repoAF1204 natascia3

%23%20%2F%2F%2F%20script%0A%23%20requires-python%20%3D%20%22%3E%3D3.13%22%0A%23%20dependencies%20%3D%20%5B%0A%23%20%20%20%20%20%22marimo%3E%3D0.22.4%22%2C%0A%23%20%20%20%20%20%22pandas%3E%3D3.0.2%22%2C%0A%23%20%20%20%20%20%22plotly%3E%3D6.6.0%22%2C%0A%23%20%20%20%20%20%22uv%3E%3D0.11.6%22%2C%0A%23%20%5D%0A%23%20%2F%2F%2F%0A%0Aimport%20marimo%0A%0A__generated_with%20%3D%20%220.23.1%22%0Aapp%20%3D%20marimo.App()%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20import%20marimo%20as%20mo%0A%20%20%20%20import%20pandas%20as%20pd%0A%20%20%20%20import%20plotly.express%20as%20px%0A%0A%20%20%20%20return%20mo%2C%20pd%2C%20px%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo%2C%20pd)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Load%20the%20included%20public%20dataset%20directly%20from%20the%20notebook's%20location.%0A%20%20%20%20%23%20This%20avoids%20remote%20fetch%20failures%20in%20exported%20HTML%2FWASM%20apps.%0A%20%20%20%20data_path%20%3D%20mo.notebook_location()%20%2F%20%22public%22%20%2F%20%22sp500_ZScore_AvgCostofDebt.csv%22%0A%20%20%20%20df%20%3D%20pd.read_csv(str(data_path))%0A%0A%20%20%20%20df%20%3D%20df.dropna(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20subset%3D%5B%22AvgCost_of_Debt%22%2C%20%22Z_Score_lag%22%2C%20%22Sector_Key%22%2C%20%22Market_Cap%22%2C%20%22Name%22%5D%0A%20%20%20%20).copy()%0A%0A%20%20%20%20df%20%3D%20df%5Bdf%5B%22AvgCost_of_Debt%22%5D%20%3C%200.15%5D.copy()%0A%0A%20%20%20%20df%5B%22Debt_Cost_Percent%22%5D%20%3D%20df%5B%22AvgCost_of_Debt%22%5D%20*%20100%0A%20%20%20%20df%5B%22Market_Cap_B%22%5D%20%3D%20df%5B%22Market_Cap%22%5D%20%2F%201e9%0A%20%20%20%20df%5B%22Z_Score_lag%22%5D%20%3D%20df%5B%22Z_Score_lag%22%5D.round(2)%0A%20%20%20%20df%5B%22Debt_Cost_Percent%22%5D%20%3D%20df%5B%22Debt_Cost_Percent%22%5D.round(2)%0A%20%20%20%20df%5B%22Market_Cap_B%22%5D%20%3D%20df%5B%22Market_Cap_B%22%5D.round(2)%0A%0A%20%20%20%20def%20classify_zone(z)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20z%20%3C%201.81%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20%22Distress%20Zone%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20elif%20z%20%3C%202.99%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20%22Grey%20Zone%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20%22Safe%20Zone%22%0A%0A%20%20%20%20df%5B%22Risk_Zone%22%5D%20%3D%20df%5B%22Z_Score_lag%22%5D.apply(classify_zone)%0A%20%20%20%20return%20(df%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(df%2C%20mo)%3A%0A%20%20%20%20sectors%20%3D%20sorted(df%5B%22Sector_Key%22%5D.unique().tolist())%0A%0A%20%20%20%20max_cap%20%3D%20int((df%5B%22Market_Cap_B%22%5D.max()%20%2F%2F%2050%20%2B%201)%20*%2050)%0A%0A%20%20%20%20sector_dropdown%20%3D%20mo.ui.multiselect(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20options%3Dsectors%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20value%3Dsectors%5B%3A4%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22Filter%20by%20Sector%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20cap_slider%20%3D%20mo.ui.slider(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20start%3D0%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20stop%3Dmax_cap%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20step%3D10%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20value%3D0%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22Min%20Market%20Cap%20(%24%20Billions)%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%20cap_slider%2C%20sector_dropdown%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(cap_slider%2C%20df%2C%20sector_dropdown)%3A%0A%20%20%20%20filtered%20%3D%20df%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(df%5B%22Sector_Key%22%5D.isin(sector_dropdown.value))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%26%20(df%5B%22Market_Cap_B%22%5D%20%3E%3D%20cap_slider.value)%0A%20%20%20%20%5D.copy()%0A%20%20%20%20return%20(filtered%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(filtered)%3A%0A%20%20%20%20company_count%20%3D%20len(filtered)%0A%0A%20%20%20%20if%20company_count%20%3E%200%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20avg_debt_cost%20%3D%20round(filtered%5B%22Debt_Cost_Percent%22%5D.mean()%2C%202)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20median_z%20%3D%20round(filtered%5B%22Z_Score_lag%22%5D.median()%2C%202)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20distressed_pct%20%3D%20round(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20(filtered%5B%22Risk_Zone