Prognostisera balansräkningen för Ford
Nu när vi har nyckeltalen för Ford vill ledningen förbättra dem inför räkenskapsåret 2018.
Det finns ett nyckeltal som ledningen särskilt vill förbättra – kundfordringsdagar, som för närvarande ligger på 146 dagar. Det är visserligen bättre än Nissan (244 dagar), men fortfarande betydligt högre än Toyota, branschledaren (31 dagar).
Ledningen vill få ner kundfordringsdagarna till under 100 dagar.
Följande variabler är redan definierade:
filtered_balance_sheetinnehåller raden för kundfordringar i balansräkningen.ddays = 99är målvärdet för kundfordringsdagar.sales = 156776är den befintliga försäljningstotalen.
Formeln för att beräkna kundfordringsdagar är: \(\dfrac{\text{closing balance debtors}}{\text{sales}} * 365\).
Den här övningen är en del av kursen
Finansiell prognosmodellering i Python
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
# 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, ____))