非上市公司数据库

❶ 国泰安非上市公司数据库有哪些指标

对上市公司评估的有10个指标。
最好有5-10年以上的持续经营记录可供考察：也就是经历过至少一轮完整的经济周期波动，只有全面的了解其在波峰波谷的经营表现才能深知此企业的经营哲学，例如是在波峰还是波谷积极扩张之后所面临的经营结果具有天壤之差别。10年以上的内在价值增长率：这是最重要的经营指标，虽简单但常被人忽略。不同的企业有不同的内在价值评估标准，例如银行股最看重的是净资产的增长;以轻资产为代表的格力电器(000651)等应看重则是净利润的增长;而还未盈利的电商，则以营业收入的增长作为参考指标等。长期的ROE水平：这里面也涉及到具体情况具体分析，每个行业甚至每家企业都有着不同的评估体系。重资产行业一般回报率15%是较为优秀的，而轻资产行业净资产回报率达到30%以上才算优秀。行业属性：是否需要不断的巨大资本开支?还是“一本万利”的优秀模式?技术更新、商业模式变更是否缓慢?是否存在商业生态系统之外的竞争性力量介入?市场容量：是否拥有永续的需求存在?瓶颈以及天花板的大致位置在哪里?
财务报表背后：不仅听其言更要观其行，本质上财务报表就是一家企业经营行为的真实描述，三张表的解读，可以看出管理层是否诚实、经营哲学是否保守还是激进。商业模式：长期看是否具备“护城河模型”的特点。股权结构：是否管理层持股、股东结构。公司治理结构：体制精良、已成系统且运行顺畅。管理水准：最重要的参考指标便是公开言论以及长期财务数据背后透漏出的经营哲学，长期是否言行一致，是否符合商业常识，比如研发开支资本化还是费用化，便显出出一家公司会计处理是保守还是激进等等。
投资者的工作就是不断的积累优秀的上市公司，跟踪和估算上市公司的内在价值。而合适的价格是需要耐心等待以及运气的垂青的，而如何做到不断的去提前积累和评估这些标的物，只有依靠持续的研究兴趣来推进，这样才能确保合适的价格出现的时候，能够做到足够的了解而敢于买进。

❷ 在哪可以查到公司的β系数（不用自己计算）

上市公司可以在股市查到，非上市公司只能计算。

计算方式

单项资产系统风险用β系数来计量，通过以整个市场作为参照物，用单项资产的风险收益率与整个市场的平均风险收益率作比较，即：

(2)非上市公司数据库扩展阅读：

贝塔系数衡量股票收益相对于业绩评价基准收益的总体波动性，是一个相对指标。 β 越高，意味着股票相对于业绩评价基准的波动性越大。 β 大于 1 ，则股票的波动性大于业绩评价基准的波动性。反之亦然。

如果 β 为 1 ，则市场上涨 10 %，股票上涨 10 %；市场下滑 10 %，股票相应下滑 10 %。如果 β 为 1.1, 市场上涨 10 %时，股票上涨 11%, ；

市场下滑 10 %时，股票下滑 11% 。如果 β 为 0.9, 市场上涨 10 %时，股票上涨 9% ；市场下滑 10 %时，股票下滑 9% 。

Beta系数起源于资本资产定价模型（CAPM模型），它的真实含义就是特定资产（或资产组合）的系统风险度量。

所谓系统风险，是指资产受宏观经济、市场情绪等整体性因素影响而发生的价格波动，换句话说，就是股票与大盘之间的联动性，系统风险比例越高，联动性越强。

参考资料来源：网络-β系数

❸ 如何下载上市公司财务报表

1、网络搜索新浪财经，进入新浪财经主页。新浪财经

(3)非上市公司数据库扩展阅读：

财务报表是反映企业或预算单位一定时期资金、利润状况的会计报表。我国财务报表的种类、格式、编报要求，均由统一的会计制度作出规定，要求企业定期编报。目前，国营工业企业在报告期末应分别编报资金平衡表、专用基金及专用拨款表，基建借款及专项借款表等资金报表，以及利润表、产品销售利润明细表等利润报表; 国营商业企业要报送资金平衡表、经营情况表及专用资金表等。

财务报表包括资产负债表、损益表、现金流量表或财务状况变动表、附表和附注。财务报表是财务报告的主要部分，不包括董事报告、管理分析及财务情况说明书等列入财务报告或年度报告的资料。

