広島銀行（8379）のキャッシュ・フロー計算書
- 【提出】
- 2017年6月29日 14:03
- 【資料】
- 有価証券報告書-第106期(平成28年4月1日-平成29年3月31日)
- 【短信】
- 平成29年3月期決算短信〔日本基準〕(連結)
- 【閲覧】
連結決算
キャッシュ・フロー計算書（百万円）| 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 | 47,013 | 43,850 |
| 減価償却費 | 3,879 | 4,501 |
| 減損損失 | 13 | 40 |
| 持分法による投資損益（△は益） | -333 | -225 |
| 貸倒引当金の増減（△） | 189 | 1,936 |
| 退職給付に係る資産の増減額（△は増加） | 15,790 | -4,414 |
| 退職給付に係る負債の増減額（△は減少） | 2 | -2 |
| 役員退職慰労引当金の増減額（△は減少） | 6 | -14 |
| 睡眠預金払戻損失引当金の増減（△） | 81 | -34 |
| ポイント引当金の増減額（△は減少） | 10 | 14 |
| 本店建替損失引当金の増減額（△は減少） | － | 1,095 |
| 資金運用収益 | -82,056 | -80,579 |
| 資金調達費用 | 7,452 | 9,417 |
| 有価証券関係損益（△） | -5,024 | -11,583 |
| 固定資産処分損益（△は益） | 183 | 99 |
| 特定取引資産の純増（△）減 | 6,273 | 3,138 |
| 特定取引負債の純増減（△） | -6,052 | -3,049 |
| 貸出金の純増（△）減 | -164,956 | -337,865 |
| 預金の純増減（△） | 271,538 | 193,345 |
| 譲渡性預金の純増減（△） | -51,481 | 89,048 |
| 借用金（劣後特約付借入金を除く）の純増減（△） | 11,168 | 302,251 |
| 預け金（日銀預け金を除く）の純増（△）減 | -987 | -3,895 |
| コールローン等の純増（△）減 | 9,696 | -6,897 |
| コールマネー等の純増減（△） | 37,204 | -13,918 |
| 債券貸借取引受入担保金の純増減（△） | 17,115 | 133,561 |
| 外国為替（資産）の純増（△）減 | -1,029 | -575 |
| 外国為替（負債）の純増減（△） | 49 | -21 |
| 資金運用による収入 | 91,542 | 88,307 |
| 資金調達による支出 | -7,554 | -9,590 |
| その他 | -15,210 | -16,089 |
| 小計 | 184,523 | 381,849 |
| 法人税等の支払額 | -6,713 | -16,108 |
| 営業活動によるキャッシュ・フロー | 177,810 | 365,741 |
| 投資活動によるキャッシュ・フロー | | |
| 有価証券の取得による支出 | -1,106,527 | -786,813 |
| 有価証券の売却による収入 | 1,021,065 | 800,076 |
| 有価証券の償還による収入 | 208,075 | 183,499 |
| 金銭の信託の増加による支出 | -34 | |
| 金銭の信託の減少による収入 | 1 | 33 |
| 有形固定資産の取得による支出 | -5,878 | -5,964 |
| 無形固定資産の取得による支出 | -3,472 | -3,247 |
| 有形固定資産の売却による収入 | 13 | 52 |
| 投資活動によるキャッシュ・フロー | 113,242 | 187,634 |
| 財務活動によるキャッシュ・フロー | | |
| 劣後特約付借入金の返済による支出 | -1,000 | -10,000 |
| 配当金の支払額 | -6,531 | -6,857 |
| 自己株式の取得による支出 | -15 | -7 |
| 自己株式の売却による収入 | 394 | 377 |
| リース債務の返済による支出 | -72 | -69 |
| 財務活動によるキャッシュ・フロー | -7,225 | -16,557 |
| 現金及び現金同等物に係る換算差額 | -70 | 46 |
| 現金及び現金同等物の増減額（△は減少） | 283,756 | 536,865 |
| 現金及び現金同等物の四半期末残高 | 708,294 | 1,245,160 |
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。