%22%5D.eq(%22Distress%20Zone%22).mean()%20*%20100)%2C%201%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20avg_debt_cost%20%3D%200%0A%20%20%20%20%20%20%20%20median_z%20%3D%200%0A%20%20%20%20%20%20%20%20distressed_pct%20%3D%200%0A%20%20%20%20return%20avg_debt_cost%2C%20company_count%2C%20distressed_pct%2C%20median_z%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(avg_debt_cost%2C%20company_count%2C%20distressed_pct%2C%20median_z%2C%20mo)%3A%0A%20%20%20%20kpi_row%20%3D%20mo.hstack(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.callout(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(f%22%23%23%23%20%7Bcompany_count%7D%5Cn**Companies%20Selected**%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20kind%3D%22neutral%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.callout(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(f%22%23%23%23%20%7Bavg_debt_cost%7D%25%5Cn**Average%20Cost%20of%20Debt**%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20kind%3D%22info%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.callout(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(f%22%23%23%23%20%7Bmedian_z%7D%5Cn**Median%20Altman%20Z-Score**%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20kind%3D%22warn%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.callout(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(f%22%23%23%23%20%7Bdistressed_pct%7D%25%5Cn**In%20Distress%20Zone**%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20kind%3D%22danger%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20widths%3D%22equal%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20gap%3D2%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%20(kpi_row%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(filtered%2C%20mo%2C%20px)%3A%0A%20%20%20%20fig%20%3D%20px.scatter(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20filtered%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D%22Z_Score_lag%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20y%3D%22Debt_Cost_Percent%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20color%3D%22Sector_Key%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20size%3D%22Market_Cap_B%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20hover_name%3D%22Name%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20hover_data%3D%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Sector_Key%22%3A%20True%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Market_Cap_B%22%3A%20%22%3A.2f%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Risk_Zone%22%3A%20True%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Z_Score_lag%22%3A%20%22%3A.2f%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Debt_Cost_Percent%22%3A%20%22%3A.2f%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22Cost%20of%20Debt%20vs%20Credit%20Risk%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20labels%3D%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Z_Score_lag%22%3A%20%22Altman%20Z-Score%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Debt_Cost_Percent%22%3A%20%22Cost%20of%20Debt%20(%25)%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Sector_Key%22%3A%20%22Sector%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Market_Cap_B%22%3A%20%22Market%20Cap%20(%24B)%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20template%3D%22presentation%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20width%3D950%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20height%3D620%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20fig.add_vline(x%3D1.81%2C%20line_dash%3D%22dash%22%2C%20line_color%3D%22red%22)%0A%20%20%20%20fig.add_vline(x%3D2.99%2C%20line_dash%3D%22dash%22%2C%20line_color%3D%22green%22)%0A%0A%20%20%20%20fig.add_annotation(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D1.81%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20y%3D1.02%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20yref%3D%22paper%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20text%3D%22Distress%20threshold%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20showarrow%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20font%3Ddict(size%3D11)%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20fig.add_annotation(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D2.99%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20y%3D1.02%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20yref%3D%22paper%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