Build your ultimate AI agent
Описание курса
В курсе «Финансовое прогнозирование в Python» вы возьмёте на себя роль финансового директора и научитесь консультировать совет директоров по ключевым показателям. Вы освоите построение финансового прогноза, основы отчётов о прибылях и убытках и балансовых отчётов, а также научитесь работать с неупорядоченными финансовыми данными. В ходе курса вы будете анализировать реальные наборы данных компаний Netflix, Tesla и Ford с помощью библиотеки pandas. По завершении курса вы сможете рассчитывать финансовые показатели, работать с допущениями и отклонениями, а также строить собственные прогнозы на Python!
Предварительные требования
Программа
Структура курса
1
Отчёты о прибылях и убытках
В этой главе мы изучим основы финансовой отчётности, уделив особое внимание отчёту о прибылях и убытках, который содержит сведения о выручке, затратах и прибыли. Вы научитесь рассчитывать показатели рентабельности и закрепите полученные знания, построив прогноз прибыли для Tesla.
- Введение в финансовую отчётность50 XP
- Расчёт валовой прибыли100 XP
- Вычисление чистой прибыли100 XP
- Составляющие валовой и чистой прибыли50 XP
- Вычисление выручки и себестоимости реализованной продукции (COGS)50 XP
- Расчёт объёма продаж100 XP
- Прогнозирование продаж со скидкой100 XP
- Расчёт себестоимости реализованной продукции100 XP
- Расчёт точки безубыточности100 XP
- Работа с необработанными наборами данных прогноза50 XP
- Отчёт о прибылях и убытках Tesla100 XP
- Прогнозирование прибыли Tesla100 XP
2
Балансовый отчёт и прогнозные коэффициенты
В этой главе мы подробнее рассмотрим балансовый отчёт: изучим активы и обязательства, а также специальные коэффициенты для оценки финансового состояния и эффективности компании. Кроме того, вы узнаете, как эти коэффициенты помогают в построении качественного прогноза.
3
Форматирование исходных данных, работа с датами и финансовыми периодами
Мы уже разобрались с основами отчётов о прибылях и убытках и балансовых отчётов. Однако консолидация данных для прогнозирования — задача непростая. В этой главе мы рассмотрим базовые инструменты, которые помогут справиться с типичными сложностями в финансовом анализе: работу с датами и различными финансовыми периодами, а также приведение исходных данных к формату, подходящему для финансового прогнозирования.
4
Допущения и отклонения в прогнозах
В этой главе мы рассмотрим ещё два важных аспекта построения качественного прогноза. Сначала изучим допущения: что лежит в их основе и как меняется прогноз при изменении допущений. Затем разберём отклонения — ведь прогноз строится в конкретный момент времени, и нужно понимать, что делать, когда фактические результаты расходятся с ожидаемыми. Мы научимся создавать гибкий прогноз, чувствительный как к изменениям допущений, так и к фактическим отклонениям.
Финансовое прогнозирование в Python
Курс
завершён
