盟和産業（7284）のキャッシュ・フロー計算書
連結決算
| 勘定科目 | 自 2015年4月1日 至 2016年3月31日 | 自 2016年4月1日 至 2017年3月31日 |
|---|---|---|
| 営業活動によるキャッシュ・フロー | ||
| 税引前当年度純利益 | 263,119 | 197,229 |
| 減価償却費 | 998,264 | 1,006,702 |
| 減損損失 | 3,737 | 81,435 |
| のれん償却額 | 1,274 | － |
| 繰延資産償却額 | 19,354 | － |
| 賞与引当金の増減額（△は減少） | -45,356 | -3,978 |
| 役員賞与引当金の増減額（△は減少） | -1,900 | 2,070 |
| 退職給付に係る負債の増減額（△は減少） | 59,195 | -79,442 |
| 貸倒引当金の増減額（△は減少） | 1,363 | -674 |
| 受取利息及び受取配当金 | -80,879 | -70,691 |
| 支払利息 | 37,607 | 40,610 |
| 為替差損益（△は益） | 164,554 | 206,553 |
| 投資有価証券売却損益（△は益） | -350,144 | -465,789 |
| 固定資産除却損 | 13,934 | 17,303 |
| 事業構造改善費用 | － | 100,444 |
| 売上債権の増減額（△は増加） | -59,962 | 12,450 |
| 仕入債務の増減額（△は減少） | 346,764 | -132,480 |
| たな卸資産の増減額（△は増加） | -185,087 | -37,595 |
| 販売用不動産等の増減額（△は増加） | 12,993 | － |
| 前渡金の増減額（△は増加） | 3,396 | -12,066 |
| 未払消費税等の増減額（△は減少） | -41,372 | -45,763 |
| その他 | -47,806 | 232,604 |
| 小計 | 1,113,050 | 1,048,921 |
| 利息及び配当金の受取額 | 80,879 | 71,935 |
| 利息の支払額 | -36,465 | -38,409 |
| 法人税等の支払額又は還付額（△は支払） | -93,086 | -65,190 |
| 事業構造改善費用の支払額 | － | -95,880 |
| 営業活動によるキャッシュ・フロー | 1,064,377 | 921,376 |
| 投資活動によるキャッシュ・フロー | ||
| 定期預金の預入による支出 | -325,193 | － |
| 定期預金の払戻による収入 | － | 289,102 |
| 有形固定資産の取得による支出 | -1,268,089 | -1,697,433 |
| 有形固定資産の売却による収入 | 126,458 | － |
| 無形固定資産の取得による支出 | -46,582 | -2,403 |
| 投資有価証券の取得による支出 | -520,089 | -790,087 |
| 投資有価証券の売却による収入 | 792,279 | 849,540 |
| 保険積立金の解約による収入 | 66,062 | － |
| 子会社出資金の取得による支出 | -286,650 | -9,704 |
| その他 | -6,392 | 224 |
| 投資活動によるキャッシュ・フロー | -1,468,196 | -1,360,761 |
| 財務活動によるキャッシュ・フロー | ||
| 短期借入金の純増減額（△は減少） | -810,000 | 772,229 |
| 長期借入れによる収入 | 605,550 | 1,597,533 |
| 長期借入金の返済による支出 | -451,000 | -557,474 |
| 割賦債務の返済による支出 | -169,142 | -149,500 |
| 自己株式の取得による支出 | -1,358 | -173 |
| 配当金の支払額 | -157,543 | -192,037 |
| リース債務の返済による支出 | -83,551 | -72,353 |
| その他 | -1,999 | -3,500 |
| 財務活動によるキャッシュ・フロー | -1,069,045 | 1,394,722 |
| 現金及び現金同等物に係る換算差額 | -94,371 | -79,164 |
| 現金及び現金同等物の増減額（△は減少） | -1,567,235 | 876,172 |
| 現金及び現金同等物の四半期末残高 | 3,037,993 | 3,950,649 |
| 新規連結に伴う現金及び現金同等物の増加額 | － | 36,483 |
10年以上蓄積したファイナンスデータとAIを掛け合わせて、投資の意思決定を加速させるポジションです。
