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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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- 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|Why templates can be appealing
If you describe yourself as a “casual” financial modeler, your usual job might be something else entirely, but part of your professional and personal life means that you need to create a budget or financial statements, or maybe just do some pricing calculations. If this is you, you’re probably looking for an easy way to create a quick financial model that gives you the results you need. Starting to build a full financial model entirely from the ground up, especially when you have no idea where to begin, can be rather daunting. Using a template is a very appealing option because it requires a much lower initial investment of time and money than building a model yourself.
If the business or situation you’re trying to model is extremely simple and/or your business is exactly the same as every other business, you’ll be fine with a template. However, most templates are really just a nicely formatted spreadsheet. There is a bit more to building a robust, responsive, and accurate financial model than plugging a few numbers into a spreadsheet.
If you’re looking for a shortcut to building a financial model, keep in mind what a fully functional, dynamic model does that a basic spreadsheet does not. For more information about differentiating a model from a spreadsheet, turn to Chapter $1 .$
商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|What’s wrong with using templates
When you’re first starting out, a template may be a good way to get going. But think of a template as a car with no engine – it looks great on the surface, but there’s no performance! Here are a few important features you won’t have when you use a template:
Financial models need drivers: What makes a really good financial model is its ability to take the business model and represent it financially. Revenues and expenses don’t just happen – something occurs that makes that revenue
or expense become a reality. Drivers are absolutely critical in creating a financial model that is flexible and scalable. For example, if you were to achieve 10 percent market penetration, and your product was priced at $\$ 5$, your revenue would be, say, $\$ 100,000$ per month. Many templates simply show a hard-coded value of $\$ 100,000$ for revenue, but in your model, you need to know exactly what had to happen in order for revenue to be calculated at $\$ 100,000$.
Of course, the beauty of this method not only means that investors or other users can trace back to see how the revenue is calculated, but you can also run scenarios and sensitivity analyses on these inputs. What if penetration were 12 percent? What if you decreased the pricing by 10 percent? This sort of analysis is virtually impossible with a simple input of $\$ 100,000$ for revenue.
3) Customized inputs: A fill-in-the-blanks template has to suit everyone, so in order to meet the requirements of virtually any business model, the inputs must be kept generic (Revenue Item 1, Revenue Item 2, and so on). Of course, you can change the titles of these line items, but what if you have different lines of businesses that need to be separated?
Here’s another example: “Office Rent” – a line item often found in a template – may not apply to your company. Maybe you bought your building, have a mortgage (a liability, not an expense), and need a way to factor in the mortgage pay down and interest portion of each payment. An experienced financial modeler would have no problem working this into a customized forecast. If you’re using a template, you’ll have a hard time getting the template to meet your needs. Plus, you’ll probably spend more time manipulating the template to meet your needs than you would’ve spent just building it from scratch.
Scalability: Just like that cheap one-size-fits-all shirt you bought from the market, your model will probably never fit properly. It’s pretty much guaranteed that whatever number of inputs the template designer has chosen won’t be exactly what you need. Inserting or deleting rows may seem simple, but any Excel modeler knows how deadly that can be. Before you know it, you’ve ended up with a model full of dreaded #REF! errors. To avoid this, the template designer likely created a large number of unnecessary rows and columns just in case you need them. Most templates contain a huge amount of redundant information and unnecessary complexity, which is confusing, takes up memory, and is simply poor modeling practice.
Specialized functionality: The standard financial reports have always been the balance sheet, cash flow statement, and income statement, but there are many additional reports that might be useful to your business but not necessarily to others. Unfortunately, you won’t find anything beyond standard, minimum functionality in a template.
商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Why you should build your own model
Imagine you are working on the due diligence for a potential acquisition by your company of a smaller one. Someone else created a model to project the financials but has since left the company, and you’re responsible for the financial model now. Your investor asks why your sales projections increase so sharply when the expenses do not. The answer – “because that’s what the financial model says” is simply not good enough. If you’re responsible for the model, you need to be familiar enough to able to answer a question like that – perhaps not off the top of your head, but you should be able to understand the drivers of the model to provide a timely and insightful answer to these kinds of questions. Blindly accepting the output of a model is foolish and extremely dangerous.
Learning from other people’s models is often helpful, but it’s rarely efficient to build a model using their templates. Trying to change things becomes difficult when a formula doesn’t change in the way you expect it to, and a nuance will come back to haunt you because you didn’t understand the financial model to begin with. You may think that a template will help you save time, but in the long run, it will end up costing you more time and lead to potential error. Although building your own model can be time-consuming, you’ll no doubt be far more comfortable with the results. Not only will you be able to vouch for the accuracy of the calculations, but during the model-building process you’ll improve your modeling and Excel skills and your understanding of the business.
