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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

商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Process Flow

When we look at the work of Shigeo Shingo about improvement of production processes, he is not talking about processes as such, but rather at process delays. Essentially, he is discussing lossless transitions between (sub)processes and reduction of avoidable waste in transformation (sub)processes [6]. Any storage that is not required for stabilisation of the product is considered a process delay, and as such a loss to be avoided. However, when the period between order and delivery is shorter than the actual time it takes to manufacture a product, stocks are necessary. Therefore, reduction of process delay is key to Shingo’s thinking. Faster production throughput implies less need for stocks, and shifts production from push to pull.

Process improvement is fundamentally about time and timing. Underutilisation of production capacity is allowed when it reduces significantly throughput time. As an example, imagine a production company where the packaging is the bottleneck. The company has to find a balance between order lead time, customer service levels, idle time of expensive packaging equipment, and scrapped stock waiting for orders that did not materialise. Considerations of production cost would argue against investments in equipment, market considerations would argue against higher lead times. Taiichi Ohno writes “In production, ‘waste’ refers to all elements of production that only increase cost without adding value – for example, excess people, inventory, and equipment” [7]. The company will have to balance excess equipment against excess stocks. “Idle equipment” cannot always be equated to “excess equipment”.

To summarise, this kind of process thinking is primarily about pull, flow and avoidance of delays. This requires balancing on both the design level (production capacities) and the operational level (mechanisms for mutual adjustment/modification of production capacities). Processes can be recognised on different aggregation levels. They can be continuous or discrete. To realise flow through processes mechanisms must be in place that prevent unwanted intermediate stocks and unnecessary waiting between (sub)processes.

The relation of a business process to preceding and subsequent processes is another thing. The classic waterfall approach of IT projects is a prototypical example where each subsequent process is triggered by its preceding process and the chain of processes is carried out linearly, without going back to previous processes, until the end result. A second kind of process structure is linear with feedback, either directly feeding information back to a preceding process, or indirectly via some monitoring process. This process structure is found in conventional production companies. A third kind of process structure is with mutual adjustment between preceding and subsequent processes. Here a kind of reciprocity is to be found between preceding and subsequent processes, and this process structure is more likely to be found in production organisations that are based on the lean ideas.

商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Coping with Variability

In order to create constant outputs that are useful for customers or internal subsequent processes, business processes must be able to absorb variability. Irregularities in inputs or in the processing that are not absorbed will be passed on as irregularities in outputs.

Often, there will be a trade-off between extra costs caused by eliminating variability in the processes (creating extra consumption of resources. extra waste, and/or late delivery) and the extra costs of not fulfilling specifications and expectations for customers or for subsequent processes. Dealing with such trade-offs might be subject to coordination processes within the company or between the company and its customers.
In the design and execution of business processes there are different dimensions of variability, and different ways for coping with variability. One dimension is quality and deals with specifications and tolerances. Elimination of output variability can be achieved by elimination of variability of input in combination with standardisation of processes (Mintzberg: standardisation of work) [8]. A second way of elimination of output variability is to allow variability of input and have processes in place that eliminate variability in the processes (Mintzberg: standardisation of output). The third option is to allow variability at the output of the process, and then the question is how much the customer or the next internal process can and will tolerate.

Another dimension of variability is quantity and timing. This dimension is about getting the right amount of output at the right time available out of the process, and this requires the right amounts of resources at the right time available for consumption in the process. Some variability will be absorbed in the process. Variability in quantity and time between processes must be resolved by mutual adjustments of the processes, or by rescheduling. Major readjustments will be made dependent on a broad range of competing values. Will a delivery be on time but incomplete, or late and complete? Will an internal process be on time but generate extra costs, or late without extra production costs? This kind of decision making might also depend on the creativity of experienced people. Sometimes people can find smart ways to lessen the negative effects of product or production variability, by balancing requirements and possibilities of efficiency, specifications, timing, and allowable tolerances. Decision making in this kind of adjustment processes requires that a broad range of experience and competence is represented, because (1) heterogeneous values must be weighed against each other and (2) detailed knowledge about processes is needed to evaluate what is really possible in the given situation. And, where the output for customers is affected, both the specific agreement with the customer and the general conventions are important factors in balancing obligations and costs.

商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Machine Metaphor

Gareth Morgan wrote about the mechanical view on organisations “When we talk about an organisation, we usually have in mind a state of orderly relations between clearly defined parts that have some determinate order. Although the image may not be explicit, we are talking about a set of mechanical relations. We talk about organisations as if they were machines, and as a consequence we tend to expect them to operate as machines: in a routinized, efficient, reliable, and predictable way” [9]. Peter Senge wrote about the machine metaphor something similar: “A machine exists for a purpose conceived of by its builders” and “To be effective, a machine must be controllable by its operators. This, of course, is the raison d’être of management – to control the enterprise” [10]. Such a view on organisations is reflected in the usage of the concept of enterprise engineering, which suggests that a company can be engineered like a machine. The Complete Business Process Handbook defines a business process “as a collection of tasks and activities (business operations and actions) consisting of employees, materials, machines, systems and methods that are being structured in such a way as to design, create, and deliver a product or service to the customer” [11] In the formal BPMN specification of the OMG a business process is defined as “A defined set of business activities that represent the steps required to achieve a business objective. It includes the flow and use of information and resources.” [12] These definitions match pretty good with the OED entry for a machine “An apparatus for applying mechanical power, consisting of a number of interrelated parts, each having a definite function” [1], apart from the application of mechanical power.

Of course, Morgan has offered not only the machine metaphor, but also the metaphors for the organisation as an organism, as a brain, as a culture, as political system, as psychic prison, as flux and transformation, and as domination. Each metaphor helps to see certain aspects of an organisation by comparing typical organisational features with features of the concept of the machine, organism, brain, et cetera. In this sense each metaphor is “true” in the sense that the organisation can be considered to have similar features as a machine. At the same time, the concepts brought together in the metaphor differ in many other respects. Morgan has described this paradox of the metaphor as the phenomenon that the statement “A is $\mathrm{B}$ ” can be both very useful and patently false at the same time. Taken metaphorically, the statement “the organisation is a machine” or “the organisation is an organism” can generate insights in the workings of an organisation as a consequence of the similarities between machine and organisation or between an organism and an organisation.

商业建模代考

商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Process Flow

当我们看到 Shigeo Shingo 关于改进生产流程的工作时，他不是在谈论流程本身，而是在谈论流程延迟。从本质上讲，他正在讨论（子）过程之间的无损转换以及减少转换（子）过程中可避免的浪费[6]。任何不需要稳定产品的储存都被视为过程延迟，因此应避免损失。但是，当订购和交货之间的时间比制造产品的实际时间短时，库存是必要的。因此，减少流程延迟是新乡思考的关键。更快的生产吞吐量意味着对库存的需求更少，并将生产从推动转向拉动。

流程改进基本上与时间和时机有关。当生产能力显着减少生产时间时，允许未充分利用生产能力。例如，想象一家生产公司，其中包装是瓶颈。公司必须在订单提前期、客户服务水平、昂贵包装设备的闲置时间和等待未实现订单的报废库存之间找到平衡。生产成本的考虑会反对设备投资，市场的考虑会反对更长的交货时间。Taiichi Ohno 写道：“在生产中，‘浪费’是指所有只会增加成本而不增加价值的生产要素——例如，过剩的人员、库存和设备”[7]。公司将不得不平衡过剩设备和过剩库存。

总而言之，这种流程思维主要是关于拉动、流动和避免延迟。这需要在设计层面（生产能力）和运营层面（相互调整/修改生产能力的机制）上进行平衡。可以在不同的聚合级别上识别流程。它们可以是连续的或离散的。为实现流程流程机制必须到位，以防止不必要的中间库存和（子）流程之间不必要的等待。

业务流程与前后流程的关系是另一回事。IT 项目的经典瀑布方法是一个原型示例，其中每个后续流程都由其前面的流程触发，并且流程链线性执行，无需回到先前的流程，直到最终结果。第二种流程结构与反馈是线性的，要么直接将信息反馈给前一个流程，要么通过一些监控流程间接反馈。这种工艺结构存在于传统的生产公司中。第三种工艺结构是前后工序相互调整。在这里，可以在前后过程之间找到一种互惠性，

商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Coping with Variability

为了创建对客户或内部后续流程有用的恒定输出，业务流程必须能够吸收可变性。未吸收的输入或处理中的不规则将作为输出的不规则传递。

通常，在消除流程可变性（造成额外的资源消耗、额外浪费和/或延迟交付）与未满足客户或后续规范和期望的额外成本之间需要权衡取舍。过程。处理此类权衡可能需要公司内部或公司与其客户之间的协调过程。
在业务流程的设计和执行中，存在不同维度的可变性，以及应对可变性的不同方法。一个维度是质量，涉及规格和公差。可以通过消除输入的可变性与流程标准化相结合来消除输出可变性（Mintzberg：工作标准化）[8]。消除输出可变性的第二种方法是允许输入可变性并建立消除过程可变性的过程（Mintzberg：输出标准化）。第三种选择是允许流程输出的可变性，然后问题是客户或下一个内部流程可以并且将容忍多少。

可变性的另一个维度是数量和时间。这个维度是关于在正确的时间从流程中获得正确数量的输出，这需要在正确的时间在流程中消耗正确数量的资源。在此过程中会吸收一些可变性。流程之间的数量和时间的差异必须通过流程的相互调整或重新安排来解决。将根据广泛的竞争价值观进行重大调整。交货会准时但不完整，还是迟到但完整？内部流程会按时完成但会产生额外成本，还是会延迟但不会产生额外的生产成本？这种决策也可能取决于有经验的人的创造力。有时，人们可以通过平衡效率、规格、时间和允许公差的要求和可能性，找到减少产品或生产可变性的负面影响的聪明方法。在这种调整过程中的决策需要代表广泛的经验和能力，因为（1）必须权衡不同的价值观，（2）需要有关过程的详细知识来评估什么是真正可能的给定的情况。而且，当客户的产出受到影响时，与客户的具体协议和一般约定都是平衡义务和成本的重要因素。在这种调整过程中的决策需要代表广泛的经验和能力，因为（1）必须权衡不同的价值观，（2）需要有关过程的详细知识来评估什么是真正可能的给定的情况。而且，当客户的产出受到影响时，与客户的具体协议和一般约定都是平衡义务和成本的重要因素。在这种调整过程中的决策需要代表广泛的经验和能力，因为（1）必须权衡不同的价值观，（2）需要有关过程的详细知识来评估什么是真正可能的给定的情况。而且，当客户的产出受到影响时，与客户的具体协议和一般约定都是平衡义务和成本的重要因素。

