создаем свои прогнозы
Профессия «Финансовый аналитик»:
Мастер класс
Профессия: финансовый аналитик
Сферы деятельности
- анализ финансовых данных
- оценка инвестиций
- прогнозирование результатов
Используемые технологии
Excel, Tableau, Power BI, SAP, Oracle Financial Services
Необходимые навыки
Глубокое понимание финансовых принципов и теории, владение аналитическими инструментами и программами для обработки данных.
Продуктовые результаты
Всесторонняя и точная информация для принятия обоснованных управленческих решений, которая поможет повысить прибыльность и устойчивость компании в условиях меняющегося рынка.
Где учиться
ТПУ, ТГУ, ТУСУР
Где работать
Финансовые учреждения (банки, инвестиционные компании), корпоративные финансы в различных отраслях, консалтинговые компании, государственные организации и НКО.
О чём мероприятие?
На мастер-классе участники познакомятся с основами финансового анализа и современными технологиями, используемыми в этой профессии. Будут рассмотрены ключевые этапы анализа финансовых данных, включая методы сбора и обработки информации. Участники освоят практические навыки работы с Excel, создавая финансовые модели и строя прогнозы финансовых систем. Мероприятие предоставит возможность для совместного обучения, обмена опытом, а также даст семейным парам возможность реализовать свои идеи в области финансов, создавая проекты в этой важной и актуальной сфере!
Для кого мероприятие?
Для детей и их родителей
Для работы вам понадобится:
Персональный компьютер или ноутбук
Полезные материалы:
Ход работы:
1. Первый шаг
Откройте Excel и создайте новый файл. Если он не установлен, то перейдите по ссылке
2. Второй шаг
Создайте таблицу с двумя столбцами A «Месяц» и B «Спрос». Перепишите данные.
3. Третий шаг
Постройте график по этим данным. Для этого выделите таблицу, на вкладке «Вставка», выберите «График».
4. Четвертый шаг
Выделите ряд данных, в контекстном меню выберите «Добавить линию тренда», укажите тип «Полиномиальный, 4-й степени». В Параметрах установите «Прогноз на один период вперед».
Из прогноза видно, что в следующем месяце спрос будет падать. Попробуйте изменить данные в столбце B.
5. Пятый шаг
На листе Лист2, создайте следующую таблицу со столбцами А «Дата» и В «Курс доллара».
6. Шестой шаг
Заполните недостающие данные столбца А с помощью маркера автозаполнения, предварительно выделив диапазон ячеек А4:А5.
7. Седьмой шаг
Для диапазона А4:В46 постройте диаграмму (вкладка «Вставка», тип «Точечная с маркерами»). Аналогично постройте линию тренда с параметром «Прогноз на один период вперед».
Из прогноза видно, что в следующем месяце спрос будет падать.
8. Восьмой шаг
Увеличим прогноз во времени. Для этого выделите диаграмму и на вкладке «Макет» выберите пункт «Линия тренда» (либо в контекстном меню выберите пункт «Добавить линию тренда», предварительно выделив любую точку графика).
9. Девятый шаг
В появившемся окне выберите «Полиномиальная», укажите степень 5. Поместите на диаграмму показатель, определяющий степень достоверности аппроксимации (приближения) данных с помощью полиномиальной функции (отметив соответствующий показатель флажком).
10. Десятый шаг
Выполните прогноз на 56 периодов вперед, выполнив для этого необходимые изменения в диалоговом окне.
Из графика видно, что курс будет падать, но через некоторое время начнет увеличиваться, что соотносится с реальными данными.
11. Одиннадцатый шаг
Аналогично можно производить прогноз для любых числовых данных. Попробуйте найти другие данные и составить для них прогноз. Желательно выбирать не самые новые данные, чтобы была возможность сравнить их с реальными показателями.
Итоговый продукт
Участники рассмотрели ключевые этапы анализа финансовых данных, включая методы сбора и обработки информации. Участники освоили практические навыки работы с Excel, создавая финансовые модели и строя прогнозы финансовых систем.
Вопросы для обсуждения
1. Что нового Вы узнали?
2. Чему вы научились из данного проекта?
3. Какие новые навыки Вы сегодня получили?
4. Порекомендовали бы вы этот мастер класс вашим друзьям и знакомым?
5. Изменится ли точность модели, если увеличить количество исходных данных?
2. Чему вы научились из данного проекта?
3. Какие новые навыки Вы сегодня получили?
4. Порекомендовали бы вы этот мастер класс вашим друзьям и знакомым?
5. Изменится ли точность модели, если увеличить количество исходных данных?
Разработчики