पॉप संस्कृति Deconstructing

कंपनियों के बारे में ऐतिहासिक वित्तीय जानकारी मुख्य रूप से उनकी वार्षिक रिपोर्टें और फार्म 10-एस अमेरिका के प्रतिभूति और विनिमय आयोग के साथ दायर से व्युत्पन्न है. विभिन्न मनोरंजन कंपनियों में एक शेयरधारक के रूप में, समय के साथ मैं, जो मैं स्कैन और इस साइट पर कहीं डाउनलोड फ़ाइलों के रूप में तैनात इन दस्तावेजों का एक संग्रह संकलित किया है. मेरी जानकारी के लिए इनमें से कई आसानी से कहीं उपलब्ध नहीं हैं. यदि किसी को भी लापता वर्षों के लिए दस्तावेजों की प्रतियां स्कैन और उन्हें pdfs. के रूप में मुझे भेज कृपया. मैं तो उन्हें एक और अधिक पूरा रिकार्ड बनाने की दिशा में एक दृश्य के साथ पोस्ट करेंगे.

वार्षिक रिपोर्ट में एक रिकॉर्ड कंपनी के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए एक सूचना अपूर्ण स्रोत है. कंपनियां लगातार अपने परिचालन क्षेत्रों पुनर्परिभाषित कर रहे हैं, खरीदने और बेचने डिवीजनों और पिछले साल के परिणाम restating. माना जाता है एक समान लेखांकन मानकों और आम तौर पर स्वीकार किए जाते लेखांकन सिद्धांतों के बावजूद ("GAAP") प्रत्येक कंपनी अपने वित्तीय जानकारी अलग ढंग से प्रस्तुत. विशेष रूप से "रिकॉर्ड कंपनी" या "संगीत" परिणाम लगभग हमेशा संगीत के प्रकाशन के साथ रिकॉर्ड बिक्री मिलना.

इन विसंगतियों यह मुश्किल प्रासंगिक जानकारी बाहर फेर्रेट के लिए और यह वर्ष के लिए वर्ष की तुलना में, बहुत कंपनी के लिए कंपनी कम करते हैं. इन आंशिक रूप से और सबसे व्यावहारिक तरीके से संभव समस्याओं का पता करने के लिए मैं प्रत्येक अलग बजाय "ऐतिहासिक परिणाम" एक एक साल की रिपोर्ट है, जो है, जहां restatement समस्या सबसे अधिक संभावना होती है में आगे सेट अनुभाग वर्ष के लिए वार्षिक रिपोर्ट का इस्तेमाल किया. मैं संभावना मैं पूरी संभव हद तक एक वर्ष के लिए वर्ष आधार पर तुलना डेटा का उपयोग कर रहा था को अधिकतम करने के लिए विशेष ख्याल रखा. अकसर इस जानकारी एक आय बयान पर नहीं मिला है लेकिन बल्कि खातों के लिए एक फुटनोट में दफन है. एक वहाँ इस जानकारी को पेश करने के लिए नियमों की स्थापना सम्मेलनों होना चाहिए लगता है, लेकिन नहीं कर रहे हैं वहाँ हैं. यह अत्यधिक कष्टप्रद है. सभी मैं इस बारे में कह सकता है कि विसंगतियों और विसंगतियों के लिए समान होने की संभावना हैं.

बिक्री पर लौटें

कारोबार और पूर्व कर परिचालन आय PTOI ("") की राशि के रूप में लागू मुद्रा में कच्चे आर्थिक आंकड़े एक कंपनी के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने में उपयोगी नहीं हैं और वे दूसरे के साथ एक कंपनी के प्रदर्शन की तुलना में विशेष रूप से उपयोगी नहीं हैं. इस कारण प्रतिशत आधारित उपायों अधिक सूचनात्मक हैं. शुद्ध बिक्री आम तौर पर सकल बिक्री कम चर और निर्धारित लागत के रूप में परिभाषित किया गया है लेकिन reorganizations के लिए कारण लिखना नापसंद के रूप में ब्याज, करों, मूल्यह्रास और असाधारण मदों से पहले. कभी कभी कॉर्पोरेट समूह द्वारा खर्च के लिए आवंटन भी कटौती की जाती है. पूर्व कर परिचालन आय PTOI ("") व्यापार चलने से शुद्ध आय है. एक और मोटे तौर पर तुलनीय आज प्रयोग किया उपाय है "आय करों, मूल्यह्रास और परिशोधन से पहले कमाई" ("EBITDA").

("ROS") बिक्री पर रिटर्न पूर्व कर ऑपरेटिंग बिक्री के लिए आय PTOI ("") का अनुपात है. क्योंकि व्यक्ति डिवीजनों मूल कंपनी द्वारा पूर्ण स्वामित्व वाली और अपने वित्तीय परिणामों की समेकित कर रहे हैं यह संभव करने के लिए निवेश पर वापसी (आरओआई) जैसे कंपनी के प्रदर्शन के अन्य विशिष्ट उपायों का उपयोग नहीं है. निवेश पर लौटें PTOI के शेयरधारक इक्विटी अनुपात है. लेकिन शेयरधारक इक्विटी ऑपरेटिंग खंड से बाहर नहीं तोड़ा है. इसी सिद्धांत आस्तियों पर प्रतिफल ("ROA") के साथ सच है. अधिकांश बैलेंस शीट व्यापार के क्षेत्र से बाहर प्रबंधन के तहत परिसंपत्तियों को तोड़ने. हालांकि इस जानकारी को अलग परिसंपत्ति आवंटन, मूल्यांकन, और मूल्यह्रास के लिए संबंधित लेखांकन सम्मेलनों की वजह से विश्वसनीय नहीं है. उदाहरण के लिए एक कंपनी अपने अनुचित रूप से उच्च संपत्ति मूल्यांकन या उन्हें लेखन बंद अनुचित रूप से धीमी है, सभी जबकि GAAP सीमाओं के भीतर शेष द्वारा अपनी परिसंपत्ति आधार बढ़ा चढ़ा कर सकते हैं. यह डिफ़ॉल्ट रूप से उपलब्ध सर्वोत्तम उपाय इन निरंतर के अधीन का उपयोग के रूप में ROS पत्ते.