商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Machine Metaphor

加雷斯·摩根（Gareth Morgan）写过关于组织的机械观点“当我们谈论一个组织时，我们通常会想到具有某种确定顺序的明确定义的部分之间的有序关系状态。尽管图像可能不明确，但我们正在谈论一组机械关系。我们谈论组织时就好像它们是机器一样，因此我们倾向于期望它们像机器一样运行：以一种常规化、高效、可靠和可预测的方式”[9]。Peter Senge 写了类似的机器比喻：“一台机器的存在是为了它的建造者设想的目的”和“为了有效，一台机器必须由它的操作员控制。这当然是管理的存在理由——控制企业”[10]。这种对组织的看法反映在企业工程概念的使用上，这表明公司可以像机器一样被工程化。完整的业务流程手册将业务流程定义为“由员工、材料、机器、系统和方法组成的任务和活动（业务运营和行动）的集合，这些任务和活动的结构设计、创建和交付给客户的产品或服务”[11] 在 OMG 的正式 BPMN 规范中，业务流程被定义为“一组定义的业务活动，代表实现业务目标所需的步骤。它包括信息和资源的流动和使用。” [12] 这些定义与 OED 中关于机器的条目“一种用于施加机械动力的设备，

当然，摩根不仅提供了机器隐喻，还提供了组织作为有机体、大脑、文化、政治体系、心理监狱、流动和转变以及统治的隐喻。通过将典型的组织特征与机器、有机体、大脑等概念的特征进行比较，每个隐喻都有助于了解组织的某些方面。从这个意义上说，每个隐喻都是“真实的”，因为组织可以被认为具有与机器相似的特征。同时，隐喻中汇集的概念在许多其他方面也有所不同。摩根将这个隐喻的悖论描述为这样一种现象，即“A 是乙” 可以同时非常有用，但显然是错误的。打个比方，“组织是一台机器”或“组织是一个有机体”这句话可以产生对组织运作的洞察力，因为机器和组织之间或有机体和组织之间有相似之处。

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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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

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。

R语言代写	问卷设计与分析代写
PYTHON代写	回归分析与线性模型代写
MATLAB代写	方差分析与试验设计代写
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商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Blocking Style with Alethic Violations

The interface supports rules styled as alethic by prohibiting user entry of any data that violates them. Our alethic example from EU-Rent is the rule prohibiting a rental from being open if a driver who is authorized for it is barred [10]. The violation gets displayed when a barred driver is entered on a rental request. The rule is classified as pre-authorized in EU-Rent, which makes it alethic in our mapping from Table $1 .$

This corresponds to invariant rules in Ampersand. Ampersand requires immediate resolution of invariant rules. Selecting a barred person triggers a violation message display (see Fig. 5). The corresponding Ampersand code is:
RULE noBarredDriver :
has driver ;has driver / I [Person] I- -is_barred MESSAGE “A barred person cannot have a car reservation”
Our Semantic Web class for barred persons in our EU-Rent extension code as a subclass of class fresvio:Violation called vioBarred. An OWL restriction infers a vioBarred for open rentals with has_driver properties linking into the BarredPerson class. We can validate the rule by creating an individual as a subclass of BarredPerson and an individual as a subclass of class Car_Movement. When we create a property has_driver for the movement individual to the barred person individual, the movement individual is inferred as an instance of class vioBarred, a subclass of fresvio:Violation. By changing the individual to class Person, the individual is no longer in the violation class. The code is:
:vioBarred owl:equivalentClass rdfs:subClassof fresvio:Violation ; $\begin{array}{ll}\text { [ owl:intersectionof } & \text { EURent:Car_Movement } \ \text { [ rdf:type } & \text { owl:Restriction ; } \ \text { owl:onProperty } & \text { EURent:has driver ; } \ \text { owl:allValuesFrom } & \text { EURent:BarredPerson ] ) ] ; } \ \text { :message “A barred person cannot reserve a car”. }\end{array}$

商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Business Processes

According to the OED [1], a process is “A continuous and regular action or succession of actions, taking place or carried on in a definite manner, and leading to the accomplishment of some result; a continuous operation or series of operations. (The chief current sense.)”. Accordingly, business processes would be about getting business results for customers or about getting internal intermediate results that contribute to the end results, in an effective and efficient way. That is the bottom line. Both effectiveness (getting the right results) and efficiency (consumptions of resources for getting the results) are important issues in the executing of the business processes. The final result of the primary processes would deliver a product or service for the customer outside the company. The internal intermediate results would yield either intermediate semifinished products or provide information or material for executing and controlling processes.

商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Doing Business on Markets

John Kay wrote about the foundations of neo-classical economics as “The ArrowDebreu results are the culmination of a long tradition in economics which emphasises supply and demand, perfectly competitive markets and the search for market equilibrium, conducted by independent, self-regarding agents. This framework is today known as “neo-classical economics” [2] and “there is no escaping the fundamental theorems of welfare economics if we are to examine the claim that competitive markets necessarily lead to efficient outcomes”. This idealised view on doing business on markets is still dominant today. Economic exchanges are in this view considered to be fully specified, instantaneous events on markets. The essential assumptions of this dominant views are criticised since many years. Ronald Coase asked in 1937 the fundamental question “why a firm emerges at all in a specialised exchange economy” [3]. If the market would provide the best mechanism for coordination and optimisation of economic exchanges, then each human individual would be best off by being an autonomous independent actor on the market. By what right would a firm exist? His analysis was that classical economics neglected transaction costs, resources that are consumed in order (1) to find the best transaction, (2) to do the transaction, and (3) to enforce the transaction. Therefore, his answer was that the rationale for a firm was the reduction of transaction costs by organising economic activities in a hierarchical organisation.
As a scholar of law Ian MacNeil analysed classical contract law and its assumptions about business exchanges [4]. He found that classical contract law assumes atomic and fully specified exchanges, and by examining the objective facts a court is to decide if the terms of the contractual exchange were fulfilled, or not. However, by studying business contracts in practice he found that business practices are mostly relational by nature. A written business contract is secondary to a business agreement. The agreement between business parties is about promising future performance under circumstances that might not be fully known at the time of the agreement, and a business contract is an imperfect written representation of the agreement. The business parties will expect the agreement to be fulfilled, when one of the partners is disappointed in the other’s behaviour this will hamper or preclude future business. MacNeil identified five basic elements of contract: (1) co-operation; (2) economic exchange; (3) planning for the future; (4) potential external sanctions; and (5) social control and manipulation. Cooperation is about trust, sanctions and/or social control are about enforcement of the agreement. Legal sanctions based on the written contract are mostly a means of last resort. Even in such cases the court will have to look not only at the letter of the contract but will also consider the context and conventions in business. From an economical point of view, this social practice of business agreements based on promises, expectations, trust and a mix of social and legal sanctions is efficient. Relying only on fully specified and legally watertight contracts (if possible) would force up transaction costs hugely, and this would imply a huge competitive disadvantage.

商业建模代考

商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Blocking Style with Alethic Violations

该界面通过禁止用户输入任何违反规则的数据来支持样式为 alethic 的规则。我们来自 EU-Rent 的 alethic 示例是，如果获得授权的司机被禁止出租，则该规则禁止出租 [10]。当在租赁请求中输入被禁止的驱动程序时，就会显示违规行为。该规则在 EU-Rent 中被归类为预先授权，这使得它在我们从表的映射中具有道德性1.

这对应于 & 中的不变规则。& 号需要立即解决不变的规则。选择一个被禁止的人会触发违规消息显示（参见图 5）。对应的 & 号代码是：
RULE noBarredDriver :
has driver ;has driver / I [Person] I- -is_barred MESSAGE “A barred person cannot have a car reservation”
我们的 EU-Rent 扩展代码中的被禁止人员的语义 Web 类是类 fresvio:Violation 的子类，称为 vioBarred。OWL 限制为开放租赁推断出 vioBarred，其中 has_driver 属性链接到 BarredPerson 类。我们可以通过将个体创建为 BarredPerson 的子类和将个体创建为 Car_Movement 类的子类来验证规则。当我们为移动个体创建属性 has_driver 到禁止个体个体时，移动个体被推断为 vioBarred 类的实例，该类是 fresvio:Violation 的子类。通过将个人更改为 Person 类，个人不再属于违规类。代码是：
:vioBarred owl:equivalentClass rdfs:subClassof fresvio:Violation ; [猫头鹰：交集  EURent:Car_Movement   [ rdf：类型  猫头鹰：限制；   猫头鹰：onProperty  EURent：有司机；   猫头鹰：allValuesFrom  EURent:BarredPerson ] ) ] ;   :message “被禁止的人不能预订汽车”。 

商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Business Processes

根据 OED [1]，过程是“一个连续的、有规律的动作或一系列动作，以一定的方式发生或进行，并导致某种结果的完成；连续操作或一系列操作。（主要的电流感。）”。因此，业务流程将是关于以有效和高效的方式为客户获得业务结果或获得有助于最终结果的内部中间结果。这是底线。有效性（获得正确的结果）和效率（获得结果所消耗的资源）都是业务流程执行中的重要问题。主要流程的最终结果将为公司外部的客户提供产品或服务。

