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  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • 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
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商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Introducing Financial Modeling

When I teach a course on basic financial modeling, I always ask my students for their definitions of the term financial model. Most of them come up with longwinded descriptions using terms like forecast and cash flow and hypothetical outcomes. But I don’t think the definition needs to be that complicated. A financial model is a tool (typically built in Excel) that displays possible solutions to a realworld financial problem. And financial modeling is the task of creating a financial model.

You may have thought that a financial model was basically just an Excel spreadsheet, but as you probably already know, not every spreadsheet is a financial model. People can and do use Excel for all kinds of purposes. So, what makes a financial model distinct from a garden-variety spreadsheet? In contrast to a basic spreadsheet, a financial model
s) Is more structured. A financial model contains a set of variable assumptions – inputs, outputs, calculations, and scenarios. It often includes a set of standard financial forecasts – such as a profit-and-loss statement, a balance sheet, and a cash flow statement – which are based on those assumptions.

) Is dynamic. A financial model contains inputs that, when changed, impact the calculations and, therefore, the results. A financial model always has built-in flexibility to display different outcomes or final calculations based on changing a few key inputs.
Uses relationships between several variables. When the user changes any of the input assumptions, a chain reaction often occurs. For example, changing the growth rate will change the sales volume; when the sales volume changes, the revenue, sales commissions, and other variable expenses will change.
) Shows forecasts. Financial models are almost always looking into the future. Financial modelers often want to know what their financial projections will look like down the road. For example, if you continue growing at the same rate, what will your cash flow be in five years?
) Contains scenarios (hypothetical outcomes). Because a model is looking forward instead of backward, a well-built financial model can be easily used to perform scenario and sensitivity analysis. What would happen if interest rates went up? How much can we discount before we start making a loss?
More broadly, a financial model is a structure (usually in Excel) that contains inputs and outputs, and is flexible and dynamic.

商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Looking at Examples of Financial Models

When you then consider the benefits that a financial model can bring, it’s difficult not to get carried away thinking of the application potential of a financial model! When you understand the principles of financial models, you can begin to look at the most common scenarios in which a model would be implemented.

There are a variety of categories of financial models:

) Project finance models: When a large infrastructure project is being assessed for viability, the project finance model helps determine the capital and structure of the project.
Pricing models: These models are built for the purpose of determining the price that can or should be charged for a product.
Integrated financial statement models (also known as a three-way financial model): The purpose of this kind of model is to forecast the financial position of the company as a whole.
Valuation models: Valuation models value assets or businesses for the purpose of joint ventures, refinancing, contract bids, acquisitions, or other kinds of transactions or “deals.” (The people who build these kinds of models are often known as deals modelers.)
) Reporting models: These models summarize the history of revenue, expenses, or financial statements.
You’ll see some overlap between each type of model category. For example, many reporting models also contain integrated financial statements, or a project finance model may be used for valuation purposes, but most models can be classified predominately as one model type. Modelers often specialize in one or two of these model categories.

In this section, I show you some examples of scenarios and places in which these categories of financial models can come in handy, along with the functions and characteristics of each.

商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Valuation models

Building valuation models requires a specialized knowledge of valuation theory (using the different techniques of valuing an asset), as well as modeling skills. If you’re a casual financial modeler, you probably won’t be required to create from scratch a fully functioning valuation model. But you should at least have an idea of what types of valuation financial models are out there.

Here are three common types of valuation financial models you may encounter:

Mergers and acquisitions (M\&A): These models are built to simulate the effect of two companies merging or one company taking over the other. M\&A models are normally undertaken in a tightly controlled environment. Due to its confidential nature, an M\&A model has fewer players than other kinds of models. The project moves quickly because time frames are tight. The few modelers working on an M\&A model do so in a concentrated period of time, often working long hours to achieve a complex and detailed model.
) Leveraged buyout (LBO): These models are built to facilitate the purchase of a company or asset with large amounts of debt to finance the deal, called a leveraged buyout. The entity acquiring the “target” company or asset usually finances the deal with some equity, using the target’s assets as security – in the same way that many home loan mortgages work. LBOs are a popular method of acquisition because they allow the entity to make large purchases without committing a lot of cash. Modeling is an important part of the LBO deal because of its complexity and the high stakes involved.
Discounted cash flow (DCF): These models calculate the cash expected to be received from the business or asset a company is considering purchasing, and then discounts that cash flow back into today’s dollars to see whether the opportunity is worth pursuing. Valuing the future cash flows expected from an acquisition is the most common modeling method of valuation. Intrinsic to the DCF methodology is the concept of the time value of money – in other words, that cash received today is worth a lot more than the same amount of cash received in future years. For an example of how to calculate DCF, turn to Chapter $11 .$

