Finanzprognosen mit Python

In diesem Kapitel lernst du die Grundlagen von Finanzberichten kennen, mit besonderem Fokus auf die Gewinn- und Verlustrechnung, die unsere Umsätze, Kosten und Gewinne ausweist. Wir berechnen Profitabilitätskennzahlen und schließen das Gelernte ab, indem wir unsere Gewinnprognose für Tesla erstellen!

In diesem Kapitel vertiefen wir die Bilanz, behandeln Vermögenswerte und Verbindlichkeiten sowie spezifische Kennzahlen, die helfen, die finanzielle Gesundheit und Effizienz eines Unternehmens zu bewerten, und wie diese Kennzahlen uns beim Erstellen einer überzeugenden Prognose unterstützen können.

Wir haben ein Grundverständnis von Gewinn- und Verlustrechnungen sowie Bilanzen. Die Konsolidierung von Daten für Prognosen ist jedoch komplex. Daher sehen wir uns in diesem Kapitel einige grundlegende Werkzeuge an, die helfen, typische Herausforderungen in der Finanzwelt zu lösen – etwa den Umgang mit Datumsangaben und unterschiedlichen Finanzperioden sowie das Formatieren unserer Rohdaten in das richtige Format für Finanzprognosen.

In diesem Kapitel betrachten wir zwei weitere Aspekte, die eine gute Prognose ausmachen. Zuerst sehen wir uns Annahmen an: Was treibt sie, und was passiert, wenn sich eine Annahme ändert? Anschließend beschäftigen wir uns mit Abweichungen, denn eine Prognose wird zu einem bestimmten Zeitpunkt erstellt – aber was, wenn die tatsächlichen Ergebnisse nicht zu unserer Prognose passen? Wir brauchen eine belastbare Prognose, die sowohl auf Änderungen in den Annahmen reagieren kann als auch Abweichungen berücksichtigt. Genau das erkunden wir in diesem Kapitel.