20text%3D%22Safe%20threshold%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20showarrow%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20font%3Ddict(size%3D11)%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20scatter_chart%20%3D%20mo.ui.plotly(fig)%0A%20%20%20%20return%20(scatter_chart%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(filtered%2C%20mo%2C%20px)%3A%0A%20%20%20%20hist_fig%20%3D%20px.histogram(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20filtered%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D%22Z_Score_lag%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20color%3D%22Sector_Key%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20nbins%3D25%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22Distribution%20of%20Altman%20Z-Scores%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20labels%3D%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Z_Score_lag%22%3A%20%22Altman%20Z-Score%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Sector_Key%22%3A%20%22Sector%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20template%3D%22presentation%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20width%3D950%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20height%3D500%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20barmode%3D%22overlay%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20opacity%3D0.72%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20hist_chart%20%3D%20mo.ui.plotly(hist_fig)%0A%20%20%20%20return%20(hist_chart%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(filtered%2C%20mo%2C%20px)%3A%0A%20%20%20%20box_fig%20%3D%20px.box(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20filtered%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D%22Sector_Key%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20y%3D%22Debt_Cost_Percent%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20color%3D%22Sector_Key%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22Cost%20of%20Debt%20by%20Sector%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20labels%3D%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Sector_Key%22%3A%20%22Sector%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Debt_Cost_Percent%22%3A%20%22Cost%20of%20Debt%20(%25)%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20template%3D%22presentation%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20width%3D950%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20height%3D560%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20points%3D%22outliers%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20box_fig.update_layout(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20xaxis_tickangle%3D-45%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20margin%3Ddict(b%3D140)%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20box_chart%20%3D%20mo.ui.plotly(box_fig)%0A%20%20%20%20return%20(box_chart%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(filtered%2C%20mo%2C%20px)%3A%0A%20%20%20%20risk_summary%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20filtered.groupby(%22Risk_Zone%22%2C%20as_index%3DFalse)%5B%22Debt_Cost_Percent%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.mean()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.sort_values(%22Debt_Cost_Percent%22%2C%20ascending%3DFalse)%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20zone_order%20%3D%20%5B%22Distress%20Zone%22%2C%20%22Grey%20Zone%22%2C%20%22Safe%20Zone%22%5D%0A%0A%20%20%20%20risk_bar_fig%20%3D%20px.bar(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20risk_summary%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D%22Risk_Zone%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20y%3D%22Debt_Cost_Percent%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20color%3D%22Risk_Zone%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20category_orders%3D%7B%22Risk_Zone%22%3A%20zone_order%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22Average%20Cost%20of%20Debt%20by%20Risk%20Zone%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20labels%3D%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Risk_Zone%22%3A%20%22Risk%20Zone%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Debt_Cost_Percent%22%3A%20%22Average%20Cost%20of%20Debt%20(%25)%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20template%3D%22presentation%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20width%3D950%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20height%3D500%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20text_auto%3D%22.2f%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20risk_bar_chart%20%3D%20mo.ui.plotly(risk_bar_fig)%0A%20%20%20%20return%20(risk_bar_chart%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(filtered%2C%20mo)%3A%0A%20%20%20%20if%20len(filtered)%20%3D%3D%200%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20top_risk_md%20%3D%20mo.md(%22No%20companies%20match%20the%20selected%20filters.