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EdrawMindCFA Level 1 Quantitative Mind Map
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CFA Level 1 Quantitative Mind Map
Ein Artikel über die quantitative Mindmap der CFA-Stufe 1, einschließlich des Zeitwerts des Geldes, Stichproben und Schätzungen, Hypothesentests usw.
Bearbeitet um 2023-11-24 14:21:22- Hundert Jahre Einsamkeit Charakter-Beziehungsdiagramm
Einhundert Jahre Einsamkeit ist das Meisterwerk von Gabriel Garcia Marquez. Die Lektüre dieses Buches beginnt mit der Klärung der Beziehungen zwischen den Figuren. Im Mittelpunkt steht die Familie Buendía, deren Wohlstand und Niedergang, interne Beziehungen und politische Kämpfe, Selbstvermischung und Wiedergeburt im Laufe von hundert Jahren erzählt werden.
- Hundert Jahre Einsamkeit Charakter-Beziehungsdiagramm
Einhundert Jahre Einsamkeit ist das Meisterwerk von Gabriel Garcia Marquez. Die Lektüre dieses Buches beginnt mit der Klärung der Beziehungen zwischen den Figuren. Im Mittelpunkt steht die Familie Buendía, deren Wohlstand und Niedergang, interne Beziehungen und politische Kämpfe, Selbstvermischung und Wiedergeburt im Laufe von hundert Jahren erzählt werden.
- Projektmanagement-Prozess-Vorlage
Projektmanagement ist der Prozess der Anwendung von Fachwissen, Fähigkeiten, Werkzeugen und Methoden auf die Projektaktivitäten, so dass das Projekt die festgelegten Anforderungen und Erwartungen im Rahmen der begrenzten Ressourcen erreichen oder übertreffen kann. Dieses Diagramm bietet einen umfassenden Überblick über die 8 Komponenten des Projektmanagementprozesses und kann als generische Vorlage verwendet werden.
CFA Level 1 Quantitative Mind Map
- Hundert Jahre Einsamkeit Charakter-Beziehungsdiagramm
Einhundert Jahre Einsamkeit ist das Meisterwerk von Gabriel Garcia Marquez. Die Lektüre dieses Buches beginnt mit der Klärung der Beziehungen zwischen den Figuren. Im Mittelpunkt steht die Familie Buendía, deren Wohlstand und Niedergang, interne Beziehungen und politische Kämpfe, Selbstvermischung und Wiedergeburt im Laufe von hundert Jahren erzählt werden.
- Hundert Jahre Einsamkeit Charakter-Beziehungsdiagramm
Einhundert Jahre Einsamkeit ist das Meisterwerk von Gabriel Garcia Marquez. Die Lektüre dieses Buches beginnt mit der Klärung der Beziehungen zwischen den Figuren. Im Mittelpunkt steht die Familie Buendía, deren Wohlstand und Niedergang, interne Beziehungen und politische Kämpfe, Selbstvermischung und Wiedergeburt im Laufe von hundert Jahren erzählt werden.
- Projektmanagement-Prozess-Vorlage
Projektmanagement ist der Prozess der Anwendung von Fachwissen, Fähigkeiten, Werkzeugen und Methoden auf die Projektaktivitäten, so dass das Projekt die festgelegten Anforderungen und Erwartungen im Rahmen der begrenzten Ressourcen erreichen oder übertreffen kann. Dieses Diagramm bietet einen umfassenden Überblick über die 8 Komponenten des Projektmanagementprozesses und kann als generische Vorlage verwendet werden.
