CFA Institute（特许金融分析师协会）已正式发布2022年版CFA®课程教材内容，适用于2022年全部三个级别的CFA考试。

 

　　以下是官方整理版内容更新（相对2020年版教材）要点，涉及CFA一级、二级、三级考试所用的官方教材。具体考试级别所用教材的内容更新详情，可以在报名完成后登录考生的CFA Institute账号查看。

 

　　一、资本及企业发行人（Capital and Corporate Issuers）

 

　　更新章节：

 

　　■资本来源Sources of Capital

 

　　■资本用途Uses of Capital

 

　　■资本结构Capital Structure

 

　　2022年教材有何变化？

 

　　新增的“资本来源（Sources of Capital）”内容探讨了作为资本来源的股权和债权索权声明，以及各类型股东的清算顺序。适用于企业的融资选择范围（短期和长期，内部和外部）以及这些选择所涉及的实际考量。

 

　　“资本用途（Uses of Capital）”这一章节进行了修订，探讨了决定长期资本投资的战略过程。该章内容旨在帮助考生掌握公司使用的两种主要资本配置方法：净现值（Net Present Value;NPV）和内部收益率（Internal Rate of Return;IRR），并列出了每种方法的优点和局限性。

 

　　“资本结构（Capital Structure）”这部分的修订使用了实际案例，解释为何在企业的不同发展周期债务的用途不同。

 

　　重要意义

 

　　“资本来源（Sources of Capital）”中的最新内容包括了可以用于评估企业的筹资选择的相关知识。

 

　　同时，“资本用途（Uses of Capital）”这部分解释了合理的资本配置决策是如何以及为何最终决定许多企业未来是否成功；分析师如何评估企业的资本投资策略。并更好地评估企业决策。

 

　　企业的资本结构是融资决策施行后所形成的结果，而融资决策的形成基于管理层和董事会制定的资本结构政策或目标。“资本结构（Capital Structure）”章节还阐释了资本结构也由企业规模和成熟度等因素决定，这些因素影响着公司的融资选择。该章节还解释了资本结构是如何受到并购（M&A）以及撤资和资产出售所得收益的影响。

 

　　二、投资分析方法（Investment Analysis Techniques）

 

　　更新章节：

 

　　■假设检验

 

　　Hypothesis Testing

 

　　■线性回归简介

 

　　Introduction to Linear Regression

 

　　■概率概念

 

　　Probability Concepts

 

　　■常见概率分布

 

　　Common Probability Distributions

 

　　■抽样和估计

 

　　Sampling and Estimation

 

　　2022年教材有何变化？

 

　　新增“假设检验（Hypothesis Testing）”章节，包括可用于投资分析的新内容，包括：多重检验情况下的显著性解释（错误发现率方法）；非参数检验（斯皮尔曼等级相关）；以及利用列联表数据进行独立性检验。本章节还包括一个进行假设检验的六步框架。考生还将学习使用Excel，Python和R代码，计算假设检验中使用的数值。

 

　　指示变量（虚变量）介绍，以及简单线性回归模型的不同函数形式，是新的“线性回归简介（Introduction to Linear Regression）”章节的一个重要部分。

 

　　修订后的“概率概念（Probability Concepts）”章节包括如下关键元素：经过更新和优化的关键概率概念，以及视觉材料及流程图。

 

　　修订后的“常见概率分布（Common Probability Distributions）”章节整合了有关一系列重要概率分布的讨论，包括：离散和连续均匀分布；伯努利和二项分布；正态、标准正态和对数正态分布等，配有帮助理解知识点的视觉材料和流程图。

 

　　修订后的“抽样和估计（Sampling and Estimation）”章节，除更新了之前教材中介绍的抽样和估计方法，还引入了很多新的抽样技巧，包括：整群抽样、非概率抽样，以及重抽样。

 

　　重要意义

 

　　那些让我们在充满风险的投资场景中作出一贯而合乎逻辑的决策的工具，其基础是概率概念。修订后的“概率概念（Probability Concepts）”章节阐述了界定和应对许多现实问题所需的工具。这些工具可运用于多种问题，例如：预测投资经理的表现，预测金融变量等。

 

　　“常见概率分布（Probability Concepts）”章节提供的相关知识，可为学习和使用其他量化方法提供基础。

 

　　中心极限定理和估计是“抽样和估计”章节中提供的核心方法，可用于许多投资应用中。

 

　　新的“假设检验（Hypothesis Testing）”章节中包含许多吸引人的视觉材料和流程图有助于理解各种概念，其中的六步框架和其他新内容，对在决策过程中运用假设检验的分析师和投资专业人士都很有帮助。

 

　　“线性回归简介（Introduction to Linear Regression）”章节有助于确定数据和回归结果是否符合简单线性回归背后的假设。

 

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