Finanzprognosen und -analysen
( 25 Module )

Modul #1
Einführung in Finanzprognosen und -analysen
Überblick über Finanzprognosen und -analysen, Bedeutung für geschäftliche Entscheidungen und Kursziele

Modul #2
Finanzberichtsanalyse
Überprüfung von Finanzberichten, Verhältnisanalyse und Kennzahlen zur finanziellen Leistung

Modul #3
Zeitreihenanalyse
Einführung in die Zeitreihenanalyse, Komponenten von Zeitreihendaten und Trends in Finanzdaten

Modul #4
Methoden zur exponentiellen Glättung (ES)
Einfache exponentielle Glättung (SES), Holts-Methode und Holt-Winters-Methode für Prognosen

Modul #5
ARIMA-Modellierung
Autoregressive (AR), gleitende Durchschnitts- (MA) und autoregressive integrierte gleitende Durchschnittsmodelle (ARIMA)

Modul #6
Vektorautoregressionsmodellierung (VAR)
Einführung in VAR-Modelle, Schätzung und Prognose

Modul #7
Regressionsanalyse
Einfache und multiple Regression, Hypothesentests und Modellbewertung

Modul #8
Ökonometrisch Modelle
Einführung in ökonometrische Modelle, simultane Gleichungen und Instrumentalvariablen

Modul #9
Prognose mit maschinellem Lernen
Einführung in maschinelles Lernen für Prognosen, neuronale Netzwerke und Support Vector Machines

Modul #10
Big Data und Finanzanalyse
Einführung in Big Data, Data Mining und Datenvisualisierung im Finanzwesen

Modul #11
Finanzdatenquellen und -erfassung
Überblick über Finanzdatenquellen, Datenerfassungsmethoden und Datenvorverarbeitung

Modul #12
Datenvisualisierung für Finanzanalysen
Einführung in Datenvisualisierung, Diagramme und Dashboards für Finanzanalysen

Modul #13
Finanzkennzahlenanalyse
Liquiditäts-, Rentabilitäts-, Effizienz- und Solvenzkennzahlen und ihre Anwendungen

Modul #14
DuPont-Analyse
Zerlegung von ROE, Anlagennutzung und finanzieller Hebelwirkung

Modul #15
Cashflow-Prognose
Bedeutung der Cashflow-Prognose und Methoden zur Vorhersage von Cashflows

Modul #16
Szenarioanalyse und Sensitivitätsanalyse
Szenarioanalyse, Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulationen zur Risikoanalyse

Modul #17
Realoptionsanalyse
Einführung in Realoptionen, Black-Scholes-Modell und Anwendungen im Finanzwesen

Modul #18
Finanzplanung und Budgetierung
Finanzplanung, Budgetierung und Prognosen für Unternehmen und Einzelpersonen

Modul #19
Fusions- und Übernahmeanalyse
Finanzanalyse von M&A-Geschäften, Bewertungsmethoden und Geschäftsstrukturierung

Modul #20
Best Practices für die Finanzmodellierung
Best Practices für die Erstellung von Finanzmodellen, Modellvalidierung und Auditierung

Modul #21
Excel-Kenntnisse für die Finanzmodellierung
Erweiterte Excel-Kenntnisse für die Finanzmodellierung, einschließlich Formeln, Funktionen und Diagramme

Modul #22
Python für Finanzanalysen
Einführung in Python für Finanzanalysen, einschließlich Pandas, NumPy und Matplotlib

Modul #23
R für Finanzanalysen
Einführung in R für Finanzanalysen, einschließlich Datenvisualisierung und Modellierung

Modul #24
Tableau zur Datenvisualisierung
Einführung in Tableau zur Datenvisualisierung, einschließlich Dashboards und Storytelling

Modul #25
Kursabschluss und Schlussfolgerung
Planen Sie die nächsten Schritte in Ihrer Karriere im Bereich Finanzprognosen und -analyse

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