O que é M2 M2 é uma medida da oferta de dinheiro que inclui todos os elementos de M1, bem como perto de dinheiro. M1 inclui dinheiro e cheque depósitos. Enquanto perto dinheiro refere-se a depósitos de poupança, títulos do mercado monetário, fundos mútuos e outros depósitos a prazo. Estes activos são menos líquidos do que M1 e não são tão adequados como os médios de câmbio, mas podem ser rapidamente convertidos em depósitos em numerário ou em cheques. --break - M2 é uma classificação monetária mais ampla do que M1. Porque inclui ativos que são altamente líquidos, mas não são dinheiro. Um consumidor ou negócio normalmente não usa depósitos de poupança e outros componentes não-M1 de M2 ao fazer compras ou pagar contas, mas pode convertê-los em dinheiro em ordem relativamente curta. M1 e M2 estão intimamente relacionados, e os economistas gostam de incluir a definição mais amplamente definida para M2 ao discutir a oferta monetária, porque as economias modernas envolvem frequentemente transferências entre diferentes tipos de contas. Por exemplo, uma empresa pode transferir 10.000 de uma conta de mercado monetário para sua conta corrente. Esta transferência aumentaria M1, o que não inclui fundos do mercado monetário, mantendo M2 estável, uma vez que M2 contém contas do mercado monetário. A Fornecimento de Dinheiro A oferta monetária mede a quantidade de ativos monetários disponíveis em uma economia. Esta é uma métrica importante na macroeconomia, porque pode ditar inflação e taxas de juros. A inflação e as taxas de juros têm grandes ramificações para a economia em geral, uma vez que estas influenciam fortemente o emprego, os gastos dos consumidores, o investimento empresarial, a força cambial e os saldos comerciais. Nos Estados Unidos, a Reserva Federal publica dados de fornecimento de moeda todas as quintas-feiras às 16h30m, mas isso só cobre M1 e M2. Os dados sobre grandes depósitos a prazo, fundos institucionais de mercado monetário e outros grandes ativos líquidos são publicados trimestralmente e estão incluídos na medição da oferta monetária M3. Mudanças na Oferta Monetária M2 nos Estados Unidos cresceu junto com a economia, passando de 4,6 trilhões em janeiro de 2000 para 12,8 trilhões em junho de 2016. A oferta nunca diminuiu ano a ano em qualquer ponto nesse período. O crescimento mais acentuado ocorreu em setembro de 2001, janeiro de 2009 e janeiro de 2012, quando a taxa de expansão do M2 ultrapassou 10. Esses períodos acelerados coincidiram com recessões e debilidade econômica, durante os quais a política monetária expansionista foi implantada pelo banco central. Em resposta à fraqueza econômica, os bancos centrais muitas vezes promulgar políticas que aumenta a oferta de moeda, promove a inflação e reduz as taxas de juros. Isso cria um incentivo para que as empresas invistam e os consumidores mantenham suas atividades de compra. A Curva Phillips ilustra uma relação inversa entre as taxas de juros eo desemprego, eo mandato das Reservas Federais é equilibrar essas duas importantes estatísticas macroeconômicas. M2 fornece uma visão importante sobre a direção, extremidade e eficácia da política do banco central. VÍDEO Carregando o player. Regression Analysis - CFA Level 1 Investopedia -. Este é o fim da pré-visualização. Inscreva-se para acessar o restante do documento. Texto não formatado preview: 12/2/2014 Análise de Regressão - CFA Nível 1 Investopedia FreeNewsletters l FreeAnnualReports l Registre l Signin Pesquisar Símbolo de Investopedia Educação Continuada Exame Prep Quizzer FAQs Vguard Sprinhot 3 litros SOOO-Watt D. New Deals Every Day I Rs.3,111 CFA Nível 1 Por Investopedia AAA Capítulo 1 - 5 Capítulo 6 - 10 Capítulo 11 - 15 Capítulo 16 - 17 1 Ethcs e Padrões 2.23 Cálculo de Intervalos de Confiança A 2. Métodos Quantitativos 224 Teste de Hipóteses 3 Mlcroeconomlcs 2.25 Interpretação de Resultados Estatísticos 4 Macroeconomlcs 2.26 Correlação e Regressão Análise de Regressão Transição Métodos Quantitativos Análise de Regressão Sua Carreira de