Calcul des ratios du bilan pour Ford
Nous allons maintenant examiner un exemple réel : Ford Inc, un constructeur de véhicules. Nous avons chargé un jeu de données : balance_sheet contenant les données du bilan le plus récent de Ford Inc. Les chiffres de ventes et de coût des ventes pour 2017 sont fournis dans le jeu de données Key_Figures_Memo.
Une seule ligne du bilan nous intéresse : les Receivables (autre nom des débiteurs). Nous devons donc créer un filtre pour cela. Dans cet exercice, nous utiliserons l’indexation booléenne pour filtrer notre jeu de données sur les Receivables dans la colonne metric. Nous allons d’abord spécifier notre indicateur d’intérêt ('Receivables'), puis vérifier si la colonne concernée contient cette valeur à chaque ligne. Cela produira une série booléenne de valeurs True et False. Avec cette série, nous pourrons ensuite filtrer notre jeu de données.
Une fois le filtrage effectué, nous récupérerons la valeur des receivables pour la période la plus récente et calculerons le ratio de jours de débiteurs (formule ci-dessous).
\(Debtor Days = \frac{Ending\,Balance\,Debtors}{Sales} \times Days\,in\,Financial\,Year\)
Les chiffres de balance_sheet et sales sont fournis.
Cet exercice fait partie du cours
Prévisions financières en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# 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 = ____[____]