Calculer les ratios par industrie
Dans cet exercice, vous évaluerez en quoi le ratio de liquidité générale (current ratio) et le ratio d'endettement (debt-to-equity) des entreprises technos (Tech) et de biens de consommation courante (FMCG) diffèrent en moyenne et dans le temps.
Le ratio d'une industrie, en moyenne, nous donne une vue d'ensemble de sa situation financière. Le ratio d'une industrie dans le temps nous aide plutôt à comprendre ses tendances : le ratio demeure-t-il relativement stable ou fluctue-t-il au fil des ans? S'améliore-t-il ou se détériore-t-il?
balance_sheet a été chargé pour vous en tant que DataFrame pandas. Le ratio de liquidité générale se trouve dans la colonne curr_ratio, et le ratio d'endettement se trouve dans la colonne debt_to_equity. pandas a été importé sous l'alias pd.
Cette activité fait partie du cours
Analyser les états financiers avec Python
Instructions de l’exercice
- Sélectionnez les entreprises dont la colonne
comp_typevauttechoufmcg. - Utilisez
.groupby()pour calculer la moyenne du ratio de liquidité générale et du ratio d'endettement regroupés par type d'entreprise (indiqué par la colonne"comp_type"). - Utilisez
.groupby()pour calculer la moyenne du ratio de liquidité générale et du ratio d'endettement à la fois par"comp_type"et par"Year".
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# 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)