- Für Sie empfohlen
- Gliederung
Studieneinheit 1-7 Quantitative Methoden
R1 Der Zeitwert des Geldes
1.Bewerten
Typ
Erforderliche Rendite
R=RnRP
Ausfallrisikoprämie
Liquiditätsrisikoprämie
Laufzeitrisikoprämie
Diskontsatz
Opportunitätskosten
Nomineller risikofreier Zinssatz
Rr=Rn-i^e
2.OHR
HPR=(FV-PV)/PV
EAR=（1 R/m)^m-1
EAR=e^r-1
FV=PV*(1 EAR)
FVn=PV*(1 EAR)^n=PV*(1 r/m)^(m*n)
Logarithmusoperation
a^b=c logac=b
3.Annuität
Elemente
N
I/Y
PV
fV
PMT
Typ
Rente fällig
Gewöhnliche Rente
Ewigkeit
PV=PMT1/R
Anwendung
Ungleichmäßige Cashflows
Verwendung des Rechners
Passen Sie den Dezimalpunkt auf vier Stellen an
Kettenberechnung/algebraische Berechnung
Funktionstasten
Zuerst einzelne variable Zahlen, dann Schlüssel
Doppelte Variable Nummer-Schlüssel-Nummer
Bei vier der fünf Elemente der Annuität fehlt eines
BGN- und END-Einstellungen
AMORT
Pn und Pn 1, vom Beginn der n-ten Periode bis zum Ende der n-ten Periode
BALs abschließender Verbindlichkeitssaldo der Periode n
Die Kapitalrückzahlung von PRN in der n-ten Periode
In Periode n zurückgezahlte INT-Zinsen
R2 Daten organisieren, visualisieren und beschreiben
1. Arten von Daten
Strukturdaten
Numerische Daten
Kontinuierliche Daten
Diskrete Daten
Kategoriale Daten
Nominale Daten
Anwendung
Gewöhnliche Daten
Unstrukturierte Daten (alternative Quelle)
Variable
Überwachung
Eindimensionales Array
Zeitreihendaten
Anwendung
Querschnittsdaten
Zweidimensionales rechteckiges Array (Datentabelle)
Paneldaten
2. Datenvisualisierung
Zahlendaten
Häufigkeitsverteilung
Absolute Frequenz
Relative Frequenz
Kumulierte absolute Häufigkeit
Kumulative relative Häufigkeit
Histogramm
Polygon
Streudiagramm
Kategoriale Daten
Kontingenztabelle
Verwirrung Matrix
Chi-Quadrat-Test der Unabhängigkeit
Balkendiagramm
Pareto-Diagramm
Gruppiertes Balkendiagramm (gruppiertes Balkendiagramm)
Gestapeltes Balkendiagramm
Baumkarte
Anwendung
Wärmekarte
Anwendung
Liniendiagramm
Blasenliniendiagramm
Unstrukturierte Daten
Wortwolke
3. Maße der zentralen Tendenz
Modus
Median
Bedeuten
Das arithmetische Mittel
Der gewichtete Mittelwert
Das geometrische Mittel
Das harmonische Mittel
Auswahl verschiedener Mittel
A>=G>=H
4. Quantile
Quartil/Quintil/Dezil/Perzentil
Ly = (n 1)y/100
Box- und Whisker-Plot
5.Dispersion
Absolute Streuung
Reichweite
VERRÜCKT
Varianz
Für die Bevölkerung
Zur Probe
Semivarianz
Zielsemivarianz
Verwendung des Rechners
Standardabweichung
Für die Bevölkerung
Zur Probe
Relative Streuung
Variationskoeffizient
Sharpe-Ratio
6. Schiefe und Wölbung
Schiefe
Tpye
Symmetrisch
Positiver (rechts) Versatz
Negativer (linker) Versatz
Modus/Median/Mittelwert
Schiefeberechnung (Potenz = 3)
Zurückkehren
Kurtose
Typ
Mesokurtisch
Leptokurtisch
Platykurtic
Kurtosis-Berechnung (Potenz = 4)
Übermäßige Kurtosis
Probe Kurtosis – 3
Leptokurtisch – Fetter Schwanz
7.Kovarianz und Korrelation
Kovarianz
Korrelationskoeffizient
Einschränkungen der Korrelationsanalyse
R3-Wahrscheinlichkeitskonzepte
