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官方公共微信这篇是我大二时写的，原名叫《一个二本渣是如何进入毕马威精英计划的》（人人上的那篇我删了，只留了空间上的，百度上能搜的都是他人博客转载的）&br&…………………………………………………………………………&br&今早收到消息，被告知通过了毕马威精英计划的面试，进入了暑期培训环节。&br&网上的经验我基本都看过，很详细。如果你学校很好，背景很硬，经验丰富，天资聪颖，那你大可不必看我这份，那些就够了。&br&但我想写点有”实际意义“的。我是上海某二本学校的一名非会计专业的学生，外地人，绩点3.2，只拿过一次奖学金，还是三等，六级440分 ，没有大学学生会和社团经验，也没有真正意义上的实习经验。毕马威的宣讲会都不会在我学校举办的。而这个项目的笔试者有几千人，最后录一百余人。我的竞争者来自上海各大名校，他们是学校里的佼佼者。不过，我最后能赢的一个理由是，我比同龄人更了解四大，我知道如何投其所好。我知道，绩点、六级、奖学金、社团、实习都不是毕马威真正在乎的，他们在乎的是背后的东西——你的人格和你的能力。我也知道，这种人格和能力比以上的这些浅表的东西难获得的多。其实，你有太多的这些东西，不仅不会使你出色，还会增加他们发掘”背后的东西“的成本，使你显得”平庸“。&br&网申——大一的时候就去试一次&br&大一上听说的四大事务所，在听过众多过来人的介绍之后，明确了审计师这样一个职业追求，这两年来从没动摇过，我也非常愿意毕业后进入四大，大学里，我就是为了这份职业设计我自己的。&br&大一下听说了毕马威的精英计划，虽不能参加，但我也去做了做网申。 我想从中知道，他们想要什么样的人。你只需要进入毕马威的招聘界面，随便拿个邮箱账号注册了看一看，你也就知道了。&br&主要有以下几个方面据我分析会影响到你最后的录取。&br&一.一些基本信息。如实填写就好了。&br&二.你想任职的所，全国有十几个办事处，上海算是总部，北京也很大。大所要的多，报的也多。个人觉得在哪不是很有所谓，当然，鉴于你是学生，还是就近吧。&br&三.语言。首先当然是英语，其实有蛮多人还没考六级的，所以不填也不是很要紧。但我考过，440分，我还是很不要脸地写上去了，起码过了。我不担心这会影响我的，两个原因，首先，后面笔试会有英文测试，他们自己可以检测。其次，六级不反映口语，而口语是最重要的。粤语，毕马威的香港合伙人很多的。会的同学可以加分，不会也没关系。&br&四.资质。就是各种CPA、ACCA的证书什么的。我在课余一年里考下了ACCA的前七门，这个够了，也侧面证明了我的英语能力。&br&五.实习。四大喜欢招应届生，因为他们单纯，可打磨，我觉得这个真的不强求。况且大二的学生里，真正有像样实习经历的不多。 注：千万不要胡编乱造，等你进了面试，面试官问你的时候你就完蛋了。不要以为你骗得过他们，因为他们是做审计的。&br&六.社团。看着办吧，反正我没参加什么社团。我觉得大学学习最重要。&br&七.奖项。这个也看着办，如实写就好了。&br&八.开放问题。我是先截图下来，研究了半天，写好后再贴上去的。策略是，营造情景（时间、人物、地点、起因、经过、结果），这样有根有据，娓娓道来（但也别太拖沓），反映品质（正直、团结、服务精神、吃苦耐劳、热爱学习等）。&br&大概就这八个方面。除去第一个方面的七个里，我觉得，你至少要有一个方面足够引人注目。&br&&br&总结一下策略吧，如果你和我一样，学校背景不够硬，那你必须要给出那么一样东西，能够证明，你一定是优秀的。低档次的社团和实习以及某些比赛是虚的，它们没法作为支撑，没有是没关系的。而一个雅思托福四六级的高分、一个ACCA之类的资质，足以简单粗暴地调动起HR的注意力，这些东西可比较、可核实。所以，要是你真的想有一天和名校的人一起平起平坐，那就在大学里学点实在的吧，特别是和我一样的二本渣。&br& 另外，有人说网申通过率很高，但这不代表网申的信息只用一次。你进入了笔试、面试后，网申信息还会一直伴随着你，说不定你的网申和面试时提交的简历的不一致就让你死掉了。所以，实话实说，认真对待。&br& 笔试——一些技巧&br&笔试两个部分，基于各种图表的中文的算术逻辑题，24分钟24题；英文逻辑题，20分钟36题。&br&可以上网找着做做KPMG经典24题和36题。&br&算术里我就碰到了两大道原题，蛮幸运的。一个是第一大题（一大题有四小问），可是见到原题太激动了，没做出来，空了三题。一个是汇率的那道题。算术里，我做出了19题，压着结束声猜了一题，共20题。我相信我那19题都是对的，所以我就猜了一道。数学题的要点如下：&br&一.做多少题？能做多少做多少，如果觉得正确率还行，那做完再猜一道。一题猜错了不影响正确率，从最终结果来看，正确率非常重要。&br&二.不要戴表，那个东西只会让你头脑空白。做英语时我最后一分钟看了一眼，最后什么都看不懂了。数学我从头到尾都么看，最后做的比我预想的多得多。效率就是有效事件在时间上的正确排序。&br&三. 不要迷信计算器，尽可能手算。很多数字，你计算器按出来的时间里，用草稿纸早手算出来了。&br&四. 先看问题，再找信息。无非这么几类问题，做比还是做差还是相加，相对比例还是绝对数量。增长率什么的都是先做差再做比，汇率是先除再增再乘。你知道了问题，就知道了找什么信息。信息和问题之间的逻辑关系，最多四层。&br&五.直接无视小数点和零，选项基本不存在单纯位数上的差异。没有A.356000和B.35600这样的选项。只有A.356000和B.456000。位数不影响结果判断。按计算器上的小数点和零会浪费大量时间。&br&英语上的要点如下（别的人说的我就不重复了，我说些他们没说过的）：&br&一. 练习断义群。比如 performance appraisal，management accounting，这就是一个词，你分开读是没法理解的。一个句子很长，这样的义群很多，你不断根本读不通，平时多练习，边读边用笔划义群，考试时就是习惯了。&br&二.题目是Cubiks的，不是SHL的，网上有例题，各位可以找找适当练习。&br&三.还是别看手表。&br&四.其实都是废话，英语真的要看平时的功夫。&br&&br&面试——展现自己，投其所好。&br&先是带简历去，他们会让你在群面前做自我介绍。&br&诚实，一定要诚实。不诚实你就直接死掉了，给我们面试的就是一个九年的高级经理，你觉得你骗得过他，那你就不用相信任何年报了。 他拿着你的简历问你太多不是一件好事，并且是抓着一个事情不断问下去，问细节。不是他觉得你好厉害，是他怀疑你。 我那一场里，我被问的最少，经理问我一个”最佳视频奖“怎么得的？是不是我们队里有人会做。我就说，我找朋友帮我们做的。他就不问我了。&br&多夸别人，少吹自己。我自我介绍也是最短的，我说我在学习ACCA过程中遇到了很多来自四大的老师，他们都很厉害，他们的态度、能力、人格都深深吸引了我，我希望我有一天能和他们一样。这是实话，我也同时传达了我虚心学习他人的品格以及我对四大文化的极大认同。当经理问我一个比赛的细节时，我没吹嘘比赛多牛，我自己多牛，我说的是：“我的对手们很强，他们来自浙大南大等名校，我认识到了自己的差距。”对手强就是比赛强，比赛强就是我强，罗里吧嗦说太多都是浪费，言多必失。经理问我们团队怎么样，我说两个非财务的同学给了我们很大的帮助，简化了我们的方案，其实有的问题不是这么复杂，每个人在团队里都能做出贡献，只要我们愿意倾听和理解。