Zbuduj analizę wrażliwości dla zysku netto

Firma Txs Tools dostarczyła następujące prognozowane koszty administracyjne w USD na podstawie zatrudnienia pełnoetatowego:

Jul = 1500 Aug = 1500 Sep = 1500

Zbuduj prognozowany zysk netto forecast_net_profit dla emp_leave = [6, 6, 0], przy koszcie 80 USD za pracownika tymczasowego.

Oprócz emp_leave i admin_usd prognozowany zysk brutto został już przygotowany dla ciebie jako forecast_gross_profit.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Prognozowanie finansowe w Pythonie

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

Utwórz zmienną index i zainicjalizuj ją wartością 0.
Zbuduj zależność, iterując po liście admin_usd – używaj zmiennej index, aby odwoływać się do właściwego miesiąca na listach.
- Ustaw liczbę pracowników tymczasowych (temp), odwołując się do listy emp_leave pod bieżącym indeksem index.
- Jeśli są pracownicy tymczasowi, zależności administracyjne (admin_dep) powinny uwzględniać dodatkowy koszt tych pracowników (plus standardowe koszty administracyjne).
- W przeciwnym razie admin_dep powinno odzwierciedlać wyłącznie standardowe koszty administracyjne.
Oblicz forecast_net_profit jako forecast_gross_profit (pod bieżącym indeksem index) minus obliczone admin_dep.
Wyświetl forecast_net_profit.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

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:")

Edytuj i uruchom kod