商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Doing Business on Markets

John Kay 在谈到新古典经济学的基础时写道：“ArrowDebreu 的结果是经济学长期传统的结晶，它强调供求关系、完全竞争的市场以及由独立、自私的代理人进行的对市场均衡的探索。这个框架今天被称为“新古典经济学”[2]，并且“如果我们要研究竞争市场必然导致有效结果的主张，就无法逃避福利经济学的基本定理”。这种在市场上开展业务的理想化观点今天仍然占主导地位。在这种观点中，经济交易被认为是市场上完全具体的、即时的事件。这种主流观点的基本假设多年来一直受到批评。罗纳德·科斯 (Ronald Coase) 在 1937 年提出了一个基本问题“为什么公司会出现在专门的交换经济中”[3]。如果市场能够为经济交易的协调和优化提供最佳机制，那么每个人都将成为市场上自主独立的参与者。一家公司凭什么存在？他的分析是，古典经济学忽略了交易成本，即为了（1）找到最佳交易、（2）进行交易和（3）执行交易而消耗的资源。因此，他的回答是，公司的基本原理是通过在等级组织中组织经济活动来降低交易成本。如果市场能够为经济交换的协调和优化提供最佳机制，那么每个人都将成为市场上自主独立的参与者。一家公司凭什么存在？他的分析是，古典经济学忽略了交易成本，即为了（1）找到最佳交易、（2）进行交易和（3）执行交易而消耗的资源。因此，他的回答是，公司的基本原理是通过在等级组织中组织经济活动来降低交易成本。如果市场能够为经济交换的协调和优化提供最佳机制，那么每个人都将成为市场上自主独立的参与者。一家公司凭什么存在？他的分析是，古典经济学忽略了交易成本，即为了（1）找到最佳交易、（2）进行交易和（3）执行交易而消耗的资源。因此，他的回答是，公司的基本原理是通过在等级组织中组织经济活动来降低交易成本。按顺序消耗的资源 (1) 找到最佳事务，(2) 执行事务，以及 (3) 执行事务。因此，他的回答是，公司的基本原理是通过在等级组织中组织经济活动来降低交易成本。按顺序消耗的资源 (1) 找到最佳事务，(2) 执行事务，以及 (3) 执行事务。因此，他的回答是，公司的基本原理是通过在等级组织中组织经济活动来降低交易成本。
作为法律学者，伊恩麦克尼尔分析了古典合同法及其对商业交易的假设 [4]。他发现古典合同法假定交换是原子的和完全指定的，通过审查客观事实，法院将决定合同交换的条款是否得到履行。然而，通过在实践中研究商业合同，他发现商业行为本质上大多是关系性的。书面商业合同次于商业协议。商业各方之间的协议是关于在协议签订时可能不完全了解的情况下承诺未来的表现，而商业合同是协议的不完善的书面表示。业务方将期望协议得到履行，当其中一位合伙人对另一位的行为感到失望时，这将阻碍或排除未来的业务。MacNeil 确定了合同的五个基本要素：（1）合作；（二）经济交流；(3) 对未来的规划；(4) 潜在的外部制裁；(5) 社会控制和操纵。合作关乎信任，制裁和/或社会控制关乎协议的执行。基于书面合同的法律制裁大多是不得已而为之的手段。即使在这种情况下，法院也必须不仅要看合同的文字，还要考虑商业环境和惯例。从经济的角度来看，这种基于承诺、期望、信任以及社会和法律制裁相结合的商业协议的社会实践是有效的。

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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。

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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。

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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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

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。

R语言代写	问卷设计与分析代写
PYTHON代写	回归分析与线性模型代写
MATLAB代写	方差分析与试验设计代写
STATA代写	机器学习/统计学习代写
SPSS代写	计量经济学代写
EVIEWS代写	时间序列分析代写
EXCEL代写	深度学习代写
SQL代写	各种数据建模与可视化代写

如果你也在 怎样代写商业建模Business Modeling这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

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。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写商业建模Business Modeling方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写商业建模Business Modeling代写方面经验极为丰富，各种代写商业建模Business Modeling相关的作业也就用不着说。

我们提供的商业建模Business Modeling及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等概率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (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

商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Related Work

We consider rule expressions defined in relation algebra as a starting point for determining rule styles. We create an ontology for business rules that contains the necessary components to be displayed in the interface. The focus is on how the mapped business rules can be displayed in the interface. The Ampersand tool [6] displays errors directly when detecting business rule violations. The rule modality determines whether the user may or may not proceed without resolving the violation. If the user may proceed, a violation message appears in a yellow box as a warning. If the violation may not even be temporary, then the message box is red.

Ampersand classifies rules by the method of enforcement, which can be an axiom, invariant rule, process rule or automated rule [6]. The syntax of a rule in Ampersand contains a purpose, meaning, message, violation text and expression of the rule in relation algebra. The purpose and meaning are used to inform the end user why a rule exists and what it means. The message and violation text contain information to be displayed on screen when the rule is violated. The violation text can contain references to the concepts and relations that cause the violation, whereas the message informs the user without explicitly mentioning the affected instance. We use the message of a rule in our research for displaying rule violations. For process and automated rules, a role is defined that should maintain the business rule.

Another Ampersand feature is limiting input values to a composition of relations. This feature prevents users from selecting values that would trigger a violation. While Ampersand displays violations on screen, it does not change the style of a field when a rule states that this field should be mandatory. The limitation of input values for an input field based on a composition of relations must be configured separately, as the composition is not derived from business rules specified by a business engineer. In earlier work, we use Ampersand to demonstrate how relation algebra implementations of business rules apply to IT alignment [4].

Fresnel displays RDF data in a human readable form on semantic browsers [11]. CSS [1] has a significant influence on Fresnel: CSS does for XML and HTML what Fresnel does for RDF. For example, the CSS concepts of selectors and the formatting model are also important to Fresnel. A CSS selector specifies components of XML and HTML documents so it can apply a given style to them. The formatting model for CSS is the HTML document display, with familiar document structure components such as paragraphs, along with a more abstract box model. A CSS rule has a selector and a style declaration. A CSS declaration can say which type of formatting model component the selected document content appears in. A CSS declaration also defines the more familiar aspects of CSS visual style for selected content, such as font size.

While CSS has its own syntax, Fresnel code consists of RDF triples, which conform to the RDFS-defined ontology for Fresnel. Fresnel has two main concepts: lenses and formats, both of which correspond roughly to the CSS rule. Lenses determine which properties of RDF (Resource Description Format) data to show and in what order. Formats determine how to display, typically using CSS.

商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Methodology

The remaining sections evaluate our proposed model for rule styles by demonstration. We implement business rules retrieved from $E U$-Rent [10]. Our prototype uses and, where needed, extends an OWL-defined ontology for EU-Rent [12] and an Ampersand implementation for EU-Rent [5]. Each demonstration has this structure:

• Explanation of the rule and desired behavior of the rule style
• Demonstration in Ampersand
• Encoding in the Semantic Web
• Proposed Fresnel implementation
• Example of the rule style output in Semantic MediaWiki.
  Our ontology for alethic and deontic business rules is derived from how Ampersand captures business rules with the rule syntax [6]. We made the rule types in our ontology explicit as OWL restrictions. The ontology can be extended with additional subclasses and properties relevant for each rule type. A business rule is created as subclass of a new general violation class. The rules contain class restrictions modelled as equivalent classes that are asserted by as style in Fresnel with Fresnel Violations. A property for the violation message of the business rules captures the message to be displayed for the violation.

The message annotation is also similar in Ampersand. The main difference is that Ampersand can also integrate classes and properties (or concepts and relations) in the message using the keyword VIOLATION, whereas our message is an annotation property that only contains text. A comparison of syntax used in Ampersand and our Violation ontology is listed in Table 2. This paper’s code fragments use bold font to emphasis specific aspects in the syntax of the various languages. In Ampersand, bold font indicates where the logic is defined, while the rest is names and strings. The Fresnel code fragments have our own extensions displayed in bold.

This paper’s Semantic Web definitions of this same type of rule are usually as OWL equivalent classes of OWL restrictions, as the code fragments in the upcoming sections show. Items that violate of the rule get inferred as an instance of the rule’s assigned class. The benefit of using this method is that is guides exchange of rule expressions between relation algebra and OWL, provided that the RDFS classes and properties have equivalents in the concepts and relations in Ampersand. In each demonstration, we show Semantic Web code. We use bold font for URLs that we make, either as extensions to existing ontologies, or as our own example triples. The restriction that determines whether an instance will be inferred is listed under the header equivalent class. Constructs that the Violation ontology introduces have the namespace prefix “fresvio:”.

商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|User Task Lists

This section’s implementation shows a list of violations of the EU-Rent rule that prohibits a rental period from exceeding 90 days. While an alethic rule would prevent any initial car rental reservation from lasting more than 90 days, one can extend reservations during rental, and renters can return cars late. Therefore, an open car rental can become overdue and thus trigger a rule violation. Process lists inform the user of this kind of rule violation. Since neither relation algebra nor the Semantic Web perform math, we simply add a data property to the RDFS ontology code, and a relation in relation algebra representation, each of which indicate overextended rentals. For Ampersand, an example for computing the maximum rental days is made [5].

This rule is post-justified, and thus deontic, and similar to the process rule in Ampersand. The Ampersand tool displays existing process rule violations as a list (see Fig. 3). Clicking on the warning message shows the elements causing the violation. Clicking on one presents a form to amend information about the element. This can be viewed as a process list. The rule in Ampersand is expressed as follows:
RULE max90Days : I [Carmovement] I- -longerthang0days
MESSAGE
“There are car rentals open for more than 90 days”
As before, we define this on the Semantic Web as an OWL restriction. A data property states whether the car movement exceeds the 90 -day maximum. We verify the rule with an example with a Car Movement individual whose property isOverdue is true, which then infers it as a CarMovementopenoverdue.

Our goal is to show all instances of class CarMovementopenoverdue in a table overview, similar to how Ampersand displays a process list. Our Fresnel code defines a

lens that selects the URL for the class. This lens displays the message and then all objects linked by the inverse property for rdf : type, which thus infers all movements violating this rule. The Fresnel lens code is:
vioRent:CarMovementopenoverduelns a fresnel: Lens ; fresnel:instanceLensDomain $\quad$ VioRent: CarMovementopenOverdue ; fresnel:purpose fresnel:defaultLens; fresnel: showProperties $\quad$ ( fresvio:message fresvio:hasinstance ) .

