Финансовое моделирование -продвинутый уровень [Юрий Говоров] [Elcampus]
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.
Введение
Скрытое содержимое.
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.
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:
- простое «сложение» моделей;
- консолидация моделей в пределах одного файла;
- консолидация моделей из нескольких файлов с использованием VBAExcel.
Скрытое содержимое.