Финансовый анализ 2. Что хочет знать менеджер

Тема 1. Оценка рисков компании

• Понятие риска в финансовом анализе: систематический и несистематический риск.
• Меры центральной тенденции: среднее, медиана, мода. Выбор подходящей меры в зависимости от распределения данных.
• Меры риска: дисперсия, стандартное отклонение, коэффициент вариации.
• Асимметрия и эксцесс распределений: интерпретация «жирных хвостов» в финансовых данных.
• Взаимосвязь показателей: ковариация, коэффициент корреляции Пирсона, ранговые корреляции.
• Построение и интерпретация матрицы корреляций.
• Простая линейная регрессия: коэффициенты, R², стандартная ошибка.
• Множественная регрессия: интерпретация, мультиколлинеарность, значимость.
• Практические ограничения регрессионного анализа в финансовом моделировании.

Тема 2. Риски и стоимость капитала

• Стоимость акционерного капитала: концепция требуемой доходности.
• Дивидендная модель оценки (модель Гордона): допущения, применимость, ограничения.
• Модель CAPM: рыночная премия за риск, безрисковая ставка, бета-коэффициент.
• Расчёт беты по историческим данным: регрессионный подход, отраслевые беты, долговая и бездолговая бета.
• Оценка кредитного риска и стоимости долга: кредитные рейтинги, спреды, YTM.
• Дюрация как мера процентного риска долгового инструмента.
• Расчёт WACC: структура капитала, рыночные веса, налоговый щит.
• Специфические проектные ставки: когда WACC не подходит и как рассчитать ставку для отдельного проекта.

Тема 3. Моделирование и ценообразование

• VaR (Value at Risk): параметрический и исторический подходы, ограничения, CVaR как альтернатива.
• Метод Монте-Карло: логика симуляции, генерация случайных чисел, число итераций.
• Выбор распределений для ключевых переменных модели: нормальное, логнормальное, треугольное.
• Симуляция стоимости активов и затрат: построение в Excel с использованием функций случайных чисел.
• Интерпретация результатов симуляции: доверительные интервалы, процентили, вероятность убытка.
• Функция спроса и ценовая эластичность: оценка по данным, интерпретация.
• Определение цены покупателя (Willingness to Pay): методы выявления.
• Оптимальное ценообразование: максимизация выручки и маржи, ценовая дискриминация.

Тема 4. Оптимизация

• Постановка задачи оптимизации: целевая функция, переменные, ограничения. Типы задач (LP, IP, MIP).
• Работа с Excel Solver: настройка, методы решения (Simplex, GRG, Evolutionary).
• Оптимальная производственная программа при нескольких продуктах и нескольких ограниченных ресурсах.
• Оптимальный сменный график: целочисленная задача с ограничениями по потребности и трудовому законодательству.
• Оптимальные логистические цепи: транспортная задача, минимизация затрат на доставку.
• Оптимальная инвестиционная программа на несколько периодов: выбор проектов при ограниченном капитале.
• Оптимальное расположение производственно-складских мощностей.
• Оптимальное ценовое предложение (bid pricing): максимизация ожидаемой прибыли с учётом вероятности выигрыша тендера.
• Управление запасами в условиях неопределённости: модель EOQ, страховой запас, симуляция спроса.
• Теория очередей: моделирование пропускной способности, оптимальное число каналов обслуживания.
• Анализ чувствительности решения: теневые цены, диапазоны допустимости, отчёт Solver.