С
Разработка и построение динамических прогнозных моделей
Продвинутый прикладной курс
Для эффективного прохождения продвинутого курса желательно, чтобы слушатели были знакомы с VBAдля Excel, или по крайней мере могли читать код.
Продвинутый курс является продолжением основного курса, и посвящен более сложным вопросам построения финансовых моделей. Соответственно, в продвинутом курсе мы не рассматриваем подробно основы разработки структуры финансовой модели, базовые блоки, логическую увязку между компонентами модели, базовые формулы и технические приемы прогнозного моделирования в MSExcel.
Если вы не чувствуете себя уверенно с основами построения финансовой модели, рекомендуем двигаться по модулям последовательно и сначала прослушать основной курс.
5 причин пройти курс у нас
• Вы будете создавать понятные прозрачные прогнозные модели стандарта качества международных компаний
• Повысите скорость анализа и принятия решений с помощью эффективных инструментов финансового моделирования
• Сможете применять технику прогнозного моделирования для разной специфики бизнеса и профессиональных задач
• Улучшите практические навыки применения универсальных формул Excel в работе с финансовыми моделями любой сложности
• Найдете решение трудных задач и ответы на Ваши вопросы при поддержке преподавателя и просмотра записи курса
Введение
- Обзор программы курса и «дорожная карта».
- Области применения вопросов продвинутого курса, интеграция с действующим функционалом управления, планирования, бюджетирования компаний.
- Формулы и встроенные инструменты поиска заданных значений и оптимизации.
- Инструмент «Подбор значения». Серия практических кейсов.
- Применение VBAдля подбора параметра во временных рядах.
- Функция «Поиск решения» (Solver): техника использования, ограничения, области применения. Прикладные приемы использования пакета Solver, серия практических кейсов.
- Формулы и встроенные инструменты MS Excel для статистического анализа. Пакет «Анализ данных».
- Корреляция и корреляционная матрица.
- Уравнение регрессии: независимые переменные, факторы (коэффициенты) при независимых переменных. Парная и множественная регрессия.
- Оценка статистической значимости коэффициентов регрессии, анализ отклонений (ANOVA).
- Практические кейсы на построение регрессионных уравнений и проведение регрессионного анализа в Excel.
- Авторегрессионная модель n-ого порядка - AR: понятие, практическое применение. Принципы и технические приемы анализа на базе AR.
- Прогноз сезонности в динамических моделях с помощью авторегрессионных моделей.
- Принцип построения амортизационных таблиц методом эффективного процента. Финансовые функции MSExcel.
- Разбор практического примера прогноз финансового лизинга для лизингополучателя.
- Основы построения динамической панели управления результатами модели для принятия решений. Представление результатов сценарного и имитационного моделирования с dashboard.
- Встроенные инструменты MSExcel для визуализации результатов моделирования: элементы управления формы, инструменты условного форматирования, сводные таблицы (PowerPivot).
- Принципы консолидация моделей дочерних и зависимых обществ.
- Унификация данных и структуры модели для консолидации. Библиотеки и флаги для группы компаний.
- Обработка исходных данных. Настройка периметра консолидации.
- Внутригрупповые инвестиции и расчеты.
- Настройка периметра консолидации через панель управления.
- Консолидация нового инвестиционного проекта: анализ влияния на существующую консолидированную финансовую модель, анализ сценариев «с проектом» / «без проекта».
- Построение консолидированной прогнозной финансовой модели:
* консолидация моделей в пределах одного файла;
* консолидация моделей из нескольких файлов с использованием VBAExcel.
Подведение итогов
Подробнее:
Скачать:
Чтобы скачать курс, новым пользователям, необходимо Пройти Регистрацию
Если у вас уже есть аккаунт Войти на Форум
Симпатии:
Это понравилось iriska121188