&br&另外，我必须提的一点是，事实上，像我这样非名校出身的学生是有一种优势的。毕马威办这个项目，要花很多的人力物力，如果培训实习完，学生都拿着这份经历跑掉了，那就白搞了。对于名校的孩子说，这个项目是一个跳板，以后出国、去投行，路很多。他们录取的顾忌会很多。而对于我来说，这就是我想要的，也是最好的，我就是要留下来，所以，务必告诉他们，你一定会留下来的。我的简历的最后就写下了一句：成为一名杰出的财务工作者是我在大学所明确的职业理想，我这一年多里做的事情都是围绕这个来的，衷心期盼您能给我这个机会。&br&&br&关于群面。看了面经的人都知道一个点——aggressive。毕马威不喜欢aggressive的人。我很认真的想了这个问题，什么叫aggressive？在我看来，这是一种状态——你想拥有的发言权与你实际拥有的发言权不相称。你没有能力，你却要发言，大家不听，你就会激动，提高嗓门，顶撞别人。可如果你真的很出色，不要介意，大胆展现出来吧。所以，最关键的一点是发言权的获得和合理使用。在十个人里，我的学校背景是最不行的。所以，我在几个环节里进行安排。&br& 第一，自我介绍里着重说的是我通过的ACCA，我在分析方面有知识上的权威。&br& 第二，HR问我的问题就是一个做Case study的比赛，这又是一个能力的证明。&br& 第三，第一句话一定要产生影响，让人映像深刻。我们一开始讨论的是项目的时间问题，大家讨论了一会儿，我一句话没说，直到大家已经形成意见了，我才举手开的口，有理有据地说了自己的意见，并直接推翻了之前的决定。&br&第四，不要老去听其他人说的空话，跟着别人走。看案例，全程紧抓数据。发言要有根据， 数据是最客观的根据。要形成能影响决议的数据，并能清晰地说出你数据的形成依据，这样的数据，两三个足矣。事务所成天和数据打交道，你抓住了数据，就能获得HR的亲睐。&br&&br& 大概就是这些。也就是四个字——投其所好。多站在招聘方的立场想问题，只要你能给他们想要的，他们就会要你。&br&&br& 有同学问到，所以附一个毕马威精英计划的介绍：精英计划是毕马威会计事务所面向大二学生开展的一项实习培训计划。进入这个项目意味着你能在大二进大三的暑假就获得在职带薪培训。并在大三学习毕马威提供的免费网络课程。大三的寒假，你将参加忙季的全职实习。如果一切顺利，你将在大四前获得毕马威的offer。这个项目能让你先人一步地学习技能，走入职场，提升能力，拓展人脉。站在大二这个时间来说，还是很不错的。所以，大一的小伙伴们准备起来吧！
这篇是我大二时写的，原名叫《一个二本渣是如何进入毕马威精英计划的》（人人上的那篇我删了，只留了空间上的，百度上能搜的都是他人博客转载的） ………………………………………………………………………… 今早收到消息，被告知通过了毕马威精英计划的面…
&b&贴发票的四大标准：四边齐、表面平、无凹凸、书本型。&/b&&p&&b&贴发票前的准备工作：&/b&&/p&&p& （1）确保桌面整洁，有足够的空间进行发票整理；&/p&&p& （2）准备好需要的贴票神器，比如：笔、便利贴、计算器、胶水（固体胶、双面胶是不行的）、粘贴发票的附纸（如：报销单、发票黏贴单、白纸）；&/p&&p& （3）提前算好个人发票的金额，并记录备案；&/p&&p& （4）依照发票的种类（如：交通费、差旅费、餐费）、发票的尺寸大小进行归类。&/p&&p&======================&/p&&p&正确的贴发票方法：&/p&&br&&p&一、
发票或原始单据从右到左，先小张后大张粘贴。粘贴时请&b&切勿使用双面胶，不建议使用固体胶&/b&。&/p&&img src=&/055d6eead51b_b.jpg& data-rawheight=&189& data-rawwidth=&288& class=&content_image& width=&288&&&p&&img src=&/8bb8b2e9ce83df258a73cabe6cc5ccf0_b.jpg& data-rawheight=&189& data-rawwidth=&288& class=&content_image& width=&288&&二、
粘贴的票据与粘贴单上下、左右对齐，不可超过贴贴单上下及左右边界，每张票据约错开1厘米左右的距离，票据呈鱼鳞状分布。&/p&&img src=&/7ec8136fbd820c4eaf2b2fb_b.jpg& data-rawheight=&190& data-rawwidth=&288& class=&content_image& width=&288&&&br&&p&&img src=&/eedb5afbd7a51ba8b324_b.jpg& data-rawheight=&190& data-rawwidth=&288& class=&content_image& width=&288&&三、
每张粘贴单粘贴票据10-15张左右（餐费和车费可适当增加到15-20张），粘贴发票或原始单据总的要求是分类粘贴，粘贴单整齐、平整、均匀。粘好票据后请将“非粘贴处”折叠粘贴好。&/p&&img src=&/f4659a6daa655bc5d37641dae3bef515_b.jpg& data-rawheight=&208& data-rawwidth=&288& class=&content_image& width=&288&&&img src=&/a2c1cc77aaca3ab221f7_b.jpg& data-rawheight=&208& data-rawwidth=&288& class=&content_image& width=&288&&&p&四、
当遇到发票面积较大，超过粘贴单上下限或左右限，则以可见发票内容明细的情况下以粘贴单的上下右边为基准，适当超出左边“非粘贴处”内。请将超出粘贴单的部分折叠好。&/p&&img src=&/6b9ebd293b45_b.jpg& data-rawheight=&196& data-rawwidth=&288& class=&content_image& width=&288&&&img src=&/e0abfa26262dbeb805f05b1_b.jpg& data-rawheight=&196& data-rawwidth=&288& class=&content_image& width=&288&&&img src=&/8cb6e7a234bf_b.jpg& data-rawheight=&208& data-rawwidth=&288& class=&content_image& width=&288&&&img src=&/62d2b7dca554f5e27a04f_b.jpg& data-rawheight=&208& data-rawwidth=&288& class=&content_image& width=&288&&&br&&br&&p&五、
