2018年6月CFA二級科目介紹：數(shù)量分析科目
 
　　在CFA一級統(tǒng)計學的基礎上，CFA二級“數(shù)量分析”這門學科介紹了金融投資領域相關數(shù)學建模的方法，其中最重要的方法便是用于研究變量之間相互關系的回歸分析的方法。
 
　　這些數(shù)學建模方法已經(jīng)在實務中得到了廣泛的應用；是現(xiàn)代金融中不可或缺的重要數(shù)學工具。中小學階段的數(shù)學學習都是要求我們利用方程求解數(shù)據(jù)，如果我們將這一過程反轉過來，通過數(shù)據(jù)擬合出數(shù)據(jù)之間的方程，發(fā)現(xiàn)變量之間的關系便是“回歸方程”的過程。
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　　CFA數(shù)量內容總共分為四章
　　第一章主要介紹了相關性分析以及回歸分析。相關性分析可以通過散點圖來觀測，也可以通過計算變量之間的相關系數(shù)來衡量，相關性分析的重點在于對其展開的顯著性檢驗?；貧w分析重點在于明確其具體步驟。
 
　　回歸分析的步驟分為四步：
　　第一步是建立回歸模型；
　　第二步是對模型展開分析，主要分析方法就是分析ANOVA表中的各項數(shù)據(jù)信息；
　　第三步是對回歸模型進行顯著性檢驗，內容包括區(qū)間估計、假設檢驗；
　　第四步是運用模型預測因變量。
 
　　學科第二章的研究重點從一元回歸轉移到了多元回歸，闡述了多元回歸與一元回歸之間的區(qū)別，此外該章節(jié)還引入了虛擬變量的概念，并且討論了回歸模型的假設被違反的幾種常見情形。多元回歸是二級數(shù)量的核心內容，它的知識點將貫穿整個數(shù)量二級的教材。
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　　學科第三章介紹了兩類時間序列模型：趨勢模型和自回歸模型。這些模型包括：簡單趨勢模型、對數(shù)趨勢模型、自回歸模型、時間序列的移動平均模型。
 
　　這部分內容是數(shù)量學習的難點（雖然它也僅僅是介紹了時間序列模型的皮毛），考生一定要深刻理解其中的邏輯，多加練習。
 
　　第四章是一個論文節(jié)選，官方教材中并沒有羅列相應的例題，因此本章不作為考試重點。，但是考慮到近些年數(shù)量題目的難度逐漸增加，并且本章作為近些年來的新增內容，我們還是需要記憶一些章節(jié)中的重要結論。
 
　　二級數(shù)量分析依然延續(xù)了一級“學起來費勁，考起來不難”的優(yōu)秀傳統(tǒng)。知識點內容較為抽象，好在考試題型相對固定，考試題目既有定性分析又有定量計算。弄清模型假設條件背后邏輯以及每個模型優(yōu)缺點是我們在學習數(shù)量分析這門學科時應當優(yōu)先關注的地方。
 
　　數(shù)量分析在二級考試中的占比為5%-10%（一到兩個案例），但是就過往經(jīng)驗而言，大多數(shù)情況下，該部分只會涉及一道考題。數(shù)量學科占比并不算多，但是鑒于該學科比較容易得分的特點，同學們還是應當在考前準備充分，盡量獲取高分。
 
　　去年有一萬名考生都來自高頓，這已經(jīng)是連續(xù)第5年高頓CFA考生人數(shù)創(chuàng)新高了。愛學習的人聚在一起，連難度較大的CFA考試都變得不可怕了，大家總是在不知不覺中提升自己，變得優(yōu)秀。就像那句老話說的那 樣：“近朱者赤”。高頓學員量頗具規(guī)模，無形中就創(chuàng)造了一個非常適合學的氛圍。高頓CFA學員再創(chuàng)奇跡！3000名零金融基礎學員通過一級，一個面授班90%通過率，10A學員量創(chuàng)歷史新高。