Výpočet ukazatelů podle odvětví
V tomto cvičení zjistíš, jak se liší průměrný ukazatel běžné likvidity a poměr dluhu k vlastnímu kapitálu u technologických společností a společností ze segmentu FMCG, a to jak v průměru, tak v čase.
Průměrný ukazatel za celé odvětví nám dává celkovou představu o finanční kondici daného odvětví. Sledování ukazatele v čase nám zase pomáhá odhalit trendy: je ukazatel relativně stabilní, nebo kolísá? Zlepšuje se, nebo zhoršuje?
balance_sheet je načtený jako DataFrame knihovny pandas. Ukazatel běžné likvidity je ve sloupci curr_ratio a poměr dluhu k vlastnímu kapitálu ve sloupci debt_to_equity. Knihovna pandas je načtená pod aliasem pd.
Toto cvičení je součástí kurzu
Analýza finančních výkazů v Pythonu
Pokyny k cvičení
- Vyber společnosti, jejichž sloupec
comp_typemá hodnotutechnebofmcg. - Pomocí
.groupby()vypočítej průměrný ukazatel běžné likvidity a poměr dluhu k vlastnímu kapitálu seskupené podle typu společnosti (sloupec"comp_type"). - Pomocí
.groupby()vypočítej průměrný ukazatel běžné likvidity a poměr dluhu k vlastnímu kapitálu seskupené zároveň podle"comp_type"a"Year".
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Choose the tech and fmcg companies
tech_fmcg = balance_sheet.loc[balance_sheet[____].isin(____)]
# Compute the average debt-to-equity ratio and current ratio by industry
groupby_industry = tech_fmcg.____(____)[["current_ratio", "debt_to_equity"]].____
# Compute the average debt-to-equity ratio and current ratio by industry and over time
groupby_industry_time = tech_fmcg.____(____)[["current_ratio", "debt_to_equity"]].____
print(groupby_industry)
print(groupby_industry_time)