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商业建模代考

商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Introducing Financial Modeling

当我教授基本财务建模课程时,我总是问我的学生他们对财务模型一词的定义。他们中的大多数人使用预测和现金流以及假设结果等术语提出了冗长的描述。但我认为定义不需要那么复杂。财务模型是一种工具(通常在 Excel 中构建),它显示现实世界财务问题的可能解决方案。财务建模是创建财务模型的任务。

您可能认为财务模型基本上只是一个 Excel 电子表格,但您可能已经知道,并非每个电子表格都是财务模型。人们可以并且确实将 Excel 用于各种目的。那么,是什么让财务模型与普通电子表格不同呢?与基本电子表格相比,财务模型
s) 更加结构化。财务模型包含一组可变假设——输入、输出、计算和情景。它通常包括一组基于这些假设的标准财务预测——例如损益表、资产负债表和现金流量表。

) 是动态的。财务模型包含的输入在更改时会影响计算并因此影响结果。财务模型始终具有内置的灵活性,可以根据更改一些关键输入来显示不同的结果或最终计算。
使用多个变量之间的关系。当用户更改任何输入假设时,通常会发生连锁反应。例如,改变增长率会改变销量;当销量发生变化时,收入、销售佣金和其他可变费用也会发生变化。
) 显示预测。财务模型几乎总是着眼于未来。财务建模师经常想知道他们的财务预测在未来会是什么样子。例如,如果您继续以相同的速度增长,五年后您的现金流量将是多少?
) 包含场景(假设结果)。因为模型是向前看的而不是向后看的,所以可以很容易地使用构建良好的财务模型来执行情景和敏感性分析。如果利率上升会发生什么?在我们开始亏损之前,我们可以打折多少?
更广泛地说,财务模型是一种结构(通常在 Excel 中),包含输入和输出,并且是灵活和动态的。

商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Looking at Examples of Financial Models

然后,当您考虑财务模型可以带来的好处时,很难不考虑财务模型的应用潜力!当您了解财务模型的原理后,您就可以开始研究实施模型的最常见场景。

有多种类别的财务模型:

) 项目融资模型:在评估大型基础设施项目的可行性时,项目融资模型有助于确定项目的资本和结构。
定价模型:这些模型旨在确定可以或应该为产品收取的价格。
综合财务报表模型(也称为三向财务模型):这种模型的目的是预测公司整体的财务状况。
估值模型:估值模型以合资、再融资、合同投标、收购或其他类型的交易或“交易”为目的对资产或业务进行估值。(构建这类模型的人通常被称为交易建模师。)
) 报告模型:这些模型总结了收入、支出或财务报表的历史记录。
您会看到每种类型的模型类别之间存在一些重叠。例如,许多报告模型还包含综合财务报表,或者项目融资模型可用于估值目的,但大多数模型可以主要归类为一种模型类型。建模师通常专注于其中一两个模型类别。

在本节中,我将向您展示这些类别的金融模型可以派上用场的场景和位置的一些示例,以及每个类别的功能和特征。

商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Valuation models

建立估值模型需要专业的估值理论知识(使用不同的资产估值技术)以及建模技能。如果您是一名临时财务建模师,您可能不需要从头开始创建功能齐全的估值模型。但是你至少应该知道有哪些类型的估值财务模型。

以下是您可能会遇到的三种常见类型的估值财务模型:

并购 (M\&A):这些模型旨在模拟两家公司合并或一家公司收购另一家公司的影响。并购模式通常在严格控制的环境中进行。由于其机密性,并购模式的参与者少于其他类型的模式。由于时间紧迫,该项目进展迅速。少数从事并购模型的建模师会在集中的时间段内完成,通常需要长时间工作才能完成复杂而详细的模型。
) 杠杆收购 (LBO):这些模型旨在促进购买有大量债务的公司或资产来为交易融资,称为杠杆收购。收购“目标”公司或资产的实体通常以一些股权为交易提供资金,使用目标的资产作为担保——这与许多住房贷款抵押贷款的运作方式相同。杠杆收购是一种流行的收购方法,因为它们允许实体在不投入大量现金的情况下进行大宗采购。由于其复杂性和所涉及的高风险,建模是 LBO 交易的重要组成部分。
贴现现金流 (DCF):这些模型计算预期从公司正在考虑购买的业务或资产中获得的现金,然后将该现金流折现为今天的美元,以查看机会是否值得追求。对收购预期的未来现金流进行估值是最常见的估值建模方法。DCF 方法的本质是货币时间价值的概念——换句话说,今天收到的现金比未来几年收到的相同数量的现金更有价值。有关如何计算 DCF 的示例,请参阅章节11.

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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。

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