99.10 金融难点普通解释：投资资本回报率（ROIC）

0. 承前

假如想更加全面清晰地了解金融资产组合模子进化论的体系架构，可参考：
0. 金融资产组合模子进化全图鉴
1. 简述

• 描述ROIC含义：ROIC（Return on Invested Capital，投入资本回报率）是看企业谋划所需资金的赢利能力
  
• 应用：帮助我们了解企业用于日常谋划的钱赢利的效率
  
• 大白话：就像看看养鸡用的钱（买鸡、买饲料的钱）赚了多少，不算固定的鸡舍
  

2. 比喻：养鸡赢利

2.1 第一步：分清投入

1. 小明的养鸡投入：
2. 经营用的钱：
3. - 100元买母鸡
4. - 50元买饲料
5. - 总共150元（这是投入资本）
7. 固定设施：
8. - 100元盖鸡舍（这个不算）

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2.2 第二步：开始谋划

1. 养鸡场运转起来：
2. - 用150元经营养鸡
3. - 母鸡吃饲料下蛋
4. - 每天产生收入

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2.3 第三步：计算收益

1. 一年后算算：
2. - 卖蛋收入：365元
3. - 减去饲料成本：65元
4. - 纯赚到了：300元

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2.4 第四步：计算ROIC

1. 看看经营投入的赚钱能力：
2. ROIC = 赚到的钱 ÷ 经营投入
3. 300元 ÷ 150元 = 2
5. 这就是说：
6. - 每投入1元经营资金
7. - 一年能赚2元
8. - ROIC是200%

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3. 生活中的例子

3.1 高效率谋划

1. 小红养鸡：
2. - 经营投入150元
3. - 一年赚450元
4. - ROIC = 300%
5. 经营很有效率！

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3.2 普通谋划

1. 小华养鸡：
2. - 经营投入150元
3. - 一年赚300元
4. - ROIC = 200%
5. 经营效率一般！

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3.3 低效率谋划

1. 小强养鸡：
2. - 经营投入150元
3. - 一年赚75元
4. - ROIC = 50%
5. 经营效率很差！

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4. 小朋侪要注意

4.1 ROIC看什么

1. 只看经营用的钱：
2. - 买鸡的钱
3. - 买饲料的钱
4. - 日常开销的钱
6. 不看固定设施：
7. - 不算鸡舍
8. - 不算工具

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4.2 进步ROIC的方法

1. 可以这样做：
2. - 选好下蛋的鸡
3. - 控制饲料成本
4. - 提高卖蛋效率

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5. 总结

1. 记住：
2. - ROIC看经营资金效率
3. - 只算日常经营的钱
4. - 不算固定的设施
5. - 要看经营投入回报
7. 简单公式：
8. ROIC = 赚到的钱 ÷ 经营投入的钱

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6. 实现代码

1. def get_roic_data(ts_code: str, start_date: str = None, end_date: str = None) -> pd.DataFrame:
2.     """
3.     获取公司ROIC(投入资本回报率)数据
4.    
5.     参数:
6.         ts_code (str): 股票代码 (例如: '600000.SH')
7.         start_date (str): 开始日期 (例如: '20180101')
8.         end_date (str): 结束日期 (例如: '20181231')
9.    
10.     返回:
11.         DataFrame: 包含以下字段:
12.         - ts_code: 股票代码
13.         - ann_date: 公告日期
14.         - end_date: 报告期
15.         - roic: 投入资本回报率
16.         - roic_yearly: 年化投入资本回报率
17.     """
18.     try:
19.         pro = ts.pro_api()
20.         df = pro.fina_indicator(ts_code=ts_code,
21.                               start_date=start_date,
22.                               end_date=end_date,
23.                               fields='ts_code,ann_date,end_date,roic,roic_yearly')
24.         return df
25.     except Exception as e:
26.         print(f"获取ROIC数据时出错: {str(e)}")
27.         return pd.DataFrame()

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