商业建模代考

商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Related Work

我们将关系代数中定义的规则表达式视为确定规则样式的起点。我们为业务规则创建一个本体，其中包含要在界面中显示的必要组件。重点是如何在界面中显示映射的业务规则。Ampersand 工具 [6] 在检测业务规则违规时直接显示错误。规则模式确定用户是否可以在不解决违规的情况下继续。如果用户可以继续，则会在黄色框中显示一条违规消息作为警告。如果违规甚至不是暂时的，则消息框为红色。

＆符号通过执行方法对规则进行分类，可以是公理、不变规则、过程规则或自动规则[6]。Ampersand 中规则的语法包含关系代数中规则的目的、含义、消息、违规文本和表达式。目的和含义用于告知最终用户规则存在的原因及其含义。消息和违规文本包含违反规则时要在屏幕上显示的信息。违规文本可以包含对导致违规的概念和关系的引用，而消息会通知用户而没有明确提及受影响的实例。我们在研究中使用规则信息来显示违反规则的情况。对于流程和自动化规则，定义了一个应该维护业务规则的角色。

另一个＆符号功能是将输入值限制为关系的组合。此功能可防止用户选择会触发违规的值。虽然 & 符号在屏幕上显示违规，但当规则声明该字段应为必填时，它不会更改字段的样式。基于关系组合的输入字段的输入值限制必须单独配置，因为组合不是从业务工程师指定的业务规则派生的。在早期的工作中，我们使用 & 来演示业务规则的关系代数实现如何应用于 IT 对齐 [4]。

Fresnel 在语义浏览器 [11] 上以人类可读的形式显示 RDF 数据。CSS [1] 对 Fresnel 有重大影响：CSS 对 XML 和 HTML 的作用就像 Fresnel 对 RDF 的作用一样。例如，选择器的 CSS 概念和格式化模型对 Fresnel 也很重要。CSS 选择器指定 XML 和 HTML 文档的组件，因此它可以将给定的样式应用于它们。CSS 的格式化模型是 HTML 文档显示，具有熟悉的文档结构组件（例如段落）以及更抽象的框模型。CSS 规则有一个选择器和一个样式声明。CSS 声明可以说明所选文档内容出现在哪种类型的格式化模型组件中。CSS 声明还定义了所选内容的 CSS 视觉样式更熟悉的方面，例如字体大小。

虽然 CSS 有自己的语法，但 Fresnel 代码由 RDF 三元组组成，符合 RDFS 定义的 Fresnel 本体。菲涅耳有两个主要概念：镜头和格式，两者都大致对应于 CSS 规则。镜头确定要显示 RDF（资源描述格式）数据的哪些属性以及显示顺序。格式决定如何显示，通常使用 CSS。

商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Methodology

其余部分通过演示评估我们提出的规则样式模型。我们实现从和在-租金 [10]。我们的原型使用并在需要时扩展了用于 EU-Rent [12] 的 OWL 定义的本体和用于 EU-Rent [5] 的 & 符号实现。每个演示都有这样的结构：

• 规则说明和规则样式的期望行为
• & 符号中的演示
• 语义网中的编码
• 建议的菲涅耳实施
• Semantic MediaWiki 中的规则样式输出示例。
  我们的 alethic 和 deontic 业务规则本体源自 Ampersand 如何使用规则语法 [6] 捕获业务规则。我们将本体中的规则类型明确表示为 OWL 限制。可以使用与每个规则类型相关的附加子类和属性来扩展本体。业务规则被创建为新的一般违规类的子类。规则包含建模为等效类的类限制，这些类限制在 Fresnel with Fresnel Violations 中由 as 样式声明。业务规则的违规消息的属性捕获要为违规显示的消息。

Ampersand 中的消息注释也类似。主要区别在于，Ampersand 还可以使用关键字 VIOLATION 在消息中集成类和属性（或概念和关系），而我们的消息是仅包含文本的注释属性。表 2 中列出了 Ampersand 和我们的 Violation 本体中使用的语法比较。本文的代码片段使用粗体字来强调各种语言语法中的特定方面。在与符号中，粗体表示逻辑的定义位置，其余的是名称和字符串。菲涅耳代码片段有我们自己的扩展，以粗体显示。

这篇论文的语义网对这种相同类型的规则的定义通常与 OWL 限制的 OWL 等价类一样，正如后面几节中的代码片段所示。违反规则的项目被推断为规则指定类的实例。使用这种方法的好处是指导关系代数和 OWL 之间的规则表达式的交换，前提是 RDFS 类和属性在与符号中的概念和关系中具有等价物。在每个演示中，我们都会展示语义 Web 代码。我们对我们制作的 URL 使用粗体字体，或者作为现有本体的扩展，或者作为我们自己的示例三元组。确定是否将推断实例的限制列在标题等效类下。Violation 本体引入的构造具有命名空间前缀“fresvio:”。

商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|User Task Lists

本节的实施显示了违反 EU-Rent 规则的列表，该规则禁止租赁期超过 90 天。虽然 alethic 规则会阻止任何初始汽车租赁预订持续超过 90 天，但可以在租赁期间延长预订，并且租户可以延迟还车。因此，开放式汽车租赁可能会过期，从而引发违规行为。进程列表会通知用户这种违反规则的行为。由于关系代数和语义 Web 都不执行数学运算，我们只需在 RDFS 本​​体代码中添加一个数据属性，以及一个关系代数表示中的关系，每个都表示过度租用。对于 & 符号，计算了最大租赁天数的示例 [5]。

这条规则是后对齐的，因此是道义的，类似于 & 中的过程规则。Ampersand 工具将现有的流程规则违规显示为列表（参见图 3）。单击警告消息会显示导致违规的元素。单击一个会显示一个表单以修改有关元素的信息。这可以看作是一个进程列表。Ampersand 中的规则表示如下：
RULE max90Days : I [Carmovement] I- -longerthang0days
MESSAGE
“有租车营业时间超过 90 天”
和以前一样，我们在语义 Web 上将其定义为 OWL 限制。数据属性说明汽车移动是否超过 90 天的最大值。我们用一个例子来验证规则，其中一个 Car Movement 个体的属性 isOverdue 为真，然后将其推断为 CarMovementopenoverdue。

我们的目标是在表格概览中显示 CarMovementopenoverdue 类的所有实例，类似于 Ampersand 显示进程列表的方式。我们的菲涅耳代码定义了一个

为班级选择 URL 的镜头。该镜头显示消息，然后显示由 rdf : type 的逆属性链接的所有对象，从而推断出所有违反此规则的运动。菲涅尔透镜代码为：
vioRent:CarMovementopenoverduelns a fresnel: Lens ；菲涅耳：instanceLensDomainVioRent: CarMovementopenOverdue ; 菲涅尔：目的菲涅尔：defaultLens；菲涅尔：showProperties（fresvio：消息fresvio：hasinstance）。

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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。

R语言代写	问卷设计与分析代写
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商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Using Audit Tools to Find and Correct Errors

When inheriting a model, there are several factors to come to grips with: the layout, design, formatting, assumptions, and formulas. Of all these, following the formula calculations is the most difficult, and verifying and validating formulas can be very time-consuming. The fastest way to understand a formula when you see it for the first time is to go into Edit mode. Double-click a cell, or select it and press F2. If the formula’s source inputs are on the same page, they’ll show visually where the source data is coming from that feeds the cell calculation, as shown in Figure 5-5. The color codes are helpful; each range in the formula will be the same color as the highlight source data that feeds it. If you’d like to try this out for yourself, download File $0501 . x l s x$ from www. dummies.com/go/financial model inginexcel fd2e. Open it and select the tab labeled $5-5$.When you’re in Edit mode and you decide that you need to change the range the formula is referring to, you can use the mouse to click and drag the colored lines to reference a different cell. For example, in Figure $5-5$ if you want the range B3:B12 to be A3:A12 instead, click the colored line showing between the A and B column and drag it so that the cell reference is column A instead of column B.

On the Formulas tab in the Ribbon, there is a formula auditing section that contains a number of tools that you’ll find useful when trying to understand someone else’s financial model. Just remember that using these audit tools in Excel is not the same as performing a formal financial model audit.

A formal financial model audit is a very detailed process in which a model auditing team takes the model apart and checks it meticulously for errors. If the bank is lending you money based on the results of the financial model, one of the conditions of the loan might be that the model be audited to make sure that the results can be relied upon. Getting a model professionally audited can be an extremely expensive undertaking, but it’s really the only way to ensure that there are no errors. Note that a financial model audit is sometimes called a model review to differentiate it from a financial audit.

Of course, creating your own financial model is a lot more interesting than checking someone else’s. But Excel’s audit tools make checking someone else’s model somewhat easier. Formula errors are the most common type of error in financial models, and the audit tools exist almost solely for the purpose of finding these formula errors.

商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Checking a model for accuracy

The formula auditing tools can help get to the root of what’s causing the error in a cell through tracing relationships among cells within your worksheet. These tools will help you find the source of an error, but they’ll also, more importantly, help you find an error you didn’t know was there. By tracing the relationships, formula auditing lets you test formulas to see the precedents (cells that directly supply the formulas) and the dependents (the cells that depend on the results of the formulas). Excel also offers a way to visually reverse any potential sources of an error in the formula of any particular cell.

The formula auditing tools can be found in the command buttons located in the Formula Auditing group on the Formulas tab of the Ribbon. These command buttons include the following:

) Trace Precedents/Trace Dependents: In trying to understand a model, you’ll spend the majority of your time working through the formulas and making sure you understand exactly how each output has been calculated. Trace Precedents and Trace Dependents are good places to start when you’re trying to see where the cell links are coming from and going to. These tools are helpful to identify the linkages that exist between the cells and display the relationships visually with blue tracer line arrows.To use Trace Precedents, start with an output cell that contains a formula you want to understand, such as the formula in cell G26 in Figure 5-6. Select the cell and click the Trace Precedents button in the Formula Auditing section of the Formulas tab. This displays blue tracer line arrows, which show which cells G26 depends on.

商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Mixed cell referencing

Mixed cell referencing is a combination of relative and absolute referencing; one part of the reference is absolute, and the other is relative. When you add a dollar sign before the row, the row remains anchored when the cell is copied; when you add a dollar sign before the column, the column remains anchored when the cell is copied.

