如果你也在 怎样代写财务管理Financial Management这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

财务管理是处理公司财务的做法，以使其成功并符合法规要求。这需要一个高层次的计划和脚踏实地的执行。

couryes-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写财务管理Financial Management方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写财务管理Financial Management代写方面经验极为丰富，各种代写财务管理Financial Management相关的作业也就用不着说。

我们提供的财务管理Financial Management及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等概率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
• Statistical Machine Learning 统计机器学习
• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

会计代写|财务管理代写Financial Management代考|Leverage and Risk

Mr. Mack’s first task in analyzing the financing options should be to decide if Polaris can safely carry the financial burden imposed by the new debt. The best way to do this is to compare the company’s forecasted operating cash flows to the annual financial burden imposed by the debt. There are two ways to do this: construct pro forma financial forecasts of the type discussed in Chapter 3, perhaps augmented by sensitivity analysis and simulations, or more simply, calculate several coverage ratios. To provide a flavor of the analysis without repeating much of Chapter 3 , I will confine discussion here to coverage ratios on the understanding that if real money were involved, detailed financial forecasting would be the order of the day. Because coverage ratios were treated in Chapter 2, our discussion can be brief.

The before- and after-tax burdens of Polaris’s financial obligations under the two financing options appear in the top portion of Table 6.3. Recall that because we want to compare these financial obligations to the company’s EBIT, a before-tax number, we must gross up the after-tax amounts to their before-tax equivalents. This involves dividing the after-tax numbers by $(1-t)$ where $t$ is the company’s tax rate. For this analysis, $t=20 \%$.

Three coverage ratios, corresponding to the progressive addition of each financial obligation listed in Table 6.3, appear in the bottom portion of the table for a projected EBIT of $\$ 775$ million. To illustrate the calculation of these ratios, “times common covered” equals $\$ 775$ million EBIT divided by the sum of all three financial burdens stated in before-tax dollars.

For example, in the bond financing option, $1.2=775 /(117+303+201)$. Note that our analysis here is not an incremental one. We are interested in the total burden imposed by new and existing debt, not just that of the new borrowings.

The column headed “Percentage EBIT Can Fall” offers a second way to interpret coverage ratios. It is the percentage amount that EBIT can decline from its expected level before coverage drops to 1.0. For example, interest expense with bond financing is $\$ 117$ million; thus, EBIT can fall from $\$ 775$ million to $\$ 117$ million, or 85 percent, before times interest earned equals 1.0. A coverage of 1.0 is critical, because any lower coverage indicates that operating income will be insufficient to cover the financial burden under consideration, and another source of cash must be available.

As expected, these figures confirm the greater risk inherent in debt financing. In every instance, Polaris’s coverage of its financial obligations will be worse with debt financing than without. In fact, with debt financing, a decline in EBIT of only 20 percent from the projected level will put the company’s dividend in jeopardy, while a 46 percent fall would risk principal repayments as well. Polaris might paper over a one or two year shortfall with excess cash or added borrowing, but this is something any company would just as soon avoid. In light of the sharp decline in Polaris’s EBIT in 2016, these numbers plainly show the risk that debt financing poses to Polaris. And while equity financing looks safer, these risks are not trivial either.

会计代写|财务管理代写Financial Management代考|Leverage and Earnings

Our brief look at Polaris’s coverage ratios under the two financing options suggests that a $\$ 1.0$ billion bond offering is at least feasible. Next, let’s see how the two financing schemes are likely to affect reported income and return on equity. Mr. Mack can do this by looking at the company’s projected income statement under the two options. Ignoring for the moment the possibility that the company’s financing choice might affect its sales or operating income, Mr. Mack can begin his analysis with projected EBIT. Table 6.6 shows the bottom portion of a 2021 pro forma income statement for Polaris under boom and bust conditions. Bust corresponds to a recessionary EBIT of $\$ 100$ million, while boom represents a healthy EBIT of $\$ 1,000$ million.

Several noteworthy observations emerge from these figures. One involves the tax advantage of debt financing. Observe that Polaris’s tax bill is always $\$ 10$ million lower under bond financing than under the alternative, leaving more operating income to be divided among owners and creditors. It is as if the government pays companies a subsidy, in the form of reduced taxes, to encourage the use of debt financing. Letting $t$ be the company’s tax rate and $I$ its interest expense, the subsidy equals $\$ t I$ annually. In Polaris’s case, this subsidy would be $\$ 13.4$ million $(t I=20 \% \times \$ 67$ million) with stock financing, or $\$ 23.4$ million $(t I=20 \% \times \$ 117$ million) with debt financing. The difference between these two numbers is the $\$ 10$ million mentioned earlier. Many believe this subsidy, frequently referred to as the interest tax shield from debt financing, is a chief attraction of debt financing. It is available to any company using debt financing, provided only that it has sufficient taxable income to shield.

A second observation is that debt financing reduces earnings after tax, an apparent disadvantage to debt. However, it is important to realize that this is only half the story, for although debt financing does reduce earnings after tax, it also reduces shareholders’ investment in the firm. And, personally, I would rather earn $\$ 90$ on a $\$ 500$ investment than $\$ 100$ on a $\$ 1,000$ investment. To capture both effects, it is useful to look at earnings per share and return on equity, two widely tracked indicators of equity performance. First, examining the boom conditions in Table 6.6, we see the expected effect of leverage on shareholder performance: EPS with debt financing is 11 percent higher than with equity, while ROE is a robust 61 percent higher. Under bust conditions, however, the reverse is true: Stock financing in difficult times produces a higher EPS and ROE than debt. This corresponds to our earlier example when the return on invested capital (ROIC) was less than the after-tax interest rate.

