無料セミナー

キャッシュフローの定義

キャッシュフローの定義
PCFR(株価キャッシュフロー倍率)の意味・計算式・目安

【初歩】キャッシュフロー経営とは一体なんだろう?

キャッシュフロー計算書

「キャッシュフロー経営」とは一体なんのこと?

当サイトの記事内でも 「キャッシュフローが大切だ」「迷った時は、長期的にキャッシュフローが良くなる方を選択するべきだ」 などと解説しておりますが、実際のキャッシュフロー経営のやり方や考え方について、易しく解説している記事がございませんでした。(申し訳ありません)

キャッシュフローを分解すると・・・

  • キャッシュ = 現金
  • フロー = 流れ

つまり、現金の流れが良い会社や経営のことを指します。

分解:「キャッシュ」の定義

キャッシュというのは、現金と現金以外のすぐに現金化できるものを指します。

イメージでいうと、流動的で いつでも使い回しができる極めて現金に近いものだけを指すのです。

分解:「フロー」の定義

もう一つの「回転」ですが、 回転が良いというのは、事業に使った資金をより早く回収する仕組みができていることを指します。

キャッシュフロー経営においては、この 『投資⇨回収⇨投資⇨回収⇨・・・』 のサイクルを早くすること、つまり、キャッシュを回転させることが大切なのです。

ファクタリングの基礎知識

人気ファクタリング会社TOP3

東京都新宿区高田馬場に本社があり、全国主要都市に拠点(支店・営業所)を持つ民間ファクタリング会社。 「審査通過率90%以上」 を掲げ、年間相談数2000件を超えるファクタリング会社。取扱業種も幅広く、手数料設定も明瞭会計なのでファクタリング利用を検討するならまずはココ! グループ全体での資本金が1億円を超える資本力にも注目!

完全オンライン化で注目度No.1!
anew(アニュー)は、OLTA社が得意とするWeb完結型資金調達「クラウドファクタリング」と、新生銀行の潤沢な資金力を掛け合わせた共同ファクタリング事業。
Web完結のスピード感と、適切な審査力、大口取引でも最短即日入金の資金力は圧巻!

バランス型の安定トータルサポートで信頼度No.1!
“買い取れない業種はない!”という程の取り扱い業種の幅広さと、誠実で人間味のあるファクタリングが魅力。驚異のリピート率 93% が利用者の満足度の現れ。目先の資金繰りだけではなく、根本から自社のキャッシュフローを改善させたいのならビートレーディングが正解。

診断士さやかのかんたん10秒診断


▶︎ 診断士さやかのファクタリング会社かんたん10秒診断はこちらから♪

一覧比較でファクタリング会社を選ぶ


▶︎ 【2021年最新版】おすすめ優良ファクタリング会社の選び方と厳選比較ランキング10選

ファクタリング会社名を検索

管理人プロフィール

タナカ ヒトシ

金融関連業を生業とした中小企業経営者。(現在30代後半)当時20代前半で映像・ウェブコンテンツ向けベンチャー企業を設立するも、わずか3年でキャッシュが回らなくなり黒字倒産の危機を迎える。 その窮地から復活した方法論を元に、ファクタリング研究所のコンテンツを制作・監修。 これまでの知識・経験を活かし、中小企業向け経営コンサルタントも請け負う。忖度なしで業界で一番マトモなファクタリング比較サイトを目指しています。

各ジョブ間で使いまわす定数値の設定

image.png

このようにoutputsに値を設定しておくことで他の各ジョブで値を参照できるようになります。参照するにはそのジョブのneedsの箇所に定数設定のジョブを指定する必要があります。その後は $.outputs. >> といった書き方で設定値にアクセスすることができます。今回の例で言うと needs: SetGlobalConstants という指定が必要になるのと、定数値へのアクセスには $> といった記述で定数値にアクセスできます。

各ジョブ上で処理時間を短縮するためのPython環境のキャッシュ

同じ環境で既にキャッシュが存在すればキャッシュ処理はスキップされます(GitHub Actions上で日を跨いだりしても一定期間アクセスが無くなるまで保持されるようです)。
また、push時に環境設定が変わっている(Pythonバージョンが変わったりライブラリの指定が変動したなど)場合には再度キャッシュの保存が実行されるようにしています。

GitHub Actionsのキャッシュ関係のドキュメントを以前読んでいたところ、サンプルがライブラリパッケージのダウンロードの部分になっていたのですが、前試した感じGitHub Actions上のネットワークが十分速いのでそのダウンロード部分をキャッシュしてもあまり処理時間の短縮に繋がりませんでした。

image.png

siteというビルトインパッケージで取得できるのと、 site-packages-path=パッケージのパス という形式で環境変数( $GITHUB_ENV )へと書きこまれるようにしています。