For example, if you create the reference =B2 in a cell, and then copy that reference down, it will change to $B 3$. If you add some anchoring, here are the results in each case:
\begin{tabular}{l|l}
Cell & Copies as Cell \
\hline$=\mathrm{B} 2$ & $=\mathrm{B} 3$ \
\hline$=\$ \mathrm{~B} \$ 2$ & $=\$ \mathrm{~B} \$ 2$ \
\hline$=\mathrm{B} \$ 2$ & $=\mathrm{B} \$ 2$ \
\hline$=\$ \mathrm{~B} 2$ & $=\$ \mathrm{~B} 3$
\end{tabular}
The dollar sign anchors a row number or column letter when you copy it. You can anchor both the column and the row (absolute referencing), or you can anchor one or the other (mixed referencing).

Mixed cell referencing is a concept critical to good financial modeling practice, so it’s important for a financial modeler to understand this fundamental concept. Used effectively, mixed cell references make your model

Faster to build and more efficient
3) Less prone to error
3) Quicker, easier, and cheaper to audit
The easiest way to quickly add absolute and mixed cell referencing is to press F4 immediately after adding the reference to the formula. This keyboard shortcut cycles through combinations of relative and absolute referencing. You can repeatedly press F4 after entering the cell name in a formula to cycle through the mixed references. For example, type $=\mathrm{B} 2$ and then press $\mathrm{F} 4$ to display $=\$ \mathrm{~B} \$ 2$. Press $\mathrm{F} 4$ again to display $=8 \$ 2$. Press $\mathrm{F} 4$ again to display $=\$ 82$. And press $\mathrm{F} 4$ again to display $=B 2 .$

Let’s look at a practical example of how to use mixed cell referencing. In the following example, you want to calculate how much you’d receive in interest under three different portfolio amounts and three different interest rates. The most efficient way to perform this calculation is to create a single formula with appropriate references and then copy that formula to other cells. You need to create a formula that multiplies the interest amount in row 1 and the borrowing amount in column A.

Instead of creating nine different formulas, you’re creating only one single formula using mixed cell referencing, which you can then copy across, saving you time and reducing the possibility of error.

商业建模代考

商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Using Audit Tools to Find and Correct Errors

继承模型时，需要处理几个因素：布局、设计、格式、假设和公式。在所有这些中，遵循公式计算是最困难的，验证和验证公式可能非常耗时。第一次看到公式时，理解公式的最快方法是进入编辑模式。双击一个单元格，或选择它并按 F2。如果公式的源输入在同一页面上，它们将直观地显示源数据来自何处，以提供单元格计算，如图 5-5 所示。颜色代码很有帮助；公式中的每个范围都将与提供它的突出显示源数据的颜色相同。如果您想亲自尝试一下，请下载文件0501.XlsX来自 www. dummies.com/go/financial 模型 inginexcel fd2e。打开它并选择标签为5−5.当您处于编辑模式并决定需要更改公式所引用的范围时，您可以使用鼠标单击并拖动彩色线条以引用不同的单元格。例如，在图5−5如果您希望范围 B3:B12 改为 A3:A12，请单击显示在 A 和 B 列之间的彩色线并拖动它，以便单元格引用是 A 列而不是 B 列。

在功能区的“公式”选项卡上，有一个公式审计部分，其中包含许多工具，当您尝试了解其他人的财务模型时会发现这些工具很有用。请记住，在 Excel 中使用这些审计工具与执行正式的财务模型审计不同。

正式的财务模型审计是一个非常详细的过程，其中模型审计团队将模型拆开并仔细检查是否有错误。如果银行根据财务模型的结果向您借钱，贷款的条件之一可能是对模型进行审计以确保结果可以信赖。对模型进行专业审计可能是一项极其昂贵的工作，但它确实是确保没有错误的唯一方法。请注意，财务模型审计有时被称为模型审查，以将其与财务审计区分开来。

当然，创建自己的财务模型比检查别人的要有趣得多。但是 Excel 的审计工具使检查别人的模型变得更加容易。公式错误是财务模型中最常见的错误类型，审计工具的存在几乎完全是为了发现这些公式错误。

商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Checking a model for accuracy

公式审核工具可以通过跟踪工作表中单元格之间的关系来帮助找到导致单元格错误的根源。这些工具将帮助您找到错误的根源，但更重要的是，它们还将帮助您找到您不知道的错误。通过跟踪关系，公式审核使您可以测试公式以查看先例（直接提供公式的单元格）和依赖项（依赖于公式结果的单元格）。Excel 还提供了一种方法，可以直观地反转任何特定单元格的公式中的任何潜在错误来源。

公式审核工具位于功能区“公式”选项卡上“公式审核”组中的命令按钮中。这些命令按钮包括：

) Trace Precedents/Trace Dependents：在尝试理解模型时，您将花费大部分时间研究公式并确保您准确了解每个输出是如何计算的。当您尝试查看单元格链接的来源和去向时，跟踪先例和跟踪依赖项是很好的起点。这些工具有助于识别单元格之间存在的联系，并使用蓝色跟踪线箭头直观地显示关系。要使用跟踪先例，请从包含您想要理解的公式的输出单元格开始，例如单元格 G26 中的公式在图 5-6 中。选择单元格并单击“公式”选项卡的“公式审核”部分中的“跟踪先例”按钮。这将显示蓝色示踪线箭头，显示 G26 所依赖的单元格。

商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Mixed cell referencing

混合单元格引用是相对引用和绝对引用的结合；引用的一部分是绝对的，另一部分是相对的。当您在行前添加美元符号时，复制单元格时该行保持锚定；当您在列前添加美元符号时，复制单元格时列保持锚定。

例如，如果您在单元格中创建引用 =B2，然后将该引用向下复制，它将更改为乙3. 如果添加一些锚定，以下是每种情况下的结果：

\begin{tabular}{l|l} 单元格并复制为单元格 \\hline$=\mathrm{B}2$ & $=\mathrm{B}3$\\hline$=\$\mathrm{~B} \$2$&$=\$\mathrm{~B}\$2$\\mathrm{B}\$2$&$=\mathrm{B}\$2$\\hline$= \$\mathrm{~B} 2$ & $=\$\mathrm{~B}3$\end{表格}\begin{tabular}{l|l} 单元格并复制为单元格 \\hline$=\mathrm{B}2$ & $=\mathrm{B}3$\\hline$=\$\mathrm{~B} \$2$&$=\$\mathrm{~B}\$2$\\mathrm{B}\$2$&$=\mathrm{B}\$2$\\hline$= \$\mathrm{~B} 2$ & $=\$\mathrm{~B}3$\end{表格}
复制时，美元符号锚定行号或列字母。您可以同时锚定列和行（绝对引用），也可以锚定其中一个（混合引用）。

混合单元格引用对于良好的财务建模实践来说是一个至关重要的概念，因此对于财务建模人员来说，理解这一基本概念非常重要。有效使用，混合单元格引用使您的模型

构建速度更快，效率更高
3) 更不容易出错
3) 审核更快、更容易、更便宜
快速添加绝对和混合单元格引用的最简单方法是在添加公式引用后立即按 F4。此键盘快捷键循环通过相对和绝对引用的组合。在公式中输入单元格名称后，您可以反复按 F4 以循环显示混合引用。例如，键入=乙2然后按F4显示=$ 乙$2. 按F4再次显示=8$2. 按F4再次显示=$82. 并按下F4再次显示=乙2.

让我们看一个如何使用混合单元格引用的实际示例。在以下示例中，您要计算在三种不同的投资组合金额和三种不同的利率下您将收到多少利息。执行此计算的最有效方法是创建具有适当引用的单个公式，然后将该公式复制到其他单元格。您需要创建一个公式，将第 1 行中的利息金额与 A 列中的借款金额相乘。

您无需创建九个不同的公式，而是使用混合单元格引用仅创建一个公式，然后您可以复制这些公式，从而节省您的时间并减少出错的可能性。

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

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。

R语言代写	问卷设计与分析代写
PYTHON代写	回归分析与线性模型代写
MATLAB代写	方差分析与试验设计代写
STATA代写	机器学习/统计学习代写
SPSS代写	计量经济学代写
EVIEWS代写	时间序列分析代写
EXCEL代写	深度学习代写
SQL代写	各种数据建模与可视化代写

如果你也在 怎样代写商业建模Business Modeling这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

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。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写商业建模Business Modeling方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写商业建模Business Modeling代写方面经验极为丰富，各种代写商业建模Business Modeling相关的作业也就用不着说。

我们提供的商业建模Business Modeling及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等概率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (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

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。

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MATLAB代写	方差分析与试验设计代写
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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 Computing 统计计算
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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

商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Build in Error Checks

Even if you’ve only just started modeling, you’re probably well aware how easy it is to make a mistake in a financial model! There are three ways to prevent errors in a financial model:

Avoid making the mistake in the first place. In this book, I describe several techniques that you can employ to avoid making mistakes in the first place, such as being consistent with your formulas.
$\boldsymbol{\gg}$ Check the model for errors. Despite your best efforts, errors will almost inevitably slip through, so check, double-check, and have someone else check your model after it’s complete.
Include error checks. As you’re building the model, include error checks that prevent inadvertent errors from slipping into the model due to incorrect entries, calculations, or user error.
For more examples of different types of commonly made mistakes, and some ways to avoid making these errors in your models, see Chapter 13. This section focuses on the first two points: techniques for model building to reduce error, as well as ways to check the model for errors.

Error checks are a critical part of a well-built financial model so that the user or modeler can see at a glance if the formulas are calculating correctly. For example, when creating management reports, check that the sum of each individual department’s report adds to the company-wide total. This can be done by inserting a simple IF function, among other methods.

In the example shown in Figure 4-10, a capital budget has been built with estimated spend dates in column E. In the capital spend schedule shown in columns F through $\mathrm{K}$, the spend gets spread out over the six-month period that has been modeled. The modeler knows that the total capital spend amount of $\$ 124,700$ shown in cell D17 should be the same as the total capital schedule amount shown in cell L17, and if the two amounts do not equal each other, then the model is not calculating properly. So the error-checking cell E1 contains the very simple formula =L17-D17. However, as I explain later in this section, that isn’t actually the best way to check.

