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杜邦分析法

概述

杜邦分析法将 ROE 分解为三个相乘的组成部分：净利率 × 总资产周转率 × 权益乘数。这可以揭示 ROE 是由盈利能力、运营效率还是杠杆驱动的，是诊断和比较的关键依据。

适用场景

触发条件：

• 用户询问“我们的 ROE 为什么高／低？”
• 用户比较不同公司的财务表现
• 用户需要找出哪些运营杠杆能提升回报
• 用户分析超越营收等顶线指标的盈利能力

不适用场景：

• 公司估值 → 使用 DCF
• 全面比率分析 → 使用 Financial Ratios 技能
• 战略定位 → 使用 SWOT

框架

IRON LAW: Three-Factor Decomposition

ROE = Net Profit Margin × Asset Turnover × Equity Multiplier
    = (Net Income/Revenue) × (Revenue/Total Assets) × (Total Assets/Equity)

All three factors MUST be calculated and analyzed. Reporting ROE without
decomposition is like reporting a fever without checking symptoms.

IRON LAW: High Leverage ≠ Good Performance

A high Equity Multiplier (Assets/Equity) inflates ROE through debt.
A company with 5% margin, 1.0x turnover, and 6x leverage has ROE of 30% —
but is one bad quarter away from insolvency. Always flag when leverage
is the dominant driver.

步骤 1：计算三个组成部分

组成部分	公式	衡量内容
净利率	净利润 / 营收	盈利能力——每一美元营收中有多少转化为利润
总资产周转率	营收 / 总资产	效率——资产创造营收的能力
权益乘数	总资产 / 股东权益	杠杆——债务放大股东回报的程度

步骤 2：诊断驱动因素

将各组成部分与行业基准和趋势进行比较：

• 利润率驱动型 ROE：高端品牌、科技公司（高利润率、低周转率）
• 周转率驱动型 ROE：零售、快餐（低利润率、高周转率）
• 杠杆驱动型 ROE：银行、房地产（中等利润率、高杠杆）——标记风险

步骤 3：趋势分析

计算 3-5 年的杜邦分析组成部分。找出：

• 哪个组成部分在改善／恶化？
• ROE 的改善是由运营（利润率、周转率）驱动，还是由金融工程（杠杆）驱动？

步骤 4：同业比较

比较竞争对手的杜邦分析组成部分，找出相对优势／劣势。

输出格式

⚠️ 小数与百分比：捆绑脚本以小数形式返回 ROE 和所有利润率／负担率 组成部分（0.2014 表示 20.14%，而不是 20.14）。下方的叙述性 表格会将它们显示为百分比，便于阅读；但 JSON 输出和任何下游 流程都必须统一使用小数。

# DuPont Analysis: {Company}

## ROE Decomposition

| Component | Value | Industry Avg | Trend (3yr) |
|-----------|-------|-------------|-------------|
| Net Profit Margin | X% | X% | ↑/↓/→ |
| Asset Turnover | X.Xx | X.Xx | ↑/↓/→ |
| Equity Multiplier | X.Xx | X.Xx | ↑/↓/→ |
| **ROE** | **X%** | **X%** | ↑/↓/→ |

## Diagnosis
- Primary ROE driver: {margin / turnover / leverage}
- Risk flag: {leverage concern if applicable}

## Peer Comparison
| Company | Margin | Turnover | Leverage | ROE |
|---------|--------|----------|----------|-----|
| {Company} | X% | X.Xx | X.Xx | X% |
| {Peer A} | ... | ... | ... | ... |

## Recommendations
1. {Which lever to improve and how}

示例

正确应用

场景： 对两家台湾零售商进行杜邦分析

	公司 A	公司 B
净利率	2%	8%
总资产周转率	3.5x	1.2x
权益乘数	2.0x	2.0x
ROE	14%	19.2%

诊断：公司 A 是周转率驱动型（高销量、低利润率零售）。公司 B 是利润率驱动型（高端定位）。两者的杠杆水平相近——ROE 差异来自运营 ✓

错误应用

• ROE 为 25%，未经分解就报告为“出色”。结果发现：利润率 3%、周转率 1.0x、杠杆 8.3x → 几乎完全由杠杆驱动，风险极高。违反铁律：必须进行分解。

注意事项

• 扩展的 5 因素杜邦分析：如需深入分析，可将利润率分解为税负 × 利息负担 × 营业利润率。在比较不同税收管辖区时很有用。
• 负权益会破坏模型：累计亏损的公司可能出现负权益，使乘数失去意义。应注明此情况并使用替代指标。
• 一次性项目会扭曲利润率：使用标准化／调整后的净利润，避免资产出售、减记或法律和解导致单年数据突增。
• 周转率因行业而异，差异很大：轻资产企业（SaaS）的周转率通常较高。重资产企业（制造业）的周转率较低。只能在行业内进行比较。

脚本

脚本	说明	用法
scripts/dupont.py	将 ROE 分解为 3 因素或 5 因素杜邦分析组成部分	python scripts/dupont.py --help

运行 python scripts/dupont.py --verify 执行内置健全性测试。

参考资料

• 有关 5 因素杜邦分析扩展，请参阅 references/extended-dupont.md