ROS के साथ मुद्दों में से एक है कि कुछ हद तक यह एक आयामी हो सकता है. उदाहरण के लिए एक अच्छी तरह से चलाने के एक अल्पाधिकारी बाजार में छोटे विभाजन के नाटकीय रूप से दस बार कारोबार और अधिक प्रतिस्पर्धी व्यापार डिवीजनों द्वारा विवश के साथ एक विशाल विभाजन मात प्रकट हो सकता है. क्या है लापता, scalability है. कई व्यावसायिक क्षेत्रों के साथ एक कंपनी के लिए यह कुल कॉर्पोरेट PTOI के एक प्रतिशत के रूप में कुल कंपनी के राजस्व का एक प्रतिशत के रूप में खंड राजस्व के खिलाफ खंड PTOI का मूल्यांकन करने के लिए दिलचस्प है. यह और अधिक संवेदनशील उपाय है कि यह दोनों कारोबार और स्वतंत्र चर के रूप में PTOI करने के लिए अपने योगदान के लिए अपने योगदान accommodates. यह भी अधिक विशिष्ट है कि यह एक खंड के लिए कॉर्पोरेट दूसरे करने के लिए विरोध के रूप में संसाधनों के आवंटन के अवसर लागत का मूल्यांकन.

इन योगों के किसी औसत दर्जे का नहीं है क्या मैं समय पर वापसी "(जिसे उपयुक्त," सड़ांध ") फोन करेंगे. ROT सवाल पूछता है: और क्या प्रबंधन के बजाय कर सकता है जो कुछ भी यह कर रही है, जो संभवतः फर्म को और अधिक मूल्य जोड़ने है? क्या अन्य अवसरों प्रबंधन का पीछा सकता है, जो इसे अपनी कार्रवाई के वर्तमान पाठ्यक्रम के पक्ष में पहले से है? न केवल उस निर्णय लिया से प्रत्यक्ष कारण प्रभाव के मामले में भी, लेकिन क्योंकि यह आप अन्य चीजें हैं, जो आप उन्हें बजाय चुना था करने से precludes, और भी अधिक पुरस्कृत या आकर्षक हो सकता है - हर व्यापार में निर्णय लेने के साथ वास्तविक दुनिया परिणाम वहन करती है फर्म के लिए. कुछ हद तक ROT के लिए के रूप में एक सुनिश्चित करने के लिए कभी पता नहीं चलेगा सट्टा है. हालांकि यह मान्य है जब एक वातावरण में जहां कई अलग अलग विकल्प उपलब्ध हैं और है अच्छी तरह से विचार - विमर्श किया गया में प्रबंधन के निर्णय का आकलन. यह भी मूल्यवान है जब इन निर्णयों retrospectively आकलन.

रेखांकन और आंकड़े

रेखा चार्ट को पढ़ने के लिए आसान कर रहे हैं. वे अस्थायी प्रस्तुत कर रहे हैं. एक संदर्भ बस पार विशिष्ट डेटा बिंदु है, जो क्षैतिज अक्ष ("एक्स" धुरी है, जो आम तौर पर साल के लिए है) और एक ऊर्ध्वाधर अक्ष ("y" अक्ष, पर पर एक स्थान की काल्पनिक चौराहे पर दिखाई देते हैं जो आमतौर पर ROS जैसे परिणाम) के लिए है. चित्रा 1 एक लाइन चार्ट का एक उदाहरण है. दूसरे हाथ पर स्कैटर चार्ट साजिश कुछ हद तक अधिक चुनौतीपूर्ण हो सकता है. इस मामले में प्रत्येक डेटा बिंदु भी एक ही साल का प्रतिनिधित्व करता है और "y" अक्ष के साथ "x" अक्ष के काल्पनिक चौराहे पर दिखाई देता है. डेटा बिंदुओं लेकिन लगातार दिखाई नहीं देते.

एक तितर बितर साजिश के फायदे के है कि डेटा बिंदुओं एक काल्पनिक दाएँ हाथ के ऊपरी कोने में चार्ट के निचले बाएँ हाथ कोने से चल लाइन के खिलाफ मजबूर किया जा सकता है. लाइन पर गिरने अंक का मतलब है कि "x" अक्ष डेटा पूरी तरह से "y" अक्ष डेटा के साथ सहसंबद्ध होते हैं. दक्षिण पश्चिम वृत्त का चतुर्थ भाग में रेखा से नीचे अंक दोनों "y अक्ष" और "एक्स" अक्ष डेटा पर कमी है. यह सबसे बुरी जगह है. उत्तर - पश्चिम वृत्त का चतुर्थ भाग में रेखा से ऊपर अंक "y" अक्ष डेटा पर बेहतर है, लेकिन "एक्स अक्ष" डेटा पर कमी कर रहे हैं. दक्षिण पूर्वी वृत्त का चतुर्थ भाग में रेखा से नीचे अंक में "x" अक्ष डेटा पर बेहतर है, लेकिन "y" अक्ष डेटा पर कमी कर रहे हैं. उत्तर - पूर्वी वृत्त का चतुर्थ भाग में रेखा से ऊपर अंक दोनों "एक्स अक्ष" और "y" अक्ष डेटा पर बेहतर कर रहे हैं. यह सबसे अच्छी जगह हो है.