НачатьНачать бесплатно

Построение анализа чувствительности для чистой прибыли

Компания Txs Tools предоставила следующий прогноз административных расходов в USD на основе штатных сотрудников:

Jul = 1500 Aug = 1500 Sep = 1500

Постройте прогноз чистой прибыли forecast_net_profit при emp_leave = [6, 6, 0] и стоимости одного временного сотрудника 80 USD.

Помимо emp_leave и admin_usd, прогнозируемая валовая прибыль уже задана для вас в переменной forecast_gross_profit.

Это упражнение является частью курса

Финансовое прогнозирование в Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Создайте переменную index и инициализируйте её значением 0.
  • Задайте зависимость, перебирая элементы списка admin_usd в цикле и используя index для обращения к нужному месяцу в ваших списках.
    • Задайте количество временных сотрудников (temp), обратившись к списку emp_leave по текущему индексу index.
    • Если временные сотрудники есть, административные зависимости (admin_dep) должны учитывать дополнительные расходы на временных сотрудников (плюс стандартные административные расходы).
    • В противном случае admin_dep должен отражать только стандартные административные расходы.
  • Вычислите forecast_net_profit как разность forecast_gross_profit (по индексу index) и рассчитанного admin_dep.
  • Выведите forecast_net_profit на экран.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

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:")
Редактировать и запускать код