財務模型與估值的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

財務模型與估值：投資銀行和私募股權實踐指南

為了解決財務模型與估值的問題，作者（美）皮格納塔羅 這樣論述：

本書面向初學者以及有經驗的專業人士，將幫助讀者掌握大量高盛、JP摩根、美國大通銀行以及美林美銀所使用的分析工具與技術，逐步指導讀者了解並完成基礎分析及股票估值。《財務模型與估值》以獨特的方法示范運用基礎工具來評估股票投資的合理性。通過貫穿整本書的沃爾瑪公司的案例，演示如何對一家公司的財務狀況進行深入的分析，並利用可下載的Excel模型樣板，全面講解開發一個成熟財務模型的全過程。 前言關於注冊估值分析師認證考試第一部分 財務報表分析與預測第一章 利潤表 收入 銷貨成本 毛利潤 營業費用 其他收益 EBITDA 折舊與攤銷 EBIT 利息 EBT 所得稅

凈利潤 非經常性項目 利潤分配 凈利潤（披露的） 股份數 每股盈利（EPS） 沃爾瑪公司的利潤表 收入 獲得EBITDA 剖析折舊 銷貨成本 毛利潤 銷售、管理及行政費用 其他收益 EBITDA EBITDA之外 折舊與攤銷 EBIT 利息 EBT 所得稅 凈利潤 非經常性項目 凈利潤（非經常性項目之后） 利潤分配 凈利潤（披露的） 股份數和EPS 利潤表預測 收入 銷貨成本 營業費用 折舊與攤銷 利息收益 所得稅 非經常性項目 非控制性權益 股份數 每股收益第二章 現金流量表 經營活動現金流 收入 銷貨成本

營業費用 折舊 利息 所得稅 投資活動現金流 融資活動現金流 財務報表勾稽關系示例 沃爾瑪公司現金流量表 經營活動現金流 投資活動現金流 融資活動現金流 現金流量表預測 經營活動現金流 投資活動現金流 融資活動現金流第三章 折舊明細表 直線折舊法 加速折舊法 余額遞減法 年限總和法 修正的成本加速回收系統（MACRS） 遞延稅 遞延稅資產 遞延稅負債 預測折舊費用 直線折舊 加速折舊 遞延稅第四章 營運資本 經營性營運資本 沃爾瑪公司的經營性營運資本 應收賬款 存貨 預付費用 應付賬款 應計負債 應計所得稅 預測經營性營運資

本 應收賬款 存貨 預付費用 應付賬款 應計負債 應計所得稅 營運資本與現金流量表 應收賬款變動 存貨 預付費用 應付賬款變動 應計負債變動 應計所得稅變動第五章 資產負債表 資產 流動資產 非流動資產 負債 流動負債 非流動負債 沃爾瑪公司的資產負債表 流動資產 非流動資產 流動負債 非流動負債 股東權益 資產負債表預測 現金流量表驅動資產負債表 vs.資產負債表驅動現金流量表 資產 負債 調平失衡的資產負債表 NYSF 資產負債表平衡法第六章 債務明細表、循環引用與最終模型 債務明細表結構 對債務明細表建模 短期債務 強

制發債/（償債）與非強制發債/（償債） 未來一年內到期的長期債務 未來一年內到期的融資租賃形成的債務責任 長期債務 融資租賃形成的長期債務責任 發債/償債合計 利息支出合計 可用於償還債務的現金 循環引用 循環引用的「#Value!」報錯 自動還款 微動開關 完成模型第二部分 估 值第七章 價值是什麼 賬面價值 市場價值 企業價值 乘數 三種核心的估值方法 可比公司分析 先例交易分析 現金流折現分析第八章 現金流折現分析 年中法則vs.年末法則 去杠桿的自由現金流 加權平均資本成本（WACC） 債務成本 股本成本 市場風險溢價 貝塔 含杠

桿與去杠桿的貝塔 終值 乘數法 永續法 沃爾瑪公司DCF分析 WACC EBITDA法 永續法第九章 可比公司分析 過去12個月（LTM）法則 日歷化 將Costco作為可比公司 Costco調整后的2012年年末數據 Costco公司調整后的LTM數據 Costco公司年度利潤表 Costco公司季度利潤表 反推第四季度 Costco公司年末與LTM調整 Costco公司預測 計算可比指標第十章 先例交易分析 識別先例交易 沃爾瑪公司先例交易分析第十一章 結論 52周高點/低點 可比公司分析 先例交易 折現現金流附 錄附錄A 模型快速指南附錄B

財務報表勾稽關系附錄C Excel快捷鍵關於作者關於配套網站

財務模型與估值進入發燒排行的影片

一個植基於特徵選取與樣本選取技術的自動選股模型

為了解決財務模型與估值的問題，作者洪郁翔 這樣論述：

本論文研究台灣上市上櫃公司之財務指標相關資料，提出以分群演算法（Cluster）區分財務體質良好與不佳的分群結果，搭配特徵選取方法（Feature Selection, FS）或是樣本選取方法（Instance Selection, IS）結合隨機森林（Random Forest）機器學習方法探討股票預測之成效，本研究選取訓練資料為2001年至2018年在台灣加權指數有多頭和空頭股市經歷兩個大週期循環分別為2007年金融海嘯以及2018年中美貿易大戰，並以預測之日為建構日以相同金額買入並且以2018年3月至2022年3月之資料進行投資策略回溯測試。其實驗結果顯示Cascade Simple

K-Means加上樣本選擇（Instance Selection）的遺傳基因演算法（Genetic Algorithm, GA）結合隨機森林（Random Forest）預測結果其報酬率為79%為最優，其次，自我組織設映圖SOM（Self-Organizing Map）加上過採樣方法(Synthesized Minority Oversampling Technique ,SMOTE)其報酬率為75%。本實驗結果在於Cascade Simple K-Means和SOM兩種分群演算法搭配任何一個特徵選取或是樣本選取並結合隨機森林演算法結果都有72%以上報酬率，均優於大盤指數的62%，甚至在EM（

Expectation-Maximization algorithm）演算法也有三種方法（IB3、IS-GA、PCA）可以超過大盤報酬率。