2017_cfa二级基础班_quantitatives_zq

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1、www.gfedu.netQuantitativeMethods2017CFA二级培训项目讲师：周琪1-90www.gfedu.net周琪工作职称：金程教育金融研究院CFA/FRM高级培训师教育背景：中央财经大学国际经济学学士、澳大利亚维多利亚大学金融风险管理学学士工作背景：学术功底深厚、培训经验丰富，曾任课AFP、CFP多年，参与教学研究及授课，现为金程教育CFA/FRM双证培训老师，担任CFA项目学术研发负责人，对CFA教学产品的研发工作负责，曾亲自参与中国工商银行总行、中国银行总行、杭州联合银行等CFA、FRM

2、培训项目。累计课时达4000小时，课程清晰易懂，深受学员欢迎。服务客户：中国工商银行、中国银行、中国建设银行、杭州联合银行、杭州银行、国泰君安证券、深圳综合开发研究院、中国CFP标准委员会、太平洋保险等主编出版：参与金程CFA项目参考书目的编写工作，包括金程CFA一级中文Notes等2-90www.gfedu.netTopicWeightingsinCFALevelIISessionNO.ContentWeightingsStudySession1-2Ethics&ProfessionalStandards10-15

3、StudySession3QuantitativeMethods5-10StudySession4EconomicAnalysis5-10StudySession5-6FinancialStatementAnalysis15-20StudySession7-8CorporateFinance5-15StudySession9-11EquityAnalysis15-25StudySession12-13FixedIncomeAnalysis10-20StudySession14DerivativeInvestments

4、5-15StudySession15AlternativeInvestments5-10StudySession16-17PortfolioManagement5-103-90www.gfedu.netSS3QuantitativeMethodsforFrameworkValuation•R9CorrelationandQuantitativeMethodsregression•R10Multipleregressionandissuesinregressionanalysis•R11Time-seriesanal

5、ysis•R12Excerptfrom’’ProbabilisticApproaches:ScenarioAnalysis,DecisionTrees,andSimulation’’4-90www.gfedu.netReading9Correlationandregression5-90www.gfedu.net1.ScatterPlots2.CovarianceandCorrelationFramework3.InterpretationsofCorrelationCoefficients4.Significanc

6、eTestoftheCorrelation5.LimitationstoCorrelationAnalysis6.TheBasicsofSimpleLinearRegression7.Interpretationofregressioncoefficients8.StandardErrorofEstimate&CoefficientofDetermination(R2)9.AnalysisofVariance(ANOVA)10.Regressioncoefficientconfidenceinterval11.Hyp

7、othesisTestingabouttheRegressionCoefficient12.PredictedValueoftheDependentVariable13.LimitationsofRegressionAnalysis6-90www.gfedu.netScatterPlotsAscatterplotsisagraphthatshowstherelationshipbetweentheobservationsfortwodataseriesintwodimensions.7-90www.gfedu.ne

8、tSampleCovarianceandCorrelationCovariance:Covariancemeasureshowonerandomvariablemoveswithanotherrandomvariable.----Itcapturesthelinearrelationship.nCov(X,Y)(XiX)(YiY)