Финансовое моделирование. Продвинутый уровень (2022)

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.
«Элементы оптимизационного моделирования в MSExcel»
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.
«Регрессионный и корреляционный анализ»
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.
«Прогноз и анализ операций финансового лизинга»
Принцип построения амортизационных таблиц методом эффективного процента. Финансовые функции MSExcel.
Разбор практического примера прогноз финансового лизинга для лизингополучателя.
«Динамическая панель управления результатами модели (dashboard)»
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).
«Построение финансовой модели бизнеса с несколькими генерирующими единицами»
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.
Подведение итогов