报销汇总单上需要注明实际附件张数。（每张票据均需盖附件章。付款单位（或客户）处请盖本单位名称章。）&/p&&p&&br&======================&br&超快的贴发票方法：&br&STEP1：先叠平&br&&/p&&img src=&/c138dabfe36b_b.jpg& data-rawheight=&328& data-rawwidth=&477& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&477& data-original=&/c138dabfe36b_r.jpg&&&br&STEP2：然后将它们弄出一个斜坡，然后在纸上涂满胶水，直接将一叠发票的斜坡整体贴上去，就大功告成了，&b&&u&速度绝对非常快，绝对非常快，&/u&&/b&&b&&u&绝对非常快&/u&&/b&。（论如何让审计发疯）&br&&img src=&/c4609fd2abef_b.jpg& data-rawheight=&383& data-rawwidth=&468& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&468& data-original=&/c4609fd2abef_r.jpg&&&br&如图，贴上去就OK了&img src=&/48ee704ea2b28e82aaee7fd8_b.jpg& data-rawheight=&425& data-rawwidth=&493& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&493& data-original=&/48ee704ea2b28e82aaee7fd8_r.jpg&&
贴发票的四大标准：四边齐、表面平、无凹凸、书本型。贴发票前的准备工作： （1）确保桌面整洁，有足够的空间进行发票整理； （2）准备好需要的贴票神器，比如：笔、便利贴、计算器、胶水（固体胶、双面胶是不行的）、粘贴发票的附纸（如：报销单、发票黏贴…
我同意 &a data-title=&@肖康& data-editable=&true& class=&member_mention& href=&///people/f034d1ff608cb0f6ffb582bc& data-hash=&f034d1ff608cb0f6ffb582bc& data-tip=&p$b$f034d1ff608cb0f6ffb582bc& data-hovercard=&p$b$f034d1ff608cb0f6ffb582bc&&@肖康&/a& 的答案——尽管他回答得很简短——的前半句。不说有多少深度、至少能做到有针对性的财务分析，应该基于业务模式之上。&br&&br&我们在写财务尽调报告的时候，通常需要花专门的篇幅来描述公司的业务模式。虽然大部分时候投资人对目标公司业务模式已经很熟悉，很多方面比我们了解得更透彻，但我还是坚持会计师应该以自己的角度将其重述一遍，目的在于 1）让投资人印证其之前的想法，有时候不同的出发点可以带来新的思路；2）让会计师自己能够理解在这个业务模式下的财务节点、驱动因素和表现方式，并确认后续分析的口径。&br&&br&-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------&br&&br&拿常见的收入和毛利分析来说，来看一个简单的例子，&br&&img data-rawheight=&477& data-rawwidth=&810& src=&/fd6ec84391_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&810& data-original=&/fd6ec84391_r.jpg&&标的公司是一家主营工程设计类的企业，相比较同类的服务类公司，在它的业务模式里有两个相对需要注意的方面（见上图红圈）：&br&&br&一是它所从事的业务技术门槛不高，自有技术团队的能力仅能保障项目的实施，但不足以构成市场上的主要竞争力。它的客户和项目主要来自于创始人的社会关系，同时需要大量公关活动来维系这些关系资源，此类打单支出与其销售行为有直接关联。受到关系远近、竞争对手的行为等影响，拿下两个几乎同等规模和要求的单子，所花的代价有可能是截然不同的。因此单纯考察账面毛利的意义不大，需要将这些营销开支匹配上去，考察一个类似“净毛利”的情况。&br&&br&二是它现有的模式下，由于自有团队仅承担设计工作、具体实施均外包给第三方，因此在采购端需要为配套供应商垫付大量的流动资金；而在销售端，由于议价能力弱，账款回收很慢。因此标的公司的大量流动资金被上下游占用，资金链一直吃紧。在这一模式下，某一时段内能接多少项目进来，很大程度上取决于手里有多少现金可以支配。因此在分析销售变化的线性趋势时，需要结合公司资金量的变化情况（如下图），否则一些波动就无法得到合理的解释。&br&&img data-rawheight=&206& data-rawwidth=&639& src=&/0a001d89ec5a9c9d4f3b09_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&639& data-original=&/0a001d89ec5a9c9d4f3b09_r.jpg&&&br&-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------&br&&br&再来看一个直观的例子：&br&&img data-rawheight=&300& data-rawwidth=&832& src=&/c02ed4d685ee9f45eee2e018dd37749f_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&832& data-original=&/c02ed4d685ee9f45eee2e018dd37749f_r.jpg&&标的企业是一家从事化工产品制造的集团公司。基于上图描述的业务模式，实际上对收入构成和趋势的基本分析要拆分到哪些口径已经可以大致确定了：&br&- 按直接销售渠道和代理经销商渠道划分。其中，通过集团内子公司向终端客户的销售，与直接由集团公司卖给大型终端客户的销售行为，虽然从整个集团的角度来看都是直销，但业务模式不同，需要分别单独来分析&br&- 按三条产品线划分&br&- 按两类客户规模划分&br&- 按客户所在地区划分，等等&br&&br&另外除了常规分析口径外，会计师后续需要关注和分析的信息还会包括：&br&&ul&&li&集团内各阶段之间的关联销售有预设的毛利分配指标，实际毛利情况是否与指标相符？&/li&&li&集团内各家公司的毛利分配，造成的净利结果是什么，是否存在不合理的关联方定价和利润转移？&/li&&li&直销模式和经销商模式的定价策略如何区别，以平衡两个渠道的销售？&/li&&li&两周销售渠道下的物流和营销成本的差别，对各自渠道净利的影响，等&br&&/li&&/ul&-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------&br&&br&最后再举一个稍微复杂一些的例子：&br&&img data-rawheight=&468& data-rawwidth=&825& src=&/5f0d19ee2a4b77ebab2813_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&825& data-original=&/5f0d19ee2a4b77ebab2813_r.jpg&&这是一个跨境并购的案子，标的企业是一家境外林业公司，从事板材加工和销售。