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在一级统计学的基础上，二级“数量分析”这门学科介绍了金融投资领域相关数学建模的方法，其中最重要的方法便是用于研究变量之间相互关系的回归分析的方法。
这些数学建模方法已经在实务中得到了广泛的应用；是现代金融中不可或缺的重要数学工具。中小学阶段的数学学习都是要求我们利用方程求解数据，如果我们将这一过程反转过来，通过数据拟合出数据之间的方程，发现变量之间的关系便是“回归方程”的过程。
数量内容总共分为四章
第一章主要介绍了相关性分析以及回归分析。相关性分析可以通过散点图来观测，也可以通过计算变量之间的相关系数来衡量，相关性分析的重点在于对其展开的显著性检验。回归分析重点在于明确其具体步骤。
回归分析的步骤分为四步：
第一步是建立回归模型；
第二步是对模型展开分析，主要分析方法就是分析ANOVA表中的各项数据信息；
第三步是对回归模型进行显著性检验，内容包括区间估计、假设检验；
第四步是运用模型预测因变量。
学科第二章的研究重点从一元回归转移到了多元回归，阐述了多元回归与一元回归之间的区别，此外该章节还引入了虚拟变量的概念，并且讨论了回归模型的假设被违反的几种常见情形。多元回归是二级数量的核心内容，它的知识点将贯穿整个数量二级的教材。
学科第三章介绍了两类时间序列模型：趋势模型和自回归模型。这些模型包括：简单趋势模型、对数趋势模型、自回归模型、时间序列的移动平均模型。
这部分内容是数量学习的难点（虽然它也仅仅是介绍了时间序列模型的皮毛），考生一定要深刻理解其中的逻辑，多加练习。
第四章是一个论文节选，官方教材中并没有罗列相应的例题，因此本章不作为考试重点。，但是考虑到近些年数量题目的难度逐渐增加，并且本章作为近些年来的新增内容，我们还是需要记忆一些章节中的重要结论。
二级数量分析依然延续了一级“学起来费劲，考起来不难”的优秀传统。知识点内容较为抽象，好在考试题型相对固定，考试题目既有定性分析又有定量计算。弄清模型假设条件背后逻辑以及每个模型优缺点是我们在学习数量分析这门学科时应当优先关注的地方。
数量分析在二级考试中的占比为5%-10%（一到两个案例），但是就过往经验而言，大多数情况下，该部分只会涉及一道考题。数量学科占比并不算多，但是鉴于该学科比较容易得分的特点，同学们还是应当在考前准备充分，尽量获取高分。
组合管理
CFA二级的组合管理学科是最近几年协会考纲变动较为频繁的一门学科，就变化的趋势而言，这门学科涉及内容的范围越来越广，尤其体现在风险控制方面；知识点难度也在逐年加深，该学科重要程度正在逐年提高。
组合管理涉及的知识话题众多，CFA协会将一些难以归类的科目都放进了组合的学科中，因此现在的组合管理二级学科更像是一个“大杂烩”，对于二级这部分内容的学习，需要引起大家的高度的重视。不同于数量分析，它既难学又难考。
二级组合管理内容
包含2个Session，每个Session分为3章，总共6章。
学科第一章讲述了组合资产的理念、管理流程、管理中涉及的道德要求以及指导管理的投资策略说明书。
学科第二章全面论述了多因素模型，这些模型包括套利定价模型、宏观经济因素模型和基本面因素模型；这些模型的应用是我们学习的重点以及考试的难点。
第三章主要讨论如何衡量和管理市场风险。市场风险不同于信用风险，后者是指交易对手未能履约造成经济损失的风险。市场风险也不同于公司面临的其他风险，如操作过程中系统崩溃的风险等。市场风险本质上指投资者面临金融产品价格变化的风险。
而风险管理是识别和衡量风险的过程，确保风险在可控范围之内。这一章节是CFA协会在2016年新增的内容，很多关于VAR的知识点直接从三级下放到了二级。
学科第四章从经济周期的角度以及经济增长的角度探讨实体经济对金融市场中资产价格的影响。
其核心就是探讨实体经济是如何影响利率的，如何影响各类资产的收益率的，进而分析出实体经济又是如何影响资产的价值的。
这一章的公式也写的非常复杂，这些公式不需要大家去记忆，但是需要理解公式的含义和定性的结论。
第五章全面介绍了积极组和管理的分析，这一章节涉及的公式、指标非常多，有些我们在一级学习过，有些则是全新的内容，这部分所有知识点中，“基准法则”是最为重要的一个。
学科最后一章讨论了时下较为流行的一个话题——高频交易。本章虽然从金融学的角度探讨了算法交易的概念以及应用，但它毕竟只是一个入门级的内容，原版书并没有设置相应的习题，课件它并不是我们考试的重点。
组合管理在二级考试中占比同数量分析相同，也是5%-10%（一到两个案例），但是鉴于组合知识点内容过多，尤其最近几年内容一直在增增补补，因此这部分可以练习的题目不是很多，大家一定要充分利用好原版书的课后题。
通常对于新增的章节，协会不会过于为难大家，所以对于这门学科，大家在日常联系时抓住常规考题即可，切莫跑偏。
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发表于 2017-9-5 16:15:23