キャッシュ関係は actions/[email protected] のactionsを利用させていただいています。withのpathにキャッシュを復元するパス、withのkeyにキャッシュのキーを設定します。該当するキーが存在すればキャッシュがヒットしたことになります。

以下の部分ではもしキャッシュがヒットしない場合に一部のライブラリインストールに必要なパッケージのインストールを指定しています。キャッシュが存在すれば処理はスキップされます。キャッシュの有無は if: steps.pip_cache.outputs.キャッシュフローの定義 cache-hit != 'true' といった記述で設定できます( pip_cache という部分は対象のstepのid設定によって別の値が必要になります)。

キャッシュの保存自体は actions/[email protected] の記述をしてあればこのジョブの最後に実行されるため、インストールした各Pythonライブラリはキャッシュがなければそのままキャッシュされて次回以降参照できるようになります。

README上のバッジの実行中のステータスへの更新処理

image.png

更新処理にはBYOB(Bring Your Own Badge)というGitHub Actions用のバッジ更新用のライブラリを使っています。

GitHub Actions上ではジョブ開始時に running or failed といったようなラベル&黄色のステータスが設定され、ジョブ完了後に キャッシュフローの定義 passing といったようなラベル&青色に変更したりしています。これによってジョブが失敗などしている場合にバッジですぐに確認できるようにしています。

image.png

  • NAME: README上などでバッジ設定する際などに必要になるIDのような値。例 : passing_lints
  • LABEL: バッジ上に表示される左側のラベル。例 : passing lints
  • STATUS: バッジの右側に表示されるラベル。例 : running or failed
  • COLOR: バッジの色。例 : FFAA00
  • GITHUB_TOKEN: 固定で $> と指定することで、GitHub操作用のトークン値をGitHub Actions上から渡せるのでそのパラメーターを設定しています。

これに加えてREADME.md上で ![](https://byob.yarr.is/simon-ritchie/apysc/passing_lints) といった記述を行うことでREADME上にバッジを表示することができます(反映されるのに少し時間がかかったりするのでそういった場合には少し待っていると表示されます)。

simon-ritchie/apysc/ 部分はユーザー名とリポジトリ名依存、 passing_lints 部分はBYOBのNAMEで指定した値が必要になります。

image.png

flake8によるチェック

image.png

まず needs: [CreateCache, SetGlobalConstants] の部分ですが、このneedsの指定は他のmypyやPyrightでのジョブと同じです。needsの指定が同じになったジョブに関してはGitHub Actions上でも同じタイミングでスタートし、実行が並列化されます(ジョブのノード上でも一緒のところに表示されます)。並列処理の記述が非常にシンプルで良いです。

image.png

リポジトリ内で .github/actions/setup_py_dependencies/action.yml というパスで該当の処理を切り出したYAMLを配置しておけば、他のジョブ実行のYAMLから uses: ./.github/actions/setup_py_dependencies といったような指定をすれば該当の処理を呼び出すことができるようになります( setup_py_dependencies 部分は切り出す処理に応じて任意の名前を設定してください)。

Pythonのインストール済みのライブラリのパスとなる site-packages をPythonスクリプトを動かして取得し、GitHubが提供してくれている uses: actions/[email protected] を使いキャッシュのキーと復元先のパスを指定して各Pythonライブラリとコマンド実行用のbin関係をキャッシュから復元させています。

元のflake8実行用のジョブに戻ります。Python環境が復元できたので次は以下のようにflake8のエイリアスを復帰させています。これはキャッシュからflake8やbinなどを復元しているものの、パスが通っていない( flake8 . といったコマンドが打てない)ため設定しています。GitHub Actions特有のパスを指定しているのですが、今後パスが変わったりするのだろうか・・・?とも思いつつも今のところ整備してからはずっと変更が入っていないのと将来もし変わったらジョブが引っかかって検知できるでしょうから調整すれば良いか・・・と緩く考えています。

mypyとPyrightによるチェック

image.png

mypyもPyrightもGitHub Actions上の記述はflake8とほぼ同じです。リポジトリのチェックアウト → PythonとPythonライブラリのキャッシュ環境からの復元 → コマンド用のエイリアス設定 → mypyやPyrightを動かして標準出力の内容をチェックするPythonスクリプトの実行 といった感じです。

numdoclintによるチェック

image.png

各Pythonバージョンでの単体テストの実行

GitHub Actions上で各Pythonバージョンで単体テストを流すようにしています。本記事を執筆している時点ではEoLになっていないPython3.7, 3.8, 3.9, 3.10の4バージョンを使っています。

ただしデプロイ前には各PythonバージョンでチェックはしたいのでGitHub Actions上では各Pythonバージョンでテストを流しています。各Pythonバージョンごとに並列実行されるためGitHub Actions上のジョブも長くなったりは基本的にしないのは素敵です。

image.png

pytestの実行箇所は他のflake8実行などと同じような感じになっています。ただし [email protected] のライブラリを使わせていただいています。これはエラーになったりタイムアウトなどした場合のリトライをシンプルに設定してくれます。 timeout_seconds にはタイムアウトまでの秒数、 max_attempts には最大リトライ回数を指定します。