按照公司提交的BP，他们由于缺少资金、设备不足，开工率一直徘徊在产能的五成左右，因此需要融资来提升生产效率。&br&而从我们的角度来看，要对这家公司的业务进行财务数据分析，实际上需要切割成三个板块来看（如上图）：原木采伐，板材加工，销售运输。因为在这三个阶段上，需要投入的主要资源类型是有显著差别的：&br&采伐阶段：政府发放的采伐许可；人力；运力（汽车）&br&加工阶段：厂房及设备；人力&br&销售阶段：运力（铁路车皮，船舱位）&br&&br&因此在分析集团内分别从事上述三块业务的子公司的成本构成时，需要针对不同的成本要素做重点分析。进一步的，比如对于销售环节的运输成本，在进行分析之前还要细化梳理不同的销售对象和销售途径所需要的运输途径（如下图），以此作为运输成本分析口径的拆分依据。&br&&img data-rawheight=&488& data-rawwidth=&736& src=&/6cdd72fbfd30_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&736& data-original=&/6cdd72fbfd30_r.jpg&&基于上述对运输模式的理解，才能确定类似以下对运输成本的分析口径。&br&&img data-rawheight=&460& data-rawwidth=&533& src=&/a1b35d37768eac0ff3581b9dcb562b4f_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&533& data-original=&/a1b35d37768eac0ff3581b9dcb562b4f_r.jpg&&&br&而在完成对人力成本和运输成本的分析后，我们注意到的实际情况是，在当地的环境下，这两项生产要素的供给都是有限的。以人力资源为例，我们作出的分析结果大致如下图，其薪酬水平在逐渐接近盈亏平衡线的情况下，所能招募到的合格工人仍然远低于设想中的生产规模所需的人数，而且已经呈现边际成本激增的迹象，意味着哪怕不惜成本抬高工资也不会用什么作用。对运输成本的分析呈现类似的结果，受港口和铁路运力的限制，即使能生产出更多的产品、并且愿意花更高的代价去找运输商，在限定的时间段内也运不出去。&br&&img data-rawheight=&412& data-rawwidth=&712& src=&/afb3ea43c63ae84fb395bad_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&712& data-original=&/afb3ea43c63ae84fb395bad_r.jpg&&因此困扰这家公司的痛点并不是管理层声称的资金不足，而是外部客观环境根部无法支撑它为了实现盈利水平所需达到的产能，即使得到融资也无法改变其经营现状，公司在BP中描述的前景只是一种幻觉。&br&&br&我想这就是基于业务模式所进行的财务分析的一种价值体现吧。
的答案——尽管他回答得很简短——的前半句。不说有多少深度、至少能做到有针对性的财务分析，应该基于业务模式之上。 我们在写财务尽调报告的时候，通常需要花专门的篇幅来描述公司的业务模式。虽然大部分时候投资人对目标公司业务模式已经很…
&b& 16.5.5更新:开了一个会计学习交流的微信公众号:马老师讲会计，欢迎关注。
&/b&&br&&br&&br&&b&10月15日紧急更新：&/b&
今天有个同事说今年的准考证下载截止昨天，今天不能下载了，大家的2015注会考试准考证都下载了嘛，虽然今天说有点晚，希望大家都好运。 &br&&br&&b&10月3日更新：&/b&
国庆的早晨，不用上班，躺在床上看到这个题目，有感而发，随手写下几年前考试的经历，以前偶尔给学生讲这段经历，逗得学生哈哈大笑。这么多人的关注和点赞还有评论，感受到一种被信任，也不知大家都考过没，力量微薄，写点自己的经验希望帮助有需要的人。&br&&br&
我从来都不是聪明人，但算的上一个坚持不懈的人。高中没有考上，大学考了两次，注会考了六年。我大学毕业时我们班已经有人全科通过了，我是工作才开始考的。09年通过经济法，10年通过会计，11年通过税法、战略,12年颗粒无收，13年通过审计、财管。14年通过综合。经济法，战略一次通过，税法，会计两次通过，财管，审计三次通过，财管三次的成绩分别是26,57,78。审计三次的成绩分别是57,59,62.25。 2013年开始考注册税务师，注册税务师上半年考，13年下半年要考中级，中级和注会考试时间非常接近，怕没时间复习，就在上半年报了注税。13年考过经济法，财务与会计。14年考过税法一，税法二，税务代理。同时13年考过中级，因为有上半年注税经济法和会计的底子加上准备注会的财管，中级非常轻松的过了。所以建议大家，如果能考中级，最好把中级和注会连起来，省力。&br&&br&
考试的经历说完了，说说注会考试。&br&&strong&
1.为什么选择注会？&/strong&&br&&strong&
信念决定努力程度&/strong&，可能这条路有点长，所以一定要信念坚定。我当初就是想给自己的将来更多的选择，并且确实大学学的不怎么样，也想系统学习会计专业方面的知识所以选择了考注会。
&br&&strong& 2.报考科目&/strong&&br&因人而异，身边有些人的想法是先报审计和会计，过了最难的，以后就轻松了。但我的想法是先把帽子扔过墙。我先选了经济法，并且一次考过，后面无论如何我都不会放弃，五年期限从考过经济法就起算了。如果最难的一次性搞不定，两次搞不定可能就会气馁了，就算放弃，不会有任何成本，放弃就放弃了。我认为注会由易到难分别是战略，经济法，税法，财管，会计，审计。&br&&strong&
3.学习资料&/strong&&br&&strong&
课件加真题&/strong&。一定要听课，多年专注培训的老师们可以帮我们抓重点，理思路，学习效果肯定比自己看好。课本我都没有买，只买轻松过关1（只是多年习惯而已，没用过中华的，适合自己的就是最好的）和网校课件。大多课件是买轻松过关的时候送的，有的课件是自己在淘宝网上买的，都很便宜，都是双校（东奥，中华）的课件。我觉得以下这些老师的讲课风格比较适合我。经济法（郭守杰，东奥），税法（叶青，中华），会计（张志凤，东奥），战略（杭建平，中华），审计（刘圣妮，东奥），财管（陈华亭，中华）。真题用的就是轻1每的历年真题部分。&br&&strong&
4.复习方法
&/strong&&br&我一般考前三四个月开始复习，时间太长，我怕战线太长，身心疲惫。一旦开始，都会排除干扰，学习时间一般是早晨上班前两个小时，晚上下班后三四个小时，周末。我从来不打疲劳战，效率是最关键的，不能复习的过程中因疲惫丧失信心。 &br&&br& 买的课件里有很多班次，我一般选择基础班，习题班，串讲班三个班次。每次听课前，都会预先看讲义，认真的看，在听课的过程中以1.6的速度听，听的过程中之前看的懂可以稍微放松听，不懂得就高度集中，这样听完课很有收获。听完一章我都会做笔记，强迫症，真的没办法，不做笔记全身不舒服。晚上入睡时，都会回想一下听的课，第二天再学新课时，会把昨天的再回想复习。周末会把一周的总结复习。
