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主编推荐语

助力中国考生快速阅读备考,轻松过关CFA。

内容简介

《CFA二级精讲》是一套完全贴近CFA考试,既补充了其它教材忽略的背景知识同时又对考试的特点进行介绍且非常适合中国考生的中文参考书,因此它一经出版便收获众多好评。根据2020年CFA协会发布的最新考纲,《CFA二级精讲》具体新增内容如下:

1. 数量:协会在2019年新增了“Fintech”的相关内容后,这次又新增了机器学习和大数据项目两章,可见数量中金融科技的地位再一次得到了提升。

2. 公司理财:公司治理对现代企业实现可持续发展起到的重要意义,本轮考纲变化就是对之前公司治理的内容进行更新换代,替换后整体内容重点更加突出,有助于学员的理解和备考。

3. 组合管理:2020年CFA二级组合考纲内容发生较大变化,就变化的趋势而言,这门学科涉及内容的范围越来越广。新增ETF的机制与应用和交易成本与电子交易市场两章,主要是为了三级学习和理解做铺垫。

4. 此外,根据前两版收到的反馈和建议,新版精讲对整个CFA的知识体系进行了重新梳理和内容的补充,并在贴近考纲的前提下让知识结构更加得清晰,大大提升了整本书的趣味性和全面性。

二级是CFA备考的重要分水岭,它的难度在一级的基础上有了质的提升。因此,《CFA二级精讲》第三版的面世不仅可以为中国学子通过考试提供一臂之力,还希望该书在输出知识的同时也能够为大家提供正能量,正如印在这本书封面的那句话所说:努力的时光都是限量版。