単体テストのカバレッジの取得と保存

単体テストのカバレッジの計算もGitHub Actions上で行っています。カバレッジ計算は行うと結構テスト時間が長くなるため、ローカルでの実行は少々辛い・・・と感じており、GitHub Actions上でのみ実行するようにしています。GitHub Actions上では以下の部分が該当します。

image.png

このoutputsで設定した値は別のジョブで参照し、BYOBライブラリによるREADME上のバッジの値更新時に使用しています。outputsを設定せずにこのジョブ内でBYOBライブラリでバッジを更新すれば良いのでは?と最初思ってそのように組んでいたのですが、GitHub Actionsのジョブを複数並列して実行している点、BYOBライブラリのバッジ用のパラメーター設定が単一のファイルに設定される点から割と並列処理によってBYOBライブラリによる値の更新が競合して正確にバッジの値が更新されない・・・というケースに遭遇したため、「各ジョブでバッジ更新用のパラメーターをoutputsに設定する」 → 「バッジ更新専用のジョブで各outputsの値を参照して直列で更新処理を行う」という形にして並列処理を使っても競合しないようにしています。

まず以下の部分ですが、これは .env ファイルに設定された各値をGitHub Actions上に反映するためのアクションのライブラリとなります。Python上で.envファイルに対してカバレッジなどの値を設定しているため、その値をGitHub Actions上で参照できるようにするために使わせていただいています。

  • テスト用のpytestのコマンドの実行
  • 標準出力を参照して結果のカバレッジ部分を .env ファイルに保存
  • 同様に標準出力を参照して通過したテスト数を .env ファイルに保存

.env 内へは パラメーター名=値 の形式で書き込むことでGitHub Actions上で使えるようになります。

ジョブの末尾の以下の2つのstepではoutputs用のカバレッジと通過テスト数のパラメーターを設定しています。 ::set-output name=:: の形式でechoするとoutputsの箇所で値を参照できるようになります。

出力した値はoutputsセクションで steps..outputs. という形式でGitHub Actions上からsteps内の値を参照できるので結果の値として設定しています。これで他のジョブからoutputsの値が参照できます。

doctest

image.png

実行しているdoctest実行用のPythonスクリプトは以下のようになっています。doctestはビルトインでも実行できますが、 --doctest-modules 引数を付与することでpytestでも実行できるのと、pytestの並列実行のプラグインなども便利に使っているためpytestを使用しています。

こちらに関してもpytestから結果の実行数などをファイルなどで取る方法が良く分からなかったため正規表現で標準出力から抽出 → .env ファイルに書き込んでGitHub Actions上から結果を参照できるようにしています。

ドキュメントに対するE2Eテスト

image.png

E2Eテストはpytestと連携できるようで、pytestで使われている・・・方が多そうな印象なのですが、今のところはPlaywright + GitHub Actionsだけで動かしています。今のところは不満とかは無いのですがもしかしたらそのうちpytestを絡める形に変更するかもしれません。

また、別途ブラウザのインストール指定が必要になるのですがこれはpipではなく通常のコマンドで実行する必要があります。Chromiumであれば playwright install chromium といったコマンドが必要になります。GitHub Actions上であればpip関係の処理を通した後に run: playwright install chromium といったような指定が必要になります。たったこれだけの記述だけでGitHub Actions上でヘッドレスのChromiumが動かせるようになります。Seleniumでのエラーに色々悩まされていたのは何だったのか・・・というレベルのシンプルさです。

  • 最初コードの都合で1ページごとにブラウザを起動するようにしていたら後半でリソースエラーとなってブラウザが起動しなくなる・・・というケースに遭遇しました。withステートメントとセットで使う形だったので特に気にせずに使っても内部で諸々破棄してくれるのかな?と思ったらそうでも無かった?のか使い方を間違えているのか・・・という感じです。この辺は処理時間の短縮にもなるため起動したブラウザを使いまわす形にして対応しています。
  • Python上でonメソッドでイベント設定ができ、エラー関係のイベントも設定できるのですがフレーキーテスト気味というかテストのあるjsでもエラーが出たり出なかったり・・・に遭遇しました。この辺はとりあえず複数回チェックするといった制御で対応しています。ドキュメントの各ページのテストはGitHub Pages上のドキュメントページへリクエストを投げるのではなくリポジトリをcloneしてからそれらのローカルファイルに対してヘッドレスでチェックする・・・としているのでひとまずはこのように複数回チェックを流す感じで良いかと判断しています。pytestとか絡めるとこの辺はもっとシンプルになるのでしょうか・・・?将来その辺は試してみるかもしれません。