财务管理代考

会计代写|财务管理代写Financial Management代考|Leverage and Risk

Mack 先生分析融资方案的首要任务应该是确定 Polaris 是否能够安全地承担新债务带来的财务负担。做到这一点的最好方法是将公司的预测经营现金流与债务造成的年度财务负担进行比较。有两种方法可以做到这一点：构建第 3 章中讨论的那种类型的备考财务预测，可能通过敏感性分析和模拟来增强，或者更简单地说，计算几个覆盖率。为了在不重复第 3 章的情况下提供分析的风格，我将在此将讨论限制在覆盖率上，因为如果涉及到真实货币，详细的财务预测将是家常便饭。因为覆盖率在第 2 章中进行了处理，所以我们的讨论可以很简短。

Polaris 在两种融资方案下的财务义务的税前和税后负担显示在表 6.3 的顶部。回想一下，因为我们要将这些财务义务与公司的 EBIT（税前数字）进行比较，所以我们必须将税后金额加总至税前金额。这涉及将税后数字除以(1−t)其中t是公司的税率。对于此分析，t=20%。

与表 6.3 中所列每项财务义务的逐步增加相对应的三个覆盖率出现在表的底部，预计 EBIT 为$775。为了说明这些比率的计算，“倍于共同覆盖”等于$775亿美元的息税前利润除以以税前美元表示的所有三项财务负担的总和。

例如，在债券融资期权中，1.2=775/(117+303+201)。请注意，我们此处的分析不是增量分析。我们感兴趣的是新债务和现有债务带来的总负担，而不仅仅是新借款的负担。

标题为“EBIT 可能下降的百分比”的专栏提供了第二种解释覆盖率的方法。这是在覆盖率下降到 1.0 之前 EBIT 可以从其预期水平下降的百分比数额。例如，债券融资的利息支出为$117亿美元；因此，EBIT 可能会从$775下降到$117，即 85%，而利息收入等于 1.0。1.0 的覆盖率很关键，因为任何较低的覆盖率都表明营业收入将不足以支付所考虑的财务负担，并且必须有其他现金来源。

正如预期的那样，这些数字证实了债务融资固有的更大风险。在每一种情况下，Polaris 对其财务义务的覆盖范围在有债务融资的情况下都会比没有债务融资时更差。事实上，在债务融资的情况下，息税前利润仅比预期水平下降 20% 就会使公司的股息处于危险之中，而下降 46% 也会面临本金偿还的风险。Polaris 可能会用多余的现金或增加借款来弥补一两年的短缺，但这是任何公司都会尽快避免的事情。鉴于 Polaris 2016 年的息税前利润大幅下滑，这些数字清楚地表明债务融资对 Polaris 构成的风险。虽然股权融资看起来更安全，但这些风险也并非微不足道。

会计代写|财务管理代写Financial Management代考|Leverage and Earnings

我们对 Polaris 在两种融资方案下的覆盖率的简要了解表明，的债券至少是可行的。接下来，让我们看看这两种融资方案可能如何影响报告收入和股本回报率。Mack 先生可以通过查看公司在两种选择下的预计损益表来做到这一点。暂时忽略公司的融资选择可能影响其销售额或营业收入的可能性，Mack 先生可以从预计的 EBIT 开始他的分析。表 6.6 显示了 Polaris 在繁荣和萧条条件下 2021 年备考损益表的底部部分。萧条对应的健康息税前利润。$1.0$100$1,000

从这些数字中得出了几个值得注意的观察结果。其中之一涉及债务融资的税收优势。观察 Polaris 的税单在债券融资下总是万美元，留下更多的营业收入在所有者和债权人之间分配。就好像政府以减税的形式向公司支付补贴，以鼓励使用债务融资。假设是公司的税率，是它的利息支出，补贴等于每年。在 Polaris 的案例中，如果是股票融资，这笔补贴将是万万美元），或者万美元$10tI$tI$13.4(tI=20%×$67$23.4(tI=20%×$117 million) 通过债务融资。这两个数字的差就是。许多人认为，这种补贴通常被称为债务融资的利息税盾，是债务融资的主要吸引力。任何使用债务融资的公司都可以使用它，前提是它有足够的应税收入来保护。$10

第二个观察结果是，债务融资会减少税后收益，这对债务来说是一个明显的劣势。然而，重要的是要认识到这只是故事的一半，因为虽然债务融资确实减少了税后收益，但它也减少了股东对公司的投资。而且，就个人而言，我宁愿在投资投资中$90$500$100$1,000投资。为了捕捉这两种影响，查看每股收益和股本回报率是有用的，这是两个广泛跟踪的股票表现指标。首先，通过查看表 6.6 中的繁荣状况，我们可以看到杠杆对股东业绩的预期影响：债务融资的每股收益比股权融资高 11%，而股本回报率高出 61%。然而，在萧条的情况下，情况恰恰相反：困难时期的股票融资产生的每股收益和股本回报率高于债务。这对应于我们之前的示例，当时投资资本回报率 (ROIC) 低于税后利率。

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

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。