目录

  • 版权信息
  • 第1章 道德规范和专业行为准则
  • 1 道德规范
  • 2 专业行为准则
  • 2.1 准则Ⅰ:专业性★★★
  • 2.1.1 准则Ⅰ(A):知法守法
  • 2.1.2 准则Ⅰ(B):独立客观性★★★
  • 2.1.3 准则Ⅰ(C):错误性陈述
  • 2.1.4 准则Ⅰ(D):不正当行为
  • 2.2 准则Ⅱ:对资本市场的诚信★★★
  • 2.2.1 准则Ⅱ(A):重大内幕消息
  • 2.2.2 准则Ⅱ(B):市场操纵
  • 2.3 准则Ⅲ:对客户的责任★★★
  • 2.3.1 准则Ⅲ(A):忠诚、谨慎和仔细
  • 2.3.2 准则Ⅲ(B):公平交易
  • 2.3.3 准则Ⅲ(C):适当性
  • 2.3.4 准则Ⅲ(D):业绩展示
  • 2.3.5 准则Ⅲ(E):保密
  • 2.4 准则Ⅳ:对雇主的责任★★★
  • 2.4.1 准则Ⅳ(A):对雇主忠诚
  • 2.4.2 准则Ⅳ(B):额外收入安排
  • 2.4.3 准则Ⅳ(C):作为主管的责任
  • 2.5 准则Ⅴ:投资决策★★★
  • 2.5.1 准则Ⅴ(A):勤勉尽责和合理依据
  • 2.5.2 准则Ⅴ(B):与客户的沟通
  • 2.5.3 准则Ⅴ(C):记录保存
  • 2.6 准则Ⅵ:利益冲突★★★
  • 2.6.1 准则Ⅵ(A):利益冲突的披露
  • 2.6.2 准则Ⅵ(B):交易优先次序
  • 2.6.3 准则Ⅵ(C):介绍费
  • 2.7 准则Ⅶ:CFA会员和候选人的责任★★★
  • 2.7.1 准则Ⅶ(A):CFA会员和候选人的行为
  • 2.7.2 准则Ⅶ(B):关于CFA协会和称号的引用
  • 3 案例分析
  • 3.1 案例
  • 3.1.1 案例一:G公司
  • 3.1.2 案例二:P公司
  • 3.1.3 案例三:J公司
  • 第2章 数量分析
  • 1 线性回归介绍
  • 1.1 一级统计学基础知识回顾
  • 1.1.1 参数估计
  • 1.1.2 假设检验
  • 1.1.3 第一类错误与第二类错误
  • 1.1.4 P值
  • 1.2 线性回归★
  • 1.2.1 线性回归的基础:简单线性回归
  • 1.2.2 回归系数的计算与理解
  • 1.2.3 一元线性回归模型假设
  • 1.2.4 计算和解释ANOVA分析表★★
  • 1.2.5 决定系数
  • 1.2.6 标准误评价
  • 1.2.7 回归系数的置信区间
  • 1.2.8 回归系数的t检验★
  • 1.2.9 F检验
  • 1.2.10 预测值和预测区间
  • 1.2.11 预测值的两类不确定性
  • 1.2.12 回归分析的局限性★
  • 2 多元回归及机器学习
  • 2.1 多元回归模型
  • 2.2 多元回归和一元回归的区别★
  • 2.2.1 区别一:对回归系数的解释
  • 2.2.2 区别二:回归模型的假设
  • 2.2.3 区别三:回归系数的假设检验★
  • 2.2.4 区别四:决定系数★
  • 2.2.5 区别五:多元回归的ANOVA分析表
  • 2.3 虚拟变量★
  • 2.3.1 虚拟变量的概念以及应用
  • 2.3.2 虚拟变量的假设检验
  • 2.4 违反回归模型假设的情形★★★
  • 2.4.1 异方差
  • 2.4.2 序列相关
  • 2.4.3 多重共线性
  • 2.5 建模时可能发生的错误
  • 2.5.1 建模时功能设定错误
  • 2.5.2 时间序列设定的错误
  • 2.5.3 其他有关时间序列的错误导致的非平稳性
  • 2.6 因变量为定性变量的回归模型
  • 3 时间序列分析
  • 3.1 趋势模型
  • 3.1.1 线性趋势模型
  • 3.1.2 对数线性趋势模型
  • 3.1.3 如何选择合适的模型
  • 3.1.4 趋势模型的局限性
  • 3.2 自回归模型★★
  • 3.3 链式法则★★
  • 3.4 自回归模型的假设★★★
  • 3.4.1 假设一:协方差平稳★★★
  • 3.4.2 假设二:无自相关现象★★★
  • 3.4.3 时间序列的季节性
  • 3.4.4 假设三:不存在条件异方差★★★
  • 3.5 检测自回归模型的预测能力
  • 3.6 回归系数的不稳定问题
  • 3.7 时间序列的移动平均模型
  • 3.8 关于多个时间序列的回归★★
  • 3.9 时间序列预测的步骤
  • 4 机器学习
  • 4.1 机器学习概述
  • 4.1.1 监督式学习概述
  • 4.1.2 非监督式学习概述
  • 4.1.3 深度学习和强化学习(reinforcement learning)概述
  • 4.2 机器学习模型的评估
  • 4.2.1 泛化(generalization)和过度拟合问题(overfitting)
  • 4.2.2 预测误差和过度拟合问题
  • 4.2.3 监督式学习中过度拟合问题的避免
  • 4.3 监督式学习算法
  • 4.3.1 惩罚回归(Penalized Regression)
  • 4.3.2 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)
  • 4.3.3 K近邻算法(K-nearest neighbor,KNN)
  • 4.3.4 分类与回归树算法(Classification and Regression Tree,CART)
