Рассмотрим основы моделей скользящего среднего, сглаживание прошлых значений временного ряда с помощью скользящего среднего, а также прогнозирование с помощью моделей скользящего среднего, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA (Уровень II).

Рассмотрим концепцию единичного корня, анализ временных рядов с единичным корнем, а также проверку авторегрессионной модели на нестационарность с помощью теста (критерия) единичного корня, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA (Уровень II).

Рассмотрим случайное блуждание - одну из наиболее широко изученных моделей временных рядов для финансовых данных, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA (Уровень II).

Рассмотрим нестабильность коэффициентов регрессии моделей временных рядов, а также определение периода выборки при построении модели, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA (Уровень II).

Рассмотрим сравнение точности прогнозирования в пределах выборки и вне выборки, а также сравнение точности прогнозов различных моделей временных рядов на основе критерия среднеквадратической ошибки, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA (Уровень II).

Рассмотрим возврат (реверсию) к среднему временного ряда, а также прогнозирование нескольких периодов временного ряда, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA (Уровень II).

Рассмотрим структуру авторегрессионных моделей и расчет прогнозов на ее основе, а также использование автокорреляции остаточных ошибок для проверки соответствия авторегрессионной модели временному ряду, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA (Уровень II).

Рассмотрим авторегрессионные модели временных рядов, а также характеристики ковариантно стационарных временных рядов, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA (Уровень II).

Рассмотрим факторы, определяющие выбор линейного или лог-линейного тренда для определенного временного ряда, а также оценку ограничений моделей трендов, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA (Уровень II).

Рассмотрим прогнозирование временных рядов, смоделированных как логарифмический линейный тренд, а также особенности выбора и использования модели лог-линейного тренда, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA (Уровень II).

Рассмотрим расчет и оценку прогнозируемого значения тренда для временных рядов, смоделированных как линейный тренд, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA (Уровень II).

Рассмотрим концепцию временных рядов данных и фундаментальные вопросы анализа временных рядов при принятии финансовых и инвестиционных решений, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA (Уровень II).

Рассмотрим качественные зависимые переменные, как работают регрессионные модели с такими переменными и как интерпретировать результаты таких регрессий, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA (Уровень II).

Рассмотрим проблему ошибочной спецификации модели множественной регрессии, использующей временные ряды данных, а также влияние этой ошибки на результаты регрессионного анализа, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA (Уровень II).

Рассмотрим, как ошибки спецификации модели множественной регрессии влияют на результаты регрессионного анализа, а также как избежать типичных ошибок неправильной спецификации модели, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA (Уровень II).

Рассмотрим мультиколлинеарность, причины ее возникновения и последствия в регрессионном анализе, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA (Уровень II).

Рассмотрим сериальную корреляцию (автокорреляцию), возникающую в регрессиях временных рядов, а также ее влияние на статистический вывод и методы ее устранения, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA (Уровень II).

Рассмотрим типы гетероскедастичности, корректировку регрессии на гетероскедастичность и то, как гетероскедастичность влияет на статистический вывод, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA (Уровень II).

Рассмотрим определение, интерпретацию и визуализацию фиктивных переменных в множественной линейной регрессии, а также проверку статистической значимости регрессионной модели с помощью фиктивных переменных, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA (Уровень II).

Рассмотрим проверку значимости модели множественной линейной регрессии в целом (F-критерий), расчет и интерпретацию F-статистики и коэффициента детерминации в модели множественной регрессии, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA (Уровень II).

Рассмотрим особенности прогнозирования зависимой переменной в модели множественной регрессии, основанной на предполагаемых значениях независимых переменных, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA (Уровень II).

Рассмотрим допущения, которые определяют классическую нормальную модель множественной линейной регрессии, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA (Уровень II).

Рассмотрим модель, формулы и примеры множественной линейной регрессии, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA (Уровень II).

Рассмотрим особенности выбора подходящей функциональной формы простой линейной регрессии, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA (Уровень II).

Рассмотрим функциональные формы простых линейных регрессий, которые включают преобразование независимых и зависимых переменных с помощью логарифма, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA (Уровень II).

Рассмотрим прогнозирование значения зависимой переменной в простой линейной регрессии, а также создание интервалов прогнозирования, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA (Уровень II).

Рассмотрим особенности выбора уровня значимости и опредеделения p-значений, а также ошибки I и II рода при проверке гипотез о коэффициентах линейной регрессии, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA (Уровень II).

Рассмотрим проверку гипотез о коэффициентах линейной регрессии: точке пересечения (константе) и коэффициенте наклона, когда независимая переменная является индикаторной переменной, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA (Уровень II).