ドキュメントのコードブロックの実行

ローカルでのドキュメントビルド時に基本的にセットでコードブロックも実行・同期されるのですが、念のためGitHub Actions上でもドキュメントのコードブロックを再実行してエラー無く通ることをチェックするようにしています。GitHub Actions上では以下の赤枠部分が該当します。結構並列実行数が多くなってきたため、確かGitHub Actionsの同時実行数が20くらい?だった気がするため同時実行数を分散させるためにタイミングを少し遅らせています(各Pythonバージョンでの単体テストのジョブ完了後に処理をスタートしています)。この辺の調整もneedsの指定を1行調整するだけなので楽で良いですね・・・。

image.png

テスト用のプロジェクトに対する変換処理の実行と結果のHTMLに対するE2Eテスト

そこでGitHub Actions上で一通りのテストプロジェクトのPythonを実行し、結果のHTMLに対して簡易のE2EテストとしてPlaywrightを動かしてjsのエラーや失敗しているassertionが発生していないか・・・をチェックするようにしました。GitHub Actions上では以下の赤枠部分が該当します。

image.png

docstringのReferencesに記載されているドキュメントの有無確認

開発のエディタにはVS Codeを使っているのですが、VS Codeの場合インターフェイス(関数やクラス・メソッドなど)にマウスオーバーした際のdocstring表示で、docstring内にURLなどがあるとそれらがリンクに変換されて表示されます。

image.png

  • プロジェクトパッケージ内の各モジュールのパスのリストを取得
  • 各モジュールを読み込んで内部のdocstringのReferencesセクションの内容を取得
  • References内のURLでドメインがドキュメント関係&拡張子がドキュメントページとしての .html になっている場合にファイル名部分を抽出
  • 抽出されたファイル名のドキュメントがリポジトリ内に存在することをチェック

バッジの更新

image.png

PyPIへのアップロード

諸々のチェックが終わった時点でPyPIへのアップロードを行っています。やっていることとしてはwheelライブラリなどを使ったビルド処理と pypa/gh-action-pypi-publish のActionsのライブラリを使ったPyPIへのパッケージのアップロードとなります。GitHub Actions上では以下の赤枠部分となります。

image.png

Releaseの追加

image.png

ジョブのYAMLは以下のようになっています。大まかなやっていることとしてはPythonスクリプトを動かしてライブラリのバージョンを取得 → Releaseの作成を actions/create-release のActionsのライブラリを使用して実行・・・といった具合です。

ライブラリバージョンは他のPythonライブラリのように .__version__ という属性で取れるようにしているため、 run: python -c "import apysc; print(キャッシュフローの定義 f'apysc_version=')" >> $GITHUB_ENV という記述部分でapyscパッケージのimportと__version__属性の参照を行い、結果の値をGitHub Actions上で参照できるように環境変数( $GITHUB_ENV )に設定されるようにしています。

後は actions/create-release ライブラリを使ってバージョンやリリース名などを渡す形でReleaseの作成をしています。

image.png

PyPIへアップロードされたパッケージのインストールと最低限の処理の実行確認

image.png

Checkoutの処理を行っているのは、デプロイされたライブラリバージョンの取得を行うためです(のmainブランチに反映されている最新のコードの apysc.__version__ の値からライブラリのバージョンを取得しています)。

  • 一旦pipでインストールされている各ライブラリのアンインストール(Python環境のキャッシュからの復帰時点で色々インストールされているため)
    • ※ただし今振り返るとこれはキャッシュから復帰させないで単純にPython環境の指定だけすれば良いのでは?という気もしてきています・・・。将来詳細を再確認して直すかもしれません。
    • pip install apysc== といった具合にデプロイしたライブラリバージョンを指定する形でインストールのコマンドを指定しています。
    • ただしデプロイ後インストールできるようになるまで若干のラグが発生します。それまではエラーになったりするため、以下のようにインストールが通るまで一定時間のスリープとリトライを設定しています。
    • Checkoutされたリポジトリ内容の削除
    • 最低限のライブラリを使ったコードを実行してみて、(PythonからHTMLなどの出力を行うライブラリなので)結果のHTMLなどが出力されていることを確認

    CodeQL

    コードの脆弱性チェックなどのためにCodeQLも有効化しています。GitHubのSecurityタブ部分を開いてCode scanning alertsの部分をUIの内容に合わせてぽちぽちしていけばGitHub Actionsで有効にできるのでお手軽で素晴らしいです。

    image.png

    secretlint

    その他今後検討していること

    GitHub Actionsのローカル実行

    今のところテスト用のリポジトリを作っているのでGitHub Actionsのジョブ編集時に試行錯誤がたくさん必要な場合はそちらのGitHub Actionsを利用、そうでないなら直接pushしてGitHub Actionsの動作確認・・・としています。

