• Вы будете создавать понятные прозрачные прогнозные модели стандарта качества международных компаний
• Повысите скорость анализа и принятия решений с помощью эффективных инструментов финансового моделирования
• Сможете применять технику прогнозного моделирования для разной специфики бизнеса и профессиональных задач
• Улучшите практические навыки применения универсальных формул Excel в работе с финансовыми моделями любой сложности
• Найдете решение трудных задач и ответы на Ваши вопросы при поддержке преподавателя и просмотра записи курса
На курсе мы полностью разбираем подготовку прогнозной финансовой модели и подробно говорим о возможных направлениях ее применения. Для этого мы используем реальную модель действующей компании, адаптированную для целей тренинга. Хотя каждый слушатель работает с индивидуальной копией модели, все обсуждения, отдельные упражнения и разработка стратегии моделирования выполняются в группе.
Подготовка модели проходит в смешанной форме: часть расчетов слушатели делают самостоятельно на своих компьютерах, часть расчетов разбирается преподавателем в форме демонстрации в рабочем пространстве модели. Это позволяет слушателям сконцентрировать внимание на освоении ключевых технических приемов моделирования и не тратить время на рутинный ввод данных и многократное повторение однотипных операций.
![]() |
![]() |
![]() |
![]() |
![]() |
![]() |
![]() |
![]() |
![]() |
![]() |
Для эффективного прохождения продвинутого курса желательно, чтобы слушатели были знакомы с VBAдля Excel, или по крайней мере могли читать код.
Продвинутый курс является продолжением основного курса, и посвящен более сложным вопросам построения финансовых моделей. Соответственно, в продвинутом курсе мы не рассматриваем подробно основы разработки структуры финансовой модели, базовые блоки, логическую увязку между компонентами модели, базовые формулы и технические приемы прогнозного моделирования в MSExcel.
Если вы не чувствуете себя уверенно с основами построения финансовой модели, рекомендуем двигаться по модулям последовательно и сначала прослушать основной курс.
Введение
Обзор программы курса и «дорожная карта».
Области применения вопросов продвинутого курса, интеграция с действующим функционалом управления, планирования, бюджетирования компаний.
Формулы и встроенные инструменты поиска заданных значений и оптимизации.
Инструмент «Подбор значения». Серия практических кейсов.
Применение VBAдля подбора параметра во временных рядах.
Функция «Поиск решения» (Solver): техника использования, ограничения, области применения. Прикладные приемы использования пакета Solver, серия практических кейсов.
Формулы и встроенные инструменты MS Excel для статистического анализа. Пакет «Анализ данных».
Корреляция и корреляционная матрица.
Уравнение регрессии: независимые переменные, факторы (коэффициенты) при независимых переменных. Парная и множественная регрессия.
Оценка статистической значимости коэффициентов регрессии, анализ отклонений (ANOVA).
Практические кейсы на построение регрессионных уравнений и проведение регрессионного анализа в Excel.
Авторегрессионная модель n-ого порядка - AR(n): понятие, практическое применение. Принципы и технические приемы анализа на базе AR(n).
Прогноз сезонности в динамических моделях с помощью авторегрессионных моделей.
«Прогноз и анализ операций финансового лизинга»
Принцип построения амортизационных таблиц методом эффективного процента. Финансовые функции MSExcel.
Разбор практического примера прогноз финансового лизинга для лизингополучателя.
«Динамическая панель управления результатами модели (dashboard)»