Рассмотрим формулировку нулевой и альтернативной гипотезы о значении коэффициента наклона для линейной регрессии, а также принятие/отклонение нулевой гипотезы на заданном уровне значимости, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA (Уровень II).

Использование дисперсионного анализа (ANOVA) в регрессионном анализе, интерпретация результатов ANOVA, а также расчет и интерпретация стандартной ошибки оценки в простой линейной регрессии, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA (Уровень II).

Рассмотрим разложение общей суммы квадратов регрессионной модели на компоненты, а также расчет и интерпретацию коэффициента детерминации, F-статистику и стандартную ошибку простой линейной регрессии, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA (Уровень II).

Рассмотрим допущения, лежащие в основе модели простой линейной регрессии, а также как остатки и графики остатков регрессии указывают на нарушение этих допущений, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA (Уровень II).

Рассмотрим расчет и интерпретацию коэффициентов простой линейной регрессии (точка пересечения, наклон), а также сравнение перекрестной регрессии и регрессии временных рядов, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA (Уровень II).

Рассмотрим основы расчета простой линейной регрессии, построение линии регрессии, а также практический пример регрессионного анализа рентабельности активов (ROA) по капитальным затратам (CAPEX), - в рамках изучения количественных методов по программе CFA (Уровень II).

Рассмотрим простую линейную регрессию на примере анализа факторов, управляющих рентабельностью активов (ROA), - в рамках изучения количественных методов по программе CFA (Уровень II).

Рассмотрим особенности кредитного анализа несуверенных государственных облигаций, а также пример сравнительного анализа муниципальных облигаций двух штатов США, - в рамках изучения ценных бумаг с фиксированным доходом по программе CFA.

Рассмотрим особенности кредитного анализа суверенного долга, а также методику Standard & Poor's определения суверенного кредитного рейтинга, - в рамках изучения ценных бумаг с фиксированным доходом по программе CFA.

Рассмотрим кредитный анализ высокодоходных корпоративных облигаций и его особенности: анализ корпоративной (холдинговой) структуры и кредитных условий - в рамках изучения ценных бумаг с фиксированным доходом по программе CFA.

Рассмотрим кредитный анализ высокодоходных корпоративных облигаций и его особенности: ликвидность эмитента, финансовые прогнозы и структура долга - в рамках изучения ценных бумаг с фиксированным доходом по программе CFA.

Рассмотрим влияние изменений в спредах доходности на цену и доходность облигаций, - в рамках изучения ценных бумаг с фиксированным доходом по программе CFA.

Рассмотрим взаимосвязь кредитного риска, доходности и спредов доходности по корпоративным облигациям при проведении кредитного анализа, - в рамках изучения ценных бумаг с фиксированным доходом по программе CFA.

Рассмотрим модель 4C кредитного анализа и ее составляющие: кредитное обеспечение, долговые ковенанты (кредитные условия) и характер заемщика, - в рамках изучения ценных бумаг с фиксированным доходом по программе CFA.

Рассмотрим иллюстративный пример анализа кредитных коэффициентов при использовании модели 4C кредитного анализа, - в рамках изучения ценных бумаг с фиксированным доходом по программе CFA.

Рассмотрим коэффициенты, используемые для оценки кредитоспособности при использовании модели 4C кредитного анализа, - в рамках изучения ценных бумаг с фиксированным доходом по программе CFA.

Рассмотрим модель 4C кредитного анализа и ее первую составляющую «кредитный потенциал», - в рамках изучения ценных бумаг с фиксированным доходом по программе CFA.

Рассмотрим сходства и различия кредитного анализа и анализа акционерного капитала, - в рамках изучения ценных бумаг с фиксированным доходом по программе CFA.

Рассмотрим особенности и риски применения кредитных рейтингов рейтинговых агентств на долговых рынках, - в рамках изучения ценных бумаг с фиксированным доходом по программе CFA.

Рассмотрим основные рейтинговые агентства, систему ранжирования и характеристики кредитных рейтингов Moody's, S&P и Fitch, а также отличия кредитных рейтингов эмитентов и эмиссий, - в рамках изучения ценных бумаг с фиксированным доходом по программе CFA.

Рассмотрим коэффициенты возврата долга при дефолте, их взаимосвязь с приоритетом погашения долга и структурой капитала, а также применение в кредитном анализе, - в рамках изучения ценных бумаг с фиксированным доходом по программе CFA.

Рассмотрим структуру капитала эмитента, различные типы долговых требований, а также ранжирование долга по старшинству, - в рамках изучения ценных бумаг с фиксированным доходом по программе CFA.