Prognozowanie bilansu dla Forda
Teraz, gdy mamy już wskaźniki dla Forda, zarząd chce je poprawić na rok finansowy 2018.
Jeden wskaźnik szczególnie wymaga poprawy – wskaźnik rotacji należności w dniach, który wynosi obecnie 146 dni. Choć jest lepszy niż w Nissanie (244 dni), wciąż znacznie odbiega od lidera branży – Toyoty (31 dni).
Zarząd chciałby obniżyć rotację należności poniżej 100 dni.
Następujące zmienne zostały już zdefiniowane:
filtered_balance_sheetzawiera wiersz bilansu dotyczący należności.ddays = 99to docelowa rotacja należności w dniach.sales = 156776to łączna wartość sprzedaży.
Wzór na obliczenie rotacji należności w dniach: \(\dfrac{\text{closing balance debtors}}{\text{sales}} * 365\).
To ćwiczenie jest częścią kursu
Prognozowanie finansowe w Pythonie
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Calculate the forecasted sales
f_sales = ____ * ____
# Solve for the forecasted debtors' ending balance
f_debtors_end = ____ * ____ / 365
print("If sales rise by 10% and the debtor days decrease to {:.0f} then the forecasted closing balance for debtors will be {:.0f}.".format(ddays, ____))