    WEB UNIVERSITY 不動産投資のキャッシュフローの深堀~計算方法と活用方法~ 2020.02.18

    不動産投資におけるキャッシュフローが何かをお伝えする前に、通常のビジネスで使われるキャッシュフローの意味をキャッシュフロー計算書を通じて見てきます。
    すべての企業は決算書を作る義務があります。決算書は、会社の経営状況を判断するための重要な書類で大きくわけて「貸借対照表」「損益計算書」「キャッシュフロー計算書」の「財務三表」と呼ばれる書類で構成されています。
    「キャッシュフロー計算書」は、会計期間中の現金の流れを数値で表した書類です。主に、 企業活動や財務活動によって実際に得られた収入から、外部への支出を差し引いて手元に残る資金の流れのこと をいいます。
    つまり、 その会社にどれくらいお金があるかが分かる 書類です。会計上の利益と所有する現金は必ずしも一致しません。なぜならば、商品やサービスを提供して売り上げを立てても、その代金を回収するには時間差があるからです。
    さらに、商品やサービスを提供する前に、仕入れや外注費など先に手持ちの現金で支払う必要が出てくる場合もあります。そのため、損益計算書上では利益が出ていても、回収や支払のタイミングによっては赤字になっている場合もあります。
    その点で、キャッシュフロー計算書は非常に重要なのです。
    それでは、不動産投資におけるキャッシュフローはどういったものなのでしょうか?

    不動産投資におけるキャッシュフローとは?計算式は?

    不動産投資のキャッシュフロー=家賃収入ー諸経費ー借入返済額

    不動産投資のキャッシュフローを実際に計算してみよう!

    ■物件情報■
    -物件価格:1,500万円
    -家賃:74,000円
    -諸経費:13,キャッシュフローの定義 000円
    ■借入情報■
    -借入金額:1,490万円
    -金利:2%
    -借入期間:35年
    -返済月額:49,358円

    以上のような例ですと、毎月のキャッシュフローは、
    74,000円―13,000円―49,358円=11,642円
    年間でいうと、
    11,642円×12か月=139,704円となります。
    これはあくまでも、 「満室想定」の試算 となります。次に、空室率が10%だった場合を計算してみましょう。
    74,000円×90%―13,000円―49,キャッシュフローの定義 358円=4,242円(毎月)となります。キャッシュフローを重視する方は、空室率を調整していくらまでならプラスのキャッシュフローになるかと確認しておきましょう。

    プラスが出た場合のキャッシュフローの活用方法

    不動産投資においてキャッシュフローにプラスが出た場合、どのような活用方法があるのでしょうか?まずは、所得として他のものに活用するということです。不動産投資の目的が「副収入を得る」という方は、このパターンかもしれません。
    他には、 手残りキャッシュフローを繰上げ返済に使う という方法もあります。それでは、この手残りキャッシュフローを繰上げ返済した場合の効果はどれくらいでしょうか?先ほどと同じ事例で計算してみましょう。
    年間のキャッシュフロー139,704円を、毎年年末にまとめて繰上げ返済(期間短縮型)したとします。すると、35年だった返済期間が27年に短縮されました。繰上げ返済をすると資産形成のスピードが高まります。

    不動産投資 繰上げ返済 毎年

    キャッシュフローを重視して不動産投資を行うには?

    1)自己資金を増やす→借入金額を減らす
    借入金額を減らせば、その分月々の返済額も減るのでキャッシュフローは増えます。自己資金を10万円から100万円にすると、キャッシュフローは14,624円になりました。ただ、この場合、レバレッジ効果(少ない資金で大きなリターンが期待できる仕組み)は低くなります。

    2)出来るだけ低金利で借りる
    0.1%低い1.9%で借り入れた場合は、12,404円となります。

    3)借入期間を長くする
    借入期間を35年から36年に1年延ばすと、キャッシュフローは12,588円となりました。借入期間でいいますと、最長45年まで設定できる金融機関もあります(一定の条件があります。)また、上限年齢が84歳完済に引き上げられたので、50歳の方でも34年のローンを組むことが出来るということです。返済期間が長くなるということは、毎月の返済額も抑えられるので、キャッシュフローを計算すると手元に残る金額が増えます。

    キャッシュフローが少なくても、実は他にも利益がある?

    返済表の借入残高に注目してみて下さい。1500万円の借入が、10年後には1165万円に減っています。ローンを返済しているので当然なのですが、 この減額分は自分の資産となっている わけです。また、そもそもローンの返済原資はなんでしょうか?そうです、入居者からの家賃です。つまり、10年間で自己資金を投下せず(むしろキャッシュフローを得ながら)335万円の資産を得たことになります。
    もし、10年目の時点で売却するとした場合、1500万円の物件の価値が5%下がって1425万円で買い手がついたとしても、単純計算で260万円のキャピタルゲインを得たことになります。
    再三になりますが、“この期間にキャッシュフローで利益を手にしている上に”なのです。 キャッシュフローの定義
    キャッシュフローはもちろん大切ですが、不動産投資で出口戦略を見据えている方は、こういった考え方も重要視してみると物件選びの幅も広がるのではないでしょうか。

    キャッシュフローはひとつの指標。決断時は総合的な判断を!

