Spaces:
Runtime error
Runtime error
Update app.py
Browse files
app.py
CHANGED
|
@@ -28,44 +28,6 @@ COLS = []
|
|
| 28 |
fhe_dir = "fhe_model_artifacts"
|
| 29 |
key_dir = "client_keys"
|
| 30 |
|
| 31 |
-
SELECTED_FEATS = [
|
| 32 |
-
"Cari Oran",
|
| 33 |
-
"Dönen Varlıklar / Aktif (%)",
|
| 34 |
-
"Asit Test Oranı",
|
| 35 |
-
"Nakit Oranı",
|
| 36 |
-
"Aktif Karlılık (%)",
|
| 37 |
-
"Faaliyet Kar Marjı",
|
| 38 |
-
"Esas Faaliyet Kar Marjı",
|
| 39 |
-
"Brüt Kar Marjı (%)",
|
| 40 |
-
"FAVÖK Marjı (%)",
|
| 41 |
-
"Net Kar Marjı",
|
| 42 |
-
"Özsermaye Karlılığı (%)",
|
| 43 |
-
"VAFÖK Marjı",
|
| 44 |
-
"ROCE Oranı",
|
| 45 |
-
"Finansman Gider / Net Satış",
|
| 46 |
-
"Borç Kaynak Oranı",
|
| 47 |
-
"Duran Varlıklar / Aktif ",
|
| 48 |
-
"Duran Varlıklar / Maddi Özkaynak",
|
| 49 |
-
"Esas Faaliyet Karı / Kısa Vadeli Borç",
|
| 50 |
-
"FAVÖK / Kısa Vade Borç",
|
| 51 |
-
"Net Borç / FAVÖK",
|
| 52 |
-
"Kısa Vade Borç / Aktif",
|
| 53 |
-
"Kısa Vade Borç / Dönen Varlık",
|
| 54 |
-
"Kısa Vade Borç / Özsermaye",
|
| 55 |
-
"Kısa Vade Borç / Toplam Borç",
|
| 56 |
-
"Net Satışlar / Kısa Vade Borç",
|
| 57 |
-
"Özsermaye / Aktif",
|
| 58 |
-
"Özsermaye / Maddi Duran Varlıklar",
|
| 59 |
-
"Toplam Borç / Özsermaye",
|
| 60 |
-
"Aktif Devir Hızı",
|
| 61 |
-
"Alacak Devir Hızı",
|
| 62 |
-
"Dönen Varlıklar Devir Hızı",
|
| 63 |
-
"Ticari Borçlar Devir Hızı",
|
| 64 |
-
"Finansal Kaldıraç",
|
| 65 |
-
"Stok Devir Hızı",
|
| 66 |
-
"Altman Z-Skoru",
|
| 67 |
-
"Springate Skoru"
|
| 68 |
-
]
|
| 69 |
|
| 70 |
def safe_div(a: pd.Series, b: pd.Series) -> pd.Series:
|
| 71 |
return (a / b.replace(0, np.nan)).fillna(0)
|
|
@@ -133,7 +95,19 @@ def compute_ratios(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
|
|
| 133 |
Z3 = safe_div(df["Dönen Varlıklar"], df["Kısa Vadeli Yükümlülükler"])
|
| 134 |
df["Zmijewski Skoru"] = -4.3 - 4.5 * Z1 + 5.7 * Z2 - 0.004 * Z3
|
| 135 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 136 |
|
|
|
|
| 137 |
return df
|
| 138 |
|
| 139 |
|
|
|
|
| 28 |
fhe_dir = "fhe_model_artifacts"
|
| 29 |
key_dir = "client_keys"
|
| 30 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 31 |
|
| 32 |
def safe_div(a: pd.Series, b: pd.Series) -> pd.Series:
|
| 33 |
return (a / b.replace(0, np.nan)).fillna(0)
|
|
|
|
| 95 |
Z3 = safe_div(df["Dönen Varlıklar"], df["Kısa Vadeli Yükümlülükler"])
|
| 96 |
df["Zmijewski Skoru"] = -4.3 - 4.5 * Z1 + 5.7 * Z2 - 0.004 * Z3
|
| 97 |
|
| 98 |
+
#L Model Score
|
| 99 |
+
L1 = X1
|
| 100 |
+
L2 = X2
|
| 101 |
+
L3 = X3
|
| 102 |
+
L4 = X4
|
| 103 |
+
L5 = X5
|
| 104 |
+
|
| 105 |
+
L6_num = safe_div(df["Nakit ve Nakit Benzerleri"], df["Kısa Vadeli Yükümlülükler"])
|
| 106 |
+
L6 = safe_div(L6_num, df["Kısa Vadeli Yükümlülükler"] + df["Uzun Vadeli Yükümlülükler"])
|
| 107 |
+
L7 = safe_div(df["Kısa Vadeli Yükümlülükler"] + df["Uzun Vadeli Yükümlülükler"], df["Dönen Varlıklar"] + df["Duran Varlıklar"])
|
| 108 |
+
df["L Model Skoru"] = -0.113*L1 + 0.238*L2 - 0.052* L3 - 0.051* L4 + 0.011* L5 + 0.729*L6 - 0.639*L7
|
| 109 |
|
| 110 |
+
|
| 111 |
return df
|
| 112 |
|
| 113 |
|