什么是毛利润、净利润、纯利润?终于有人说清楚了!

本文深入探讨了毛利润和净利润的概念及其计算方式,揭示了两者之间的内在联系与区别。通过具体案例,阐述了不同行业背景下毛利润和净利润的显著差异,以及影响毛利润的多种因素。同时,文章还提及了财务造假可能对利润指标产生的影响。

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毛(纯)利润和净利润的关系,就好比是净利润=减了肥的毛利润。为什么这么说,我们先从它们的公式说起。

 

毛利=营业收入-营业成本

净利=毛利-费用-所得税

 

如果公式比较抽象的话,你可以结合2016年某上市公司简化版财务报表来看。通过图表我们能可以大致得出:

 

净利=(营业收入-营业成本)-税金-减值损失-“三费”

 

也就是说,净利是除去你所有的成本后赚的钱,而毛利则更像是一种账面利润。不过,二者的关系其实还有更多深刻的含义:

 

1、毛利是净利的基础,一家企业毛利水平的高低直接决定了它的净利,而净利最终是要分给大股东,如果是上市公司的话,盈利的好坏也会直接影响股价走势。所以说,一家没有足够高的毛利的企业,通常没有投资价值的。当然现如今互联网等轻资产企业在前期未盈利,但也具有很好的增长潜力,这些就另当别论了,我这里就不展开了。

 

2、不同行业的毛利和净利,差别很大。比如像茅台、舒泰神这种白酒、生物医药类上市公司的毛利非常高,很简单,一瓶酒、一粒药本身的成本相对它们的售价来说非常低,而像煤炭、钢铁这种重工业公司来说,每天的机器折旧、运营成本摆在那里,固定成本非常高。这是毛利的差别。

至于净利,除了像茅台这种基本不需要什么研发成本的液体黄金外,生物医药、科技等企业在毛利的基础上需要除去大量的研发费用,因此这也就是为什么这类企业的净利很多时候只是毛利的零头。

 

3、影响毛利的因素有很多。上面说了毛利会因行业而异,但除此之外,还有其他因素,比如非经常性损益。因为销售费用、管理费用、财务费用、所得税等是所有企业固定的,但非经常性损益差别可以很大,进而间接影响净利。

 

非经常性损益指与公司经营业务无直接关系,偶然性发生的盈利或亏损。举个例子,如果你的工资是你的毛利,那么除去你的房租、交通费、通讯费等之后剩下存的钱就是净利,而你在下班路上偶然捡到或丢失的钱,就是非经常性收益或损失。

按照证监会的标准,非经常性损益主要包括政府补贴(新能源、光伏等补贴),短期投资收益(比如卖股票所得盈利,不能称得上是企业的稳定盈利),处置长期股权投资、固定资产、无形资产等产生的损益(卖机器、卖房产)等。

 

说到财务指标,就不得不提一下财务造假,而利润则是财务造假的重灾区,当然也包括毛利和净利。比如企业希望在低毛利的水平上提高净利,就会在非经常性损益或“三费”上动手脚,比如多计股票投资收益、出售高估值的不动产拉抬非经常性收益等。

<think>我们正在处理一个关于保险精算领域的问题,具体是期寿险净保费计算。用户询问的是"DSNPx"的定义或含义,特别是在计算机领域的含义。根据提供的代码和上下文,我们可以分析如下:1.在代码中,变量名`NPxM`和`NPxF`分别代表男性(M)和女性(F)的净保费(NetPremium)。而前缀"DS"可能是"期寿险"(DingQiShouXian)的缩写,因为函数名为`DingQi`,代表期寿险。2.因此,`DSNPxM`和`DSNPxF`分别表示期寿险(DS)的净保费(NP)对于男性(x年龄,M)和女性(x年龄,F)。3.在精算学中,净保费是指不考虑费用和利润的纯风险保费,根据生命表和预利率计算得出。期寿险的净保费就是针对特期限(如20年)的寿险所计算的纯保费。4.在计算机领域,这里特指用Python进行精算计算,`DSNPxM`和`DSNPxF`是代码中使用的变量名,用于存储计算得到的净保费值。5.计算净保费的公式在代码中体现为:-对于趸缴(一次性缴费)的情况:$\text{净保费}=\frac{M_x-M_{x+t}}{D_x}\times10000$,其中$M_x$和$D_x$是生命表中的换算函数。-对于分期缴费(如10年或20年缴费)的情况:$\text{净保费}=\frac{M_x-M_{x+t}}{N_x-N_{x+s}}\times10000$,其中$s$为缴费期。6.因此,`DSNPx`在代码中代表计算得到的期寿险净保费值,按性别和缴费方式存储。总结:DSNPx是期寿险净保费(DingQiShouXianNetPremium)的缩写,在计算机领域(此处指精算编程)中,它是存储期寿险净保费计算结果的变量名。相关问题:1.生命表中的换算函数(如Mx,Dx,Nx)是如何定义的?2.为什么净保费计算中要乘以10000?3.期寿险净保费计算中,趸缴和分期缴费的公式有何区别?</think>### DSNPx 的定义与含义 在保险精算领域(特别是期寿险计算中),**DSNPx** 是一个变量命名约,其含义解析如下: 1. **DS**:代表 **期寿险**(Ding Qi Shou Xian),对应函数名 `DingQi` 2. **NP**:代表 **净保费**(Net Premium) 3. **x**:代表被保险人的 **年龄** 4. **后缀 M/F**:分别表示 **男性**(Male)和 **女性**(Female) 因此完整含义为:**期寿险在年龄 x 处的净保费值**。在计算机实现中,这是代码中存储计算结果的变量名,如: - `DSNPxM_20_10`:20年期、10年缴费的男性净保费 - `DSNPxF_20_0`:20年期、趸缴(一次性缴费)的女性净保费 #### 精算原理 净保费计算公式基于生命表换算函数: - **趸缴公式**(缴费期 s=0): $$ \text{NP} = \frac{M_x - M_{x+t}}{D_x} \times 10000 $$ - **分期缴费公式**(缴费期 s>0): $$ \text{NP} = \frac{M_x - M_{x+t}}{N_x - N_{x+s}} \times 10000 $$ 其中: - $M_x$:死亡力累积函数 - $D_x$:生存折现因子 - $N_x$:生存年金函数 - $t$:保险期间 - $s$:缴费期间 #### 计算机领域的实现 在代码中: 1. **动态变量名生成**: ```python NPxM = 'DSNPxM' + '_' + str(t) + '_' + str(s) # 例如 DSNPxM_20_10 ``` 2. **向量化计算**: 对每个年龄 k 批量计算净保费: ```python data[NPxM][k] = (data['MxM'][k] - data['MxM'][k+t]) / data['DxM'][k] * 10000 ``` 3. **数据结构**: 结果存储在 DataFrame 中,列名格式为 `DSNPx[性别]_[保险期]_[缴费期]` ### 应用场景 DSNPx 主要用于: 1. 保险产品价 2. 准备金评估 3. 偿付能力计算 4. 精算模型验证 --- ### 相关问题 1. 生命表中的换算函数($M_x$, $D_x$, $N_x$)是如何推导的? 2. 为什么净保费计算需要区分性别?不同性别的生命表差异如何影响结果? 3. 在代码实现中,如何处理超过生命表最大年龄(如 w=105)的边界情况? 4. 期寿险的毛保费(Gross Premium)与净保费(NP)有何区别?如何计算附加保费? [^1]: 引用自用户提供的期寿险净保费计算代码示例。
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