    今日の講義は終了です。お疲れ様でした。


    その他の講義はこちらから
    不動産投資の大学

    2020.03.19 WEB UNIVERSITY 不動産投資スタートには必須検討項目!避けたい空室リスク #不動産投資の大学

    2020.02.20 WEB UNIVERSITY 日本にも今後到来?インフレ時代におけるリスク対策法とは #不動産投資の大学

    2020.03.03 WEB UNIVERSITY 高いだけが全てじゃない?不動産投資の様々な利回りの考え方 #不動産投資の大学

    2020.03.10 WEB UNIVERSITY 人口減少が不動産や賃貸需要にどのような影響を与えるのか? #不動産投資の大学

    「住宅・不動産総研通信」を隔週で配信しております。
    「不動産市況レポート」の最新号のお知らせと、パスワードはこちらでお送りしています。
    無料配信登録はこちらからどうぞ。

    直接法キャッシュ・フロー計算書

    そして、「キャッシュ・フロー経営」という用語も生まれました。損益計算書上の利益の追求はもちろんですが、“どれだけのキャッシュを稼ぎ出し、フリー・キャッシュ・フローをどれだけ増やすか”を重視する経営です。最近では不正会計を起こした東芝が、「当期利益至上主義を脱却し」、「キャッシュフローに重点を置いた業績評価」に移行すると宣言しました*。
    * 東芝 (2015年9月7日) 『過年度決算の修正、2014年度決算の概要及び第176期有価証券報告書の提出並びに再発防止策の骨子等についてのお知らせ 別紙 再発防止策の骨子について』。

    また三菱商事は、収益性の高い資産への入れ替えを促進するために、部門別のフリー・キャッシュ・フローを算出し、部門別の現金収支の管理を徹底していくとしています*。
    *「三菱商、現金収支の管理徹底 全部門、3カ年で黒字に」『日本経済新聞』2016年6月23日、朝刊。

    2 直接法のキャッシュ・フロー計算書

    2.1. 直接法と間接法

    *1 他には、特別退職金の支払額、役員退職慰労金の支払額、災害損失の支払額、補助金の受取額、補償金の受取額、保険金の受取額、賃貸料の受取額、移転費用の支払額、などの記載事例があります。
    *2 他には、無形固定資産の取得による支出(売却による収入)、定期預金の預入による支出(払戻による収入)、敷金及び保証金の差入による支出(回収による収入)、短期貸付けによる支出、短期貸付金の回収による収入、長期貸付けによる支出、長期貸付金の回収による収入、などの記載事例があります。
    *3 他には、社債の償還による支出、株式の発行による収入、などの記載事例があります。
    *4 この調整項目も会社によりますが、20項目前後の調整項目があります(次項参照)。

    2.2. 直接法のキャッシュ・フロー計算書の長所と短所

    (1)直接法のメリット

    *1 「キャッシュ・フロー会計情報と企業価値評価―九州地区の中小企業をめぐる実証分析」 キャッシュフローの定義 税務経理協会 岡部勝成 2010/03 45ページ。直接法と間接法のキャッシュ・フロー計算書の有用性にかかる書籍や論文を渉猟した限りでは、この文献に長所がもっとも網羅的かつ明瞭に書かれているようでしたのでここに引用させていただきました。
    *2 IASB(国際会計基準審議会)が2001年10月に審議し、直接法だけを認めました(原則10「キャッシュ・フロー計算書」)。IASBは、直接法だけを認め、間接法を認めない理由を3点あげており、これはそのうちの1点です。要するに当期純利益に対する調整項目が増えてきて、当期純利益と営業活動によるキャッシュ・フローの差額を理解することが難しくなったということです。ある研究で実際に調査すると、当期純利益に対する調整項目は1社平均16.6項目もあり、そのうち2社は24項目もあったそうです。しかもこの調整項目は分類されておらず、配列の順序も一様ではないため、非常にわかりにくくなっているとされます。(鎌田信夫 (2002年) 「業績報告書としてのキャッシュ・フロー計算書–IASB原則書案に関連して」 『産業経済研究所紀要』 第12号 86ページ。)

    (2)直接法のデメリット

    3 直接法による作成が今まで難しかった理由

    将来キャッシュ・フローを予測する点では直接法の方がよいとされながらも、前項のデメリットにより、直接法を作成している企業はほとんどいません。
    東証と名証のそれぞれ第一部と第二部に過去11年間継続して上場していて連結財務諸表を作成している企業1,765社中、直接法を採用している企業は1社もありません。*
    * 日本政策投資銀行設備投資研究所編 (2015年) 『産業別財務データハンドブック 2015』 日本経済研究所。また、その他の市場まで含めても、直接法を採用する上場会社は10社程度にすぎないそうです。(桜井久勝 (2015年) 『財務諸表分析〔第6版〕』 中央経済社、100ページ)。