财务报表

❹ 谁知道哪里有中国非上市公司数据库（报告）呢知道的说下

国泰安中国非上市公司数据库（光盘版）含有中国非上市公司数据库及时、准确、全面地反映中国非上市公司的运行状况和特点，更好地提供一个权威性、宏观性和综合性的便捷信息平台。该库涵盖大型生产企业的基本情况、财务状况等方面数据，内容丰富，信息全面。该数据库的数据来源于国家统计局，数据区间为1998年—2008年。非上市公司数据库包括非上市公司基本情况、财务数据两大部分，涵盖41个工业行业的大型生产企业（销售额500万元）的基本情况及200多万条财务信息数据。，乂 族

❺ 如何查找wind数据库里的境外并购数据

商务部官网的FDI投资只是宏观数据，所以并不适合进行微观分析。从你要的数据来看，你可以通过以下几个数据库获取：1. 清科Zdatabase数据库，里面不仅包括上市公司也包括非上市公司的并购数据，包括国内和国外并购，完全符合你的要求。2.国泰安并购数据库。只有上市公司的，数据非常全，符合你的要求。3.国外的Zephyr数据库，这个我没用过，据说是全球的并购都可以查到。当然这些数据库都是要付费的。如果你不想付费而且你有时间的话，你就自己去巨潮资讯网站去下载公司年报，一个一个的去查了。

❻ 工业企业数据库最新到哪一年

2015年。根据查询工业企业数据库资料知，工业企业数据库最新到2015一年。工业企业数据库即非上市公司数据库，其工业的口径包括:国民经济行业分类中的采矿业、制造业、电力、热力、燃气及水生产及供应。

❼ 真实详细的上市公司的业绩报告在哪里可以看到

我专门整理过这方面的资源。你参考一下吧。网上的东西都是从公司年报里来的，实在不行你就下载年报自己看。
不过不知道你说的“业绩分析报告”指的什么，如果只是要财务数据和一些财务比率如利润率、周转率等，我给的这些里面就有了。如果要分析到底，达到看了分析就能知道该买哪个卖哪个的程度，可以告诉你到哪儿找也找不到这种东西，除非找“带头大哥”：） 基本的数据大家看的都一样，都是从公司发布的年报来的，但对数据的看法肯定是仁者见仁智者见智的。
下面是我收集的资源：
●---------------------------- 财务数据 ----------------------------
【】和讯：A股公司的所有年度财务数据。有些数据好像缺失
http://stockdata.stock.hexun.com/finance_report2_000002_2007-12-31.shtml
【】中国上市公司财务数据库
http://www.caigou.com.cn/netshow/E00000872/CP/9703.html
【】A股财务数据
http://stock..com/cn/fa.php?code=002134.sz&t=1
【】A股以往所有年份的财务数据
http://quotes.money.163.com/corp/1034/unit=1,radiobutton=radiobutton,start=1995-12-31,end=2006-03-31,code=600167,=%B2%E9+%D1%AF.html
【】A股上市公司简易财务数据，有图。财务报表有三年的项目非常全，但似乎有的年份很多项为0？
http://finance.stockstar.com/ar/f10-2.asp?code=000001
【】Wstock 0755-26401711
http://www.wstock.net/wstock/buy_d.htm
2007-10电话问了有沪深历史财务数据（每年71项），Access或定制的格式，历史3年的580，10年的780。延时一两个月。每天都更新的是37项数据，只有文本不提供数据库，580/年
其他市场的财务数据没有，香港的说可以问一下联交所，但可能很贵（几万）
【】西南交大图书馆的数据库链接
http://202.115.72.120/sjk/sydzzy.htm
但是好像只有西南交大IP才能用
【】CCFR中国金融研究数据库，简称清华金融数据（Tsinghua Financial Data, THFD）
http://www.ccfr.org.cn/dbintro.htm
非常不错，所有年份的所有报表都列出来了，校内IP还可以导出为Excel. 可能不能用firefox。没有港股的。
【】有分红记录：
http://www.cninfo.com.cn/gszx/fhpg_fh600001.html
●---------------------------- 年报下载 ----------------------------
【】金融界，有1994年以来的所有年报或摘要txt版
http://www.jrj.com.cn/
【】巨潮资讯－中国证监会指定信息批露网站，年报只有最近3年的
http://www.cninfo.com.cn/default.htm
港股基本上没什么信息。
【】和讯报表库
http://datainfo.stock.hexun.com/Statement/statement_Profession.aspx
和讯港股基本上没什么信息。
【】上市公司年报和中报
如果这只股票是在深交所上市,你就进http://www.szse.cn/main/marketdata/Catalog_1110.aspx
如果这只股票是在上交所上市,你就进http://www.sse.com.cn/sseportal/ps/zhs/home.shtml
【】中国上市公司咨询网 不知有没有用。
http://www.cnlist.com/
进入以后页面上都有提示,在上市公司资料里找年报和中报就可以了

