Các tỷ số hiệu quả của bảng cân đối kế toán - Phần 2

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.

Bài tập này là một phần của khóa học

Dự báo tài chính với Python

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

Bắt đầu khóa học miễn phí

Trong chương này, chúng ta sẽ học những điều cơ bản về báo cáo tài chính, tập trung cụ thể vào báo cáo kết quả kinh doanh, tài liệu cho biết chi tiết về doanh thu, chi phí và lợi nhuận. Bạn sẽ học cách tính các chỉ số lợi nhuận và kết thúc phần học bằng việc xây dựng dự báo lợi nhuận cho Tesla!

Exercise 1: Giới thiệu về báo cáo tài chính Exercise 2: Tính lợi nhuận gộp Exercise 3: Tính lợi nhuận ròng Exercise 4: Các thành phần trong lợi nhuận ròng & lợi nhuận gộp Exercise 5: Tính doanh thu và Giá vốn hàng bán (COGS)Exercise 6: Tính doanh thu bán hàng Exercise 7: Dự báo doanh số với mức giảm giá Exercise 8: Tính COGS Exercise 9: Tính điểm hòa vốn Exercise 10: Làm việc với bộ dữ liệu dự báo thô Exercise 11: Báo cáo kết quả kinh doanh của Tesla Exercise 12: Dự báo lợi nhuận cho Tesla

Trong chương này, chúng ta sẽ tìm hiểu sâu hơn về bảng cân đối kế toán, bao gồm tài sản và nợ phải trả, cùng các tỷ số giúp đánh giá sức khỏe và hiệu quả tài chính của doanh nghiệp, cũng như cách các tỷ số này hỗ trợ chúng ta xây dựng một bản dự báo hiệu quả.

Exercise 1: Giới thiệu về bảng cân đối kế toán Exercise 2: Tính khoản phải thu (debtors)Exercise 3: Nợ xấu Exercise 4: Tính khoản phải trả (creditors)Exercise 5: Hiểu về phải trả và phải thu Exercise 6: Các tỷ số hiệu quả của bảng cân đối kế toán - Phần 1 Exercise 7: Tỷ số số ngày phải thu Exercise 8: Số ngày phải trả (Days Payable Outstanding)Exercise 9: Các tỷ số hiệu quả của bảng cân đối kế toán - Phần 2

Bài tập hiện tại

Exercise 10: Số ngày lưu kho và vòng quay tài sản Exercise 11: Hiểu về các tỷ số Exercise 12: Tính các tỷ số bảng cân đối kế toán cho Ford Exercise 13: Dự phóng bảng cân đối kế toán cho Ford

Chúng ta đã có hiểu biết cơ bản về báo cáo kết quả kinh doanh và bảng cân đối kế toán. Tuy nhiên, việc hợp nhất dữ liệu để dự báo khá phức tạp, nên trong chương này, chúng ta sẽ xem một số công cụ cơ bản giúp giải quyết các vấn đề đặc thù của tài chính — làm việc với ngày tháng và các kỳ tài chính khác nhau, và định dạng dữ liệu thô của chúng ta về đúng cấu trúc cho mục đích dự báo tài chính.

Exercise 1: Các kỳ tài chính và cách làm việc với chúng Exercise 2: Chuyển quý thành tháng Exercise 3: Gộp các tháng thành quý Exercise 4: Thư viện datetime Exercise 5: Làm việc với thư viện datetime Exercise 6: Chuyển đổi định dạng ngày - cơ bản Exercise 7: Chuyển đổi định dạng ngày tháng - tường minh Exercise 8: Mẹo và thủ thuật khi làm việc với bộ dữ liệu Exercise 9: Làm việc với tập dữ liệu - tổng theo tháng Exercise 10: Làm việc với tập dữ liệu - kết hợp các tập dữ liệu Exercise 11: Làm việc với tập dữ liệu - xuất dữ liệu

Trong chương này, chúng ta sẽ khám phá thêm hai khía cạnh để tạo ra một bản dự báo tốt. Đầu tiên, chúng ta sẽ xem xét các giả định, yếu tố nào chi phối chúng và điều gì xảy ra khi một giả định thay đổi? Tiếp theo, chúng ta sẽ tìm hiểu về các sai lệch, vì dự báo được xây dựng tại một thời điểm, nhưng điều gì xảy ra khi kết quả thực tế không khớp với dự báo? Chúng ta cần xây dựng một bản dự báo linh hoạt, nhạy với cả sự thay đổi trong giả định và tính đến các sai lệch — và đó chính là nội dung của chương này.

Exercise 1: Xây dựng mô hình dự báo nhạy Exercise 2: Xác suất có trọng số Exercise 3: Tâm lý thị trường Exercise 4: Sự phụ thuộc và độ nhạy Exercise 5: Gán quan hệ phụ thuộc cho sales và COGS Exercise 6: Xây dựng phân tích nhạy cảm cho lợi nhuận gộp Exercise 7: Gán quan hệ phụ thuộc cho chi phí Exercise 8: Xây dựng phân tích độ nhạy cho lợi nhuận ròng Exercise 9: Làm việc với các sai lệch trong dự báo Exercise 10: Xây dựng một dự báo thay thế Exercise 11: Xây dựng phân tích khoảng cách giữa các dự báo Exercise 12: Thiết lập các phụ thuộc cho Netflix Exercise 13: Tính một dự báo thay thế cho Netflix