学习真的是不断的重复。有时候我会把我学习的东西讲给外行听，有时候别人不愿意，硬讲，讲的效果非常有助于自己理清思路，帮助记忆，加深理解。基础班我至少要学习三遍，基础班扎实复习完，开始学习习题班，习题班基本不听，只做题。感觉差不多的时候，开始做真题，真题一定要咀嚼，反复咀嚼，非常熟练，不要一知半解或者看着答案做下来，那样还是没有转换成自己的能力。轻松过关有些题做不出来也不要紧，但真题一定要做熟做透。 串讲班也要听，查缺补漏。&br&
每门课都有重点章节，把主要的精力放在重点章节上。先攻克每门课的主要章节，心里会踏实很多。 注会考试现在采用机考的方式已经比以前简单很多了，考完之后大家都感觉题目不难，所以对知识点的全面精准掌握很重要。&br&&br&
希望以上的浅见能帮到再次看到这篇文章的人，以上是我的学习方法，不是普遍适用的。我认为通过注会考试的核心在于，&strong&适合自己的方法+效率+坚持不懈 。我们所做的一切都是为了我们自己和身后自己在乎的人，所有的努力最后受益人都是我们自己。别人与我们无关，也没必要赋予太多沉重的意义&/strong& ，&strong&就是一个普通考试，只是考试内容多，考试时间久而已&/strong&。&br&
................................................................分割线...........................................................&br&10月1号&br&
2012年想回到家乡，就在报名的时候报到我们市，可是下半年决定不回了。考试的时候，坐30个小时的火车回家乡考试。 考试的地点在我们市唯一一所大学，我提前一天去了，朋友找的房子是工地的板房，外表看不出来，实际是板房。不隔音，被子薄，想加一床，服务员不愿意，夜里冻的一直没有睡着，迷迷糊糊睡了两个小时。 早晨去考审计，旁边一位40岁的大姐不小心把地上的开关踩了，突然关机，吓的我心脏快跳出来了，还好没出意外。下午考财管的时候，我的电脑特别破旧，放键盘的地方，边上的护栏吊着，有根小钉子外露着，右手食指被扎破，血流着，还在答题。是自己复习不到位，在提交时，感觉财管过不了。 考完之后赶往火车站，要晚上到西安，赶早晨7点40的飞机。那天火车晚点了4个小时，在火车站给叔叔打电话说自己晚到时，眼泪狂流，取票大厅里很多人排队，也顾不了那么多了，没有理由，就是想哭。 到西安凌晨12点，睡了五个小时，就赶往机场，在飞机上，想着自己这么多年的考试究竟值不值，想着又想哭，把头仰起来，不让别人看见，眼泪不住的流。 元旦前一天出的成绩，结果，审计59。财管57。那天我要去表演节目（祖国你好），化了妆，我又没出息的哭了，可想而知，脸上哭的一道一道。 我不是聪明的人，我知道自己比不得那些一次性过的大牛。我的几个科目都考过两次。 我始终有一个信念，那就是只要坚持不懈，我最终能得到自己想要的。可能有人21岁就考过，可是我27岁考过又有什么关系，我的参照对象是昨天的自己，不是别人。每一次失败了，无所谓，只是知道结果那一刻很难过。过后呢，继续前行。我走的慢，但是我一直在走。
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10月15日紧急更新： 今天有个同事说今年的准考证下载截止昨天，今天不能下载了，大家的2015注会考试准考证都下载了嘛，虽然今天说有点晚，希望大家都好运。 10月3日更新： 国庆的…
-&/p&&br&&br&&p&前两天老包说包子铺的报表上出现了应收账款急剧增加的现象，具体的情况也没细说，甚至不知道是什么阶段的问题，是季度还是年度。但他支支吾吾地要来找我问问情况，我就趁老包在路上的时候，设想了以下几种可能。&/p&&br&&br&&p&&b&一、老包陷入了竞争泥潭&/b&&/p&&br&&p&老包的包子铺在知乎走红了，生意越来越红火，眼红的也越来越多。本来这条街上只有老包一家，是独门买卖，结果最近几个月各种包子铺像雨后春笋一般冒了出来，一条街上足足开了老王家、老唐家、老楚家等等十几个包子铺。这些个包子铺还各有特色，有的送货上门，有的可以定制包子的形状和馅料，有的还上了舌尖上的中国，老包家的生意一天不如一天。&/p&&br&&p&在竞争中找不到优势，老包只能采用降价策略，希望薄利多销，效果并不明显。在困境之中，老包祭出了自己的杀手锏「先吃包子，月末付款」的促销活动。所有的顾客可以凭会员卡随便吃饭，之后月末统一结账，方便快捷，大受欢迎。&/p&&br&&p&可是，这种「赊销」的促销方式就带来了一个问题，每个月老包的包子卖出去了，但是钱没有收回来，就形成了「应收账款」。本来包子铺是一手交钱一手交货的，但是现在和竞争对手相比，价格、质量、售后服务、就餐环境都没有优势，只能用「赊销」的方式来进行促销，产生了大量的应收账款。&/p&&br&&p&应收账款的大量增加，可能反映了企业所处竞争情况的恶化，这种竞争加剧的情况可是是由于大量对手涌入市场，或者整体市场需求下降等原因。&/p&&br&&br&&p&&b&二、老包想实现自己的不可告人的目的&/b&&/p&&br&&p&简单来说，「应收账款」是企业销售收入的一部分，通过对应收账款的调整，可以达到调整企业利润的目的。企业为了优化筹资环境、掩盖财务问题，都可以通过对应收账款的调整来虚增利润。同样，对应收账款的调整也可以缩减利润，达到避税、偷税的目的。&/p&&br&&p&最近包子铺经营的不太好，这个应收账款的急剧增加有可能是通过设置假客户，虚开销售发票，编造卖包子合同达成的。很好理解，老包找到了老王，签下了一纸两千万元的包子订货合同，并且声称已经发货开票，但其实并没有把包子卖给老王，老王也没有把钱付给老包。虽然这是一笔虚构的交易，但包子铺账面的收入的确增加了，利润数据也有所提高。&br&&br&&/p&&p&也有一种可能，老包的包子铺最近和新客户老张做了一笔买卖，一次性订购了一百万元的速冻包子，但是未成想老张开的是个皮包公司，老包发货之后却没有收到货款，老张也人间蒸发。面对这种重大的经营损失，老包不敢和投资人如实交代，所以他索性不去计提坏账，就把这笔交易放在应收账款里，想要能拖多久拖多久，再谋对策。&br&&br&&/p&&p&应收账款舞弊的手段有很多，比如在账户里虚增客户、通过关联交易购销舞弊、对坏账和坏账准备的调整等等，我们在这里就不一一赘述了。&br&&/p&&br&&br&&p&&b&三、老包的包子铺进入了飞速发展的扩张期&/b&&br&&br&&/p&&p&赊销不是坏事，企业经营中有赊销很正常，只要信用评估得当，赊销不失为一种促销的好办法。自从大领导光临庆丰包子铺之后，全国人民喜迎吃包子的新潮流，包子铺的生意突然变得特别好，也有很多大公司来订货，希望老包给他们的公司食堂提供一流的肉包子和菜包子。这些大客户都是每季度结一次账，老包就给了他们赊销的权利，所以包子铺的应收账款急剧增加。&br&&br&&/p&&p&公司营业额飞速提升，如果应收账款也是同比上涨，同时每一个交易方有据可查、信用良好，应收账款周转率（应收账款周转率=主营业务收入净额÷应收账款平均余额，这个公式有值得讨论的空间，在此不提）保持在健康的水平，那也是一个业绩走强的体现。&br&&br&&/p&&p&还有一些情况，比如一些具有周期性的行业，也会有周期性的应收账款增加，这就是正常的体现。不是说应收账款急剧增加就一定是坏事，但财务指标的异动都是值得关注的。