Розробка та побудова динамічних прогнозних моделей
Розширений прикладний курс
Для ефективного проходження просунутого курсу бажано, щоб слухачі були знайомі з VBAдля Excel, або принаймні могли читати код.
Просунутий курс є продовженням основного курсу, і присвячений більш складним питанням побудови фінансових моделей. Відповідно, в просунутому курсі ми не розглядаємо детально основи розробки структури фінансової моделі, базові блоки, логічну ув'язку між компонентами моделі, базові формули і технічні прийоми прогнозного моделювання в MSExcel.
Якщо ви не відчуваєте себе впевнено з основами побудови фінансової моделі, рекомендуємо рухатися по модулях послідовно і спочатку прослухати основний курс.
5 причин пройти курс у нас
Курс у записі
Розширений прикладний курс
Для ефективного проходження просунутого курсу бажано, щоб слухачі були знайомі з VBAдля Excel, або принаймні могли читати код.
Просунутий курс є продовженням основного курсу, і присвячений більш складним питанням побудови фінансових моделей. Відповідно, в просунутому курсі ми не розглядаємо детально основи розробки структури фінансової моделі, базові блоки, логічну ув'язку між компонентами моделі, базові формули і технічні прийоми прогнозного моделювання в MSExcel.
Якщо ви не відчуваєте себе впевнено з основами побудови фінансової моделі, рекомендуємо рухатися по модулях послідовно і спочатку прослухати основний курс.
5 причин пройти курс у нас
- ви будете створювати зрозумілі прозорі прогнозні моделі стандарту якості міжнародних компаній
- Підвищіть швидкість аналізу та прийняття рішень за допомогою ефективних інструментів фінансового моделювання
- зможете застосовувати техніку прогнозного моделювання для різної специфіки бізнесу та професійних завдань
- поліпшите практичні навички застосування універсальних формул Excel в роботі з фінансовими моделями будь-якої складності
- знайдете рішення важких завдань і відповіді на ваші запитання за підтримки викладача і перегляду запису курсу
- Огляд програми курсу та"Дорожня карта".
- області застосування питань просунутого курсу, інтеграція з чинним функціоналом управління, планування, бюджетування компаній.
- формули і вбудовані інструменти пошуку заданих значень і оптимізації.Інструмент "підбір значення". Серія практичних кейсів.
- застосування VBAдля підбору параметра в часових рядах.
- функція "Пошук рішення" (Solver): техніка використання, обмеження, області застосування. Прикладні прийоми використання пакету Solver, серія практичних кейсів.
- формули та вбудовані інструменти MS Excel для статистичного аналізу. Пакет "аналіз даних".
- кореляція та кореляційна матриця.
- рівняння регресії: незалежні змінні, фактори (коефіцієнти) при незалежних змінних. Парна і множинна регресія.
- оцінка статистичної значущості коефіцієнтів регресії, аналіз відхилень (ANOVA).
- практичні кейси на побудову регресійних рівнянь і проведення регресійного аналізу в Excel.
- Авторегресійна модель n-ого порядку-AR (N): поняття, практичне застосування. Принципи і технічні прийоми аналізу на базі AR
.
- Прогноз сезонності в динамічних моделях за допомогою авторегресійних моделей.
- Принцип побудови амортизаційних таблиць методом ефективного відсотка. Фінансові функції MSExcel.
- розбір практичного прикладу прогноз фінансового лізингу для лізингоодержувача.
- основи побудови динамічної панелі керування результатами моделі для прийняття рішень. Представлення результатів сценарного та імітаційного моделювання з dashboard.
- вбудовані інструменти MSExcel для візуалізації результатів моделювання: елементи управління форми, інструменти умовного форматування, Зведені таблиці (PowerPivot).
- Принципи консолідація моделей дочірніх і залежних суспільств.
- уніфікація даних і структури моделі для консолідації. Бібліотеки та прапори для групи компаній.
- обробка вихідних даних. Налаштування периметра консолідації.
- внутрішньогрупові інвестиції та розрахунки.
- Налаштування периметра консолідації через панель управління.
- консолідація нового інвестиційного проекту: аналіз впливу на існуючу консолідовану фінансову модель, аналіз сценаріїв" з проектом "/"без проекту".
- побудова консолідованої прогнозної фінансової моделі:
- просте" додавання " моделей;
- консолідація моделей в межах одного файлу;
- консолідація моделей з декількох файлів з використанням VBAExcel.
Курс у записі
https://privatelink.de/?http://elcampus.ru/finmodel/