広島銀行（8379）のキャッシュ・フロー計算書
- 【提出】
- 2019年11月12日 9:02
- 【資料】
- 四半期報告書-第109期第2四半期(令和1年7月1日-令和1年9月30日)
- 【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 2018年4月1日
至 2018年9月30日 | 自 2019年4月1日
至 2019年9月30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 | 17,283 | 19,488 |
| 減価償却費 | 2,333 | 2,363 |
| 減損損失 | 78 | 27 |
| 持分法による投資損益（△は益） | -74 | -74 |
| 貸倒引当金の増減（△） | -2,336 | -291 |
| 退職給付に係る資産の増減額（△は増加） | -1,995 | -2,389 |
| 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） | -5 | 0 |
| 睡眠預金払戻損失引当金の増減（△） | -692 | -572 |
| ポイント引当金の増減額（△は減少） | 26 | 18 |
| 株式給付引当金の増減額（△は減少） | 63 | 83 |
| 特別法上の引当金の増減額（△は減少） | -1 | -1 |
| 本店建替損失引当金の増減額（△は減少） | -397 | -846 |
| 資金運用収益 | -37,936 | -38,073 |
| 資金調達費用 | 3,995 | 4,369 |
| 有価証券関係損益（△） | -2,173 | -3,923 |
| 固定資産処分損益（△は益） | 85 | 57 |
| 特定取引資産の純増（△）減 | -105 | 125 |
| 特定取引負債の純増減（△） | 111 | -350 |
| 貸出金の純増（△）減 | -94,402 | -299,216 |
| 預金の純増減（△） | -19,869 | 74,304 |
| 譲渡性預金の純増減（△） | 60,188 | 179,935 |
| 借用金（劣後特約付借入金を除く）の純増減（△） | -70,464 | 47,569 |
| 預け金（日銀預け金を除く）の純増（△）減 | 4,148 | -1,924 |
| コールローン等の純増（△）減 | 3,878 | -3,866 |
| コールマネー等の純増減（△） | -91,237 | -22,752 |
| 債券貸借取引受入担保金の純増減（△） | -46,069 | 28,546 |
| 外国為替（資産）の純増（△）減 | -1,612 | -1,153 |
| 外国為替（負債）の純増減（△） | 1,147 | 604 |
| 資金運用による収入 | 38,800 | 41,369 |
| 資金調達による支出 | -4,451 | -4,429 |
| その他 | -1,534 | -12,097 |
| 小計 | -243,218 | 6,904 |
| 法人税等の支払額 | -3,755 | -3,444 |
| 営業活動によるキャッシュ・フロー | -246,974 | 3,459 |
| 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 | -99,965 | -332,213 |
| 有価証券の売却による収入 | 136,543 | 295,621 |
| 有価証券の償還による収入 | 138,078 | 89,910 |
| 金銭の信託の増加による支出 | -5,719 | -13 |
| 金銭の信託の減少による収入 | 1 | 1,758 |
| 有形固定資産の取得による支出 | -709 | -807 |
| 無形固定資産の取得による支出 | -1,176 | -1,376 |
| 有形固定資産の売却による収入 | 0 | 2 |
| 有形固定資産の除却による支出 | -5 | -26 |
| 投資活動によるキャッシュ・フロー | 167,046 | 52,856 |
| 財務活動によるキャッシュ・フロー | | |
| 配当金の支払額 | -2,811 | -3,125 |
| 自己株式の取得による支出 | | |
| 自己株式の売却による収入 | 0 | 0 |
| リース債務の返済による支出 | -36 | -36 |
| 財務活動によるキャッシュ・フロー | -2,847 | -3,162 |
| 現金及び現金同等物に係る換算差額 | -36 | -24 |
| 現金及び現金同等物の増減額（△は減少） | -82,812 | 53,129 |
| 現金及び現金同等物の四半期末残高 | 1,424,420 | 1,477,550 |
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。