商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Allowing tolerance for error

$=\mathrm{IF}(\mathrm{D} 17 \prec>\mathrm{R} 17$, “error”, 0$)$ is a superior error check, but every now and then it can return a false error result, even though the values appear to be the same. (See Chapter 7 for how to use an IF statement in a formula like this.) This “bug” is caused by the fact that Excel carries calculations to 14 decimal places. After that, Excel truncates the value, which can cause minute discrepancies, which will cause the formula to report an error when the difference is as small as $0.00000000000001$ off. To avoid the potential for false error checks, use one of the following methods:
s) Test the absolute value of the difference against a nonzero tolerance. For instance $=\operatorname{IF}(\operatorname{ABS}(\mathrm{D} 17-\mathrm{R} 17)>1$, “error”, 0 ) will allow the values to differ by 1 before reporting an error. You should use Excel’s ABS function, which will take the absolute value of the result, so it doesn’t matter if it’s a positive or negative difference.

) Test whether the rounded value of the difference is nonzero using a formula such as $=\operatorname{IF}(\operatorname{ROUND}(\mathrm{D} 17-\mathrm{R} 17,0)=0,0$, “error” $)$ instead.
There are many variations of this formula. Some modelers prefer to show the word $O K$ if the numbers are right, and Check if they aren’t.

商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Applying conditional formatting to an error check

To make the error check even more prominent to the user, consider using conditional formatting that makes the cell have a red highlight if the error check has been triggered. On the Home tab of the Ribbon, in the Styles group, click the Conditional Formatting button. Then hover the mouse over Highlight Cells Rule and select Equal To (see Figure 4-12).

When the Equal To dialog box appears, as shown in Figure $4-13$, type the word error into the Format Cells That Are Equal To box and click OK. By default, it will turn the cell to Light Red Fill with Dark Red Text, but you can change this in the drop-down box.

Be careful. If you just change your error check formula to return a different alert, such as “Err” or “Check,” the conditional formatting rule won’t be triggered. You’ll also need to change the conditional formatting rule to check for the new word.

Conditional formatting is commonly applied in error checks because it makes the error check more prominent when it’s triggered. This obviously makes it more likely the user will realize there is an error in the financial model and solve it before using the model’s outputs. However, conditional formatting isn’t limited to error checks – it can be useful whenever you want to draw a user’s attention such as to the highest and/or lowest values in a range or some unusual result in a set of calculations.

商业建模代考

商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Build in Error Checks

即使您才刚刚开始建模，您也可能很清楚在财务模型中犯错是多么容易！有三种方法可以防止财务模型中的错误：

避免一开始就犯错误。在本书中，我描述了几种可以用来避免犯错的技巧，例如与公式保持一致。
≫检查模型是否有错误。尽管您尽了最大的努力，但几乎不可避免地会出现错误，因此请检查、仔细检查，并在完成后让其他人检查您的模型。
包括错误检查。在构建模型时，包括错误检查，以防止由于不正确的输入、计算或用户错误而导致无意的错误滑入模型。
有关不同类型的常见错误的更多示例，以及在模型中避免这些错误的一些方法，请参阅第 13 章。本节重点关注前两点：减少错误的模型构建技术，以及检查方法错误的模型。

错误检查是构建良好的财务模型的关键部分，因此用户或建模者可以一目了然地看到公式计算是否正确。例如，在创建管理报告时，检查每个部门报告的总和是否添加到公司范围的总数中。这可以通过插入一个简单的 IF 函数以及其他方法来完成。

在图 4-10 所示的示例中，已在 E 列中使用估计的支出日期建立了资本预算。在 F 到列中显示的资本支出计划中ķ，支出在已建模的 6 个月期间内展开。建模者知道总资本支出金额为$124,700单元格 D17 中显示的总资本计划金额应与单元格 L17 中显示的总资本计划金额相同，如果这两个金额不相等，则模型计算不正确。因此错误检查单元格 E1 包含非常简单的公式 =L17-D17。但是，正如我在本节后面解释的那样，这实际上并不是最好的检查方法。

商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Allowing tolerance for error

=我F(D17≺>R17, “错误”, 0)是一种高级错误检查，但它有时会返回错误的错误结果，即使值看起来相同。（有关如何在这样的公式中使用 IF 语句，请参阅第 7 章。）这个“错误”是由于 Excel 将计算保留到小数点后 14 位造成的。之后，Excel会截断值，这会导致微小的差异，这会导致公式在差异很小时报错0.00000000000001离开。为避免错误检查的可能性，请使用以下方法之一：
s) 根据非零容差测试差异的绝对值。例如=如果⁡(ABS⁡(D17−R17)>1, “error”, 0 ) 将允许值在报告错误之前相差 1。您应该使用 Excel 的 ABS 函数，该函数将获取结果的绝对值，因此无论是正差还是负差都没有关系。

) 使用公式测试差异的舍入值是否非零=如果⁡(圆形的⁡(D17−R17,0)=0,0， “错误”)反而。
这个公式有很多变体。一些建模者更喜欢显示这个词○ķ如果数字是正确的，并检查它们是否不正确。

商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Applying conditional formatting to an error check

要使错误检查对用户更加突出，请考虑使用条件格式，如果已触发错误检查，则使单元格具有红色突出显示。在功能区的主页选项卡上，在样式组中，单击条件格式按钮。然后将鼠标悬停在 Highlight Cells Rule 上并选择 Equal To（见图 4-12）。

当出现等于对话框时，如图4−13，在“设置等于的单元格格式”框中键入错误一词，然后单击“确定”。默认情况下，它会将单元格变为使用深红色文本填充的浅红色，但您可以在下拉框中进行更改。

当心。如果您只是更改错误检查公式以返回不同的警报，例如“Err”或“Check”，则不会触发条件格式规则。您还需要更改条件格式规则以检查新单词。

条件格式通常应用于错误检查，因为它使错误检查在触发时更加突出。这显然使用户更有可能意识到财务模型中存在错误并在使用模型的输出之前解决它。但是，条件格式并不限于错误检查——只要您想引起用户的注意，例如某个范围内的最高和/或最低值或一组计算中的某些异常结果，它就很有用。

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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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

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。

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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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商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Document Your Assumptions

The term “garbage in, garbage out” is never truer than in relation to financial modeling. You can have the most beautifully laid-out financial model with perfect formatting, a great design, and fabulous-looking charts and scenario tables, but if the inputs are not trusted, the model is effectively useless and no one will use the outputs. Important decisions are made based on the outputs of financial models, so listing the assumptions that have gone into the model is critical.

Documentation of assumptions is certainly not the most exciting part of financial modeling, so you may be tempted to leave it to the end. Don’t fall into this trap! When you’re done building your model, you won’t remember the source or reasoning for the assumptions. Document as you go. Whenever you make a structural change or even a minor change to one of the inputs, document it, even if it seems unimportant at the time.

List assumptions on a separate page, and label them clearly, so that they can be easily identified and referenced at a glance. For a small model, you may decide to mix source data and assumptions together. In a large model, you may separate them with as much detail as is possible or practical. For a detailed model, you may list every assumption on a dedicated sheet and then summarize the important ones on a separate sheet. Think about the level of detail in your model, and let that guide the detail of your documentation of assumptions.

Still not convinced that documenting assumptions is important? How’s this for persuasion: When you move to another role or you are away (hopefully, on vacation!), and something goes wrong with the model, who do you think they’re going to blame? You guessed it! Think of documenting assumptions as covering your butt. Your model needs to be able to speak for you when you aren’t around to explain or defend your work. The documentation of assumptions should explain your thought process and potentially also why the model is built the way it is. That way, if there are any questions as to the structure of the model, the approach to certain formulas or the assumptions, they can be easily explained by the model itself.

商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Create Dynamic Formulas Using Links

In financial modeling, you need to understand the difference between linked and hard-coded numbers. A linked number will automatically change when the source data changes. In Figure $4-6$, cell $C_{3}$ contains the formula $=B 3 * \$ C \$ 2$. This means that if, say, the number of hours spent on the project in cell $C_{3}$ changes from 15 to 20 , the cost of the team leader will change from $\$ 1,200$ to $\$ 1,600$. If you want to try this out for yourself, you can download $F$ ile 0401 . $x l s x$ at www. dummies. com/ $g o / f$ inancialmodel inginexcel fd2e and select the tab labeled $4-6 .

In comparison, cells C2 and cells B3 to B6 contain hard-coded numbers. These are simply typed directly into the cell and won’t change unless a user manually changes them. These cells can also be called input cells because if a user or modeler changes them, it will change the model output calculations.

Format cells containing hard-coded numbers differently so that it’s obvious to the user which cells can be changed and which cannot. By formatting input cells differently, it’s a signal to your user or another modeler that this is a hard-coded input variable that is designed to change if necessary. Excel has helpfully provided an Input style on the Home tab, as shown in Figure 4-7. There is no hardand-fast rule that says that you must use this particular format, but it’s important that you do use a consistent format throughout your model so that the user can see at a glance which cells should be changed, and which should not.

This process of linking calculation cells to input cells is an important concept in financial modeling. Always link as much as possible so that when the model inputs change, the outputs also change. The only hard-coding should be input cells. To find out more about linking between cells, sheets, and external files, see Chapter $6 .$
By linking, you can trace source data back through the links, making your model auditable, traceable, and easy to validate. If you got the input from somewhere, you should document where it came from wherever possible, because that will help with auditing and validation, and give your model credibility.

商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Only Enter Data Once

When entering data, you should document where it came from if possible, and then link to it with formulas. This may sound obvious but be careful never to enter the same value twice – enter it once as a source and always reference that one cell.
During a long and complex model build, it’s very easy to forget that you’ve entered certain assumptions or inputs, and then enter them again in a different part of the model. For example, in my intermediate online financial modeling course, we build a business case from start to finish, during which we use inflation multiple times within the model, both for indexing salaries, as well as increasing the revenue charged to the customers. Because we’ve entered the inflation in a single cell on the assumptions page, and then referred to it multiple times throughout the model, any fluctuation in the rate of inflation can be quickly and easily applied throughout the model.

