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순이익 민감도 분석 구축하기

Txs Tools는 정규직 인력 기준의 다음과 같은 관리비(USD)를 제공했습니다:

Jul = 1500 Aug = 1500 Sep = 1500

emp_leave = [6, 6, 0]이고 임시 직원 1인당 비용이 80 USD일 때 예측 순이익 forecast_net_profit을 구축하세요.

emp_leave와 admin_usd 외에, 예측 총이익은 forecast_gross_profit으로 이미 제공되어 있어요.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 하는 Financial Forecasting

강의 보기

연습 안내

  • index 변수를 만들고 0으로 초기화하세요.
  • 목록 admin_usd를 반복(loop)하며, 각 목록에서 해당 월에 접근하기 위해 index를 사용해 의존 관계를 만드세요.
    • 현재 index에서 emp_leave 목록을 참조해 임시 직원 수(temp)를 설정하세요.
    • 임시 직원이 있다면, 관리비 의존 변수(admin_dep)에 임시 직원의 추가 비용(표준 관리비 포함)을 반영하세요.
    • 없다면, admin_dep에는 표준 관리비만 반영하세요.
  • forecast_net_profit은 forecast_gross_profit(현재 index)에서 계산된 admin_dep을 뺀 값으로 계산하세요.
  • forecast_net_profit을 출력하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

admin_usd = [1500, 1500, 1500]
emp_leave = [6, 6, 0]
forecast_gross_profit = [4850, 2800, 4600]
index = ____

for admin in admin_usd:
    temp = ____[index]
    if temp > 0:
        admin_dep = ____ * 80 + admin
    else: 
         admin_dep = ____ 
    forecast_net_profit = forecast_gross_profit[____] - ____
    print(forecast_net_profit)
    index += 1
print("The forecast net profit is:")
코드 편집 및 실행