上海CFA二级考试线下培训哪里好

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　　CFA特许金融分析师作为金融领域高含量证书，其考试难度可想而知的。首先，CFA一级考试通过才能参加CFA二级考试，CFA二级考试一直是大多CFA考生心中的痛，这是一个难点。CFA二级侧重于资产定价理论和高会计理论的运用，知识点比较集中，在考试案例分析中加入了大量的了“阅读”和“分析”，难度和深度有显着提升。

　　CFA二级考试侧重资产评估分析、股票估值、固定收益、衍生品投资，针对案例考察如何对产品进行有效定价和投资组合分析。考试形式是针对案例分析投资绩效和收益变化。

　　CFA二级减少了财务报表分析、公司金融、股权估值、固定收益估值和衍生品估值的权重，只为了增加资产组合管理的权重；其中股权估值的权重下降幅度较大；整体看，权重分布也是更加均衡了。

　　考试科目分析

　　财务报表分析：

　　对于大部分的CFA考生来说，会计知识可以说比较薄弱的一部分（会计专业除外），二级的财务报表分析跟一级比起来内容少很多，但是难度却上升不少。可以说每一章都是重点，难点集中在reading14，15，16上，对于reading14，和16建议可以看下的CPA教材作为参考，reading15DB plan的考点也很多，需要重点记忆加理解。

　　权益：

　　权益在二级是重点科目，难度不大，是比较好拿分的一科，科目内容主要是围绕公司估值上展开的，重点介绍了估值法（现金流估值模型）以及相对估值法（可比公司市盈率、市净率等相对指标）等，值得一提的是，权益部分计算量比较大，步骤也很繁琐，做题一定要细心才容易拿分。对于目前从事投行并购估值的备考人士来说还是很有用的。

　　伦理道德：

　　道德主要内容相对于一级变化不大，比重还是一如既往的高，道德的复习可以基本延续一级道德的复习方法，放到较后即可，如果阅读有压力，可以参考中文精讲理解。

　　公司金融：

　　公司金融二级部分总体来说是在一级的基础上更加深化，前两个reading还是围绕在资本预算和资本决策上，比一级更加深化和细化。二级中新引入的无税MM理论以及有杠杆企业和无杠杆企业之间的公式转化是需要思考加理解的，较好不要死记硬背。之级部分的股票回购以及股利分配转移到了二级的reading22，这一个reading难度不大。之后的公司治理与ESG投资也是在深化一级知识点。较后一个reading是兼并收购，偏实务。虽然一级没有学到，但是金融会计专业的同学可能并不陌生，在大学课程或者考研公司金融课程中都会学到。难度也不大，偏概念理解。

　　经济学：

　　经济学二级跟一级的交集不大，其中一个重点就是外汇套算，基于汇率决定理论和套利理论的基础之上，本科是学金融的同学，如果你之前学过国际金融这门课程，相信对于外汇套算这个知识点并不陌生。这里需要注意的是，CFA中的汇率标价方式跟我们学的标价方式的顺序是相反的，比如美元兑人民币汇率为6.8/6.9，的金融课程以及实务中的表示方法是，USD/CNY，6.8/6.9而CFA中的表达方式是CNY/USD，6.8/6.9 ，这一点值得注意。

　　固定收益：

　　固定收益在二级部分知识点更加集中，主要债券定价，注意二级的债券定价已经不像一级那样会给定你即期利率让你拿去折现就好了，而是利率也成了变量之一，包括利率二叉树，蒙特卡洛模拟，不仅仅是理解起来有难度，计算量也很大，还会结合到callable bond和putable bond 来考。值得欣慰的是固收中关于资产证券化的部分基本和一级固收相差不大，所以整体上这一部分稀释了二级固收的难度。

　　资产组合管理：

　　在一级中组合的比重不算太大，二级有所上升，上限上浮到了15%，是重点。组合投资的思想可以说贯穿到了整个CFA体系中，可以说作为分析师，组合投资的技能是较基本的，而一级组合的介绍主要偏原理，二级组合则更加偏模型的使用，包括Fama-French三因子模型 ，以及鼎鼎大名的VAR风险测算，总体来说模型较多，需要记忆的内容比较多，其次二级组合的学习有利于为以后三级的学习打基础，所以重要性不言而喻。

　　另类投资：

　　另类投资的主要内容是围绕房地产，房地产投资证券，私募股权，大宗商品这四类投资工具的估值上。中间穿插了ETF，封闭式基金的内容。估值方法不外乎两大类。即估值和相对估值（与权益类似），相对于一级，二级的另类投资知识点无论从深度还是广度都有大幅上升。

　　衍生品：

　　对于数学基础或者数理金融不太好的同学来说，二级衍生品在可以让你学到怀疑人生。二级财报难度大，但是计算量小。二级权益部分好理解，但计算量大，而二级衍生是难度又大，计算量又大。所幸是占比并不算太大，主要是集中在衍生品的估值定价上，不可死记硬背，理解为主。

　　数量分析：

　　难度相较一级大幅提升。二级的数量分析主要和计量经济学的内容挂钩，考察回归分析以及时间序列，并且在2019年的考纲里新增了多元回归和机器学习。

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