%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20top_risk_table%20%3D%20None%0A%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20top_risk%20%3D%20filtered.nsmallest(5%2C%20%22Z_Score_lag%22)%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Name%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Sector_Key%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Z_Score_lag%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Debt_Cost_Percent%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Market_Cap_B%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Risk_Zone%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5D.copy()%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20top_risk_md%20%3D%20mo.md(%22%23%23%23%20Highest-Risk%20Companies%20in%20Current%20Selection%22)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20top_risk_table%20%3D%20mo.ui.table(top_risk)%0A%20%20%20%20return%20top_risk_md%2C%20top_risk_table%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(filtered%2C%20mo)%3A%0A%20%20%20%20if%20len(filtered)%20%3D%3D%200%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20insight_text%20%3D%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Analytical%20Insight%0A%20%20%20%20No%20observations%20are%20available%20under%20the%20current%20filters.%20Try%20selecting%20more%20sectors%20or%20lowering%20the%20market%20capitalisation%20threshold.%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20distress%20%3D%20filtered%5Bfiltered%5B%22Risk_Zone%22%5D%20%3D%3D%20%22Distress%20Zone%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20safe%20%3D%20filtered%5Bfiltered%5B%22Risk_Zone%22%5D%20%3D%3D%20%22Safe%20Zone%22%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20len(distress)%20%3E%200%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20distress_avg%20%3D%20round(distress%5B%22Debt_Cost_Percent%22%5D.mean()%2C%202)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20distress_avg%20%3D%20None%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20len(safe)%20%3E%200%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20safe_avg%20%3D%20round(safe%5B%22Debt_Cost_Percent%22%5D.mean()%2C%202)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20safe_avg%20%3D%20None%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20largest_sector%20%3D%20filtered%5B%22Sector_Key%22%5D.value_counts().idxmax()%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20distress_avg%20is%20not%20None%20and%20safe_avg%20is%20not%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20spread%20%3D%20round(distress_avg%20-%20safe_avg%2C%202)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20insight_text%20%3D%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Analytical%20Insight%0A%20%20%20%20The%20filtered%20data%20suggests%20a%20meaningful%20relationship%20between%20**financial%20health**%20and%20**borrowing%20cost**.%20%20%0A%20%20%20%20Companies%20in%20the%20**Distress%20Zone**%20have%20an%20average%20cost%20of%20debt%20of%20**%7Bdistress_avg%7D%25**%2C%20compared%20with%20**%7Bsafe_avg%7D%25**%20for%20firms%20in%20the%20**Safe%20Zone**.%20%20%0A%20%20%20%20This%20implies%20a%20borrowing%20cost%20gap%20of%20**%7Bspread%7D%20percentage%20points**%2C%20supporting%20the%20idea%20that%20lenders%20demand%20higher%20returns%20from%20firms%20with%20weaker%20balance-sheet%20strength.%0A%0A%20%20%20%20The%20largest%20group%20in%20the%20current%20selection%20is%20**%7Blargest_sector%7D**%2C%20which%20means%20the%20sector%20mix%20can%20materially%20affect%20the%20overall%20distribution%20shown%20in%20the%20charts.%20%20%0A%20%20%20%20Overall%2C%20the%20dashboard%20indicates%20that%20stronger%20Altman%20Z-Scores%20are%20generally%20associated%20with%20lower%20financing%20pressure%20and%20better%20credit%20quality.