Calcularea ratiourilor din bilanț pentru Ford
Acum vom analiza un exemplu din viața reală: Ford Inc, o companie producătoare de autovehicule. Am încărcat un set de date, balance_sheet, cu datele din cel mai recent bilanț al Ford Inc. Cifrele privind vânzările și costul vânzărilor pentru 2017 sunt disponibile în setul de date Key_Figures_Memo.
Ne interesează o singură linie din bilanț: creanțele (Receivables), cunoscute și sub numele de Debtors. Prin urmare, trebuie să creăm un filtru pentru aceasta. În acest exercițiu, vom folosi indexarea booleană pentru a filtra setul de date după valoarea Receivables din coloana metric. Mai întâi vom specifica metrica de interes ('Receivables'), apoi vom verifica dacă fiecare rând din coloana respectivă conține această valoare. Rezultatul va fi o serie booleană de valori True și False, cu care putem filtra setul de date existent.
Odată ce am filtrat setul de date, putem extrage valorile creanțelor din cea mai recentă perioadă și calcula ratioul zilelor de încasare (prezentat mai jos).
\(Debtor Days = \frac{Ending\,Balance\,Debtors}{Sales} \times Days\,in\,Financial\,Year\)
Cifrele pentru balance_sheet și sales sunt deja disponibile.
Acest exercițiu face parte din cursul
Prognoze financiare în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# 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 = ____[____]