❽ 专访数库科技CEO刘彦 | 数据科技时代已来

现代管理学之父德鲁克说过，每个企业都是 社会 的“器官”，用来解决 社会 问题。

如果说企业是器官，那么连接器官的“血管”就是“ 产业链网络 ”。如同血管连接了全身一样，产业链网络则将我们的 社会 实体紧密相连。通过这条网络，经济“血液”得以流动，时时传输着利益与风险。

可以想见，如果在数据层面打造这样的产业链网络，实体经济中的每个个体均可在数据关系层面互连互通，从而形成模拟实体经济运转规律的数据网络体系。进一步地，在这样的基础上建模，则必将在各行各业创造巨大的应用空间。

但建造又谈何容易，仅仅把上市公司的数据披露做标准化处理、梳理上下游关系，就已经是一个复杂而耗时的浩荡工程。将超过4000万家非上市企业链接到这张产业网上，同时将已标准化处理的供应链、企业图谱、实时新闻资讯、宏观、行业、航运、海关、产销等另类数据根据产业节点组装，形成上下游产业逻辑关系，则更是几乎不可能完成的任务。

然而，有一家企业熬过了这样漫长而艰苦的历程，它首创了SAM产业链图谱，覆盖了从上市公司到非上市公司几乎所有的数据信息及实时资讯，并按照产业节点及上下游逻辑关系组装，形成了完整的产业链数据体系。在经历了10年的砥砺琢磨与积累后，数库 科技 终于在金融 科技 及产业数字化浪潮中迎来了“开花结果”的时刻。

如今，各大头部券商、银行，甚至是摩根大通、穆迪这样的国际知名机构，都成为了数库 科技 的服务对象。同时，数库 科技 的相关产品还在政府、媒体等各大领域逐一渗透。

那么，是什么样的信念，支撑着数库 科技 做成了这样的产业链全生态网络？它的未来又将走向何方？

信息论告诉我们，IT的本质是“信息传播的技术”，它前所未有地延伸了我们各类感官所触及到的广度和深度，极大地缩短了信息传播时间。过去几十年，IT产业获得了空前发展，诞生了谷歌、亚马逊、IBM等全球大公司。

属于IT的时代还在前进着，但一些变化却促成它发生了演进，逐渐衍化出“ DT ”的概念。 所谓DT（数据 科技 ），就是让机器更进一步，承担思考、决策工作。

信息传播越来越快、越来越高效的当下，信息量早已呈指数级增长，直到发生“信息大爆炸”。试想一下，当你所从事的领域，1秒的信息增量比以往1年的还要多，当这些信息不止以数字，而是以音频、文本、图像等全维度呈现时，你或许很快就会迷失在信息的海洋里，变得力不从心。

举个例子，一个负责给客户提供实时资讯的业务人员，若是仅凭人力，该如何做到海量信息精准推送？如果还是参照IT时代“机器负责传播，人脑负责处理”的思维运作，那么这意味着，以前可以由一个人胜任的信息处理和分析工作，现在可能用10个人都不够。

好在总有人提前洞见了问题所在，及时转变了思维。正如数库 科技 CEO刘彦所形容的， “在球场上，你不能跟着球跑，而只有提前站在落地点的人，才有可能接到球” ，数库 科技 就是这样的“接球手”。

在企业数据服务领域，从“IT”到“DT”的演进早已开启。以往的几十年，我们都在努力让“流程自动化”。各类ERP、CRM等业务处理软件，归根到底，都是用流程表单、数字表格等形式规范并表达运营流程，让企业参照固定的范式运转，并同步产生运营数据。