%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20insight_text%20%3D%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Analytical%20Insight%0A%20%20%20%20The%20current%20filtered%20view%20does%20not%20include%20enough%20firms%20in%20both%20the%20**Distress%20Zone**%20and%20**Safe%20Zone**%20to%20compare%20average%20borrowing%20costs%20directly.%20%20%0A%20%20%20%20However%2C%20the%20selected%20companies%20still%20show%20how%20sector%20composition%20and%20company%20size%20can%20influence%20the%20distribution%20of%20Altman%20Z-Scores%20and%20cost%20of%20debt.%0A%0A%20%20%20%20The%20largest%20group%20in%20the%20current%20selection%20is%20**%7Blargest_sector%7D**.%20%20%0A%20%20%20%20This%20dashboard%20remains%20useful%20for%20identifying%20which%20sectors%20contain%20more%20financially%20vulnerable%20firms%20and%20where%20borrowing%20costs%20appear%20most%20dispersed.%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%0A%20%20%20%20insight_md%20%3D%20mo.md(insight_text)%0A%20%20%20%20return%20(insight_md%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20tab_cv%20%3D%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Natascia%20Hossain%20%20%0A%20%20%20%20**BSc%20Accounting%20%26%20Finance%20Student%20%7C%20Aspiring%20Financial%20Analyst**%0A%0A%20%20%20%20---%0A%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Professional%20Profile%0A%20%20%20%20I%20am%20a%20BSc%20Accounting%20and%20Finance%20student%20at%20Bayes%20Business%20School%20with%20a%20strong%20interest%20in%20financial%20analysis%2C%20Python%2C%20marimo%2C%20and%20data%20visualisation.%20I%20enjoy%20using%20data%20tools%20to%20explore%20real-world%20business%20problems%20and%20communicate%20insights%20clearly.%0A%0A%20%20%20%20Through%20academic%20coursework%20and%20work%20experience%2C%20I%20have%20developed%20strong%20communication%2C%20teamwork%2C%20adaptability%2C%20and%20time%20management%20skills.%20I%20am%20motivated%20to%20continue%20building%20both%20my%20technical%20and%20analytical%20abilities.%0A%0A%20%20%20%20---%0A%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Education%0A%20%20%20%20-%20**BSc%20Accounting%20%26%20Finance**%2C%20Bayes%20Business%20School%20(2025%E2%80%93Present)%0A%0A%20%20%20%20---%0A%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Key%20Skills%0A%20%20%20%20-%20Python%20for%20Data%20Analysis%20%20%0A%20%20%20%20-%20Data%20Visualisation%20with%20Plotly%20%20%0A%20%20%20%20-%20Financial%20Analysis%20%20%0A%20%20%20%20-%20Interactive%20Dashboards%20with%20marimo%20%20%0A%20%20%20%20-%20Communication%20%20%0A%20%20%20%20-%20Teamwork%20%20%0A%20%20%20%20-%20Time%20Management%20%20%0A%20%20%20%20-%20Adaptability%20%20%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%20(tab_cv%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(%0A%20%20%20%20box_chart%2C%0A%20%20%20%20cap_slider%2C%0A%20%20%20%20hist_chart%2C%0A%20%20%20%20insight_md%2C%0A%20%20%20%20kpi_row%2C%0A%20%20%20%20mo%2C%0A%20%20%20%20risk_bar_chart%2C%0A%20%20%20%20scatter_chart%2C%0A%20%20%20%20sector_dropdown%2C%0A%20%20%20%20top_risk_md%2C%0A%20%20%20%20top_risk_table%2C%0A)%3A%0A%20%20%20%20tab_project%20%3D%20mo.vstack(%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20%F0%9F%93%8A%20Financial%20Data%20Analysis%20Project%0A%0A%20%20%20%20This%20interactive%20portfolio%20project%20investigates%20the%20relationship%20between%20**credit%20risk**%20and%20**cost%20of%20debt**%20using%20S%26P%20500%20company%20data.%20The%20analysis%20focuses%20on%20the%20**Altman%20Z-Score**%20as%20a%20measure%20of%20financial%20health%20and%20examines%20how%20borrowing%20costs%20vary%20across%20sectors%20and%20company%20sizes.%0A%0A%20%20%20%20---%0A%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Project%20Aim%0A%20%20%20%20The%20purpose%20of%20this%20dashboard%20is%20to%20show%20how%20financial%20strength%20can%20influence%20a%20firm's%20access%20to%20external%20finance.%20In%20particular%2C%20it%20explores%20whether%20firms%20with%20lower%20Z-Scores%2C%20indicating%20greater%20financial%20distress%2C%20tend%20to%20face%20higher%20borrowing%20costs.%0A%0A%20%20%20%20---%0A%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Skills%20Demonstrated%0A%20%20%20%20-%20Data%20cleaning%20and%20transformation%20using%20**pandas**%0A%20%20%20%20-%20Interactive%20dashboard%20design%20using%20**marimo**%0A%20%20%20%20-%20Financial%20visualisation%20using%20**Plotly**%0A%20%20%20%20-%20Application%20of%20the%20**Altman%20Z-Score**%20to%20assess%20default%20risk%0A%20%20%20%20-%20Comparative%20analysis%20across%20sectors%20and%20market%20capitalisation%20ranges%0A%20%20%20%20-%20Interpretation%20of%20credit%20risk%20patterns%20for%20business%20decision-making%0A%0A%20%20%20%20---%0A%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Why%20This%20Project%20Stands%20Out%0A%20%20%20%20This%20project%20combines%20financial%20theory%20with%20interactive%20data%20analysis%20rather%20than%20only%20presenting%20static%20charts.