Analítica Regressão Linear Uma regressão linear é construída através da montagem de uma linha através de um gráfico de dispersão de observações emparelhadas de GREAT LAKES entre dois varlables. O esboço abaixo ilustra um exemplo de uma linha de regressão linear desenhada através de uma série de (X, Y) Eampquot tampquotd.5tr-ampquot en OISE UllquE Observações Grandes Lagos PGP-BA Course. Figura 2.16: Regressão Linear Não perca esta oportunidade. Uma linha de regressão linear é geralmente determinada quantitativamente por um procedimento de melhor ajuste, como mínimos quadrados (ou seja, a distância entre a linha de regressão EaSleSt Way para PU Prt5 fmm a Marketampquot - e cada observação é minimizada). Na regressão linear, uma variável é plotada no eixo X e a outra na Y. A variável X é dita ser a variável independente, e o Y é dito ser a variável dependente. Quando FREE Awardwmnlng Sware Ninja Trader analisando duas variáveis aleatórias, você deve escolher qual variável é independente Exclusivo: Aprenda a ampquotHouse Oddsampquot de Investir Futuro Cortes Kit de negociação e que é dependente. A escolha de independente e dependente decorre da hipótese - para muitos exemplos, essa distinção deve ser intuitiva. Análise de Regressão - Nível 1 de CFA Investopedia O uso mais popular da análise de regressão É sobre os retornos de investimento, onde o você está interessado em gerar índice de mercado de renda é independente, enquanto a segurança individual ou fundo mútuo é dependente do mercado. Em essência, a análise de regressão formula uma hipótese de que o movimento em uma variável (Y) depende do movimento no Centro de Negociação do outro (X). Um Ing Regresslon Equatlon um amplamp de Algo bem sucedido. . H ant Trader Aprenda com cimentos. Última data de A equação de regressão descreve a relação entre duas variáveis ea pensão de pensão de IS é dada pelo formato geral: glster now to I n Free Shopping, Nexus BUFFETr 299 RELATÓRIO DE PORTFÓLIO WWW Onde: Variável dependente de Y variável independente de X, a Interceptação da linha de regressão b inclinação da linha de regressão Inscreva-se em nosso boletim informativo gratuito E 2 termo de erro Insira o endereço de e-mail Neste formato, dado que Y é dependente de X, a inclinação b indica a unidade Mais informações ampgtampgt muda em Y para cada mudança de unidade Em X. Se b 0,66, isso significa que cada vez que X aumenta (ou diminui) em uma certa quantidade, Y aumenta (ou diminui) em O.66 nesse valor. A interceptação a indica o valor de Y no ponto onde X 0. Assim, se X indicou retornos de mercado, a interceptação mostraria como a variável dependente executa quando o mercado tem um no trimestre onde os retornos são 0. Na linguagem de investimento, um gerente tem Um alfa positivo porque uma regressão linear entre o desempenho dos gestores eo desempenho do mercado tem um número de intercepto maior que 0. Regressão Linear - Suposições Tirar conclusões sobre a variável dependente requer que façamos seis suposições, as suposições clássicas em relação ao Modelo de regressão linear: 1. A relação entre a variável dependente Y ea variável independente X é linear nos parâmetros de inclinação e intercepção a e b. Este requisito significa que nenhum parâmetro de regressão pode ser multiplicado ou dividido por outro parâmetro de regressão (por exemplo, a / b), e que ambos os parâmetros são elevados para a primeira potência apenas. Em outras palavras, não podemos construir um modelo linear onde a equação fosse Y a bZX E, já que as mudanças de unidade em X teriam um efeito b2 em a ea relação seria não-linear. 2. A variável independente X não é aleatória. 3. O valor esperado do termo de erro ampquot8ampquot é 0. As hipóteses 2 e 3 permitem que o modelo de regressão linear produza estimativas para o declive b e intercepte a. 4. A variância do termo de erro é constante para todas as observações. A suposição 4 é conhecida como assunção de amplidotomedesticidade. Quando uma regressão linear é heteroscedástica, seus termos de erro variam e o modelo pode não ser útil na predição de valores da variável dependente. 