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期货从业《期货投资分析》章节考点:商品分析

时间:2020-08-11 13:16:11 期货从业 我要投稿

期货从业《期货投资分析》章节考点:商品分析

  导语:商品分析的主要数据来自销售数据和商品基础数据,从而产生以分析结构为主线的分析思路。在期货考试中涉及哪些内容呢?一起来看看吧。

  商品分析:

  FOB+运费=CNF

  【大豆】CNF*0.367433*6.5*(1+关税)*(1+增值税)=豆粕*0.78+豆油*0.18 PTA生产成本=0.655* PX价格+1200元 纺织

  PVC自给率95%电石法70%、乙烯法30% 型材、异型材、管材、板材 市盈率=股价/收益; 市净率=市值/净资产 V债券价值~C利息/r收益率^t时间

  【铜】的加工费TC/RC用TC为铜精矿转化为粗铜的粗练费,美元/吨铜精矿报价;RC是指将粗铜转化为精铜的精炼费用,以美分/磅精通报价。

  铜精矿的销售价格=LME-TC/RC。

  【锌】精矿可直接冶练成精炼锌。没有RC,锌的实际加工费用包括协定加工费和价格分享收益。 建筑业用锌33%。

  【铝】耗电1.45万千瓦/吨、氧化铝1.95吨。电力成本35%-40%左右,氧化铝成本占比为35%左右。电价每降一分钱电解铝成本即可减少145元;

  【钢胚】需要消耗1.06T生铁或者1.7T含铁量为65%的铁矿石; 0.5T焦炭;

  【能源化工】特点:原油走势、季节性和频繁波动性、产业链影响因素复杂多变、价格具有垄断性。#价格传导#特点:时间滞后性、过滤短期小幅波动、传导过程有可能被阻断。

  【贵金属】: 首饰需求、工业需求

  【黄金】的二次资源:再生金、央行售金和生产商对冲

  影响股市“供给”:

  上市公司质量、上市公司的数量和融资规模、宏观经济环境、制度因素、市场因素。

  影响股票“需求”:

  流动性政策因素、居民金融资产结构的调整、机构投资者的壮大、资本市场的逐步开放。

  分析季节性指数基本方法:

  季节性图表法、相对关联法 相关关系是指变量之间的不确定的依存关系、直线相关关系。

  商品分析的销售指标分析

  1、销售状况分析:主要分析本月销售情况、本月销售指标完成情况、与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势、实际销售与计划的差距。

  2、销售毛利分析:主要分析本月毛利率、毛利额情况,与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比毛利状况,以及是否在商品毛利方面存在不足。

  3、营运可控费用分析:主要是本月各项费用明细分析、与去年同期对比情况,有无节约控制成本费用。这里的各项费用是指:员工成本、能耗、物料及办公用品费用、维修费用、存货损耗、日常营运费用(包括电话费、交通费、垃圾费等),通过这组数据的分析可以清楚的知道门店营运可控费用的列支,是否有同比异常的费用发生、有无可以节约的费用空间。

  4、坪效:主要是本月坪效情况、与去年同期对比。“日均坪效”是指“日均单位面积销售额”,即:日均销售金额/门店营业面积。

  5、人均劳效(人效):主要是本月人均劳效情况、与去年同期对比。“本月人均劳效”计算方法:本月销售金额/本月总营业人数。

  6、盘点损耗率分析:主要是门店盘点结果简要分析,通过分析及时发现门店在商品进、销、存各个环节存在的问题。

  7、门店商品库存分析:主要是本月平均商品库存、库存结构、库龄情况、周转天数,与去年同期对比分析。通过该组数据的'分析可以看出门店库存是否出现异常,特别是否存在库存积压现象。

  8、特价商品业绩评估:主要是特价商品品种数执行情况,特价商品销售情况、占比情况及与前期销售对比情况分析。“特价商品与前期销售对比分析”即将本档期特价商品的销售情况与特价执行前相同天数的销售情况进行对比分析,通过以上这组数据的分析可以看出门店特价产生的效果以及门店在特价商品经营中存在的问题。

  9、客流量、客单价分析:主要指本月平均每天人流量、客单价情况,与去年同期对比情况。这组数据在分析门店客流量、客单价时特别要注重门店开始促销活动期间及促销活动前的对比分析,促销活动的开展是否对于提高门店客流量、客单价起到了一定的作用。

  10、售罄率:指货品上市后特定时间段销售数量占进货数量的百分比。它是衡量货品销售状况的重要指标。在通常情况下,售罄率越高表示该类别货品销售情况越好,但它跟进货数量有着很大的关系。通过此数据可以针对货品销售的好坏进行及时的调整。

  11、库销比:指库存金额同销售牌价额之比例。通常情况下,销售牌价额为1 个月的时间,也可以说库销比是以月为单位的。简单的来说就是某一时间点的库存能够维持多长时间的销售。它是衡量库存是否合理的重要指标,合理的标准在3-5 左右。在销售数据正常的情况下,存销比过高或过低都是库存情况不正常的体现。通过该组数据的分析可以看出门店库存是否出现异常,特别是否存在库存积压现象。

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