%20Users%20can%20adjust%20the%20sector%20mix%20and%20firm%20size%20threshold%20to%20test%20how%20conclusions%20change%20under%20different%20market%20conditions.%20This%20makes%20the%20dashboard%20more%20analytical%2C%20exploratory%2C%20and%20suitable%20for%20professional%20portfolio%20use.%0A%0A%20%20%20%20**Red%20dashed%20line%3A**%20Distress%20threshold%20(**1.81**)%20%20%0A%20%20%20%20**Green%20dashed%20line%3A**%20Safe%20threshold%20(**2.99**)%0A%20%20%20%20%22%22%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.callout(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Use%20the%20controls%20below%20to%20explore%20how%20**sector**%20and%20**company%20size**%20influence%20credit%20risk%20and%20borrowing%20costs.%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20kind%3D%22info%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20kpi_row%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.hstack(%5Bsector_dropdown%2C%20cap_slider%5D%2C%20justify%3D%22start%22%2C%20gap%3D2)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20scatter_chart%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20hist_chart%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20box_chart%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20risk_bar_chart%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20insight_md%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20top_risk_md%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20top_risk_table%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.callout(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Conclusion%0A%20%20%20%20Overall%2C%20the%20dashboard%20suggests%20that%20firms%20with%20weaker%20financial%20health%20generally%20face%20**higher%20borrowing%20costs**%2C%20while%20firms%20in%20stronger%20financial%20positions%20tend%20to%20benefit%20from%20cheaper%20access%20to%20debt%20finance.%20This%20supports%20the%20view%20that%20credit%20quality%20is%20an%20important%20determinant%20of%20corporate%20financing%20conditions.%0A%0A%20%20%20%20The%20project%20demonstrates%20my%20ability%20to%20use%20Python-based%20tools%20to%20transform%20financial%20data%20into%20clear%2C%20interactive%2C%20and%20decision-relevant%20insights.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20kind%3D%22success%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20%5D)%0A%20%20%20%20return%20(tab_project%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20tab_personal%20%3D%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20%F0%9F%8C%8D%20Personal%20Interests%0A%0A%20%20%20%20-%20Painting%20and%20drawing%20%20%0A%20%20%20%20-%20Outdoor%20activities%20%20%0A%20%20%20%20-%20Gym%20%20%0A%0A%20%20%20%20These%20interests%20help%20me%20stay%20creative%2C%20active%2C%20and%20disciplined%20outside%20of%20my%20academic%20work.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%20(tab_personal%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo%2C%20tab_cv%2C%20tab_personal%2C%20tab_project)%3A%0A%20%20%20%20tabs%20%3D%20mo.ui.tabs(%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%F0%9F%93%84%20About%20Me%22%3A%20tab_cv%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%F0%9F%93%8A%20Projects%22%3A%20tab_project%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%F0%9F%8C%8D%20Interests%22%3A%20tab_personal%2C%0A%20%20%20%20%7D)%0A%20%20%20%20return%20(tabs%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo%2C%20tabs)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(f%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%20Natascia%20Hossain%20%20%0A%20%20%20%20%23%23%23%20BSc%20Accounting%20%26%20Finance%20Student%20%7C%20Aspiring%20Financial%20Analyst%20%20%0A%0A%20%20%20%20Welcome%20to%20my%20personal%20portfolio%20website.%20This%20platform%20showcases%20my%20work%20in%20financial%20data%20analysis%2C%20where%20I%20apply%20Python%2C%20marimo%2C%20and%20data%20visualisation%20techniques%20to%20explore%20real-world%20financial%20insights.%0A%0A%20%20%20%20---%0A%20%20%20%20%7Btabs%7D%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0Aif%20__name__%20%3D%3D%20%22__main__%22%3A%0A%20%20%20%20app.run()%0A