5. O termo de erro 5 não está correlacionado entre as observações em outras palavras, a covariância entre o termo de erro de uma observação e o termo de erro da outra é assumido como 0. Essa suposição é necessária para estimar as variâncias dos parâmetros. 6. A distribuição dos termos de erro é normal. A hipótese 6 permite que métodos de teste de hipóteses sejam aplicados a modelos de regressão linear. Análise de Regressão - CFA Nível 1 Investopedia Erro Padrão de Estimativa Abreviado SEE, esta medida dá uma indicação de quão bem um modelo de regressão linear está funcionando. Ele compara os valores reais na variável dependente Y com os valores preditos que teriam resultado se Y seguido exatamente da regressão linear. Por exemplo, considere um caso em que um analista financeiro da empresa desenvolveu um modelo de regressão relacionando o crescimento anual do PIB ao crescimento das vendas da empresa pela equação Y 1,4 0,8X. Assuma a seguinte experiência (na próxima página) durante um período de cinco anos, os dados previstos são uma função do modelo e do PIB, e os dados do ampquotactualampquot indicam o que aconteceu na empresa: Ano (Xi) PIB Previsto Co real. Residual Squared growth co. (Yi) (Yi) (Y1) 1 5,1 5,5 5,2 0,3 0,09 2 2,1 3,1 2,7 0,4 0,16 3 0,9 0,7 1,5 0,8 0,64 4 0,2 1,6 3,1 1,5 2,25 5 6,4 6,5 6,3 -0,2 0,04 Para encontrar o erro padrão Da estimativa, tomamos a soma de todos os termos quadrados residuais e dividimos por (n - 2), e então tomamos a raiz quadrada do resultado. Neste caso, a soma dos resíduos quadrados é 0.090.160.642.250.04 3.18. Com cinco observações, n - 2 3, e SEE (3.18 / 3) 1/2 1.03. O cálculo do erro padrão é relativamente semelhante ao do desvio padrão para uma amostra (n - 2 é usado em vez de n - 1). Ele dá alguma indicação da qualidade preditiva de um modelo de regressão, com números de SEE mais baixos indicando que previsões mais precisas são possíveis. No entanto, a medida standarderror não indica a medida em que a variável independente explica as variações no modelo dependente. Coeficiente de Determinação Tal como o erro padrão, esta estatística dá uma indicação de quão bem um modelo de regressão linear serve como um estimador de valores para a variável dependente. Trabalha medindo a fração da variação total na variável dependente que pode ser explicada pela variação na variável independente. Neste contexto, a variação total é composta por duas frações: Variação total variação explicada variação inexplicada variação total variação total O coeficiente de determinação, ou variação explicada como uma porcentagem da variação total, é o primeiro destes dois termos. Às vezes é expressa como 1 (variação inexplicável / variação total). Para uma regressão linear simples com uma variável independente, o método simples para calcular o coeficiente de determinação é o quadrado do coeficiente de correlação entre as variáveis dependente e independente. Uma vez que o coeficiente de correlação é dado por r, o coeficiente de determinação é popularmente investitopedia / exam-guide / cfa-level-1 / quantitative-methods / regressionanalysis. asp 12/2/2014 Análise de Regressão - CFA Nível 1 Investopedia conhecido como ampquotR2, Ou R-squaredampquot. Por exemplo, se o coeficiente de correlação for 0,76, o R-quadrado é (0,76) 2 0,578. Os termos R-quadrados são usualmente expressos como percentagens, assim 0,578 seria 57,8. Um método de 1 segundo para calcular este número seria encontrar o total. Ampquoti am 0 variação na variável dependente Y como a soma dos desvios quadráticos da média da amostra. Em seguida, calcule o erro padrão da estimativa seguindo o processo descrito na seção anterior. O coeficiente de determinação é então calculado por (variação total em Y - variação inexplicada em Y) / variação total em Y. Este segundo método é necessário para regressões múltiplas, onde há mais de uma variável independente, mas para o nosso contexto seremos Desde que o r (coeficiente de correlação) para calcular um Rsquared. O que R2 nos diz é que as mudanças na variável dependente Y que são explicadas pelas mudanças na variável independente X. R2 de 57.8 nos dizem que 57.8 das mudanças em Y resultam de X também significa que 1 57.8 ou 42.2 das mudanças em Y são inexplicados por X e são o resultado de outros fatores. Assim, quanto maior o Rsquared, melhor a natureza preditiva do modelo de regressão linear. Coefcients de regressão Para um dos coeficientes de regressão (intercepto a, ou declive b), um intervalo de condência pode ser determinado com as seguintes informações: 1. Um valor de parâmetro estimado de uma amostra 2. Erro padrão da estimativa (SEE) 3. Nível de significância para Para um coeficiente de declive, a fórmula para o intervalo de confiança é dada por b: r tcSEE, onde tC é o valor crítico de t no nosso nível significativo escolhido. Para ilustrar, faça uma regressão linear com um retorno de fundos mútuos como variável dependente eo índice SampampP 500 como variável independente. Para cinco anos de retornos trimestrais, o coeficiente de declive b é encontrado em 1,18, com um erro padrão da estimativa de 0,147. Os alunos t-distribuição de 18 graus de liberdade (20 quartos 2) em um nível de significância de 0,05 é 2.101. Estes dados dão-nos um intervalo de confiança de 1,18 i (0,147) (2,101), ou um intervalo de 0,87 a 1,49. Nossa interpretação é que há apenas uma chance de 5 que a inclinação da população seja inferior a 0,87 ou maior que 1,49 - estamos confiantes de que este fundo é pelo menos 87 tão volátil quanto o SampampP 500, mas não mais de 149 como Volátil, com base em nossa amostra de cinco anos. Testes de hipóteses e Coeficientes de Regressão Os coeficientes de regressão são frequentemente testados utilizando o procedimento de teste de hipóteses. Dependendo do que o analista pretende provar, podemos testar um coeficiente de inclinação para determinar se ele explica as chances na variável dependente e até que ponto explica as mudanças. Betas (coeficientes de declive) podem ser determinados como sendo acima ou abaixo de 1 (mais voláteis ou menos voláteis que o mercado). Alphas (o coeficiente de interceptação) pode ser testado em uma wwwjnvestopedia / exam-guide / cfaeve1 / quantitativemethods / regression-analysis. asp 4/9 12/2/2014 Análise de Regressão - CFA Nível 1 Investopedia regressão entre um fundo mútuo eo mercado relevante Índice para determinar se existe evidência de um alfa suficientemente positivo (sugerindo valor acrescentado pelo gestor do fundo). A mecânica do teste de hipóteses é semelhante aos exemplos que usamos anteriormente. Uma hipótese nula é escolhida com base em um nota-a, maior ou menor, com a alternativa satisfazendo todos os valores não cobertos no caso nulo. Suponha que no nosso exemplo anterior, quando regredimos os retornos de fundos mútuos no SampampP 500 por 20 trimestres, nossa hipótese é que esse fundo mútuo é mais volátil do que o mercado. Um fundo igual à volatilidade para o mercado terá a inclinação b de 1,0, portanto, para este teste de hipótese, declaramos a hipótese nula (H0) como o caso em que a inclinação é menor ou maior que 1,0 (isto é H0. B 5 1,0). A hipótese alternativa Ha tem b ampgt 1.0. Sabemos que este é maior do que o caso (isto é, um atado) - se assumirmos um nível de significância de 0,05, t é igual a 1,734 em graus de liberdade n 2 18. Exemplo: Interpretando um Teste de Hipótese De nossa amostra, tínhamos estimado b de 1,18 e erro padrão de 0,147. Nossa estatística de teste é calculada com esta fórmula: t coeficiente estimado coeficiente de hipótese. / Erro padrão (1,18 - 1,0) / 0,147 0,18 / 0,147, ou t 1,224. Para este exemplo, nossa estatística de teste calculada está abaixo do nível de rejeição de 1,734, portanto não somos capazes de rejeitar a hipótese nula de que o fundo é mais volátil do que o mercado. Interpretação: a hipótese de que b ampgt 1 para este fundo necessita provavelmente de mais observações (graus de liberdade) para ser provado com