التحليل الإحصائي للبيانات المالية
Posted on 19th February 2025Duration
* Details of the accrediting body and accreditation number .
Categories
Business, Accounting & Finance programsSub Categories
Accountingالهدف العام للبرنامج:
تزويد المشاركين بالمعرفة والمهارات اللازمة لاستخدام الأدوات الإحصائية لتحليل وتفسير البيانات المالية و التعرف على المفاهيم الأساسية مثل المتوسطات، التوزيعات، الارتباطات، والانحدار، وكيفية استخدامها في تحليل البيانات المالية.
محاور البرنامج:
- مفهوم التحليل الإحصائي وأهميته في المجال المالي.
- أنواع البيانات المالية (الزمنية، العرضية، وغيرها).
- المبادئ الأساسية للإحصاء مثل المتوسط، التوزيع، والانحراف المعياري.
- التوزيعات الإحصائية المهمة في التحليل المالي مثل التوزيع الطبيعي، والتوزيع اللوجستي.
- تطبيقات التوزيعات في فهم بيانات العوائد، المخاطر، وأداء الأسواق المالية.
- طرق عرض البيانات المالية باستخدام الجداول والرسوم البيانية.
- حساب المقاييس الوصفية (المتوسط، الوسيط، الانحراف المعياري).
- تحليل الاتجاهات والأنماط.
- تحليل الارتباط بين المتغيرات المالية مثل العلاقة بين العوائد والمخاطر.
- استخدام تحليل الانحدار لدراسة تأثير المتغيرات المستقلة على المتغيرات التابعة.
- تطبيقات في تقييم الاستثمارات والتنبؤ بالاتجاهات المالية.
- كيفية إجراء اختبارات الفرضيات في البيانات المالية.
- اختبار الفرضيات المتعلقة بمعدلات العائد، الاختبارات المعاملية، ووجود علاقات بين المتغيرات.
- تحليل البيانات الزمنية (Time Series) مثل بيانات أسعار الأسهم، العوائد اليومية أو الشهرية.
- تطبيق الأساليب الإحصائية لتحديد الاتجاهات الموسمية، والتحليل التنبؤي.
- قياس وتحليل المخاطر باستخدام أدوات مثل التباين والانحراف المعياري.
- استخدام نماذج مثل GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) لتحليل تقلبات السوق.
- تقديم نماذج تحليلية متقدمة مثل نماذج الانحدار المتعدد، تحليل العوائد باستخدام العوامل، ونماذج الانحدار اللوجستي.
- تطبيقات هذه النماذج في تقييم الأسهم والسندات وصناديق الاستثمار.
- استخدام النماذج الإحصائية في التنبؤ بالعوائد المستقبلية للأسواق المالية.
- تقنيات التنبؤ مثل النماذج الخطية وغير الخطية، وآليات التنبؤ باستخدام بيانات زمنية.
- تطبيق كل ما تم تعلمه لتحليل بيانات مالية حقيقية.
- دراسة حالات عملية لفهم كيف يمكن للبيانات أن تؤثر في القرارات المالية.
- كيفية إعداد تقارير تحليلية بناءً على النتائج الإحصائية.
- تحسين مهارات التواصل وشرح النتائج لغير المتخصصين في الإحصاء.
الأهداف التفصيلية للبرنامج:
- التعرف على المفاهيم الأساسية للإحصاء مثل المتوسطات، التوزيع الاحتمالي، والانحراف المعياري.
- فهم دور التحليل الإحصائي في حل المشكلات المالية وتقديم حلول مبنية على البيانات.
- تعلم كيفية حساب المقاييس الإحصائية مثل المتوسط، المدى، الانحراف المعياري، والوسيط.
- تطبيق الأدوات الإحصائية في تحليل البيانات المالية مثل العوائد المالية، وتقلبات الأسعار.
- التعرف على التوزيعات الإحصائية المختلفة (مثل التوزيع الطبيعي، التوزيع اللوجستي) وكيفية تطبيقها على البيانات المالية.
- فهم كيفية استخدام التوزيع الطبيعي لتفسير العوائد المالية وتحديد المخاطر المحتملة.
- فهم كيفية قياس العلاقة بين المتغيرات المالية المختلفة (مثل العوائد والمخاطر).
- تعلم تقنيات الارتباط والانحدار لتحديد تأثير العوامل المختلفة على الأداء المالي.
- تعلم كيفية تصميم وتنفيذ اختبارات الفرضيات لاختبار فرضيات تتعلق بالأداء المالي.
- استخدام الاختبارات الإحصائية لتقييم العوائد، والمخاطر، والكفاءة السوقية.
- تعلم كيفية تطبيق تقنيات التحليل الزمني على البيانات المالية (مثل بيانات الأسهم أو العوائد الشهرية).
- استخدام أدوات مثل تحليل الاتجاهات الموسمية، التنبؤات، ونماذج الانحدار الزمني.
- فهم كيفية قياس وتحليل تقلبات السوق باستخدام النماذج الإحصائية مثل GARCH.
- تعلم كيفية استخدام هذه النماذج لتحديد مستوى المخاطر في الأسواق المالية.
- التعرف على النماذج المتقدمة مثل الانحدار المتعدد واستخدامها في تحليل الأصول المالية.
- فهم كيفية استخدام النماذج المتقدمة لتحليل أداء الأسهم والسندات والعقارات.
- تعلم كيفية بناء نماذج إحصائية للتنبؤ بالعوائد المالية المستقبلية.
- تطبيق الأساليب المختلفة مثل النماذج الخطية وغير الخطية لتوقع تحركات السوق المستقبلية.
- استخدام تقنيات الإحصاء لتحديد المخاطر المالية وتحليل أثرها على قرارات الاستثمار.
- تعلم كيفية حساب مؤشرات الأداء المالي مثل العوائد المعدلة للمخاطر (Sharpe ratio).
- تعلم كيفية تقديم نتائج التحليل الإحصائي بشكل مبسط وواضح من خلال تقارير مالية.
- تطوير مهارات تفسير البيانات المالية وتوصيل النتائج للمستثمرين أو أصحاب القرار.
- تعلم كيفية استخدام البرمجيات مثل Excel، SPSS، R، أو Python في تحليل البيانات المالية.
- تعلم تقنيات تحليل البيانات باستخدام البرمجيات المتخصصة في الإحصاء لتسريع عمليات التحليل.
- تطبيق الأدوات الإحصائية على بيانات مالية حقيقية من أسواق المال أو تقارير مالية.
- تحليل حالات عملية وفهم كيفية استخدام الأدوات الإحصائية في اتخاذ القرارات المالية اليومية.