  • 4.3.5 集成学习(Ensemble Learning)和随机森林(Random Forest)
  • 4.4 非监督式学习
  • 4.4.1 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)
  • 4.4.2 聚类算法(Clustering)
  • 4.5 神经网络,深度学习和强化学习
  • 4.5.1 神经网络(Neutral Networks,NN)
  • 4.5.2 深度学习(Deep learning)和强化学习(Reinforcement Learning)
  • 5 大数据分析
  • 5.1 大数据的基本特征
  • 5.2 大数据分析的步骤
  • 5.3 数据的准备与预处理 (Datapreparation and wrangling)
  • 5.3.1 结构化数据的准备与预处理
  • 5.3.2 非结构化数据(文本化数据)的准备与预处理
  • 5.4 数据探索的目标和方法
  • 5.4.1 结构化数据的数据探索
  • 5.4.2 非结构化数据(文本化数据)的数据探索
  • 5.5 机器学习模型训练 (ModelTraining)
  • 5.5.1 结构化和非结构化数据的模型训练
  • 6 概率方法:情景分析、决策树与模拟
  • 6.1 概率方法
  • 6.2 模拟的步骤
  • 6.2.1 决定“概率的”变量
  • 6.2.2 定义变量的概率分布
  • 6.2.3 检验变量之间的相关性
  • 6.2.4 模拟运算
  • 6.3 模拟的性质特征
  • 6.3.1 模拟在决策运用中的优势
  • 6.3.2 模拟限制
  • 6.3.3 模拟本身的局限性
  • 6.3.4 风险调整后估值
  • 6.4 概率方法的对比及评估★
  • 6.4.1 选择性或全面的风险分析
  • 6.4.2 风险的种类
  • 6.4.3 风险的相关性
  • 6.4.4 信息质量
  • 6.4.5 风险调整后估值的补充与替代
  • 6.4.6 小结
  • 第3章 经济分析
  • 第1节 外汇汇率:决定与预测本节说明
  • 1.1 知识回顾
  • 1.1.1 名义汇率、实际汇率
  • 1.1.2 货币升值、货币贬值
  • 1.1.3 即期汇率、远期汇率
  • 1.2 买卖价差
  • 1.2.1 买卖价差的相关概念
  • 1.2.2 影响买卖价差的因素★★★
  • 1.3 三角套汇
  • 1.3.1 交叉汇率★★
  • 1.3.2 三角套汇★★★★
  • 1.4 远期升水/贴水及远期汇率
  • 1.4.1 远期升水/贴水及远期汇率计算★★
  • 1.4.2 外汇远期合约的盯市价值★★
  • 1.5 国际平价理论
  • 1.5.1 利率平价理论
  • 1.5.2 购买力平价理论★★★
  • 1.5.3 国际费雪效应和实际利率平价的关系★★
  • 1.5.4 各平价理论之间的联系★
  • 1.6 评估长期汇率的均衡水平
  • 1.7 国际收支账户的影响
  • 1.7.1 国际收支账户的定义
  • 1.7.2 经常账户对汇率的影响★★
  • 1.7.3 资本账户对汇率的影响★
  • 1.8 外汇套息交易
  • 1.8.1 套息交易的定义
  • 1.8.2 套息交易收益率★★
  • 1.8.3 套息交易的风险★★★
  • 1.8.4 套息交易风险管理
  • 1.9 汇率决定模型:货币政策和财政政策
  • 1.9.1 蒙代尔-弗莱明模型★★★
  • 1.9.2 货币分析法★★★
  • 1.9.3 资产组合平衡模型★★
  • 1.10 政府和中央银行的干预及资本管制
  • 1.11 货币危机的信号★
  • 第2节 经济增长与投资
  • 2.1 促进和限制经济增长的因素★
  • 2.2 股票市场和经济的可持续增长率
  • 2.3 潜在GDP的重要性
  • 2.4 生产函数
  • 2.4.1 柯布-道格拉斯生产函数★★
  • 2.4.2 资本深化与技术进步
  • 2.4.3 生产率曲线
  • 2.4.4 经济增长的核算
  • 2.5 经济增长的影响因素★
  • 2.5.1 自然资源
  • 2.5.2 劳动力供给因素
  • 2.5.3 人力资本和实物资本
  • 2.5.4 科技
  • 2.6 经济增长理论★★
  • 2.6.1 古典增长理论
  • 2.6.2 新古典增长理论
  • 2.6.3 内生增长理论
  • 2.7 趋同假说★
  • 2.7.1 绝对收敛
  • 2.7.2 条件收敛
  • 2.7.3 俱乐部收敛
  • 2.7.4 去除贸易壁垒
  • 第3节 经济监管
  • 3.1 监管经济原因
  • 3.1.1 经济原因
  • 3.1.2 关于金融市场的管制
  • 3.1.3 关于商业的管制
  • 3.1.4 反垄断法
  • 3.2 监管者和管理工具
  • 3.2.1 监管政策和监管者分类
  • 3.2.2 监管相互依赖关系★★★
  • 3.2.3 监管干预工具
  • 3.3 监管的分析
  • 3.3.1 监管分析的基本概念
  • 3.3.2 监管的分析
  • 第4章 财务报告与分析
  • 1 公司间投资
  • 1.1 投资的分类★★
  • 1.2 金融资产概述★★
  • 1.2.1 各类金融资产的计量方法
