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林彻收回目光，回答道：“师兄，我的研究主要涉及两类数据，第一类是股权结构数据，例如股权集中度，一般是根据上市公司披露的十大股东的股权占比来计算，但是实际控制人可能会通过股权代持隐藏起来，还有交叉持股也会导致股权集中度被低估。所以对于重点研究对象，我会筛查公司的股权变动历史，再去查阅审计报告中关于股权结构、关联交易和股东之间关系的信息，对公司实际控制人的持股比例进行验证和调整，希望最后得出的股权结构数据能够尽量贴近实际情况。”
思路正确，方法得当，江皓辰“嗯”一声以示认同，但他知道更加棘手的其实是她将要说的第二类数据。
林彻继续讲述道：“第二类数据，就是公司的财务数据，其中最大的问题就是上市公司进行盈利管理所导致的盈利指标失真。”
盈利管理是指上市公司基于自身需要，利用会计准则所赋予的调整空间，对盈利水平进行调整。如果不对粉饰过的盈利数据加以还原，所做的研究就会产生难以估计的偏差，得出的结论也会失去价值。但是这个问题在上市公司里非常普遍，介于合规与违规之间的灰色地带，对于研究员来说，无论是判断还是处理都相当不容易。
江皓辰听到这里，很想看看林彻会如何处理这个难题。
“常见的盈利管理的手段，譬如对收入进行平滑处理，更改折旧方法，更改坏账准备，还有变更资本化或费用化的选择，这些调整一旦超出合理范围，基本上都可以通过本纳特模型识别出来。我打算先用本纳特模型对重点研究对象进行一次筛查，然后对问题公司的重点会计项目进行调整，像应收账款，折旧摊销、坏账准备，还有非经常性项目这些，这样还原之后的盈利数据，应该跟真实的情况八九不离十了。”林彻一边思考一边说着。
本纳特模型是目前最新的也是公认比较有效的筛查工具，她懂得运用，说明已经具有相当强的实操经验和能力。但是除了少数收费昂贵的数据平台，大部分的数据平台都没有把这个模型纳入到辅助分析模块中，富源的数据分析平台大概率是不会有这样现成的功能的，所以她去哪里找这个工具来用呢？
于是江皓辰继续提问：“做这些筛查和还原，你考虑用什么数据平台？”
林彻闻言，心中感叹，江皓辰果然是内行，一下就切中她当下遇到的主要问题，因为富源的数据平台的确没有这个工具。
现在市场上，有不少付费的数据平台，上面不但有分类汇总的上市公司数据，还有功能强大的辅助分析模块，可以大大提高研究员的研究效率。大型证券公司一般都会同时购买多个数据平台以便实现功能互补。例如华金，就购入国内外最好用的数个数据平台供研究人员使用，林彻也切身体会过其中的便利，而这次她进行研究的关键工具——本纳特模型，在华金所拥有的其中一个高端分析平台上就有。
但是富源只是一个小型的地方性券商，目前只购买了两个价格低廉的本土数据平台，而且功能都侧重于二级市场交易价格的技术分析，其他的辅助分析模块的功能却很弱，想用来进行深度研究是远远不够的。
博士深知这个短板，多次想要申请增加购买更强大的平台，无奈分析系统的所有方是自营部，按照公司规定必须由他们负责申请升级，博士已经数次向柳梦洁提出这个需求，她都敷衍搪塞——她才不愿意用本部门的预算，成全研究中心的好-->>