Финансовый анализ в Excel
What you'll learn
- Расчет простых и сложных процентов
- Расчет дифференцированных и аннуитетных платежей
- Переплата и погашение кредита
- Расчет амортизации
- Внутренняя ставка доходности и приведенная стоимость денег
- Анализ акций и облигаций
- Вероятности и распределения
- Персентили и доверительные интервалы
- Линейный и нелинейный прогноз
- Доверительный интервал для прогноза
- Оценка финансовых рынков
- Оценка инвестиционных стратегий
Requirements
- Школьная математика
- Базовые навыки Excel
Description
Курс состоит из трех частей. Сначала мы разберем, как рассчитывать проценты по депозитам и платежи по кредитам и потренируемся в кредитном анализе.
Затем изучим подходы для решения инвестиционных задач: дисконтирование, амортизация, эксцесс, внутренняя ставка доходности и оценка инвестиций. Проведем инвестиционный анализ.
В заключении затронем немного статистический аппарат и научимся точно прогнозировать доходность тех или иных инвестиций и строить тенденции.
Для прохождения курса потребуется Microsoft Excel версии не ниже 2010.
(C) Course image made by Freepik from flaticon
Who this course is for:
- Финансовые консультанты и аналитики
- Бизнес-аналитики, работающие с получением и разбором данных
- Менеджеры и руководители, использующие финансовый анализ в ежедневной работе
- Бухгалтера и аудиторы, автоматизирующие расчеты
Course content
- Preview01:15
- Preview03:42
- Preview02:46
Instructor
![Центр digital-профессий ITtensive](data:image/svg+xml,%3Csvg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 64 64"%3E%3C/svg%3E){kind=avatar}
- 4.0 Instructor Rating
- 188 Reviews
- 1,189 Students
- 19 Courses
ITtensive - первый центр digital-профессий в России, обучающий техническим и маркетинговым специальностям: программированию, проектированию, тестированию, созданию и продвижению продуктов.
Возможно обучение как с нуля (включая изучения Основ программирования), так и уже на базе имеющихся навыков.
Программы курсов включают работу с PHP, Python, SQL, Git, сетевые технологии, машинное обучение и нейронные сети для решения прикладных задач.
Преподаватели центра:
Ведущий методист: Мациевский Николай, МФТИ (прикладная математика и физика). Специализируется на автоматизации и оптимизации процессов. Увлекается путешествиями и авангардизмом.
Методист по автоматизации: Мария Шугурова, МГУ и НИУ ВШЭ (бизнес-планирование). Помогает внедрять анализ данных в бизнес-процессы и извлекать дополнительную пользу из данных. Хобби: телерадио ведущая.
Методист по Python: Евгений Бойченко, НГУ (математика и компьютерные науки). Разрабатывает решения на Python для автоматизации прикладных задач. Нравится писать чат-ботов.
Методист по машинному обучению: Алена Селезнева, МГУ (прикладная математика и информатика). Использует модели машинного обучения для решения задач реального бизнеса. В свободное время поет и рисует миниатюры.
Победы в конкурсах и хакатонах:
Август 2020, финалист Digital Superhero Security, лучшее техническое решение детектирования DNS туннелей в трафике
Июнь 2020, 31 место (топ 5%) в международном хакатоне Prohack от McKinsey
Июнь 2020, 4 место в Цифровом Прорыве по задаче распознавания и предобработки неполного почтового адреса, самая высокая точность работы алгоритма
Май 2020, лучшее техническое решение по предсказанию ожидаемой продолжительности жизни, Digital Superhero