如果你也在 怎样代写财报分析Financial Statement Analysis这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

财务报表分析是通过公司的资产负债表、利润表或现金流量表来评估公司的业绩或价值。通过使用一些技术,如横向、纵向或比率分析,投资者可以对一个公司的财务状况有一个更细致的了解。

assignmentutor-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写财报分析Financial Statement Analysis方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写财报分析Financial Statement Analysis代写方面经验极为丰富,各种代写财报分析Financial Statement Analysis相关的作业也就用不着说。

我们提供的财报分析Financial Statement Analysis及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等概率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
会计代写|财报分析代写Financial Statement Analysis代考|ACCG3050

会计代写|财报分析代写Financial Statement Analysis代考|Market Efficiency Implications for Analysis

EMH assumes the existence of competent and well-informed analysts using tools of analysis like those described in this book. It also assumes analysts are continually evaluating and acting on the stream of information entering the marketplace. Extreme proponents of EMH claim that if all information is instantly reflected in prices, attempts to reap consistent rewards through financial statement analysis are futile. This extreme position presents a paradox. On one hand, financial statement analysts are assumed capable of keeping markets efficient, yet these same analysts are assumed as unable to earn excess returns from their efforts. Moreover, if analysts presume their efforts in this regard are futile, the efficiency of the market ceases.

Several factors might explain this apparent paradox. Foremost among them is that $\mathrm{EMH}$ is built on aggregate, rather than individual, investor behavior. Focusing on aggregate behavior highlights average performance and ignores or masks individual performance based on ability, determination, and ingenuity, as well as superior individual timing in acting on information. Most believe that relevant information travels fast, encouraged by the magnitude of the financial stakes. Most also believe markets are rapid processors of information. Indeed, we contend the speed and efficiency of the market are evidence of analysts at work, motivated by personal rewards.

EMH’s alleged implication regarding the futility of financial statement analysis fails to recognize an essential difference between information and its proper interpretation. That is, even if all information available at a given point in time is incorporated in price, this price does not necessarily reflect yalue. A security can be under-or overvalued, depending on the extent of an incorrect interpretation or faulty evaluation of available information by the aggregate market. Market efficiency depends not only on availability of information but also on its correct interpretation. Financial statement analysis is complex and demanding. The spectrum of financial statement users varies from an institutional analyst who concentrates on but a few companies in one industry to an unsophisticated chaser of rumors. All act on information, but surely not with the same insight and mompetence. A mmpetent analysis of information entering the marketplace requires a sound analytical knowledge base and an information mosaic-one to fit new information to aid in evaluation and interpretation of a company’s financial position and performance. Not all individuals possess the ability and determination to expend the efforts and resources to create an information mosaic. Also, timing is crucial in the market.

会计代写|财报分析代写Financial Statement Analysis代考|Earnings Announcements

Annual and quarterly financial statements are made available to the public only after the financial statements are prepared and audited. This time lag usually spans one to six weeks. Yet companies almost always release key summary information to the public earlier through an earnings announcement. An earnings announcement is made available to traders on the stock exchange through the broad tape and is often reported in the financial press such as The Wall Strect Joumal. Earnings announcements provide key summary information about company position and performance for both quarterly and annual periods.

While financial statements provide detailed information that is useful in analysis, research shows that much of the immediate stock price reaction to quarterly financial information (at least earnings) occurs on the day of the earnings announcement instead of when the full financial statements are released. This means an investor is unlikely to profit by using summary information that was previously released. The detailed information in financial statements can be analyzed to provide insights about a company’s performance and future prospects that are not available from summary information in earnings announcements.

Rceently, companics have focuscd investors’ attention on pro forma earnings in their earnings announcements. Beginning with GAAP income from continuing operations (excluding discontinued operations, extraordinary items, and changes in accounting principles), the additional transitory items (most notably, restructuring charges) remaining in income from continuing operations are now routinely excluded in computing pro forma income. In addition, companies are also excluding expenses arising from acquisitions, compensation expense in the form of stock options, income (losses) from equity method investees, research and development expenditures, and others. Companies view the objective of this reformulation as providing the analyst community with an earnings figure closer to “core” earnings, purged of transitory and nonoperating charges, which should have the highest relevance for determining stock price.

Significant differences between GAAP and pro forma earnings are not uncommon. For example, for the first three quarters of 2001 , the 100 companies that make up the NASDAQ 100 reported $\$ 82.3$ billion in combined losses to the Securities and Exchange Commission (SEC). For the same period, these companies reported $\$ 19.1$ billion in combined profits to shareholders via headline, “pro forma” earnings reports-a difference of $\$ 101.4$ billion or more than $\$ 1$ billion per company. (Source: John J. May, SmartStock Investor.com, January 21,2002 .)

