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商业建模是一种风格化的模式，描述了公司如何创造并向客户提供价值，以及他们如何为此获得回报。
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- Statistical Machine Learning 统计机器学习
- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础
商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Recognizing the Dangers of Using Excel
Financial modelers, like anyone working extensively with Excel, are very aware of the inherent risks involved. According to a study by Ray Panko, who is a leading authority on spreadsheet practices, close to 90 percent of spreadsheets contain errors.
Some managers treat models as though they are able to produce the answer to all their business decisions and solve all their business problems. It’s frightening to see the blind faith that many managers have in their financial models.
After reading this book, you should have a good idea of the importance of financial modeling in businesses today. The reliance on Excel-based financial models is so entrenched within the culture of many organizations, and the practice of handing “legacy models” over to junior staff who don’t understand how the models work is a widespread practice. Models that have been used over and over for many years are passed on and reused. As a consultant, I’ve seen this time and again – the user doesn’t understand how the model works, but they’re “fairly confident” it’s giving them the correct results.
Considering the importance of spreadsheets in business, the risk of error is not one to be taken lightly. The European Spreadsheet Risk Group (EuSpRIG) was set up in 1999 purely for the purpose of addressing issues of spreadsheet integrity. They research and report on spreadsheet horror stories, which contain the latest spreadsheet-related errors reported in the media and how they could have been avoided. The disastrous consequences of uncontrolled use of spreadsheets are always disturbing, and make for somewhat gruesome reading.
I’m always slightly terrified when people say that they’re going to go ahead with a multimillion-dollar project “because of the results of the financial model.” It’s very easy to get a formula wrong, or for the input assumptions to be just a few basis points out, all of which may well have a material impact on the output. Tweaking the input assumptions by just a few dollars either way can have a huge impact on cash flow, profitability, and the downright viability of a project!
We know that both formula and logic errors are very easy to make and prevalent in corporate financial models. As a financial modeler, you should be vigilantly looking for errors as you build the model. For strategies for reducing error in your models, turn to Chapter $13 .$
Although the major dangers of using Excel relate to its susceptibility to errors, the related issues of capacity and lack of discipline also warrant a mention. In this section, I take a closer look at each of these issues.
商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Formula errors
The possibility of error in a model is the number-one thing that keeps a financial modeler awake at night. As a modeler, you must have a healthy respect for spreadsheets and their susceptibility to error.
Imagine you’re working on an exciting new project. You’ve provided a financial model that’s being used for a project or key function of your business. It looks fantastic. People are fired up; money is being spent. But weeks or months into the project, the numbers suddenly aren’t adding up. Why is the project so far over budget? On review, you suddenly realize there has been an error in your original calculations. Yikes! Your credibility and confidence in your work are being questioned, leading to some uncomfortable moments during meetings (not to mention, concern over your future at the company).
What form can these errors take? Generally, modeling errors can be grouped into three broad categories: formula errors, assumptions or input errors, and logic errors.
Formula errors are the easiest errors to make and relatively easy to spot, but they’re horribly embarrassing when they’re discovered. These kinds of “mechanical” errors are also the easiest to avoid by self-checking and correction. Chapter 13 covers some techniques you should employ while building your model to reduce the possibility of formula errors.
A common formula error is simply picking up the wrong cell in the formula – for example, linking to cell B98, which contains 6, instead of cell B97, which contains 0.6. This error initially might seem quite minor, but let’s say your initial investment was $\$ 100,000$. Through your modeling, you work out that there is 60 percent profit margin, but due to this error, you predict $\$ 600,000$ profit instead of $\$ 60,000$. Oops!
商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Assumptions or input errors
Your model’s formulas may be calculating perfectly, but assumptions in financial models are a textbook case of “garbage in, garbage out.” If the assumptions you’ve used as inputs are incorrect, the model will also be incorrect.
When it comes to input errors there are two main types to consider:
) Data input: Data input errors can easily occur if you’re updating operating costs, for example, on a week-to-week basis. If these costs aren’t linked correctly or refreshed regularly, you can get an incomplete or inaccurate picture of the process. Sometimes linking this information to a separate, automatically generated file and using some of the new Modern Excel tools such as Get \& Transform (formerly called Power Query) can automate and expedite this process. Also, be sure to confirm who is responsible for updating the spreadsheet and make sure any changes to the process or update schedule don’t affect your model.
) User input: User input errors occur more frequently when you’re less familiar with the product or project you’re modeling. For example, when it comes to the salary costs of a program, you may factor in the benefits that an employee will receive and assume it will be 5 percent of their salary, which is a fairly standard across-the-board assumption. However, because you’re new to the organization, you may fail to take into account other factors that affect the employee’s benefits, such as an increase in the cost of delivering the dental and medical program that the company prides itself on. Suddenly, this drives the cost to $12.5$ percent of salary, completely blowing out all the staff costs you’ve so carefully calculated.
If you’re making assumptions, you need to record them, consider them, and lay them out carefully in your model. (See Chapter 4 for more information about assumptions documentation.) It’s also a good idea to confirm these inputs with the key stakeholders.
The old saying “Too many cooks spoil the broth” most certainly applies to building a financial model. Unless you have a strict, collaborative set of standards that will ensure that the model is laid out and assumptions are entered consistently, you’ll achieve the best result by having only one modeler working to build the model. When it comes to using the model, however, anyone should be able to use a wellbuilt model. If you’re worried about people messing up your calculations or entering inputs incorrectly, make sure your instructions and documentation explain how to use the model. Also, apply data validations or cell protection to the model to restrict changes the user can make.