而在同期的海外市场，企业早已越过了“ 流程自动化 ”，而进化到“ 决策自动化 ”。

例如彭博已经能利用自然语言处理、大数据处理等先进技术，分析人流、社交媒体信息表现的“情绪”，并利用这种情绪数据帮助投资者在市场中获得先机。再例如，美国银行已经能从几百万贸易信息中，提取有效信息，并精准推送给用户。这些原本由人脑做的分析和决策工作，现已用机器代劳。

洞察了国外金融机构的发展趋势，数库 科技 早在10年前就下了赌注。 “我们多年投入，赌的就是这样一个从‘IT’到‘DT’，从‘流程自动化’到‘决策自动化’的演变” ，刘彦说道。

“一方面，数据是决策的依据，在DT时代，随着各类决策场景的数字化，数据本身的获取成本及质量将直接对决策能力形成制约。再好的决策引擎，没有高质量且成本可控的数据“燃料”，也将难以为继”，

“另一方面，数据行业门槛高、投入大且见效慢，拼的都是基本功。因此，当我们决定将全部的人工智能技术投入数据‘冶炼’的时候，我们就知道迎接我们的将是一段崎岖的旅程，但一旦成功，带给我们的也将是优质的商业模式及突出的商业场景拓展能力。毕竟，决策无处不在，而决策自动化所必须的数据也将无处不在。”等待的过程注定是艰苦的。数库 科技 的前10年，都在投入研发、磨砺技术，只为日后薄发之时。在无数次翻阅报表、统计数据，无数次从散乱的文本中抓取信息、迭代更新，无数次对着底稿分发-汇总-再分发-再汇总后，数库 科技 终于在迭代了数个版本后，打造了强大的“产业链网络”。

刘彦向我们现场展示了其产品成果。例如，当我们随便点开一家公司时，其系统不仅能展现此公司多年经营状况，还能将其整条产业链，乃至所有相关联的 社会 实体经营信息、实时新闻一网打尽。

2018年，当中美贸易战打响，一系列金融开放政策密集出台的时候，数库 科技 终于等来了属于它的时代。

这时起，大量海外机构涌入，参与国内金融竞争。开放环境下，国内机构迫切需要向“决策自动化”的海外金融公司学习，提高运营效率。一时间，机构对数据分析的能力要求急剧提升，银行、券商等纷纷开启了金融 科技 改革。

而数库 科技 早就厉兵秣马、严阵以待。当某头部券商率先在市场寻求技术合作时，数库 科技 作为唯一一家可以提供成熟产品的 科技 企业，自然备受青睐。在2019年，数库 科技 终于迎来了首次业务规模井喷的时刻，1年内业务量增长了5倍！在尚未过去的2020年，数库的业务量又将实现5倍以上的增长，应用场景进一步多元化，印证了各类决策场景对高质量数据服务的强需求。

数据 科技 的时代终究来临了。在这里等候了多时的数库 科技 ，是 如何让机器帮助人们“思考”与“决策”的呢？

IT时代的数据处理工具，虽然能提供统一标准、统一口径的数据，但归根到底却没有解决 数据快速量产问题 。

当海量信息涌入时，由于匮乏先进的算法技术，传统数据商只能靠人力堆砌，处理信息问题。因此，随着信息量呈指数级增加时，传统数据商的成本也在直线上升。效率，始终是制约传统数据商发展的心头大患。同样是数据供应商，数库 科技 的玩法却截然不同。

（图：数库 科技 数据生产引擎系统DAS)

以SAM产业链为例，我们可窥见数库独特的高 科技 玩法。SAM全称Segment Analysis Mapping，中文释义为“数库产业链数据体系”。其将中国大陆，香港及美国市场全部上市公司业务分布及产品集披露进行标准化，确保上市公司在业务及产品纬度实现高度可比。其中包括A股、港股、美股、新三板、发债企业等累计2.5W+家上市公司；全量工商注册非上市公司累计4000W+家，实现了全领域的企业覆盖。

SAM产业链的每一条产品线与国际标准GICS直接对接，将GICS四层产品分布直接扩充至11层。拥有超过5000+个标准化产品节点，70000+个上下游产业关系，这也是目前国内唯一一个针对全部公司自下而上的产业链架构！目前全球仅彭博，Factset和数库拥有完整产业链数据体系，而其中数库专注于中国市场并提供更丰富的产业节点，拥有极强的市场竞争力！

