Abstract(#br)In this paper we explo

Abstract(#br)In this paper we explore systematic and efficient use of a large amount of financial statement data most often used by financial analysts for the valuation purposes in terms of relative valuation (multiples). We use principal component analysis to analyze financial statement data and/or ratios at a company level. We transform financial statement data into new variables that exhibit distinct economic interpretations and can be considered as value drivers reflecting profitability, growth prospects, and risk.

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摘要（#BR）在本文中，我们探索系统，高效利用最常见于相对估值（倍数）来使用金融分析师的估值目的大量的财务报表数据。我们使用主成分分析来分析财务报表数据和/或比率在公司层面。我们变换的财务报表数据为表现出显着的经济解释和可视为价值驱动因素主要反映了盈利，增长前景和风险的新变量。

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摘要（#br）本文探讨财务分析师最常用于相对估值目的的大量财务报表数据的系统性和高效使用（倍数）。我们使用主要组件分析来分析公司层面的财务报表数据和/或比率。我们将财务报表数据转换为新的变量，这些变量表现出不同的经济解释，可被视为反映盈利能力、增长前景和风险的价值驱动因素。

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摘要（br）本文从相对估值（倍数）的角度探讨了如何系统有效地利用财务分析师最常用的大量财务报表数据进行估值。我们使用主成分分析法来分析公司层面的财务报表数据和/或比率。我们将财务报表数据转换为新的变量，这些变量具有不同的经济解释，可以被视为反映盈利能力、增长前景和风险的价值驱动因素。<BR>

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