&/p&&br&&br&&p&&b&四、总结&/b&&br&&br&&/p&&p&应收账款的急剧增加只是老包的包子铺展现出的一个财务现象，具体反映了什么经营问题还是要放到实际操作中去看。对于这一科目具体的分析方法，可以试试百度关键词「应收账款审计」，可以获得一些材料和思路。应收账款属于短期债权，账龄一般不宜太长，一般来说这一指标的急剧增长不是积极的业绩表现，但也不能一概而论。&br&&br&&/p&&p&应收账款的回收速度反映了公司的资金流动水平，应收账款的管理水平直接决定企业营业周期的长短，而这些指标的绝对值在不同的行业之间差异很大，需要具体到每一个案例中去分析。&br&&br&简单提一下应收账款管理不善可能对企业带来的风险，其一，就是坏账风险增加，可能使企业面临直接的资产损失；其二，是资金流转速度降低，影响公司的经营效率；其三，太多的赊销往来会增加公司的人力成本，追债不是一件容易的事，财务处理上也容易出现纰漏；其四，账上利润和生产成本失衡，可能造成现金流断裂、利润虚高（潜亏）等风险。&br&&br&&/p&&p&至于如何解决问题，思路都是大同小异，例如提升产品竞争力、完善内控、采取科学的信用政策，谨慎选择结算方式等等。但是思路也只是个方向，具体的执行问题还是要结合案例来做，报表永远不能脱离实务而存在。&/p&&br&&p&感谢阅读。&/p&
- 前两天老包说包子铺的报表上出现了应收账款急剧增加的现象，具体的情况也没细说，甚至不知道是什么阶段的问题，是季度还是年度。但他支支吾吾地要来找我问问情况，我就趁老包在路上的时候，设想了以下几种可能。 一、老包陷入了竞争泥潭 老包的包子铺在知…
&p&做典当，不算高利贷，但是大额资金的风险控制模式应该差不多。&/p&&p&干了两年多，遇到了各式各样的人。很多来借钱的人都会给讲故事 ：遇到了怎样一个赚钱的好机会、重资产只是缺现金流、自己未来会如何如何牛逼等等。但是不管讲了什么样的故事，对我们来说都毫无意义，我们有一套自己的风控措施，最终要做成业务，都要解决3个问题，我把他归纳为：&/p&&p&&b&你是谁？&/b& &b&钱到哪里去？&/b& &b&钱从哪里来？&/b&&/p&&br&&p&&b&你是谁？&/b&
借款主体的基本资料，要提供个人的身份证、结婚证、户口簿、个人征信、名下的房产车辆产业等。若借款主体是公司则要提供企业的证照、征信、章程、各银行贷款情况、企业经营情况、企业拥有的所有资产等
客户提供后我们要通过各种途径去落实，若有隐瞒或者欺骗行为的直接过掉吧&/p&&p&我们的调查并不特别全面，只是非常的关注几个认为重要的问题，做到详尽，例如：&/p&&ol&&li&银行方面，通过银行内部关系打听客户会不会被抽贷被压缩等等，看看行里的意向，审批手续
&/li&&li&房产方面，通过房产交易中心调查其有无抵押查封和详细的情况
&/li&&li&行业方面，打听客户所在行业有无对其的评价，这个需要人脉了
&/li&&li&实地勘查，看客户公司、工厂，有时候去家看看，不过这个很少。新客户必须去看现场
&/li&&li&涉案调查，让律师在法院调查其涉案情况，是否有大量的民间借贷案件，是否有大量业务纠纷。目的一是看看信用如何，二是防止由账户被查封的情况，这个和银行调查是联动的
&/li&&li&银行征信，看有无关注和不良，看企业总的贷款和担保情况，看接下来还有几笔要还的贷款，防止被入套（做完一笔还必须做第二笔，否则第一笔银行放不下来）
&/li&&/ol&&p&有些方面比银行做得细，但是有些就差很多，比如各种报表啥的，基本不看&/p&&br&&p&&b&钱到哪里去？&/b&
借钱干嘛用的？为了改善生活的就算了吧，用于高风险生意的也算了吧，反问你管我干嘛用的直接撵出去好了…
借款用途很重要，必须有明确的目的，那些说的含糊不清或者漏洞百出的就不要浪费时间了
说的靠谱的可以进行下一个环节：落实和控制
客户自述的所有信息都要去落实查证，如果因为种种原因无法查证的，放弃
资金去向必须由我来直接控制，客户坚决要求自行支配的，放弃
举个例子来说，借款用途是银行还贷过桥。
银行方面必须得到副行长级的确认，保证企业没问题，不会抽贷等（自己和银行不熟的话就算了吧，放弃）
还款操作必须由我司来进行，借款从我的账户进客户指定账户，最后进还贷账户。我控制客户转款路径上所有公司的银行网银、印鉴、票据等
客户从借款发放到还贷完成，全程根本看不到钱。&/p&&p&要点就是必须专款专用，款项去向在我控制之下，客户无法挪用&/p&&br&&p&&b&钱从哪里来？&/b&
客户怎么还钱？什么时候还？从哪来钱？
还款来源是重中之重。无法保证这个，所有的一切都是白搭。
还款来源同样必须明确可查证落实，同样也需要在我控制之下，目的是客户无法挪用。
实际操作起来是比较复杂的，要说透不容易，说几个主要的还款来源的风控吧&/p&&p&1.明确的、既定的、板上钉钉的还款来源
仍以银行还旧贷新的过桥业务为例，前期经过落实了，银行何时发放贷款发放的金额都很明确。现在要做的就是控制，保证银行放款后能用于偿还我司的借款，保证不挪作他用。
控制银行借款主体的所有能用于转款的东西，包括网银、证照、票据、印鉴、密码器等。印鉴要在柜台验印，网银要提前做小额支付测试并确认转款限额，密码器要实际操作测试。必要时还要控制法人身份证。
银行放款是流贷形式的，要控制受托支付户的全套东西，要提前备好受托支付用的票据
银行放款是承兑形式的，要全程跟随控制汇票，不收到贴现款不给票。电票还要拿到收票人网银
如果和银行关系较好，最好能提前沟通，把贷款发放时间安排在下班以后。
在银行贷款发放前还要再一次落实客户账户是否有查封和冻结情况。
做到以上几点，基本上就能控制住钱了。客户根本不用他出面，账上有了钱直接就还给我们了&/p&&p&2.有足额的抵/质押物做为还款来源
客户现金是没有了，但是有点东西还比较值钱，抵押质押给你，万一没钱还就变卖折现吧。
这种情况很常见，风控措施相对是比较复杂的，以最常见的房产抵押为例吧
要确认给你的抵押物是干净的。去落实有无查封、全款是否付清、有无除银行按揭外的其他抵押、权属是否明确、全部所有人是否都同意处置、目前是否有出租、是否是唯一住房等。
最安全的方法是去房产交易中心做房产抵押，如果条件受限做不到，起码落实清楚上述几个事情后再做综合考虑。
接下来是要做客户不能还钱需折现的考虑，未雨绸缪。这些考虑包括：
房产估价是按照易于出手的价格估算并且压低折当率（客户不一定同意，要反复沟通）；
提前备齐打官司所需的全部法律文件（涉及客户的资料，借款前问客户要通常都会给，只要打官司时发现少东西再要客户就不会配合了）；
时间节点的把握，这里指的是诉讼和查封。这点很重要，做早了可能会影响客户征信，把本来的低风险业务搞进死胡同，做晚了会丧失主动权或者减少将来房产处置后的份额。
完美情况是做到一押一封。&/p&&p&房产抵押的问题上能说的太多了，很多玩法，有很多不良律师就喜欢干这个&/p&&p&3.未来的收入做为还款来源
这种来源是客户用的最多的，也是我们拒绝的最多的，大多数故事都是在讲这个。
我听过处理国家储备粮先通过关系低价买入已经有公司愿意高价收购的故事；
东北夜总会向山东啤酒厂低价进啤酒高价销售的故事；
发明专利被多家公司意向转让收购现在就差“饭钱”的故事；
收购了一冷库过期鸡要出口给急缺鸡肉的外国人民的故事；
马上就要上市会打滚赚钱的故事；
这些还算是理智型，起码能自圆其说的讲出个所以然，还有不理智型的：
我是开公司的，我会赚大钱...
