写在前面的话
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学科概述
在一级统计学的基础上,二级“数量分析”这门学科介绍了金融投资领域相关数学建模的方法,其中最重要的方法便是用于研究变量之间相互关系的回归分析的方法。
这些数学建模方法已经在实务中得到了广泛的应用,是现代金融中不可或缺的重要数学工具。
中小学阶段的数学学习都是要求我们利用方程求解数据,如果我们将这一过程反转过来,通过数据拟合出数据之间的方程,发现变量之间的关系便是“回归方程”的过程。
2019年新增了“Fintech”的相关内容,这一部分是大家非常关注的地方。同时也说明协会是非常与时俱进的。
数量分析在二级考试中的占比为5%-10%(一到两个案例),但是就过往经验而言,大多数情况下,该部分只会涉及一个case考题。
数量学科占比并不算多,但是鉴于该学科比较容易得分的特点,同学们还是应当在考前准备充分,尽量获取高分。
CFA二级数量到底讲了什么内容?
二级数量主要涉及以下几个部分:
金融科技(Fintech)
这一部分探讨的都是最近几年投资实务操作中非常热门的话题,主要介绍了“大数据”、“人工智能和机器学习”、“数据科学”、“分布式账本技术”等金融科技的工具,并且还简单说明了“金融科技”在金融投资领域的实际运用。
本节考察的重点在于概念的对比,并不涉及任何的计算。因此大家应当重点理解相关概念的含义,无需死记硬背。
相关性分析以及回归分析
相关性分析可以通过散点图来观测,也可以通过计算变量之间的相关系数来衡量。相关性分析的重点在于对其展开的显著性检验。回归分析重点在于明确其具体步骤。
回归分析的步骤分为四步:
建立回归模型
对模型展开分析,主要分析方法就是分析ANOVA表中的各项数据信息
对回归模型进行显著性检验,内容包括区间估计、假设检验
运用模型预测因变量
多元回归和机器学习
这一部分主要阐述了多元回归与一元回归之间的区别,此外该章节还引入了虚拟变量的概念,并且讨论了回归模型的假设被违反的几种常见情形。
多元回归是二级数量的核心内容,它的知识点将贯穿整个二级数量的教材。此外,这一部分还新增了机器学习的内容,在第一部分的基础上更全面的解读了机器学习。
时间序列模型
这一部分主要介绍了两类时间序列模型:趋势模型和自回归模型。
所有内容都围绕这两类模型进行展开。这部分内容是数量学习的难点(虽然它也仅仅是介绍了时间序列模型的皮毛),同学们一定要深刻理解其中的逻辑,多加练习。
概率方法:情景分析、决策树与模拟
这部分是一个论文节选,官方教材中并没有罗列相应的例题,因此本章也不作为考试重点。我们要掌握这三类风险衡量工具之间的异同点,以及每种方法各自适合的使用场景。
重难点
二级数量2019年虽然新增了Fintech的内容,但这部分并不作为考试的重难点,根据原版书的例题来看,新增的内容只涉及一些概念的辨析,并没有计算,所以我们只需要掌握一些基础的概念即可。
所以二级数量的重难点依旧在多元回归分析和时间序列模型上。我们需要重点掌握违反回归模型假设的三种情形:异方差、序列相关和多重共线性。
对于时间序列模型,我们需要重点掌握自回归模型的假设,这同时也是一个难点。关于时间序列模型这一部分,需要我们理清各个模型相互间的逻辑关系,并且强调对重要概念的结论的理解。
与一级数量的联系与区别
与一级数量相比,二级数量涉及的知识点数量其实并不多,远少于一级数量的知识点。但是二级数量更专注于研究回归分析和时间序列模型分析这些更深层次的内容,当然难度也会略高于一级数量。
并且2019年新增了Fintech专题,这也是一级数量中所没有接触过的。不过相对于做题而言,两个级别的难度都不是特别大,只是二级数量需要在理解层面上多花一些功夫。
我们应该如何复习呢?
二级数量分析依然延续了一级“学起来费劲,考起来不难”的优秀传统。知识点内容较为抽象,好在考试题型相对固定,考试题目既有定性分析又有定量计算。弄清模型假设条件背后逻辑以及每个模型优缺点是我们在学习数量分析这门学科时应当优先关注的地方。
首先我们需要熟悉case题的形式。很多同学在一级数量做题都非常顺利,但在二级,第一次接触case题就懵了。还没做题呢,在心态上就已经退缩了。但其实case题也并没有那么可怕,协会还是比较温柔的。
我们很容易就能在case背景信息中根据小题定位到我们需要的内容。但是有一点需要注意,我们尽量把一些关键信息在阅读的过程中都划出来,避免遗漏。
对于一些计算题而言,一定要看清楚问题指向的表格是哪一个,有些case表格数据比较多,很容易看错。
就考试而言,二级里面数量这门学科的得分率还是比较高的,考试的知识点也比较集中。
所以我们一定要跟着老师的思路,在学习的过程中就把知识点理解透彻,把框架体系先建立好,把逻辑理清,这样在做题的过程中才会一路顺畅。
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