（图：SAM产业链示例）

“SAM产业链就如同通用数据底座，应用到特定场景时，能如拼乐高积木一般与其他数据接口迅速拼装与搭建”，刘彦如是概括道。

刘彦进一步向我们展示了SAM的应用方法，在这张产业链网络上，你可以找出任意两家企业的关系，而不用担心存在“数据孤岛”的问题。

举例来说，某手机公司和某工业品公司，看似毫不相关，但或许它们上游的某个原材料是相同的，又或许它们的股东之间有着千丝万缕的联系，于是风险、利益便可以通过这张产业链网络传递。正如“蝴蝶效应”一般，某个手机公司的小小动态，也可能引起某个工业品公司发生震动。

（图：手机产业链示例）

如此细密的产业链网络，是如何编织而成的呢？

由数库 科技 自研算法驱动的两大核心技术——数据生产引擎和自然语言处理，一个负责数据快速量产，一个负责数据抓取，两者为其产品提供了强有力的支持。

首先，数库率先基于机器学习技术实现了数据自动化量产，将数据提取、清洗、标准化、质检等流程无缝衔接，形成高度自动化处理能力。数据生产引擎不断从文档中解析并生产高质量精准图谱型数据，这些图谱型数据形成金融知识库，与前端自然语言处理引擎结合，在实时资讯处理层面不断提升解析精准度。而自然语言处理引擎在实时资讯文本中不断抓取到的新概念或新想法又能持续反哺至金融及产业知识库中，反向赋能数据生产引擎并提升其数据生产精准度，从而实现金融及产业知识库的持续自我进化。

（图：后端数据生产与前端资讯采集实现相互反哺及自我进化）

如此循环，数据库便能在无人干预的情况下，让金融及产业知识库如“滚雪球”般越做越大，而其算法也在不断自我迭代中愈加精准。最终，这些富有“意义”的数据，被系统以产业角度编排，更新进入产业链网络。

如是，数库 科技 基于“产业+企业”的全景画像 便形成了。可以想见，其应用场景将十分广阔。

除了为券商做舆情分析、风险控制，数库 科技 的产品已经扩展到银行、政府、媒体等各类群体中。对银行而言，其产业链网络能揭示潜在的风险传递过程，助其做风险控制；对新闻社、企业来讲，这意味着消息精准推送、产业链精准营销；对政府而言，意味着产业监控、产业政策评估、智慧招商；对于量化投资机构，则意味着更高质量的新闻舆情因子数据，全面提升Alpha收益……

（图：数库 科技 某政府机构“产业大脑”解决方案）

（图：数库 科技 某大型央企产业监控平台方案）

（图： JPMorgan基于数库 科技 新闻数据撰写的量化研究报告，报告获取请访问：https://www.chinascope.com/doc.html）

扎实的数据处理功底及可快速组装的数据及算法模块，构筑了数库的技术护城河，而不断积累进化的金融及产业知识库，则构成了数库的业务护城河。

回头来看，数库当初选择数据‘冶炼’这条道路的执着是正确的。随着金融机构、政府及企业数字化转型步伐加速，深厚的数据功底及核心能力将协助数库加速拓展落地新应用场景，并持续优化成本结构，打造具备长期竞争力的商业模式。

数库相信，以控制为出发点的IT时代，正在走向激活生产力为目的的DT数据时代。 数据与算力的结合，将会成为新时代的第一生产力。

而今，数据 科技 的时代终于在金融、政务、企业服务等领域迎来爆发。为此等待了10年的数库 科技 ，也终于等到了属于它的时代。前一个十年，数库 科技 磨出了产业链数据生态网络这把“利剑”，后一个十年，数库 科技 将披荆斩棘，开辟它的高增长之路！

❾ 企业数据库的介绍

1企业数据库是按照数据结构来存储、组织以及管理企业数据的集合。可以把数据库简单的定义为按一定组织方式存储在一起的、具有一定相关性的、为用户所共同关注的全部数据的集合。全国企业数据库包括了国内40多万家上市和非上市公司的注册信息，财务信息以及股东情况等等，是行业研究和市场研究等研究工作顺利进行的必备数据库。

❿ 怎么查一个公司是不是上市公司

1、电脑打开浏览器，打开网络搜索股票，然后点击进入东方财富网。