我有内幕，我买的股票会搭着火箭往上涨...
背景深厚水很深政府会帮他还钱...&/p&&p&我挺爱和这样的人谈业务的，听他们讲故事觉得特别好玩。因为只要到了这一步是铁定不会借给他们钱的，没有心理压力，且听着玩呗。
他们说的这些事我压根都不会去查证落实，因为这些故事都有一个通病：我控制不了
这些收入如何能保证收到？如何能保证收到后用于偿还我的借款？
做不到，不靠谱&/p&&p&我控制不了的对我来说就没有意义，各种信誓旦旦热泪盈眶统统没用。&/p&&p&做资金生意最重要的是自身的资金安全，钱可以少赚，但是本金损失了就没得玩了。
哪怕你利息收到每天千一，年化36%呢，够高了吧。但是只要有一笔本金损失，等量业务要做1000笔才能补回来。
我们的风控原则是一票否定，发现10个问题，只要有1个问题没说清或者不真实，这笔业务也不做
还有一个办法是反向思维，先把借钱的客户认定为骗子或者这笔业务是不良，然后全方位的考虑看能不能推翻这一观点。能推翻的就做，有瑕疵的就不做。&/p&&p&至于有些人说的强行催收。。。 从来没用过，因为用不上。
能预防的就预付，能法律解决的就法律解决&/p&&p&先写到这吧，想起来再补充&/p&&p&=============
分割线============= &/p&&p&感谢这么多朋友的抬爱，看了大家的评论，有朋友提了新的问题，有朋友有一些误解。在这里集中回答和解释一下吧&/p&&p&&b&关于适用的业务情况&/b&
很多朋友觉得这种风控措施过于严格了，会不会有成本和效率上的问题。
其实不是所有业务都这么做的，会根据客户的情况和借款的金额选用不同的风控措施。
对我们来说这种措施适用于大百万以上的业务，小几百万的业务基本已经不做了。
业务目前仅针对企业，单纯的个人借款不做
我们的风险理念是金额越大反而相对越安全，这个不详细解释了，大体意思就是体量越大银行越不容易让他们死掉，小企业的死活银行不怎么在乎。
当然了各家有各家的观点，反正我们是这么认为的&/p&&p&&b&关于银行&/b&
有朋友认为风控太严客户干脆找银行借钱好了，费用还相对少一些
其实和银行是没有业务冲突的，我们和银行经常合作
在银行借钱的优点主要是费用相对少，缺点是审查较为严格，时间较长放款慢
我们所有的调查工作通常会在1天内完成，很多业务都是第一天申请第二天放款的，速度快
各企业的情况还是挺复杂的，有些是达不到银行的标准但是能达到我们的标准，很多是急用钱的。
需求不同造成了市场划分，客户根据自己的情况来选择适合自己的融资渠道&/p&&p&&b&关于典当、民间借贷、高利贷&/b&
高利贷这种说法很笼统，而且带有贬义。就是借贷业务嘛，收的费用高一些而已。有说砍手砍脚黑社会的，那个与我们真的一点关系都没有。
我们就是做融资借贷的，不管是用典当的名义还是用民间借贷的名义。收费高，但都和客户提前谈好了的，客户如果觉得可行才做，承受不了也没有逼着客户做。
有人说乘人之危趁火打劫的，我完全不同意这种说法。
在双方谈妥的情况下客户付出成本达成自己的目的，这是一种契约行为。
双方都有选择的权利，我认为风险高的可以拒绝、认为收益低的可以拒绝；客户认为要求多了可以拒绝、认为收费高了同样可以拒绝。
很多业务因为时间急或客户的原因，实际是没有抵押物的，客户只凭一张白纸黑字从我这拿走甚至几千万。万一出了问题还不上钱，找谁哭去？我们承担如此之高的风险，剩下的还用说吗？
还有一点，坚持不做长期业务，很多业务都是短则一天，长则一周的。做短期即使费用高一点，客户也是能承受的。
收费高，几乎没有企业能靠正常利润来覆盖这种成本，长期的高息借钱无异于饮鸩止渴。对企业不好，对我们风险也高。
但是，也不会降低费用，因为同样的资金我可以多做几回短期，收益明显比降费用要好，出于自身经营的考虑，不降价、不退票。。。&/p&&p&&b&关于严守风控标准，业务量减少&/b&
很多朋友都指出这一点，风控很严这很好，但是相应的业务量肯定会下降，问这怎么解决。
大家说的这一点没错，的确是这样，业务量下降的很厉害。但是这种下降是我们不是被动的，是主动的。找来要求借款的人越来越多，我们敢去做的越来越少，主动过滤掉大部分觉得有瑕疵的客户。
这个真的没有办法解决，现在的大环境就是这样，各行各业都不好做。银行出于自身资金安全的考虑还经常抽贷压缩，何况是相对弱小的我们。
虽然生意变差了，但是还是想坚持严格风控的原则，经济形势处于严冬，只要没有大的不良，虽然少赚点钱还是可以熬过去的。如果本钱输掉了，那以后就没得玩了。
希望春天来的时候我们还能活着，虽然冬天吃不饱穿不暖的，但是总比死了的好&/p&&p&乱七八糟的又说了一堆。&/p&&br&&p&=================更新===================&/p&&br&&p&不知道为什么最近突然又被很多朋友关注这个问题，正好前一阵刚经历过一个案子，顺便讲讲吧。&/p&&p&这是关于 &b&钱到哪里去 &/b&的问题，因借款用途不明确，最终我们拒绝了。&/p&&p&借款人通过银行的关系找到我们，希望能向我们借2000万，时间最多一个月。&/p&&p&借款人是某生产型企业的实际控制人，该企业股东有很多，大部分是自然人，借款人的持股比例是最大的一个，自述的借款用途为向某一股东收购股权。&/p&&p&借款人说某一上市公司要并购他们公司，谈了好几年了，已经到了实质性阶段，近期可能就要支付高额的定金。&/p&&p&鉴于被并购后会根据持股比例向股东们支付价款，而刚好某一股东急需用钱，所以借款人就想自己先把这个股东的股权收购下来，等收到定金后客户可以用点财务手段，使用该款项偿还我司。&/p&&p&转让股权的股东得到了现在钱，借款人拿到了股权就等于拿到了未来的钱，各取所需，双赢。&/p&&p&我们做了各种调查，银行征信个人征信均无问题，没有恶性涉案，行业内的口碑也特别好，属于业内领军人物。也去工厂看了，规模挺大，去的时候正常生产，库存和原料什么的也正常。&/p&&p&借款人说的并购事宜，由于有法律上保密的要求，没给我们看并购的相关资料，但是我们通过其他途径证实了借款人描述属实。