  • 1.2.2 金融资产的重分类
  • 1.2.3 金融资产减值准备
  • 1.2.4 分析师观点
  • 1.3 联营企业★★★
  • 1.3.1 权益法:基本框架
  • 1.3.2 权益法:对被投资企业净利润的调整
  • 1.3.3 权益法:未实现内部交易损益对投资收益的影响
  • 1.3.4 权益法:公允价值计量选择权与投资减值
  • 1.3.5 权益法:分析师观点
  • 1.3.6 合营企业的会计核算
  • 1.4 企业合并★★★
  • 1.4.1 购买法:基本框架
  • 1.4.2 购买法:商誉
  • 1.4.3 购进法与权益结合法
  • 1.5 特殊目的主体和可变利益实体
  • 2 职工薪酬:离职后福利与股权激励
  • 2.1 离职后福利计划概览
  • 2.1.1 缴费确定型计划
  • 2.1.2 收益确定型计划
  • 2.1.3 缴费确定型计划和收益确定型计划的区别
  • 2.2 收益确定型计划实例
  • 2.3 收益确定型计划的财务报告原则★★★
  • 2.3.1 收益确定型计划在资产负债表上的报告原则
  • 2.3.2 收益确定型计划在利润表上的报告原则
  • 2.3.3 收益确定型计划在现金流量表上的报告原则
  • 2.3.4 改变主要假设对预计给付义务和当期养老金成本的影响
  • 2.3.5 对其他离职后福利计划的会计处理
  • 2.4 分析师对收益确定型计划财务报告原则的不同观点
  • 2.4.1 收益确定型计划的假设
  • 2.4.2 基金资产盈亏状态
  • 2.4.3 当期养老金总成本★★
  • 2.4.4 计入损益的当期养老金成本的重分类★
  • 2.4.5 不同会计准则下企业财务报表的对比
  • 2.4.6 对现金流量表的调整★★
  • 2.5 股权激励
  • 2.5.1 以权益结算的激励计划
  • 2.5.2 以现金结算的激励计划
  • 3 跨国经营
  • 3.1 外币交易概述
  • 3.1.1 外币交易与境外经营的转换
  • 3.1.2 外币交易的风险
  • 3.1.3 外币交易的其他问题
  • 3.2 货币的分类★★★
  • 3.3 外币财务报表的转换★★★★
  • 3.3.1 两种方法的比较★★★
  • 3.3.2 现汇法的应用★★★
  • 3.3.3 时态法的应用★★★
  • 3.3.4 报表转换的风险敞口★★★
  • 3.3.5 两种方法下的财务比率★★★
  • 3.4 恶性通货膨胀下的财务报表合并★
  • 3.5 跨国经营的税收影响
  • 3.6 跨国经营的其他影响
  • 4 金融机构的分析
  • 4.1 本节概述
  • 4.2 金融机构与非金融机构的区别
  • 4.2.1 系统重要性
  • 4.2.2 资产驱动型业务
  • 4.3 金融机构的监管
  • 4.3.1 全球性监管机构
  • 4.3.2 巴塞尔银行监督委员会
  • 4.3.3 其他的全球性组织
  • 4.3.4 各个国家的当地监管
  • 4.4 分析银行:CAMELS
  • 4.4.1 资本充足率
  • 4.4.2 资产的质量
  • 4.4.3 管理层的能力
  • 4.4.4 盈利能力
  • 4.4.5 流动性
  • 4.4.6 市场风险的敏感程度
  • 4.5 分析银行:其他因素
  • 4.5.1 分析银行需要考虑的其他因素
  • 4.5.2 同样适用于分析其他公司的一些考虑因素
  • 4.6 分析保险公司:保险公司概述
  • 4.6.1 保险公司的业务模式
  • 4.6.2 财产与意外灾害保险公司和人寿与健康保险公司的对比
  • 4.7 分析保险公司:财产和意外灾害保险公司
  • 4.7.1 概述
  • 4.7.2 产品与销售渠道
  • 4.7.3 收益特点
  • 4.7.4 投资收益、流动性和资本
  • 4.8 分析保险公司:人寿与健康保险公司
  • 4.8.1 产品与销售渠道
  • 4.8.2 收益特点
  • 4.8.3 投资收益、流动性和资本
  • 5 评估财务报告的质量
  • 5.1 财务报告的质量
  • 5.1.1 两个基本点
  • 5.1.2 潜在的问题:确认和时间问题
  • 5.1.3 潜在的问题:分类问题
  • 5.1.4 兼并收购问题
  • 5.1.5 偏离经济现实
  • 5.2 财务报告质量的评估步骤及方法★
  • 5.2.1 评估财务报告质量的步骤
  • 5.2.2 Beneish模型★
  • 5.3 收益的质量★★
  • 5.3.1 高质量收益
  • 5.3.2 收益的均值回归
  • 5.4 现金流量的质量
  • 5.4.1 现金流量质量的指标
  • 5.4.2 评估现金流质量
  • 5.5 资产负债表的质量
  • 5.6 有关风险的信息来源
  • 6 财务报表分析技术
  • 6.1 财务报表分析的步骤
  • 6.1.1 财务报表分析的步骤
  • 6.2 财务报表分析技术
  • 6.2.1 净资产收益率的来源
  • 6.2.2 资产结构
  • 6.2.3 资本结构
  • 6.2.4 资本配置决策★★
  • 6.2.5 收益质量和现金流分析★★
  • 6.2.6 市场价值分解★
  • 6.2.7 会计准则未来的变动趋势
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评分及书评