Never type a value within a formula. A calculation such as $=453 * 24$ should not appear in a financialmodel. Similarly, astatement suchas $=\mathrm{IF}(\mathrm{H} \$ 6<\$ \mathrm{E} 7,0,157000)$ should have a link to a cell with the value 157000 , instead of having the 157000 typed in the formula. The only exceptions to this rule are those things that are standard or commonly accepted values that will not change, such as 24 hours in a day, 7 days in a week, or 12 months in a year. In fact, some hard-core modelers even say that you should put the value 12 in a separate cell, and then link to that cell as an assumption that there are 12 months in the year, but I think that’s taking it a bit far!

商业建模代考

商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Document Your Assumptions

“垃圾进，垃圾出”这个词从来没有比与财务建模相关的更真实。您可以拥有布局最精美的财务模型，具有完美的格式、出色的设计以及精美的图表和情景表，但如果输入不可信，该模型实际上是无用的，没有人会使用输出。重要决策是根据财务模型的输出做出的，因此列出模型中的假设至关重要。

假设文档当然不是财务建模中最令人兴奋的部分，因此您可能会倾向于将其留到最后。不要掉入这个陷阱！完成模型构建后，您将不记得假设的来源或推理。随手记录。每当您对其中一个输入进行结构更改甚至是微小更改时，都要记录它，即使它当时看起来并不重要。

在单独的页面上列出假设，并清楚地标记它们，以便一目了然地识别和引用它们。对于小型模型，您可能决定将源数据和假设混合在一起。在大型模型中，您可以尽可能详细地分开它们。对于详细的模型，您可以在专门的表格上列出每个假设，然后在单独的表格上总结重要的假设。考虑模型中的详细程度，并让它指导您的假设文档的细节。

仍然不相信记录假设很重要？说服力如何：当你调任另一个角色或离开时（希望是在度假！），而模特出了问题，你认为他们会责备谁？你猜对了！将记录假设视为掩盖你的屁股。当您不在身边解释或捍卫您的工作时，您的模型需要能够为您说话。假设的文档应该解释你的思考过程，并可能解释为什么模型是这样构建的。这样，如果对模型的结构、某些公式的方法或假设有任何疑问，模型本身就可以很容易地解释它们。

商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Create Dynamic Formulas Using Links

在财务建模中，您需要了解链接数字和硬编码数字之间的区别。当源数据更改时，链接的编号将自动更改。如图4−6， 细胞C3包含公式=乙3∗$C$2. 这意味着，例如，如果在单元格中花费在项目上的小时数C3从 15 变为 20 ，队长的成本将从$1,200至$1,600. 如果您想自己尝试一下，可以下载F与 0401 。XlsX在 www。假人。com/G○/Financialmodel inginexcel fd2e 并选择标有 $4-6 的选项卡。

相比之下，单元格 C2 和单元格 B3 到 B6 包含硬编码数字。这些只是直接输入到单元格中，除非用户手动更改它们，否则它们不会更改。这些单元也可以称为输入单元，因为如果用户或建模者更改它们，它将改变模型输出计算。

以不同的方式格式化包含硬编码数字的单元格，以便用户可以清楚地知道哪些单元格可以更改，哪些不能。通过以不同的方式格式化输入单元格，这是向您的用户或其他建模者发出的信号，即这是一个硬编码输入变量，旨在在必要时进行更改。Excel 在 Home 选项卡上提供了有用的 Input 样式，如图 4-7 所示。没有硬性规定必须使用这种特定格式，但重要的是在整个模型中使用一致的格式，以便用户一眼就能看出哪些单元格应该更改，哪些不应该更改。

这种将计算单元链接到输入单元的过程是财务建模中的一个重要概念。始终尽可能多地链接，以便当模型输入发生变化时，输出也会发生变化。唯一的硬编码应该是输入单元格。要了解有关在单元格、工作表和外部文件之间链接的更多信息，请参阅章节6.
通过链接，您可以通过链接追溯源数据，使您的模型可审计、可追溯且易于验证。如果您从某个地方获得输入，您应该尽可能记录它的来源，因为这将有助于审计和验证，并赋予您的模型可信度。

商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Only Enter Data Once

输入数据时，如果可能，您应该记录数据的来源，然后用公式链接到它。这听起来很明显，但请注意不要两次输入相同的值 – 输入一次作为源并始终引用该单元格。
在漫长而复杂的模型构建过程中，很容易忘记您输入了某些假设或输入，然后在模型的不同部分再次输入它们。例如，在我的中级在线金融建模课程中，我们从头到尾构建了一个商业案例，在此期间，我们在模型中多次使用通货膨胀，既用于索引工资，也用于增加向客户收取的收入。因为我们在假设页面的单个单元格中输入了通货膨胀，然后在整个模型中多次引用它，所以通货膨胀率的任何波动都可以快速轻松地应用于整个模型。

切勿在公式中键入值。计算如=453∗24不应出现在财务模型中。同样，声明如=我F(H$6<$和7,0,157000)应该有一个指向值为 157000 的单元格的链接，而不是在公式中键入 157000 。此规则的唯一例外是那些标准或普遍接受的不会改变的值，例如一天 24 小时、一周 7 天或一年 12 个月。事实上，一些核心建模师甚至说您应该将值 12 放在一个单独的单元格中，然后链接到该单元格，假设一年中有 12 个月，但我认为这有点过头了！

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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。

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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。

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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。

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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。

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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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商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Documenting the Limitations of Your Model

If other people are going to be using your model, be sure to explain the assumptions you made in building the model, especially if the person who is going to be using your model is not an experienced modeler. Users tend to put blind faith in the outcome of the model, which can be dangerous. Instead of taking the model results as gospel, the user should simply use them as a guide.

Models are only a construct that reflects reality; they are not reality. You can make this clear to users of the model by using language such as “Based on our forecasts … ” or “Assuming trends continue….”

In the example of the decision analysis model for the bus company case study (see the section “Identifying the Problem That Your Financial Model Needs to Solve,” earlier in this chapter), the builder of this model might say, “We’re going to lose half of our profit over the next 12 months,” which is not incorrect, but it would be more accurate to say, “Based on current forecasts, we’re going to lose half of our profit over the next 12 months unless we take action” and then show the inputs and assumptions used. For example, the modeler is assuming the following:
3) Five hundred tickets will be sold in the first month of operation.
3) Ticket sales will increase by $1.5$ percent per month after the first month.

) There is no cannibalization between the routes. Often, when launching a new product, some existing customers switch to the new product. Because the new route is servicing a new area, the modeler doesn’t expect any cannibalization and hasn’t included it in this model.

商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Structuring your model: What goes where

When designing the layout of a model, most experienced modelers follow these rules:

Separate inputs, calculations, and results, where possible. Clearly label which sections of the model contain inputs, calculations, and results. You can put them on separate worksheets or separate places on one worksheet, but make sure that the user knows exactly what each section is for. Color coding can help with ensuring that each section is clearly defined.
) Use each column for the same purpose. This is particularly important when building models involving time series. For example, in a time-series model, knowing that labels are in column B, unit data in column C, constant values in column $D$, and calculations in column $E$, makes it much easier when editing a formula manually.
) Use one formula per row or column. This forms the basis of the bestpractice principle whereby formulas are kept consistent using absolute, relative, and mixed referencing, as described in greater detail in Chapter 4 . Keep formulas consistent when in a block of data, and never change a formula halfway through.
Refer to the left and above. The model should read logically, like a book, meaning that it should be read from left to right and top to bottom. Calculations, inputs, and outputs should flow logically to avoid circular referencing. Be aware that there are times when left-to-right or top-to-bottom data flow can conflict somewhat with ease of use and presentation, so use common sense when designing the layout. By following this practice, you can

avoid having calculations link all over the sheet, which makes it harder to check and update. Excel will also calculate more quickly if you build formulas in this way because it calculates left to right, and top to bottom, so not only does it make your model easier to follow, it will calculate more efficiently.
3) Use multiple worksheets. Avoid the temptation to put everything on one sheet. Especially when blocks of calculations are the same, use separate sheets for those that must be repeated to avoid the need to scroll across the screen.

) Include documentation sheets. A documentation sheet where assumptions and source data are clearly laid out is a critical part of any financial model. A cover sheet should not be confused with an assumptions sheet. A model can never have too much documentation!

商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Defining inputs, calculations, and output blocks

Typically, modelers work from back to front when building their models. The output, or the part they want the viewer or user to see, is at the front, calculations are in the middle, and source data and assumptions are at the back. Like the executive summary, a board paper, or another report, the first few pages should contain what casual viewers need to see at a glance. If they need further information, they can dig deeper into the model.

