Calcul des ratios du bilan pour Ford
Passons maintenant à un exemple réel, Ford Inc., une entreprise qui fabrique des véhicules automobiles. Nous avons téléversé un jeu de données : balance_sheet contenant les données du plus récent bilan de Ford Inc. Les chiffres des ventes et du coût des ventes pour 2017 sont fournis dans le jeu de données Key_Figures_Memo.
Nous ne nous intéressons qu'à une seule ligne du bilan, les créances clients (appelées aussi « débiteurs »), et devons donc créer un filtre pour cela. Dans cet exercice, nous utiliserons l'indexation booléenne pour filtrer notre jeu de données pour les créances clients dans la colonne metric. Nous allons d'abord préciser la mesure qui nous intéresse ('Receivables'), puis vérifier si la colonne visée contient cette valeur à chaque ligne. Cela générera une série booléenne de valeurs True et False. Avec cette série, nous pourrons ensuite filtrer notre jeu de données.
Une fois le jeu de données filtré, nous pourrons récupérer la valeur des créances pour la période la plus récente et calculer le ratio des jours de débiteurs (formule ci‑dessous).
\(Debtor Days = \frac{Ending\,Balance\,Debtors}{Sales} \times Days\,in\,Financial\,Year\)
Les valeurs de balance_sheet et de sales sont fournies.
Cette activité fait partie du cours
Prévision financière en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Create the filter metric for Receivables
receivables_metric = ____
# Create a boolean series with your metric
receivables_filter = balance_sheet.____.____(____)
# Use the series to filter the dataset
filtered_balance_sheet = ____[____]