1. Grundkonzepte, Chancen dafür/gegen
Bilden
Objektive Wahrscheinlichkeit und subjektive Wahrscheinlichkeit
Quoten dafür/gegen
P(A)
P(A|B)
2. Berechnungsregeln für Wahrscheinlichkeiten
zwei Veranstaltungen
Sich gegenseitig ausschließend
Unabhängig
zwei Regeln
Multiplikationsregel
Additionsregel
Gesamtwahrscheinlichkeitsformel
3. Erwarteter Wert und Varianz
Erwarteter Wert
Varianz
4. Erwartete Rendite und Varianz der Portfolios
Erwartete Rendite der Portfolios
Varianz von Portfolios von Portfolios
Berechnung von Kombinationen aus zwei oder mehr Typen
Mit Korrelation
Kovarianz und Korrelation
Kovarianz
Korrelation
5. Bayes-Formel
Anwendung
6. Faktorial & Kombination & Permutation
Multiplikationsregel
Fakultät
Beschriftung (oder Multinomial)
Anwendung
Kombination
Permutation
Verwendung des Rechners
Fakultät
Permutationen
R4 Gemeinsame Wahrscheinlichkeitsverteilungen
1. Eigenschaften der diskreten Verteilung und der kontinuierlichen Verteilung
Diskrete Zufallsvariablen
Kontinuierliche Zufallsvariablen
Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion (p.d.f): f(x)
Kumulative Wahrscheinlichkeitsfunktion (c.p.f): F(x)
2. Diskrete Verteilung
Diskrete Gleichverteilung
Binomialverteilung
Erwartung und Varianz
Wahrscheinlichkeitsrechnung
Anwendung
3. Kontinuierliche Verteilung
Kontinuierliche gleichmäßige Verteilung
Normalverteilung
Eigenschaften
X~N(μ , σ²)
Symmetrische Verteilung: Schiefe=0; Kurtosis=3; überschüssige Kurtosis=0
Eine lineare Kombination von Zufallsvariablen, die normalverteilt sind, ist ebenfalls normalverteilt.
Je weiter sich die Werte von x vom Mittelwert entfernen, desto kleiner wird die Wahrscheinlichkeitsdichte, sie ist jedoch immer positiv.
Die Konfidenzintervalle
Die Beziehung zwischen K und dem Konfidenzintervall (Wahrscheinlichkeit)
Standardnormalverteilung
Anwendung
Anwendung
Univariate Verteilungen (multivariate Verteilung)
Anwendung
Ausfallrisiko
Sicherheit geht vor
Lognormalverteilung
Anwendung
Anwendung
Mehrere andere Distributionen
Die Chi-Quadrat-Verteilung (X^2).
Studentische T-Verteilung
Anwendung der T-Verteilung
Anwendung
Die F-Distribution
4. Monte-Carlo-Simulation
Anwendung
R5 Probenahme und Schätzung
1. Probenahmemethoden
Wahrscheinlichkeitsmethoden
Einfache Zufallsstichprobe
Geschichtete Zufallsstichprobe
Systematische Probenahme
Cluster-Sampling
Nichtwahrscheinlichkeitsmethoden
Bequeme Probenahme
Urteilsstichprobe
Anwendung
Stichprobenfehler
2. Zentrale Grenzwerttheorie
Standart Fehler
3.Eigenschaften von Schätzern
Unvoreingenommenheit
Effizienz
Konsistenz
Anwendung
4. Punkt- und Konfidenzintervallschätzung
Punktschätzung
Schätzung des Konfidenzintervalls
Anwendung
Bestimmen von Statistiken für Konfidenzintervalle
Anwendung
5. Resampling
Bootstrapping
Klappmesser
6. Vorurteile
Data-Snooping-Bias/Data-Mining-Bias
Verzerrung bei der Stichprobenauswahl
Überlebensbias
Voreingenommenheit bei der Selbstauswahl
Impliziter Auswahlbias
Backfill-Voreingenommenheit
