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• Foundations of Data Science 数据科学基础

会计代写|财务管理代写Financial Management代考|Pro Forma Statements and Financial Planning

To this point, R\&E’s pro forma statements simply display the financial implications of the company’s operating plans. This is the forecasting half of the exercise. It is time now for R\&E to do some serious financial planning. Using the techniques described in earlier chapters, management must analyze the forecast carefully to decide if it is acceptable or whether it must be changed to avoid identified problems. In particular, R\&E management must decide whether the estimated external funding requirement is too large. If the answer is yes, either because R\&E does not want to borrow $\$ 1.4$ million or because the bank is unwilling to grant such a large loan, management must change its plans to conform to the financial realities. This is where operating plans and financial plans merge (or, too often, collide) to create a coherent strategy. Fortunately, the pro forma forecast provides an excellent template for such iterative planning.

To illustrate the process, suppose that Suburban National Bank, concerned about R\&E management’s obvious lack of financial acumen, will not lend the company more than $\$ 1$ million. Ignoring the possibility of trying another bank, or selling new equity, R\&E’s challenge is to modify its operating plans to shave $\$ 400,000$ off the projected external funding requirement. There are many ways to meet this challenge, each involving subtle trade-offs among growth, profitability, and funding needs. And while we are not in a position to evaluate these trade-offs, as R\&E management would be, we can illustrate the mechanics. Suppose that, after much debate, management decides to test the following revised operating plan:

• Tighten up collection of accounts receivable so that the collection period falls from 51 days to $47 .$
• Settle for a more modest improvement in trade payables so that the payables period rises from 59 days to 60 .

Finally, because a tougher collection policy will drive away some customers and because higher trade payables will sacrifice some prompt payment discounts, let us presume that management believes the revised plan will reduce sales growth from 25 percent to 20 percent and increase general, selling, and administrative expenses from 12 percent to $12.5$ percent.

会计代写|财务管理代写Financial Management代考|Forecasting with Spreadsheets

Readily available spreadsheets make it possible for anyone with a modicum of computer skill to spin out elegant (and occasionally useful) pro forma forecasts and sophisticated risk analysis. To demonstrate how effective it is to create forecasts with a spreadsheet, Table $3.5$ presents an abbreviated one-year forecast for R\&E Supplies as it might appear in a spreadsheet program. ${ }^{3}$ The first area on the simulated screen is an assumptions box, containing all of the information and assumptions required to construct the forecast. Gathering all of the necessary input information in an assumptions box can be a real timesaver later if you want to change assumptions. The 2022 data in the assumptions box correspond closely to the data used earlier in our original forecast for R\&E Supplies.

The forecast begins immediately below the assumptions box. The first column, labeled “Equations 2022,” is included for explanatory purposes and would not appear on a conventional forecast. Entering the equations shown causes the computer to calculate the quantities appearing in the second column, labeled “Forecast 2022.” The third column, labeled “Forecast 2023,” is presently blank.

Two steps are required to get from the assumptions to the completed forecast. First, enter a series of equations tying the inputs to the forecasted outputs. These are the equations appearing in the first column. Here is how to read them. The first equation for net sales is $=\mathrm{B} 3+\mathrm{B} 3 * \mathrm{C} 4$. This instructs the spreadsheet to get the number in cell $\mathrm{B} 3$ and add to it that number times the number in cell $\mathrm{C} 4$ – in other words, $\$ 20,613+\$ 20,613 \times 25 \%$. The second equation instructs the spreadsheet to multiply forecasted net sales by the forecasted cost of goods sold percentage. The third says to calculate gross profit by subtracting cost of goods sold from net sales. And so on.

财务管理代考

会计代写|财务管理代写Financial Management代考|Pro Forma Statements and Financial Planning

至此，R\&E 的备​​考报表仅显示了公司运营计划的财务影响。这是练习的预测部分。现在是 R\&E 做一些严肃的财务规划的时候了。使用前面章节中描述的技术，管理层必须仔细分析预测以确定它是否可以接受，或者是否必须对其进行更改以避免已识别的问题。尤其是，R\&E 管理层必须决定估计的外部资金需求是否过大。如果答案是肯定的，要么是因为 R\&E 不想借$1.4百万或由于银行不愿意提供如此大额的贷款，管理层必须改变其计划以适应财务现实。这是运营计划和财务计划合并（或经常发生冲突）以创建连贯战略的地方。幸运的是，形式预测为这种迭代计划提供了一个极好的模板。

为了说明这个过程，假设郊区国家银行担心 R\&E 管理人员明显缺乏财务头脑，不会向公司提供超过$1百万。忽略尝试另一家银行或出售新股权的可能性，R\&E 的挑战是修改其运营计划以减少$400,000超出预计的外部资金需求。有很多方法可以应对这一挑战，每一种方法都涉及在增长、盈利能力和资金需求之间进行微妙的权衡。虽然我们无法评估这些权衡取舍，就像 R\&E 管理一样，但我们可以说明这些机制。假设经过多次辩论，管理层决定测试以下修订后的运营计划：

• 收紧应收账款催收，催收期由51天降至47.
• 应付贸易应付账款的适度改善，使应付账款期限从 59 天增加到 60 天。

最后，因为更严格的收款政策会赶走一些客户，而且更高的贸易应付账款会牺牲一些即时付款折扣，让我们假设管理层认为修订后的计划会将销售增长从 25% 降低到 20%，并增加一般、销售和行政费用从 12% 到12.5百分。

会计代写|财务管理代写Financial Management代考|Forecasting with Spreadsheets

随时可用的电子表格使任何具有一点计算机技能的人都可以进行优雅的（偶尔有用的）备考预测和复杂的风险分析。为了演示使用电子表格创建预测的有效性，表3.5提供 R\&E Supplies 的简短一年预测，因为它可能出现在电子表格程序中。3模拟屏幕上的第一个区域是一个假设框，包含构建预测所需的所有信息和假设。如果您想更改假设，则在假设框中收集所有必要的输入信息可以真正节省时间。假设框中的 2022 年数据与我们之前对 R\&E 用品的原始预测中使用的数据非常对应。

预测在假设框下方立即开始。第一列标记为“2022 年方程式”，用于解释目的，不会出现在常规预测中。输入显示的等式会导致计算机计算出现在第二列中的数量，标记为“Forecast 2022”。第三列，标有“预测 2023”，目前是空白的。

从假设到完成预测需要两个步骤。首先，输入一系列方程，将输入与预测输出联系起来。这些是出现在第一列中的方程式。以下是如何阅读它们。净销售额的第一个方程是=乙3+乙3∗C4. 这指示电子表格获取单元格中的数字乙3并将该数字与单元格中的数字相加C4- 换句话说，$20,613+$20,613×25%. 第二个等式指示电子表格将预测的净销售额乘以预测的销售成本百分比。第三个说通过从净销售额中减去销售成本来计算毛利润。等等。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。