Beräkna försäljning och kostnad för sålda varor (COGS)

Create Your Free Account

or

By continuing, you accept our Terms of Use, our Privacy Policy and that your data is stored in the USA.

Den här övningen är en del av kursen

Finansiell prognosmodellering i Python

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

Starta kursen gratis

I det här kapitlet går vi igenom grunderna i finansiella rapporter, med särskilt fokus på resultaträkningen, som ger en detaljerad bild av försäljning, kostnader och vinster. Du lär dig beräkna lönsamhetsmått och avslutar med att bygga en vinstprognos för Tesla!

Exercise 1: Introduktion till finansiella rapporter Exercise 2: Beräkna bruttovinst Exercise 3: Beräkna nettovinst Exercise 4: Komponenter i nettoresultat och bruttovinst Exercise 5: Beräkna försäljning och kostnad för sålda varor (COGS)

Aktuell övning

Exercise 6: Beräkna försäljning Exercise 7: Prognostisera försäljning med rabatt Exercise 8: Beräkna COGS Exercise 9: Beräkna brytpunkten Exercise 10: Arbeta med rådata för prognoser Exercise 11: Teslas resultaträkning Exercise 12: Prognostisera Teslas vinst

I det här kapitlet fördjupar vi oss i balansräkningen och går igenom tillgångar och skulder samt specifika nyckeltal för att bedöma ett företags finansiella hälsa och effektivitet. Du ser också hur dessa nyckeltal kan hjälpa dig att bygga en välgrundad prognos.

Exercise 1: Introduktion till balansräkningen Exercise 2: Beräkna kundfordringar (debtors)Exercise 3: Osäkra fordringar Exercise 4: Beräkna leverantörsskulder Exercise 5: Förstå leverantörsskulder och kundfordringar Exercise 6: Balansräkningens effektivitetsnyckeltal – del 1 Exercise 7: Nyckeltal för kundfordringsdagar Exercise 8: Leverantörsskulders omsättningshastighet i dagar Exercise 9: Balansräkningens effektivitetsnyckeltal – del 2 Exercise 10: Lageromsättningshastighet och tillgångsomsättningskvot Exercise 11: Förstå nyckeltal Exercise 12: Beräkna balansräkningsnyckeltal för Ford Exercise 13: Prognostisera balansräkningen för Ford

Vi har nu en grundläggande förståelse för resultaträkningar och balansräkningar. Att konsolidera data för prognosarbete är dock komplext, och i det här kapitlet tittar vi på några grundläggande verktyg för att hantera de utmaningar som är specifika för finans – att arbeta med datum och olika finansiella perioder samt formatera rådata till rätt format för finansiell prognosmodellering.

Exercise 1: Finansiella perioder och hur du arbetar med dem Exercise 2: Konvertera kvartal till månader Exercise 3: Slå ihop månader till kvartal Exercise 4: Datetime-biblioteket Exercise 5: Arbeta med datetime-biblioteket Exercise 6: Konvertera datumformat – enkelt Exercise 7: Konvertera datumformat – explicit Exercise 8: Tips och tricks när du arbetar med datamängder Exercise 9: Arbeta med datamängder – månadsummor Exercise 10: Arbeta med datamängder – kombinera datamängder Exercise 11: Arbeta med datamängder – exportera data

I det här kapitlet utforskar vi ytterligare två aspekter av att skapa en välbyggd prognos. Först tittar vi på antaganden: vad driver dem och vad händer när ett antagande förändras? Sedan går vi in på avvikelser, eftersom en prognos sätts upp vid ett givet tillfälle – men vad händer när det verkliga utfallet inte stämmer överens med prognosen? Vi behöver bygga en prognos som är känslig för förändringar i antaganden och som tar hänsyn till avvikelser, och det är precis vad vi utforskar i det här kapitlet.

Exercise 1: Bygg känsliga prognosmodeller Exercise 2: Viktad sannolikhet Exercise 3: Marknadens sentiment Exercise 4: Beroenden och känslighet Exercise 5: Tilldela beroenden för försäljning och KSV Exercise 6: Bygg en känslighetsanalys för bruttovinst Exercise 7: Tilldela beroenden för utgifter Exercise 8: Bygg en känslighetsanalys för nettovinsten Exercise 9: Arbeta med avvikelser i prognosen Exercise 10: Bygg en alternativ prognos Exercise 11: Skapa en gapanalys mellan prognoser Exercise 12: Ange beroenden för Netflix Exercise 13: Beräkna en alternativ prognos för Netflix