会计代写|财报分析代写Financial Statement Analysis代考|ACCG3050

财报分析代考

会计代写|财报分析代写Financial Statement Analysis代考|Market Efficiency Implications for Analysis

EMH 假设存在使用本书中描述的分析工具的称职且消息灵通的分析师。它还假设分析师不断评估进入市场的信息流并采取行动。EMH 的极端支持者声称,如果所有信息都立即反映在价格中,那么通过财务报表分析获得一致回报的尝试是徒劳的。这种极端立场提出了一个悖论。一方面,假设财务报表分析师能够保持市场效率,但假设这些分析师无法从他们的努力中获得超额回报。此外,如果分析师认为他们在这方面的努力是徒劳的,那么市场的效率就会停止。

有几个因素可以解释这个明显的悖论。其中最重要的是EMH是建立在总体而非个人投资者行为之上的。关注总体行为会突出平均表现,而忽略或掩盖基于能力、决心和独创性的个人表现,以及对信息采取行动的优越个人时机。大多数人认为,受金融风险的影响,相关信息传播得很快。大多数人还认为市场是信息的快速处理器。事实上,我们认为市场的速度和效率是分析师在工作的证据,受个人奖励的驱使。

EMH 对财务报表分析无效的所谓暗示未能认识到信息与其正确解释之间的本质区别。也就是说,即使在给定时间点可用的所有信息都包含在价格中,该价格也不一定反映价值。证券可能被低估或高估,这取决于总体市场对可用信息的错误解释或错误评估的程度。市场效率不仅取决于信息的可用性,还取决于正确的解释。财务报表分析复杂且要求很高。财务报表用户的范围从专注于一个行业中的几家公司的机构分析师到不老练的谣言追逐者。一切以信息为依据,但肯定不会有同样的洞察力和能力。对进入市场的信息进行有效的分析需要完善的分析知识库和信息镶嵌,以适应新信息,以帮助评估和解释公司的财务状况和业绩。并非所有人都有能力和决心花费精力和资源来创建信息马赛克。此外,时机对市场至关重要。并非所有人都有能力和决心花费精力和资源来创建信息马赛克。此外,时机对市场至关重要。并非所有人都有能力和决心花费精力和资源来创建信息马赛克。此外,时机对市场至关重要。

会计代写|财报分析代写Financial Statement Analysis代考|Earnings Announcements

年度和季度财务报表只有在财务报表编制和审计后才能向公众提供。这种时间滞后通常持续一到六周。然而,公司几乎总是通过收益公告提前向公众发布关键摘要信息。收益公告通过广泛的磁带提供给证券交易所的交易员,并且经常在华尔街日报等金融媒体上进行报道。收益公告提供有关公司在季度和年度期间的地位和业绩的关键摘要信息。

尽管财务报表提供了对分析有用的详细信息,但研究表明,大部分股票价格对季度财务信息(至少是收益)的直接反应发生在收益公告之日,而不是发布完整财务报表之日。这意味着投资者不太可能通过使用先前发布的摘要信息来获利。可以分析财务报表中的详细信息,以提供有关公司业绩和未来前景的见解,而这些信息无法从收益公告中的摘要信息中获得。

最近,公司在其收益公告中将投资者的注意力集中在备考收益上。从持续经营的 GAAP 收入(不包括终止经营、特殊项目和会计原则变更)开始,持续经营收入中剩余的额外暂时性项目(尤其是重组费用)现在通常被排除在计算备考收入中。此外,公司还排除了收购产生的费用、股票期权形式的补偿费用、权益法被投资方的收入(损失)、研发支出等。公司认为这种重新制定的目标是为分析师社区提供更接近“核心”收益的收益数据,清除暂时性和非经营性费用,

GAAP 和备考收益之间的显着差异并不少见。例如,2001 年前三个季度,纳斯达克 100 指数的 100 家公司报告了$82.3给美国证券交易委员会 (SEC) 带来 10 亿美元的总损失。同期,这些公司报告了$19.1通过标题“备考”收益报告为股东带来 10 亿美元的综合利润——差异为$101.4亿或以上$1每家公司十亿。(来源:John J. May,SmartStock Investor.com,2002 年 1 月 21 日。)

会计代写|财报分析代写Financial Statement Analysis代考 请认准assignmentutor™

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

assignmentutor™作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写