Créer des modèles de prévision sensibles et hypothèses courantes

Prévision financière en Python

Victoria Clark

CGMA Financial Analyst

Points à considérer pour prévoir

  • Interpréter correctement les données
  • Tenir compte des variations des données
  • Tenir compte des variables liées
    • Dépendances
    • Sensibilités
  • Formuler des hypothèses
Prévision financière en Python

Hypothèses

  • « Meilleure estimation » selon les données disponibles
  • Fixées au début du processus de prévision
  • Servent à orienter la prévision
  • Peuvent être contrôlées directement
  • Peuvent être contrôlées indirectement
    • Hors du contrôle de l'entreprise

cygne noir

Prévision financière en Python

Types d'hypothèses

  • Probabilité
    • Pondérée
  • Sentiment du marché
  • Offre et demande

point d'interrogation

Prévision financière en Python

Travailler avec des paires en Python

Utiliser des listes combinées

Issue Probabilité (%)
1 30
2 20
3 50

 

outcome_probability = ['1|0.3', '2|0.2', '3|0.5']
Prévision financière en Python

Définir une fonction Python

Définir une formule de dépendance ou de sensibilité

  • Éviter les doublons et les erreurs
def assumption1()
  if marketsentiment = 0.3:
    sales + sales*0.1
  else 
    sales
Prévision financière en Python

Passons à la pratique !

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