4.8
6个评分
  • 用户头像
    给这本书评了
    5.0
    让晦涩的CFA复习清晰易懂

    刚刚忙完学校的课程准备毕业,之前因为疫情原因延期的 CFA 2 级考试已经不能再延期了。还有一个月的时间备考,对于备考材料的要求很高,以前复习的时候都是看网课和讲义,但是效果不好,要不然上次考为什么没过呢... 感谢得到的搜索功能和知识城邦,发现这本书,看起来特别顺畅,速度简直惊人,第一本差不多 5 天的时间看完了。这本书的优势有哪些呢?说人话。记忆之前先你首先要理解,何老师不让你死记硬背,而是解释一下背后的原理和逻辑,而且解释的程度刚刚好例子辅助。这本书里没有大量的习题,但是你会发现就在你有点儿迷糊的时候,就会有一个恰到好处的你熟悉的例子一下子就给你点明白了分得清轻重缓急。哪些考点是重要的,务必需要掌握的;哪些是次要的,理解就好;知识点要掌握到什么程度,等等,在复习的时候心里就有数儿推荐给备考的考生们,加油!

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    出版方

    机械工业出版社有限公司

    机械工业出版社是全国优秀出版社,自1952年成立以来,坚持为科技、为教育服务,以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨,以“服务社会和人民群众需求,传播社会主义先进文化”为己任,产业结构不断完善,已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸,现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社,涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。