    その具体的な原因は、多くの企業は損益計算を中心に組み立てられた会計システムを用いており、直接法に必要なデータを収集する会計システムを持っていないためです。*
    * 永田靖 (2010年) 『キャッシュ・フロー会計情報論―制度的背景と分析手法(広島経済大学研究双書)』 中央経済社、91ページ。

    4 将来キャッシュ・フローを予測するうえでの有用性

    5 TMSで直接法キャッシュ・フロー計算書を作る意義

    (1)利益確定を待たずにいつでも見られる
    TMSで作る場合は、インプットが毎日銀行から自動受信する銀行明細になります。したがって、決算による利益確定を待たずして、いつでも前日時点のキャッシュ・フロー計算書を見ることができます。

    (2)事業ごと、会社ごとなど、柔軟な切り口で見られる
    将来キャッシュ・フローを予測するという観点では、連結によるグループ全体だけではなく、事業別や会社別等のセグメントごとに見て分析をしたいはずです。しかし一般に、セグメント別に当期純利益は算出されていません。TMSでは銀行取引1件ごとを集計して直接法キャッシュ・フロー計算書を作成しますので、その表示する切り口を変えることによってセグメントごとの営業キャッシュ・フロー計算書がいつでも見られることになります。

    (3)時系列の比較ができる
    決算時点だけでなく、常にキャッシュ・フローが捉えられ、データベースに蓄積されているため、時系列で比較をすることができます。四半期ごとに限らず、月次、さらには週次、日次で把握できます。これは、経営計画や事業の進捗を把握するために時系列に見る時には不可欠なことです。とくに、季節性がある事業や企業には月次、週次推移は特に有効であると思われます。また、キャッシュ・コンバージョン・サイクルを短縮しようとする企業などは、キャッシュの日次の動き、ときには日中の動きも把握して、非常に精緻な管理をしています。

    6 TMSによる直接法キャッシュ・フロー計算書の作成方法

    6.1. 基本的な作成方法

    6.2. TMSで作る場合の制約
    TMSからキャッシュ・フロー計算書を作る場合にも若干の制約はあります。

    (1)インプットデータ次第であること
    銀行から送られてくる明細のデータでキャッシュ・フローを特定します。明細のデータだけでは不十分な場合、入出金予定のデータで補完します(後述)。これらのデータが正しくキャッシュ・フロー計算書の項目と紐づけられるかがカギとなります。キリバでは、データ上のコード(取引コード、科目コード等)だけでなく、摘要欄の文言もその紐づけのキーとして使えますので、ある程度細かく紐づけられますが、その精度は銀行と予測のデータの内容次第であることは否めません。

    (2)TMSを導入できる会社が対象であること
    取引銀行からデータを自動で取得できない会社は、キャッシュ・フロー計算書を自動で作成することは難しくなります。当該子会社に対する資本構造や支配力等諸般の事情で、その子会社にTMSを導入できない場合や、その子会社からデータを取得できない場合については、同じ仕組み、同じ粒度で直接法キャッシュ・フロー計算書を作成することはできません。持分法適用会社などは容易ではないかもしれません。

    6.3. TMSでの具体的な作成方法
    TMSでのキャッシュ・フロー計算書の作り方を、キリバを例に具体的に説明します。キリバでは、グローバルの資金ポジションを一覧表示する「資金ポジションワークシート」を使います。いくつかの切り口で表示できるようになっていますので、キャッシュ・フロー計算書の項目で表示させます。

    (1)データのマッピング
    銀行取引をキャッシュ・フロー計算書の所定の項目に紐づけて表示するために、各銀行取引に以下の手順でコードを振ります。

    (図4)予実の基データからキャッシュ・フロー計算書を表示させるまでの流れ

    (2)グループ内取引の扱い
    連結会社相互間で発生したキャッシュ・フローの相殺消去については、実際にキャッシュの動きがあるので、そのまま表示されますが、入金側はプラスの数字で、出金側はマイナスの数字で表示され、合計は差し引きゼロとなりますので問題ありません。むしろ純額にならず総額で表示される利点があります。グループで見れば相殺され、個社別に見れば、連結会社取引として表示され、特段の相殺等の操作をすることなく、ワークシートの表示条件を切り替えるだけですみます。

    (3)「現金及び現金同等物に係る換算差額」の作り方
    この項目はキャッシュ・フロー計算書上で、ただ一つの実入出金を伴わない項目です。為替変動による前期末残高との差額を表示するものですが、実入出金を伴わないため、仮想口座を作り、この換算差額を期末時点のキャッシュ・フローとして作り、この仮想口座に入れます。