significância estatística. Além disso, com 1,18 apenas ligeiramente acima de 1,0, é muito possível que este fundo não seja realmente tão volátil quanto o mercado, e estávamos corretos para não rejeitar a hipótese nula. Exemplo: Interpretação de um coeficiente de regressão O exame CFA é provável que forneça as estatísticas de resumo de uma regressão linear e peça interpretação. Para ilustrar, assuma as seguintes estatísticas para uma regressão entre um fundo de crescimento de pequena capitalização eo índice de Russell 2000: Coeficiente de correlação 0.864 Intercepto -0.417 Inclinação 1.317 O que cada um desses números nos diz 1. Variação no fundo é de cerca de 75, explicou Por mudanças no índice Russell 2000. Isto é verdade porque o quadrado do coeficiente de correlação, (0.864) 2 0.746, nos dá o coeficiente de determinação ou R-quadrado. 2. O fundo terá um desempenho ligeiramente inferior ao índice quando os retornos dos índices estiverem em. Isto resulta do valor da intercepção sendo 0,417. Quando X 0 na equação de regressão, a variável dependente é igual ao intercepto. 3. O fundo será, em média, mais volátil do que o índice. Esse fato decorre da inclinação da linha de regressão de 1.317 (ou seja, para cada mudança no índice, esperamos que os fundos retornem para mudar em 1.317). 4. O fundo superará em períodos de mercado fortes, e underperform em mercados fracos. Esse fato decorre da regressão. Risco adicional é investitopedia / exam-guide / cfa-level-1 / quantitative-methods / regressionanalysis. asp 12/2/2014 Análise de Regressão - CFA Nível 1 A Investopedia é compensada com uma recompensa adicional, sendo o inverso verdadeiro nos mercados descendentes. Valores preditos do retorno de fundos, dado um retorno para o mercado, podem ser encontrados resolvendo para Y -0.417 1.317X (retorno de X Russell 2000). Análise de Variância (AN OVA) A análise de variância, ou ANOVA, é um procedimento no qual a variabilidade total de uma variável aleatória é subdividida em componentes para que possa ser melhor compreendida ou atribuída a cada uma das várias fontes que causam o número variar. Aplicadas aos parâmetros de regressão, são utilizadas técnicas de ANOVA para determinar a utilidade de um modelo de regressão eo grau em que mudanças em uma variável independente X podem ser usadas para explicar mudanças em uma variável dependente Y. Por exemplo, podemos realizar uma hipótese - Para determinar se os coeficientes de inclinação são iguais a zero (ou seja, as variáveis não estão relacionadas), ou se há significado estatístico para a relação (ou seja, a inclinação b é diferente de zero). Um F-teste pode ser usado para este processo. F-Test A fórmula para Fstatistic em uma regressão com uma variável independente é dada pela seguinte fórmula: Fórmula 2.41 F regressão média soma de quadrados / erro quadrático médio (RSS / 1) / SSE / (n - 2) As duas abreviaturas para entender São RSS e SSE: 1. RSS, ou a soma de regressão de quadrados, é a quantidade de variação total na variável dependente Y que é explicada na equação de regressão. O RSS é calculado computando cada desvio entre um valor de Y previsto eo valor de Y médio, quadrado o desvio e somando todos os termos. Se uma variável independente não explica nenhuma das variações em uma variável dependente, então os valores previstos de Y são iguais ao valor médio, e RSS 0. 2. SSE, ou a soma do erro quadrado dos resíduos, é calculada encontrando o desvio Entre um Y predito e um Y real, quadrando o resultado e somando todos os termos. TSS, ou variação total, é a soma de RSS e SSE. Em outras palavras, este processo ANOVA divide a variância em duas partes: uma que é explicada pelo modelo e outra que não é. Essencialmente, para que uma equação de regressão tenha alta qualidade preditiva, precisamos ver um RSS alto e um SSE baixo, o que fará com que a relação (RSS / 1) / SSE / (n 2) Valor crítico) estatisticamente significativo. O valor crítico é retirado da distribuição F e é baseado em graus de liberdade. Por exemplo, com 20 