M&A Data Preparation and Valuation Analysis (bằng tiếng Anh)

Trong việc sáp nhập và mua lại, dữ liệu tài chính thô hiếm khi sẵn sàng cho phân tích ngay lập tức. Để đưa ra các quyết định chiến lược đúng đắn, bạn phải biết cách xác định các mâu thuẫn, chuẩn hóa các con số lịch sử và chuẩn bị các tập dữ liệu cho các mô hình định giá nghiêm ngặt. Lớp học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua các khái niệm cơ bản của việc chuẩn bị dữ liệu M&A, giúp bạn chuyển đổi từ báo cáo tài chính thô sang mô hình có cấu trúc, sẵn sàng định giá. Bạn sẽ học cách phát hiện cờ đỏ, điều chỉnh các mục không lặp lại, và áp dụng các khung phân tích hiện đại. Bạn sẽ học được gì: - Hiểu các nguyên tắc cốt lõi của cấu trúc dữ liệu M & A và các nguyên lý định giá. - Nhận dạng và điều chỉnh các bất thường lịch sử, chi phí không lặp lại, và sự khác biệt kế toán. - Sạch và chuẩn hóa các báo cáo tài chính phức tạp sử dụng kỹ thuật dữ liệu có hệ thống. - Thực hiện các tính toán định giá cơ bản bao gồm dòng tiền giảm giá và phân tích công ty so sánh. - Đánh giá chất lượng dữ liệu và xác định cờ đỏ tiềm năng trong công bố tài chính của công ty mục tiêu. - Cấu trúc dữ liệu giao dịch thô thành các định dạng sạch, tiêu chuẩn hóa cho mô hình tài chính. Bắt đầu với thuật ngữ M & A chính và các khái niệm dữ liệu, bạn sẽ tiến triển qua các nghiên cứu trường hợp viết và các kịch bản dữ kiện thực tế. Bạn sẽ thực hành tái cấu trúc báo cáo tài chính và tính toán các chỉ số đánh giá chính thông qua các bài tập viết từng bước. Chương trình này được thiết kế cho các nhà phân tích tài chính, sinh viên kinh doanh và chuyên gia mới đến tài chính doanh nghiệp, không cần kinh nghiệm M&A trước đó. Bắt đầu đọc hôm nay để xây dựng các kỹ năng dữ liệu thực tế cần thiết cho việc đánh giá M&A thành công.