本大幅減少，表明其進行瞭新一輪擴張，然而，誰也沒能想到，半年後從大洋彼岸飛來最大一隻黑天鵝。

分析所用數據來源於國傢統計局