建立了一个简单的商誉减值识别模型，可识别出具备能力与企图的相关企业，as of Q3数据建立了识别出了36out of 39只确认商誉暴雷的企业。
选取指标：
商誉/净资产； 商誉/总资产；商誉/归母扣非净利润（预估）
归母扣非净利润（预估） = 上年Q4归母扣非净利润/上年同期归母净利润*当期归母净利润
逻辑：
#step1 pool1 = 商誉/净资产>x1 (threshold)的企业； 企业权益价值不稳定；
#step2 pool2 = 商誉/净资产<0 且 商誉/总资产>x2的企业； 对于净资产<0的企业，上指标失效，考察商誉占总资产占比；
#step3 pool3 = 商誉/归母扣非净利润（预估） >x3； 代表商誉对于净利润影响较大，即会计准则调整为摊销对于净利润影响大，公司有动机操作；
#step4 取x1 = 0.3 x2 = 0.1, x3 = 4时
pool total = pool1+pool2+pool3 = 700只股票
pool core = pd.merge((pool1 + pool2),pool3,how = ‘inner’) = 200只股票
改进：
可进一步根据公司历史商誉减值行为筛选股票：
非Q4进行减值操作是规矩办事的好公司；尽管可能商誉很高，但规矩办事就没毛病，可考虑从pool中剔除；发生过商誉减值导致净利润为负，且上一年净利润>0的公司级本可识别为通过商誉调节净利润避免ST的公司，是坏公司；
另，pool2的公司都是st公司，所以实际上反而不大敢调节商誉做利润，可以从模型中剔除。
数据：
[‘300063’,‘002374’,‘300351’,‘300317’,‘000593’,‘600499’,‘300269’,‘300018’,‘002077’,‘000835’,‘300008’,‘300343’,‘002323’,
‘300287’,‘002638’,‘300242’,‘002073’,‘300350’,‘002527’,‘300128’,‘300027’,‘600652’,‘002345’,‘002505’,‘600146’,‘600594’,
‘002247’,‘600721’,‘600651’,‘600614’,‘300090’,‘002668’,‘002445’,‘002519’,‘600079’,‘002249’,‘002502’,‘002178’,‘002329’]
（数据来源华尔街见闻）
其他说明：
商誉减值计入经常损益