商业建模代考
商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Why templates can be appealing
如果您将自己描述为“休闲”财务建模师，那么您通常的工作可能完全是另一回事，但您的职业和个人生活的一部分意味着您需要创建预算或财务报表，或者可能只是进行一些定价计算。如果这是您，您可能正在寻找一种简单的方法来创建快速财务模型，从而为您提供所需的结果。完全从头开始构建完整的财务模型，尤其是当您不知道从哪里开始时，可能会相当艰巨。使用模板是一个非常有吸引力的选择，因为与自己构建模型相比，它需要的时间和金钱的初始投资要少得多。
如果您尝试建模的业务或情况非常简单和/或您的业务与其他所有业务完全相同，那么您可以使用模板。但是，大多数模板实际上只是格式精美的电子表格。建立一个稳健、响应迅速且准确的财务模型比将一些数字插入电子表格还需要更多的东西。
如果您正在寻找构建财务模型的捷径，请记住功能齐全的动态模型能做什么，而基本电子表格却不能。有关将模型与电子表格区分开来的更多信息，请参阅章节1.
商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|What’s wrong with using templates
当您第一次开始时，模板可能是一个很好的开始方式。但是把模板想象成一辆没有引擎的汽车——表面上看起来很棒，但没有性能！以下是您在使用模板时不会拥有的一些重要功能：
财务模型需要驱动因素：真正优秀的财务模型是其采用商业模型并在财务上代表它的能力。收入和支出不只是发生 – 发生的事情使收入
或费用成为现实。驱动因素对于创建灵活且可扩展的财务模型至关重要。例如，如果您要实现 10% 的市场渗透率，并且您的产品定价为$5，您的收入将是，例如，$100,000每月。许多模板只是显示一个硬编码的值$100,000对于收入，但在您的模型中，您需要确切知道必须发生什么才能计算收入$100,000.
当然，这种方法的美妙之处不仅在于投资者或其他用户可以追溯以查看收入是如何计算的，而且您还可以对这些输入进行情景和敏感性分析。如果渗透率为 12% 会怎样？如果您将价格降低 10% 会怎样？这种分析几乎不可能通过简单的输入$100,000为收入。
3) 自定义输入：填空模板必须适合每个人，因此为了满足几乎任何业务模型的要求，输入必须保持通用（收入项目 1、收入项目 2，等等）。当然，您可以更改这些订单项的标题，但如果您有不同的业务线需要分开怎么办？
这是另一个例子：“办公室租金”——一个经常出现在模板中的项目——可能不适用于您的公司。也许您购买了您的建筑物，有抵押贷款（负债，而不是费用），并且需要一种方法来考虑抵押贷款的首付和每笔付款的利息部分。经验丰富的财务建模师可以毫无问题地将其转化为定制的预测。如果您使用的是模板，您将很难获得满足您需求的模板。此外，与从头开始构建模板相比，您可能会花费更多时间来操作模板以满足您的需求。
可扩展性：就像你从市场上买的那种便宜的、适合所有人的衬衫一样，你的模型可能永远不会合身。几乎可以保证，无论模板设计者选择多少输入，都不会完全符合您的需要。插入或删除行可能看起来很简单，但任何 Excel 建模者都知道这有多致命。在不知不觉中，您最终得到了一个充满可怕#REF 的模型！错误。为了避免这种情况，模板设计者可能会创建大量不必要的行和列以防万一您需要它们。大多数模板包含大量的冗余信息和不必要的复杂性，这令人困惑，占用内存，并且只是糟糕的建模实践。
专业功能：标准财务报告一直是资产负债表、现金流量表和损益表，但还有许多其他报告可能对您的业务有用，但对其他人不一定有用。不幸的是，您在模板中找不到任何超出标准、最低限度的功能。
商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Why you should build your own model
想象一下，您正在为您的公司可能收购一家较小的公司进行尽职调查。其他人创建了一个模型来预测财务，但后来离开了公司，现在你负责财务模型。您的投资者问为什么您的销售预测在费用没有增加的情况下会如此急剧地增加。答案——“因为这就是财务模型所说的”根本不够好。如果您负责模型，则需要足够熟悉才能回答这样的问题——也许不是在您的脑海中，但您应该能够理解模型的驱动因素，以便及时提供对这类问题的有见地的回答。盲目地接受模型的输出是愚蠢且极其危险的。
从其他人的模型中学习通常很有帮助，但使用他们的模板构建模型效率很低。当公式没有按照您期望的方式改变时，尝试改变事情变得很困难，并且细微差别会回来困扰您，因为您一开始就不了解财务模型。您可能认为模板可以帮助您节省时间，但从长远来看，它最终会花费您更多的时间并导致潜在的错误。尽管构建自己的模型可能很耗时，但毫无疑问，您会对结果感到更加自在。您不仅能够保证计算的准确性，而且在模型构建过程中，您将提高您的建模和 Excel 技能以及对业务的理解。
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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。