Ford के लिए बैलेंस शीट रेशियो की गणना
अब हम एक वास्तविक उदाहरण देखेंगे: Ford Inc, जो मोटर वाहन बनाती है। हमने एक डेटासेट अपलोड किया है: balance_sheet, जिसमें Ford Inc की सबसे हाल की बैलेंस शीट का डेटा है। 2017 के लिए sales और cost of sales के आंकड़े Key_Figures_Memo डेटासेट में दिए गए हैं.
हमें बैलेंस शीट की सिर्फ एक लाइन में दिलचस्पी है — Receivables (जिसे Debtors भी कहा जाता है) — इसलिए इसके लिए हमें एक फ़िल्टर बनाना होगा। इस अभ्यास में, हम boolean indexing का उपयोग करके अपने डेटासेट को metric कॉलम में Receivables पर फ़िल्टर करेंगे। पहले हम अपनी इच्छित metric ('Receivables') तय करेंगे, और फिर जाँचेंगे कि रुचि वाले कॉलम की हर पंक्ति में यह मान है या नहीं। इससे True और False मानों की एक boolean series बनेगी। इस series की मदद से हम मौजूदा डेटासेट को फ़िल्टर कर सकते हैं.
डेटासेट फ़िल्टर करने के बाद, हम हाल के समय-काल से receivables मान निकालेंगे और debtor days ratio की गणना करेंगे (नीचे दिया गया है).
\(Debtor Days = \frac{Ending\,Balance\,Debtors}{Sales} \times Days\,in\,Financial\,Year\)
balance_sheet और sales के आंकड़े उपलब्ध कराए गए हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Financial Forecasting
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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 = ____[____]