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).

Раскрытия информации, содержащиеся в примечаниях к отчетности по IFRS и GAAP, содержат полезную информацию о возрасте и потенциальной полезности основных средств, принадлежащих компании. Используя эту информацию, финансовый аналитик может оценить общий возраст активов, принадлежащих компании и другие показатели.

US GAAP и IFRS требуют от компаний списания обесценившихся активов через признание убытка в отчете о прибылях и убытках. Рассмотрим различия в применении стандартов, а также влияние обесценения ОС и НМА на ключевые финансовые показатели и отчетность компании.

US GAAP и IFRS допускают использование различных методов амортизации основных средств. Рассмотрим порядок применения линейного, ускоренного и производственного метода амортизации, а также влияние этих методов на отчетность и финансовые показатели компаний.

Рассмотрим, как выбор между капитализацией и прямым списанием затрат на финансовый результат влияет на чистую прибыль, собственный капитал, общие активы, движение денежных средств от операционной и инвестиционной деятельности и различные финансовые коэффициенты.