Voreingenommenheit
Anwendung
Zeitbedingter Bias
R6-Hypothesentest
1. Methode des kritischen Werts
Mittelwerttest
Schritt 1: Formulieren Sie die Hypothese
Nullhypothese
Anwendung
Alternative Hypothese
Schritt 2: Statistiken testen
Schritt 3: Signifikanzniveau
kritischer Wert
Schritt 4: Entscheidungsregel
Region ablehnen
Schritt 5: Ziehen Sie ein Fazit
Anwendung1
Anwendung2
Anwendung3
Signifikanztest der Korrelation
Anwendung
Anwendung2
Test der Unabhängigkeit
Anwendung
Andere Hypothesentests
Testen der Mittelwerthypothese
Anwendung
Testen von Varianzhypothesen
Anwendung1
Anwendung2
Anwendung3
2. P-Wert-Methode
Anwendung
3. Fehler vom Typ I und Typ II
Anwendung
4. Parametertests und Nichtparametertests
Parametrische Tests
Nichtparametrische Tests
R7 Einführung in die lineare Regression
1. Grundlagen der einfachen linearen Regression
Lineare Regression
Die abhängige Variable Y
Die unabhängige Variable X
Dummy-Variable (Indikatorvariable)
Anwendung
Steigungskoeffizient, b1
Intercept-Term, b0
Der Fehlerterm εi
Annahmen der linearen Regression
2. Schätzung
Punktschätzung
Gewöhnliche kleinste Quadrate (OLS)
Anwendung
Schätzung des Konfidenzintervalls
3. Hypothesentest
Test der Regressionskoeffizienten
Nach der Methode des kritischen Werts
Anwendung
Anwendung2
Nach der P-Wert-Methode
Maß für die Modellfitness
F-Test
Tabelle der Varianzanalyse (ANOVA).
Mehrere R
Anwendung
4. Schätzung von Y
Anwendung
5. Formen der einfachen linearen Regression
Anwendung
Statistische Konzepte und Marktrenditen (alte Version)
Messskalen
Arten von Messskalen
Nominalskalen
Ordinalskalen (>, <)
Intervallskalen (>, <, , -)
Verhältnisskalen (>, <, , -, *, /)
Bevölkerung und Stichprobe
Häufigkeitsverteilung
Intervall
Absolute Frequenz
Relative Frequenz
Kumulierte absolute Häufigkeit
Kumulative relative Häufigkeit
Histogramm
Polygon
Maße der zentralen Tendenz
Bedeuten
Modus
Median
Das arithmetische Mittel
Bewerten Sie die Renditen für das nächste Jahr
Der gewichtete Mittelwert
Wenden Sie Portfoliogewichte an
Das geometrische Mittel
Berechnen Sie anhand der durchschnittlichen Rendite für jeden Zeitraum
Die Idee des Zinseszinses, die Bewertung der bisherigen Leistung
Das harmonische Mittel
Anwendung zur Berechnung des durchschnittlichen Selbstkostenpreises
A>=G>=H
Absolute Streuung
Reichweite
VERRÜCKT
Varianz
Populationsvarianz
Stichprobenvarianz
Standardabweichung
Bevölkerungsstandardabweichung
Stichprobenstandardabweichung
Tschebyscheffs Ungleichung, CV und SR
Tschebyscheffs Ungleichung
Variationskoeffizient
Sharpe-Ratio
Schiefe und Kurtosis
Schiefe
Tpye
Symmetrisch
Positiver (rechts) Versatz
Negativer (linker) Versatz
Modus/Median/Mittelwert-Beziehung
Rechenleistung der Schiefe = 3
Zurückkehren
Kurtose
Typ
Mesokurtisch
Leptokurtisch
Platykurtic
Kurtosis-Berechnungsstärke = 4
Übermäßige Kurtosis
Probe Kurtosis – 3
Leptokurtisch – Fetter Schwanz
Verwendung des Rechners
Berechnen Sie Mittelwert und Varianz