observações, graus de liberdade seria n 2, ou 18, resultando em um valor crítico (a partir da tabela) de 2,19. Se RSS fosse 2,5 e SSE fossem 1,8, então a estatística de teste calculada seria F (2,5 / (1,8 / 18) 25, que está acima do valor crítico, o que indica que a equação de regressão tem qualidade preditiva (b é diferente de 0) Análise de Regressão - Nível 1 de CFA Investopedia Modelos de regressão são freqüentemente usados para estimar estatísticas econômicas como ination e (Y, ou variável dependente): Y 0.154 0.917X Usando este modelo, o número previsto de ination seria calculado com base no Modelo para os seguintes cenários de inação: Ination estimativa Ination com base no modelo 1.1 -0.85 1.4 1.43 4.7 4.46 As previsões baseadas neste modelo parecem funcionar melhor para estimativas típicas de ination, e sugerem que as estimativas extremas tendem a exagerar ination - eg Um valor real de apenas 4,46 quando a estimativa foi de 4,7. O modelo parece sugerir que as estimativas são altamente preditivas. Embora para avaliar melhor este modelo, precisamos ver o erro padrão eo número de observações em que se baseia. Se conhecemos o valor real dos parâmetros de regressão (inclinação e interceptação), a variância de qualquer valor Y previsto seria igual ao quadrado do erro padrão. Na prática, devemos estimar os parâmetros de regressão, portanto nosso valor previsto para Y é uma estimativa baseada em um modelo estimado. Para determinar um intervalo de predição, use as seguintes etapas: 1. Preveja o valor da variável dependente Y com base na observação independente X. 2. Calcule a variância do erro de previsão, A seguinte equação: Onde: 32 é o erro padrão quadrado da estimativa, n é o número de observações, X é o valor da variável independente usada para fazer a previsão, X é o valor médio estimado da variável independente e 5,3 É a variância de X. 3. Escolha um nível de significância a para o intervalo de confiança. 4. Construa um intervalo a (1 a) por cento de confiança, usando a estrutura Y: r tCSf. Aqui está outro caso em que o material se torna muito mais técnico do que o necessário e pode ficar atolado na preparação, quando na realidade a fórmula para a variação de um erro de previsão não é provável que seja coberto. Priorizar - não desperdiçar preciosas horas de estudo memorizá-lo. Se o conceito é testado em investitopedia / exam-guide / cfa-level-1 / quantitative-methods / regressionanalysis. asp 7/9 12/2/2014 Análise de Regressão - CFA Nível 1 Investopedia todos, você provavelmente receberá a resposta para a Parte 2. Simplesmente saiba como usar a estrutura na Parte 4 para responder a uma pergunta. Por exemplo, se a observação X prevista for 2 para a regressão Y 1,5 2,5X, teríamos uma Y prevista de 1,5 2,5 (2), ou 6,5. Nosso intervalo de confiança é 6,5 i tcSf. O tstat é baseado em um intervalo de confiança escolhido e graus de liberdade, enquanto Sf é a raiz quadrada da equação acima (para a variância do erro de previsão. Se esses números são tC 2,10 para 95 confiança e Sf: 0,443, o intervalo é 6.5: r (2.1) (0.443) ou 5.57 a 7.43 Limitações da Análise de Regressão Foco em três limitações principais: 1. Parâmetro Instabilidade - Esta é a tendência para que as relações entre variáveis mudem ao longo do tempo devido a mudanças na economia ou Mercados, entre outras incertezas. Se um fundo mútuo produziu um histórico de retorno em um mercado onde a tecnologia era um setor de liderança, o modelo pode não funcionar quando os mercados estrangeiros e de pequena capitalização são líderes 2. Disseminação Pública da Relação Em um mercado eficiente , Isso pode limitar a eficácia dessa relação em períodos futuros. Por exemplo, a descoberta de que os estoques de preço de baixo valor contábil superam o alto valor priceto-book significa que essas ações podem ser oferecidas mais altas e as abordagens de investimento com base no valor não serão Manter o mesmo relacionamento que no passado. 