商业建模代考
商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Recognizing the Dangers of Using Excel
财务建模师，就像任何广泛使用 Excel 的人一样，非常清楚所涉及的固有风险。根据电子表格实践的权威权威 Ray Panko 的一项研究，接近 90% 的电子表格包含错误。
一些经理将模型视为能够为所有业务决策提供答案并解决所有业务问题。看到许多经理对他们的财务模型抱有盲目的信念，这是令人恐惧的。
阅读本书后，您应该对当今企业中财务建模的重要性有了一个很好的认识。对基于 Excel 的财务模型的依赖在许多组织的文化中根深蒂固，将“遗留模型”交给不了解模型如何工作的初级员工的做法是一种普遍的做法。多年来反复使用的模型被传递和重复使用。作为一名顾问，我一次又一次地看到这种情况——用户不了解模型是如何工作的，但他们“相当有信心”它给了他们正确的结果。
考虑到电子表格在业务中的重要性，出错的风险不容小觑。欧洲电子表格风险小组 (EuSpRIG) 成立于 1999 年，纯粹是为了解决电子表格完整性问题。他们研究和报道电子表格的恐怖故事，其中包含媒体报道的最新电子表格相关错误以及如何避免这些错误。不受控制地使用电子表格的灾难性后果总是令人不安，并且使阅读有些令人毛骨悚然。
当人们说“因为财务模型的结果”他们将继续进行一个价值数百万美元的项目时，我总是有点害怕。很容易弄错公式，或者输入假设只是几个基点，所有这些都可能对输出产生重大影响。无论哪种方式，只要将输入假设调整几美元，就会对现金流、盈利能力和项目的彻底可行性产生巨大影响！
我们知道，公式和逻辑错误都很容易犯，并且在公司财务模型中很普遍。作为财务建模师，您应该在构建模型时警惕地寻找错误。有关减少模型错误的策略，请参阅章节13.
尽管使用 Excel 的主要危险与它容易出错有关，但能力和缺乏纪律的相关问题也值得一提。在本节中，我将仔细研究这些问题。
商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Formula errors
模型中出错的可能性是让财务建模师夜不能寐的第一件事。作为建模者，您必须对电子表格及其容易出错的问题保持健康的尊重。
想象一下，您正在从事一个令人兴奋的新项目。您提供了一个财务模型，该模型正用于您的业务的项目或关键功能。它看起来棒极了。人们被激怒了；钱正在花。但是在项目进行了数周或数月后，这些数字突然没有增加。为什么这个项目远远超出预算？在复习时，你突然意识到你原来的计算有一个错误。哎呀！你对工作的可信度和信心受到质疑，导致会议期间出现一些不舒服的时刻（更不用说，担心你在公司的未来）。
这些错误可以采取什么形式？通常，建模错误可分为三大类：公式错误、假设或输入错误以及逻辑错误。
公式错误是最容易犯的错误，也相对容易发现，但一旦被发现，就会非常尴尬。这些“机械”错误也是最容易通过自我检查和纠正来避免的。第 13 章介绍了在构建模型时应采用的一些技术，以减少公式错误的可能性。
一个常见的公式错误只是在公式中选择了错误的单元格——例如，链接到包含 6 的单元格 B98，而不是包含 0.6 的单元格 B97。这个错误最初可能看起来很小，但假设您的初始投资是$100,000. 通过您的建模，您计算出有 60% 的利润率，但由于这个错误，您预测$600,000利润而不是$60,000. 哎呀！
商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Assumptions or input errors
您的模型的公式可能计算得非常完美，但金融模型中的假设是“垃圾进，垃圾出”的教科书案例。如果您用作输入的假设不正确，则模型也将不正确。
当涉及到输入错误时，需要考虑两种主要类型：
) 数据输入：如果您要更新运营成本（例如，每周更新一次），则很容易出现数据输入错误。如果这些成本没有正确关联或没有定期更新，您可能会获得不完整或不准确的流程图片。有时将这些信息链接到一个单独的、自动生成的文件，并使用一些新的现代 Excel 工具，例如 Get \& Transform（以前称为 Power Query），可以自动化和加速这个过程。此外，请务必确认谁负责更新电子表格，并确保对流程或更新计划的任何更改不会影响您的模型。
) 用户输入：当您对正在建模的产品或项目不太熟悉时，用户输入错误会更频繁地发生。例如，当涉及到计划的工资成本时，您可能会考虑员工将获得的福利，并假设它将是他们工资的 5%，这是一个相当标准的全面假设。但是，由于您是该组织的新手，您可能无法考虑影响员工福利的其他因素，例如提供公司引以为豪的牙科和医疗计划的成本增加。突然间，这将成本推高到12.5百分之一的工资，把你精心计算的所有员工成本都花光了。
如果你在做假设，你需要记录它们，考虑它们，并在你的模型中仔细地布置它们。（有关假设文档的更多信息，请参见第 4 章。）与主要利益相关者确认这些输入也是一个好主意。
古语“太多的厨师破坏了肉汤”当然适用于建立财务模型。除非您有一套严格的协作标准来确保模型的布局和假设的输入一致，否则您将通过只有一个建模者来构建模型来获得最佳结果。但是，在使用模型时，任何人都应该能够使用构建良好的模型。如果您担心人们会弄乱您的计算或输入错误，请确保您的说明和文档解释了如何使用该模型。此外，对模型应用数据验证或单元保护以限制用户可以进行的更改。
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。