Here are some guidelines of what might be included on each tab in your model:
\$ Cover sheet: Although not always included, the cover sheet contains many details about the model. Of course, the cover sheet is not much use unless you keep it up to date. If you decide to include a cover sheet, you may add details such as the following:

• A log of changes and updates to the model with date, author, change details, and their impact on the output of the model, which can help with version control
• The purpose of the model and how it is intended to be used going forward
• Who originally wrote the model and who to contact with questions
• Table of contents
• Instructions on how to use the model
• Disclaimers as to the limitations of the model, legal liability, and caveats
• Global or key assumptions integral to the use of the model

商业建模代考

商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Documenting the Limitations of Your Model

如果其他人将使用您的模型，请务必解释您在构建模型时所做的假设，特别是如果将使用您的模型的人不是经验丰富的建模者。用户倾向于盲目相信模型的结果，这可能很危险。用户不应将模型结果视为福音，而应简单地将它们用作指南。

模型只是反映现实的结构；它们不是现实。您可以使用诸如“基于我们的预测……”或“假设趋势继续……”之类的语言向模型的用户说明这一点。

在公交公司案例研究的决策分析模型示例中（参见本章前面的“确定您的财务模型需要解决的问题”部分），该模型的构建者可能会说：“我们要在接下来的 12 个月内损失一半的利润，”这并没有错，但更准确的说法是，“根据目前的预测，我们将在未来 12 个月内损失一半的利润，除非我们采取行动”，然后展示所使用的输入和假设。例如，建模者假设如下：
3) 运营的第一个月将售出 500 张门票。
3) 门票销售量将增加1.5第一个月后每月的百分比。

) 路线之间没有蚕食。通常，在推出新产品时，一些现有客户会转向新产品。因为新路线服务于一个新区域，所以建模者预计不会发生任何自相残杀，也没有将其包含在此模型中。

商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Structuring your model: What goes where

在设计模型的布局时，大多数有经验的建模师都遵循以下规则：

尽可能分开输入、计算和结果。清楚地标注模型的哪些部分包含输入、计算和结果。您可以将它们放在单独的工作表上或一个工作表上的不同位置，但要确保用户确切知道每个部分的用途。颜色编码有助于确保明确定义每个部分。
) 将每一列用于相同的目的。这在构建涉及时间序列的模型时尤其重要。例如，在时间序列模型中，知道标签在 B 列，单位数据在 C 列，常数值在列D, 和列中的计算和, 使手动编辑公式时变得更加容易。
) 每行或每列使用一个公式。这构成了最佳实践原则的基础，即使用绝对、相对和混合引用来保持公式的一致性，如第 4 章中更详细描述的那样。在数据块中保持公式一致，切勿在中途更改公式。
请参阅左侧和上方。模型应该像书一样在逻辑上阅读，这意味着应该从左到右，从上到下阅读。计算、输入和输出应按逻辑进行，以避免循环引用。请注意，有时从左到右或从上到下的数据流可能会与易用性和演示有些冲突，因此在设计布局时请使用常识。按照这个练习，你可以

避免在整个工作表上都有计算链接，这使得检查和更新变得更加困难。如果您以这种方式构建公式，Excel 的计算速度也会更快，因为它从左到右、从上到下进行计算，因此它不仅使您的模型更易于遵循，而且计算效率更高。
3) 使用多个工作表。避免将所有内容都放在一张纸上的诱惑。特别是当计算块相同时，对于必须重复的计算块使用单独的表格以避免需要在屏幕上滚动。

) 包括文档表。明确列出假设和源数据的文档表是任何财务模型的关键部分。不应将封面与假设表混淆。一个模型永远不会有太多的文档！

商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Defining inputs, calculations, and output blocks

通常，建模人员在构建模型时从后向前工作。输出或他们希望查看者或用户看到的部分在前面，计算在中间，源数据和假设在后面。就像执行摘要、董事会文件或其他报告一样，前几页应该包含普通观众需要一目了然的内容。如果他们需要更多信息，他们可以更深入地研究模型。

以下是关于模型中每个选项卡上可能包含的内容的一些指南：
$封面：虽然不总是包括在内，但封面包含有关模型的许多详细信息。当然，除非您保持最新状态，否则封面并没有多大用处。如果您决定包含封面，您可以添加以下详细信息：

• 模型的更改和更新日志，包括日期、作者、更改详细信息及其对模型输出的影响，有助于进行版本控制
• 模型的目的以及未来的使用方式
• 谁最初编写了模型以及与谁联系以提出问题
• 目录
• 模型使用说明
• 关于模型限制、法律责任和警告的免责声明
• 使用模型不可或缺的全局或关键假设

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

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。

R语言代写	问卷设计与分析代写
PYTHON代写	回归分析与线性模型代写
MATLAB代写	方差分析与试验设计代写
STATA代写	机器学习/统计学习代写
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EXCEL代写	深度学习代写
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如果你也在 怎样代写商业建模Business Modeling这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

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。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写商业建模Business Modeling方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写商业建模Business Modeling代写方面经验极为丰富，各种代写商业建模Business Modeling相关的作业也就用不着说。

我们提供的商业建模Business Modeling及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等概率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (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

商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Identifying the Problem

A financial model is usually built in order to answer a question or to solve a problem. For example, the question “Should I purchase this new asset?” can result in a model containing cash flow analysis, which compares the cash flow if the asset is purchased versus if it is not purchased. “How much should I pay for this new asset?” is an entirely different question, and the answer will be a single number or a range of possible numbers.
You need to identify the problem before beginning the model-building process.
For example, if the model you’re building is for the purpose of making a decision, you need to build at least two scenarios – one with the existing business and one including the new venture – as well as a comparison between them. Modelers sometimes call this a “do nothing” versus as “do something” scenario. So the model will consist of three components:
3) “Do nothing” scenario

) “Do something” scenario
Scenario comparison
In the example shown in Figure 3 -1, a small bus company has serviced two bus routes for many years. The financial model shows 12 months of historical data and has forecast the next 12 months. Due to a change in demographics and a new train line servicing the area, ticket sales for the northern route have been declining consistently, and the company expects this trend to continue. If the company does nothing, as shown, the profits will more than halve over a two-year period.

You can download a sample copy of this model in File $0302 . x l s x$ at www. dummies . com/go/financialmodelinginexcel fd2e.

You start building this model by creating the three tabs and determining that the comparison sheet should contain a comparison between the two scenarios. Then you design the “do nothing” scenario and then look at how different the numbers are if the company adds a new bus line.

Keeping models consistent is important. For this reason, the “do nothing” scenario contains an extra blank row in each block of data, which is where the new western route can be inserted. The Total Profit line is shown in row 27 of both scenario pages, which makes the model easier to follow, and less prone to error when linking the charts and summary page to the outputs.

商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Designing How the Problem’s

When you’ve identified the problem that needs to be solved, it’s very tempting to dive straight in and begin the model-building process, but it’s a good idea to stop for a moment to plan the model and determine how the output will look. When it comes to building a financial model, you want to start with the end in mind.

Start by creating a mockup design of the output page. You can do this in Excel, or by simply sketching it on a whiteboard or paper. It can be difficult to visualize what the output will look like until you have the data in it. Modelers aren’t often the most artistic types, but you should have at least some idea of the elements that need to be on the output page.

For example, for a business case, let’s say you want to show the net present value (NPV), internal rate of return (IRR), and payback period. To do this, you need cash flow, so the key elements will be revenue and expenses, from which you can derive profitability, and then the NPV, IRR, and payback. You can flesh out the outputs page something like the design shown in Figure $3-4$.

商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Gathering Data to Put in Your Model

A financial model is only as good as its inputs or source data, and a large part of the modeler’s job is often collecting, interpreting, analyzing, and even manipulating or extrapolating the data to go into the model. In many cases, as much time can be spent collecting data as is spent actually building the model, so if you can collect the data in the correct format in the first place, this can save you a lot of time.

You often have to obtain data you need to build the model from other people or external sources, which can be a frustrating and time-consuming process. Here are some guidelines that can make the data-gathering process easier:
s) Let other parties know well in advance what information you need and its purpose.

) Give them a due date that is realistic for them and fits your time frame.
) Design the input sheets in your model so that the data can be pasted directly in.
\$) Use dummy data in the meantime if you need to so that you can continue building the model while waiting for the information to come in.
) Allow enough time to check the quality and reliability of the information that has been submitted.

商业建模代考

商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Identifying the Problem

财务模型通常是为了回答问题或解决问题而建立的。例如，问题“我应该购买这项新资产吗？” 可以产生一个包含现金流分析的模型，该模型比较购买资产与未购买资产时的现金流量。“我应该为这项新资产支付多少？” 是一个完全不同的问题，答案将是一个数字或一系列可能的数字。
在开始模型构建过程之前，您需要确定问题。
例如，如果您正在构建的模型是为了做出决策，您需要构建至少两个场景——一个包含现有业务，一个包含新企业——以及它们之间的比较。建模者有时将其称为“什么都不做”而不是“做某事”场景。因此，该模型将包含三个组件：
3）“什么都不做”场景

) “做点什么”场景
场景比较
在图3-1所示的例子中，一家小型公交公司已经服务了两条公交线路多年。财务模型显示了 12 个月的历史数据，并预测了未来 12 个月。由于人口结构的变化和服务该地区的新火车线路，北部路线的门票销售一直在下降，该公司预计这一趋势将继续下去。如果公司什么都不做，如图所示，利润将在两年内减少一半以上。

您可以在文件中下载此模型的样本副本0302.XlsX在 www。假人。com/go/financialmodelinginexcel fd2e。

您通过创建三个选项卡并确定比较表应包含两个场景之间的比较来开始构建此模型。然后你设计“什么都不做”的场景，然后看看如果公司增加一条新的公交线路，这些数字会有多么不同。

保持模型一致很重要。出于这个原因，“什么都不做”场景在每个数据块中包含一个额外的空白行，这是可以插入新的西部路线的地方。总利润线显示在两个场景页面的第 27 行，这使得模型更易于遵循，并且在将图表和摘要页面链接到输出时更不容易出错。

商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Designing How the Problem’s

当您确定需要解决的问题时，很容易直接投入并开始模型构建过程，但最好停下来规划模型并确定输出的外观。在建立财务模型时，您要以终为始。

首先创建输出页面的模型设计。您可以在 Excel 中执行此操作，或者只需在白板或纸上绘制草图即可。在您拥有数据之前，可能很难可视化输出的外观。建模师通常不是最有艺术感的类型，但您至少应该对输出页面上需要的元素有所了解。

例如，对于一个商业案例，假设您要显示净现值 (NPV)、内部收益率 (IRR) 和投资回收期。为此，您需要现金流，因此关键要素将是收入和支出，您可以从中获得盈利能力，然后是 NPV、IRR 和投资回报。您可以充实输出页面，类似于图中所示的设计3−4.

商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Gathering Data to Put in Your Model

财务模型仅与其输入或源数据一样好，建模者的大部分工作通常是收集、解释、分析，甚至操纵或推断数据以进入模型。在许多情况下，收集数据所花费的时间与实际构建模型所花费的时间一样多，因此，如果您首先能够以正确的格式收集数据，这可以为您节省大量时间。

您通常必须从其他人或外部来源获取构建模型所需的数据，这可能是一个令人沮丧且耗时的过程。以下是一些可以使数据收集过程更容易的指导方针：
s) 让其他各方提前知道您需要什么信息及其目的。

) 给他们一个对他们来说切合实际并适合您的时间范围的截止日期。) 设计模型中的输入表，以便可以
直接粘贴
数据。
检查已提交信息的质量和可靠性的时间。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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