3. Violação de relações de regressão Anteriormente, resumimos os seis pressupostos clássicos de uma regressão linear. No mundo real, estas suposições são muitas vezes irrealistas - por exemplo, Assumindo que a variável independente X não é aleatória. Next: Introdução Get out of Debt Começar a ganhar dinheiro Quer sair da dívida, obter uma hipoteca e economizar para a aposentadoria Investopedias LIVRE boletim de Finanças pessoais mostra 7 etapas para se tornar financeiramente independente. Assuma o controle de seu dinheiro e clique aqui para começar a gerenciar suas finanças como os profissionais. 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IIM Bangalore NEGÓCIOS A 104 - Outono de 2014 12/2/2014 Correlação e Regressão - CFA Nível 1 Investopedia FreeNewsletters l F Correlação e Regressi .. Capítulo II (1) IIM Bangalore NEGÓCIOS A 104 - Outono de 2014 Instrumentos Suplementares Métodos Quantitativos Capítulo 16 1. O trimestrais Capítulo 13: Regressão Linear O estudante de estudos cinematográficos presumivelmente estaria mais interessado em geral IIM Bangalore BUSINESS A 104 - Fall 2014 SOLUÇÕES PARA O EXAME FINAL VERSÃO 1 1) A) Sim, o valor-p de cauda direita é inferior a 0,04. L, LLL OCCcx ij / OOcxv) x (OocO 1c cd 1cCL) 0 IC ccc 1- IC Métodos Quantitativos-Métodos-Revisão-AK1 IIM Bangalore NEGÓCIOS A 104 - Outono de 2014 o 1 -) iv 4 h LL1. ) Gi XLOL4) Ijo. 13 a I I d. 35. JO Mole. O teorema de Modigliani-Miller (MM) afirma que o valor de mercado de uma empresa é calculado usando sua força de ganho e o risco de seu subjacente Ativos e é independente da forma como financia investimentos ou distribui dividendos. Há três métodos que uma empresa pode optar por financiar: empréstimos, lucros de gastos (versus entregá-los aos acionistas sob a forma de dividendos) e emissão direta de ações. Embora complicado, o teorema em sua forma mais simples baseia-se na idéia de que, com certas suposições em vigor, não há diferença entre uma empresa que se financia com dívida ou capital próprio. VIDEO Carregar o leitor. BREAKING DOWN Teorema de Modigliani-Miller - MampM Merton Miller fornece um exemplo para explicar o conceito por trás da teoria, em seu livro Inovações Financeiras e Volatilidade de Mercado usando a seguinte analogia: Pense na empresa como uma banheira gigante de leite integral. O agricultor pode vender o leite como é. Ou ele pode separar o creme e vendê-lo a um preço consideravelmente mais elevado do que o leite inteiro traria. Mas, é claro, o que o agricultor teria deixado seria o leite desnatado com baixo teor de gordura butírica e que seria vendido por muito menos do que o leite integral. Isso corresponde ao capital alavancado. A proposição de M e M diz que se não houvesse custos de separação (e, claro, nenhum programa de apoio ao leite do governo), o creme eo leite desnatado trariam o mesmo preço que o leite inteiro. História da Teoria MM Durante os anos 50, Franco Modigliani e Merton Miller conceitualizaram e desenvolveram este teorema e escreveram The Cost of Capital, Corporation Finance e Theory of Investment, que foi publicado no American Economic Review no final dos anos 1950. Durante este tempo, tanto Modigliani como Miller foram professores na Escola de Graduação de Administração Industrial (GSIA) na Carnegie Mellon University. Ambos foram definidos para ensinar o financiamento das empresas para estudantes de negócios, embora, nem tinha qualquer experiência em finanças corporativas. Depois de ler os conceitos e materiais que seriam apresentados aos alunos, os dois professores encontraram a informação inconsistente, então juntos, os dois trabalharam para corrigir o que achavam que era falho. O resultado foi o artigo inovador publicado no jornal de revisão, informações que foram eventualmente compiladas e organizadas para se tornar o teorema de MM. Modigliani e Miller também publicaram uma série de artigos de acompanhamento que também discutiram essas questões, incluindo Imposto de Renda Pessoa Jurídica e Custo de Capital: A Correção, publicado na década de 1960.
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