การคำนวณอัตราส่วนงบดุลของ Ford
ต่อไปเราจะดูตัวอย่างจากบริษัทจริง คือ Ford Inc ผู้ผลิตยานยนต์ เราได้อัปโหลดชุดข้อมูล balance_sheet ซึ่งบรรจุข้อมูลงบดุลล่าสุดของ Ford Inc ไว้แล้ว นอกจากนี้ยังมีตัวเลขยอดขายและต้นทุนขายสำหรับปี 2017 จากชุดข้อมูล Key_Figures_Memo
เราสนใจเพียงรายการเดียวในงบดุล ได้แก่ Receivables (หรืออีกชื่อหนึ่งคือ Debtors) จึงต้องสร้างตัวกรองสำหรับรายการนี้ ในแบบฝึกหัดนี้ เราจะใช้ boolean indexing เพื่อกรองชุดข้อมูลให้เหลือเฉพาะ Receivables ในคอลัมน์ metric โดยจะระบุ metric ที่ต้องการ ('Receivables') ก่อน จากนั้นตรวจสอบว่าแต่ละแถวในคอลัมน์นั้นมีค่านี้หรือไม่ ซึ่งจะได้ boolean series ที่มีค่า True และ False แล้วจึงนำ series นี้ไปกรองชุดข้อมูลของเรา
เมื่อกรองชุดข้อมูลได้แล้ว ก็สามารถดึงค่า receivables จากช่วงเวลาล่าสุด และคำนวณอัตราส่วน debtor days ตามสูตรด้านล่างได้
\(Debtor Days = \frac{Ending\,Balance\,Debtors}{Sales} \times Days\,in\,Financial\,Year\)
ตัวเลข balance_sheet และ sales ได้จัดเตรียมไว้ให้แล้ว
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การพยากรณ์ทางการเงินด้วย Python
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# 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 = ____[____]