    6.4. 営業活動によるキャッシュ・フロー(小計より上)のモニタリング
    以上でTMSによる作成方法を述べましたが、実務面を考えると意味があるのは、営業活動によるキャッシュ・フローのうち小計以上である、「営業収入」「仕入支出」「人件費支出」「その他の営業支出」に限って作成して、モニタリングしていくことがよいと考えます。

    PCFR(株価キャッシュフロー倍率)とは?計算式や目安となる数字をわかりやすく解説

    aba7be629d2dcae83670a21beda4eefd

    PCFR(株価キャッシュフロー倍率)の意味・計算式・目安

    PCFR(株価キャッシュフロー倍率)の意味・計算式・目安

    本ページでは キャッシュフローの定義 営業CF から株価の割安性を測定する財務指標【 PCFR ピーシーエフアール 】についてわかりやすく解説します。

    PCFR(株価キャッシュフロー)とは?意味と計算式を解説

    PCFR(株価キャッシュフロー倍率)の意味・計算式・目安

    PCFR(株価キャッシュフロー倍率)の意味・計算式・目安

    PCFR 株価キャッシュフロー倍率 (倍)
    指標分類 割安性
    意味営業CFから株価の
    割安性を測定する指標
    計算式PCFR=時価総額÷営業CF
    目安11.9倍
    改善方法時価総額を減らす
    営業CFを増やす
    算出に
    必要な
    財務諸表
    BS:必要なし
    PL:当期純利益
    CF:営業CF
    備考営業CFがマイナスの
    場合はPCFRが計算できない
    英語名Price Cash-Flow キャッシュフローの定義 Ratio

    営業CFから株価の割安性を評価する財務指標【 PCFR 】は 時価総額を営業CFで割ることにより算出できます 。

    項目名 掲載
    財務諸表
    概要 代表的な勘定科目
    時価総額 分析時の株価と
    発行済株式数を
    乗算した値
    なし
    (株価×発行済株式数)
    営業CF CF本業によって
    増減した現金の変動額
    営業CF

    つまり、 PCFR とは 企業の理論上の買収価格(時価総額)が営業CFの何倍程度か を見極める指標です。

    言い換えれば、PCFRとは「 (この先同程度の営業CFが期待できる場合)あなたの投資資金が何年分の営業CFで回収できるか 」を意味しています。

    当然、投資した2,000万円が1年で回収できれば(年間の営業CFが2,000万円なら)株価は 割安 、20年でやっと回収が終わるようなら(年間の営業CFが100万円なら)株価は 割高 と言えるでしょう。

    減価償却方法が異なる企業を比較する上で特に有用であり「 大幅な設備投資をしていたが故に利益が低空飛行(実はしっかり投資を行っている) 」そんなお宝銘柄も発掘できるのが強みです。

    PCFR(株価キャッシュフロー倍率)とCFPSの関係

    PCFR(株価キャッシュフロー倍率)とCFPSの関係

    • PCFR=時価総額÷営業CF
    • PCFR=株価×発行済株式数÷ CFPS(1株あたりCF) キャッシュフローの定義 ×発行済株式数
    • PCFR=株価÷ CFPS

    CFPSはPCFRの分子分母から 発行済株式数 を取り除いた指数。

    つまり、 PCFRとは(この先も同等のCFPSが予想できる場合)あなたが購入した1株が何年程度で回収できるか を測定する指標と言えるでしょう。

    PCFR(株価キャッシュフロー倍率)の目安は11.9倍

    PCFR(株価キャッシュフロー倍率)の目安は11.9倍

    PCFR(株価キャッシュフロー倍率)の目安は11.9倍

    • PCFRの目安は キャッシュフローの定義 11.9倍

    日経225の企業データ(2019)を活用してPCFRを計算したところ、平均値は 11.9倍 となりました。

    当期純利益に法人税と減価償却費を足し戻した営業CFの値が分母にあるため、 PCFRはPER(株価収益率)よりも低くなる のが一般的。

    PCFR(株価キャッシュフロー倍率)を低くする方法

    PCFR(株価キャッシュフロー倍率)の意味・計算式・目安

    PCFR(株価キャッシュフロー倍率)の意味・計算式・目安

    • 時価総額を減らす
    • 営業CFを増やす

    PCFRを低くする(株価を割安にする)には 時価総額を減らすか営業CFを増やすか の2択しかありません。

    株式の消却や併合により発行済株式数を減らし、時価総額の値を抑えることも可能ですが、 自己株式を利用した資金調達の幅が狭くなるデメリットを抱えている ため乱発することはできません。

    関連記事

よかったらシェアしてね!
  • URLをコピーしました!
  • URLをコピーしました!

コメント

コメントする

目次
閉じる