存贷双高识别：有息债务占投入总资本比率

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金融风险管理 - q064
存贷双高识别：有息债务/投入总资本比率
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metadata = {
    "id": "q064",
    "title": "存贷双高识别：有息债务占投入总资本比率",
    "module": "存贷双高风险识别",
    "difficulty": "beginner",
    "data_files": ["balance_sheet.csv", "solvency.csv"],
    "skills": ["有息债务", "投入总资本", "存贷双高第二条件"],
    "estimated_minutes": 10
}

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【题目】
读取balance_sheet.csv和solvency.csv，筛选2023年合并报表，
计算有息债务/投入总资本比率（存贷双高第二个判断条件）：

有息债务 = F010601A（来自solvency.csv）
投入总资本 = 有息债务 + 所有者权益合计（来自balance_sheet.csv）
比率 = 有息债务 / 投入总资本

筛选比率 >= 0.20 的公司，按比率降序，输出前15家。

输出DataFrame，包含：Stkcd、ShortName、有息债务、所有者权益合计、投入总资本、比率（保留4位小数）
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def solve():
    import pandas as pd
    from pyodide.http import open_url
    from io import StringIO

    BASE_URL = "https://data.zuihe.com/finance/"
    bs = pd.read_csv(StringIO(open_url(BASE_URL + "balance_sheet.csv").read()))
    sol = pd.read_csv(StringIO(open_url(BASE_URL + "solvency.csv").read()))

    bs23 = bs[(bs['Accper'] == '2023-12-31') & (bs['Typrep'] == 'A')][
        ['Stkcd', 'ShortName', '所有者权益合计']]
    sol23 = sol[(sol['Accper'] == '2023-12-31') & (sol['Typrep'] == 'A')][
        ['Stkcd', 'F010601A']].rename(columns={'F010601A': '有息债务'})

    df = bs23.merge(sol23, on='Stkcd').dropna(subset=['有息债务', '所有者权益合计'])
    df = df[df['所有者权益合计'] > 0]
    df['投入总资本'] = df['有息债务'] + df['所有者权益合计']
    df['比率'] = (df['有息债务'] / df['投入总资本']).round(4)
    df = df[df['比率'] >= 0.20]

    result = df.nlargest(15, '比率')[
        ['Stkcd', 'ShortName', '有息债务', '所有者权益合计', '投入总资本', '比率']
    ].reset_index(drop=True)
    return result.to_string()

if __name__ == "__main__":
    print(solve())