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).

Непараметрические методы проверки статистических гипотез используют меньше допущений и могут применяться с ранжированными данными, а также для решения вопросов, не связанных с параметрами. Рассмотрим эту концепцию в рамках изучения количественных методов по программе CFA.

Проверка статистических гипотез о значении коэффициента корреляции позволяет оценить, является ли связь между двумя случайными величинами результатом случайности. Рассмотрим эту методику в рамках изучения количественных методов по программе CFA.

Проверка гипотез о разнице между дисперсиями выполняется с использованием F-распределения и часто применяется для анализа различий в изменчивости показателей разных временных периодов. Рассмотрим эту методику в рамках изучения количественных методов по программе CFA.

Дисперсия и стандартное отклонение часто используются в качестве характеристик риска и доходности, поэтому финансовым аналитикам приходится проверять гипотезы о значении этих статистик. Рассмотрим методику проверки гипотез о значении дисперсии и стандартного отклонения, в рамках изучения количественных методов по программе CFA.

Проверка гипотез о среднем значении разности используется для парного сравнения средних значений доходности и других финансовых показателей. Рассмотрим эту концепцию и пример ее использования, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA.

Проверка статистических гипотез, касающихся различий между средними значениями, используется для сравнения групп наблюдаемых финансовых коэффициентов. Рассмотрим эту концепцию и примеры ее использования, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA.

Проверка статистических гипотез, касающихся среднего значения – наиболее распространенный тип проверки гипотез в практике финансового аналитика. Рассмотрим особенности такой проверки с использованием t-теста и z-теста, а также примеры из финансовой практики, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA.

Проверка статистических гипотез используется финансовыми аналитиками для проверки утверждений о значениях статистических финансовых показателей. Рассмотрим концепцию и методику проверки статистических гипотез в рамках изучения количественных методов по программе CFA.

Выборки из финансовых баз данных подвержены систематическим ошибкам (смещениям) выборки., а также другим типам смещений, характерным для временных рядов финансовых данных. Рассмотрим эти проблемы финансового анализа в рамках изучения количественных методов по программе CFA.

Интеллектуальный анализ данных или добыча данных (data-mining) используется финансовыми аналитиками для разработки торговых стратегий, которые в свою очередь могут отражать систематические ошибки (или смещение) добычи данных. Рассмотрим эту концепцию в рамках изучения количественных методов по программе CFA.

Размер выборки влияет на стандартную ошибку и ширину доверительного интервала. Рассмотрим факторы, которые нужно учитывать при определении размера выборки, а также соответствующий пример из инвестиционной практики, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA.

Доверительные интервалы используются для нахождения диапазона значений оцениваемой величины. Рассмотрим эту концепцию, а также концепцию степеней свободы (DF) и t-распределения Стьюдента, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA.

Точечная оценка позволяет найти наилучший способ расчета одного значения параметра совокупности. Рассмотрим эту концепцию, а также концепции несмещенной, эффективной и состоятельной оценки, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA.

Центральная предельная теорема - одна из наиболее практически полезных теорем теории вероятностей в работе финансового аналитика. Рассмотрим эту концепцию в рамках изучения количественных методов по программе CFA.

Временные ряды и перекрестные данные - это основные типы исходных данных, используемых для анализа доходности и прочих исторических финансовых данных. Рассмотрим эти типы данных в рамках изучения количественных методов по программе CFA.

Стратифицированная случайная выборка используется, когда в выборку необходимо гарантированно включить определенные срезы данных. Этот выборочный метод используется при индексировании инвестиционных портфелей по индексам облигаций. Рассмотрим стратифицированную случайную выборку, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA.

Некоторые финансовые показатели и индексы представляют собой выборочные статистики на основе случайных выборок данных. Рассмотрим метод извлечения простых случайных выборок данных, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA.

Моделирование методом Монте-Карло имеет множество применений в финансовой практике, связанных с анализом сложных случайных процессов, в том числе в финансовом планировании, стоимостной оценке рисков (VaR), оценке стоимости сложных опционов и других финансовых активов. Рассмотрим концепцию моделирования методом Монте-Карло в рамках изучения количественных методов по программе CFA.

Логнормальное распределение вероятностей довольно точно описывает распределение цен на многие финансовые активы и применяется в модели ценообразования опционов Блэка-Шоулза-Мертона. Рассмотрим эту концепцию в рамках изучения количественных методов по программе CFA.

Критерий повышенной надежности Роя и стоимостная оценка риска, основанные на нормальных распределениях вероятности, используются для оценки вероятности падения стоимости финансовых активов ниже заданного уровня и выбора оптимального портфеля. Рассмотрим эти концепции в рамках изучения количественных методов по программе CFA.

Нормальное распределение - это наиболее часто используемое распределение вероятностей в количественной финансовой практике. Оно играет ключевую роль в современной портфельной теории и ряде технологий управления рисками. Рассмотрим эту концепцию в рамках изучения количественных методов по программе CFA.

Непрерывные равномерные распределения вероятности используются в финансах в качестве вероятностной модели, когда все исходы случайной величины появляются с равной вероятностью. Рассмотрим этот простейший тип непрерывных распределений - в рамках изучения количественных методов по программе CFA.

Биномиальное распределение вероятностей широко используется в качестве модели ценообразования акций, опционов, облигаций, а также в процессе принятия финансовых решений, когда результат оценивается как успех или неудача. Рассмотрим биномиальные распределения и связанные с ними концепции, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA.

Случайные величины постоянно используются в процессе принятия финансовых решений. Принятие таких решений требует понимания распределений вероятности. Рассмотрим основные распределения вероятности и концепции, связанные с ними, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA.

Финансовому аналитику часто приходится подсчитывать количество результатов или исходов каких-либо событий. Рассмотрим основные инструменты, которые для этого применяются, правило умножения, полиномиальную формулу, биномиальную формулу и формулу перестановок, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA.

Формула Байеса позволяет оценить вероятность событий эмпирическим путем и широко используется при принятии финансовых решений, в том числе для оценки эффективности инвестиционных фондов. Рассмотрим формулу Байеса и связанные с ней концепции, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA.

Расчет и интерпретация ожидаемой доходности, дисперсии доходности, ковариации и корреляции активов инвестиционного портфеля являются фундаментальными навыками финансового аналитика. Рассмотрим эти концепции, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA.

Рассмотрим ожидаемое значение, дисперсию и стандартное отклонение случайной величины, широко использующиеся при прогнозировании финансовых величин и коэффициентов, а также при оценке любых других факторов, которые могут повлиять на финансовое положение инвесторов, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA.

Рассмотрим правило полной вероятности, позволяющее оценивать вероятность события с учетом сценариев и широко использующееся при анализе изменений финансовых показателей, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA.

Рассмотрим концепции независимости и зависимости событий, широко применяющиеся при прогнозировании доходности активов и анализе эффективности вложений на основе прошлых результатов, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA.

Рассмотрим основные типы вероятностей, - безусловную, условную и совместную вероятность, порядок их расчета, сложения и умножения, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA.

При решении практических проблем, финансовому аналитику часто приходится сталкиваться с прогнозами, указанными в виде шансов или ставок на событие. Рассмотрим порядок интерпретации и анализа таких вероятностей, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA.

Рассмотрим основные вероятностные инструменты, необходимые финансовому аналитику для прогнозирования и решения многих реальных проблем, связанных с риском, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA.

Используя концепции описательной статистики, рассмотрим, почему среднее геометрическое хорошо подходит для составления финансовых отчетов о прошлых результатах. Также рассмотрим, почему среднее арифметическое хорошо подходит для составления отчетов в перспективном контексте.