&/p&&p&这几乎就是个完美的业务啊，公司的体量够大，负债也控制的很好，借款人自身没有问题，还款来源也基本可证。&/p&&p&但是，有一点疑问，借款人自述借款直接用途是收购股权，我们要求看看关于股权转让的协议，却未能提供给我们。期间用了各种理由，说对方写的，只有一份，对方让他签了字就拿走了，现在出差了，又不想卖了，不给他复印件，等等。总之，我们没见到这份协议。&/p&&br&&p&这就与常理不符了。&/p&&p&价值2000万的生意，合同由对方起草，另一方居然没有合同，甚至连复印件都没有？在这种情况下居然急着给对方付钱？虽然说了很多貌似合理的理由，但是终归不符合常理。&/p&&p&我们有点怀疑借款的真实用途，但又实在找不出别的瑕疵，这个业务就继续往前推进着。&/p&&p&到了和我们签订借款合同的阶段了，我们要求必须夫妻双方签字，客户轻描淡写的的说这个不行，夫人出国了，短时间内回不来。&/p&&p&我们又生疑虑，开始从头重新审核这个业务，并且重要的条件罗列了一下：&/p&&ul&&li&知名企业家，自身经济状况良好；&/li&&li&公司发展的很好，即将被上市公司并购；&/li&&li&并购后借款人的收益非常丰厚，身价猛增十几倍甚至数十倍；&/li&&li&自述的借款用途基本判定为虚构的；&/li&&li&夫人出国了；&/li&&/ul&&p&夫人出国了。。。夫人出国了。。。夫人出国了。。。&/p&&p&据我们所知，为了规避法律上的风险，实施并购的企业会要求被并购企业的实际控制人夫妻双方在并购合同协议上签字。&/p&&p&夫人出国了，并购协议就无法签字，并购就无法实施，借款人就拿不到巨大的收益。。。&/p&&p&因此，可不可能这个夫人在胁迫借款人呢？&/p&&p&我们做了个假设：&/p&&p&两人感情出现问题，不离婚，以并购为引子，要求借款人支付赔偿金、补偿金啥啥的，否则就不回国，让你并购完不成。而借款人急于搞定这件事完成并购，但实情况实在无法对外说，所以就编造个用款理由拿到钱解了燃眉之急再说。&/p&&p&如果是这样，借款人的行为就完全说得通了。&/p&&br&&p&从我们掌握的所有情况来看，这个业务虽有瑕疵但风险极低，借款人有还款的来源，还款基本没问题，顶多就是拖延一阵子。&/p&&p&但是。。。 我们最后还是给拒绝了。拒绝的原因是：借款人隐瞒真实用途；不了解真实用途就存在未知的风险，造成还款不可预测，而任何的不可预测都是我们的重大业务风险。&/p&
做典当，不算高利贷，但是大额资金的风险控制模式应该差不多。干了两年多，遇到了各式各样的人。很多来借钱的人都会给讲故事 ：遇到了怎样一个赚钱的好机会、重资产只是缺现金流、自己未来会如何如何牛逼等等。但是不管讲了什么样的故事，对我们来说都毫无…
170206更新:&br&&br&好久没更新了，今天刷知乎看到有朋友在赞同这个答案，但这个答案之前最近一次更新是11月初，现在市场情况已经发生了很大变化，为了避免误导大家，有个重要的事一定要和大家说，希望看过这个帖子的朋友都能看到:&br&|11月末后行情变了！&br&加强版调控出来后上海市场转弱。&br&但是北京逐步企稳并走强。目前看调控已经空调了，1月后市场火热！&br&&br&11.11更新&br&上海的对比结果出来了&br&还在涨呢。倒是北京放盘价调低的状况开始扩散，有点降价的苗头了。&br&&br&-------------------------------------------------------------------------------------------------------&br&目前用爬虫监测了北京、深圳、成都等几个城市的房价，上海完成了首次爬取。&br&从这段时间数据看，各个城市情况不一：&br&深圳房价已确认见顶。三万多套房源中，过万套二手房源下调了放盘价格。前期热点的宝安、南山蛇口等领涨板块业主心态率先崩溃。从这点看这波跌势恐不会小。&b&我个人认为有希望在几个月内捡到高峰期七折的房子。&/b&&br&&img src=&/v2-bce3cad46ad50eb61515d0_b.png& data-rawheight=&221& data-rawwidth=&299& class=&content_image& width=&299&&&br&&br&北京房价分化，核心城区依旧强势，燕郊昌平出现降价。&br&&img src=&/v2-884e7bc0f1ce3fdbade915_b.png& data-rawheight=&289& data-rawwidth=&301& class=&content_image& width=&301&&&br&&br&成都在继续涨，涨势从前期的城南热点扩散到了全市。&br&&img src=&/v2-99ee7e5a706c1dbce6b807f_b.png& data-rawheight=&260& data-rawwidth=&307& class=&content_image& width=&307&&&br&&br&后续将在微信号持续更新：yanshuzhaofang （鼹鼠找房的全拼，搜中文搜不到哦）&br&&br&喜欢别忘了点赞，也算给我点动力，谢谢
170206更新: 好久没更新了，今天刷知乎看到有朋友在赞同这个答案，但这个答案之前最近一次更新是11月初，现在市场情况已经发生了很大变化，为了避免误导大家，有个重要的事一定要和大家说，希望看过这个帖子的朋友都能看到: |11月末后行情变了！ 加强版调控…
既然被邀请和提到，在这里我来写一个最简单的GMM快速入门手册吧，因为这个技术听起来非常的高大上，但其实非常简单。如果你有本科的统计知识，看懂下文是不成问题的。&br&&br&GMM的全名是Generalized Method of Moments，也就是广义矩估计。只看这个名字的话，如果去掉「广义」这个词，可能学过本科统计的人都认识，就是「矩估计」。&br&&br&矩估计是什么呢？简单的说，就是用样本矩代替总体矩进行统计推断的方法。一个最基础的例子是正态总体的参数估计问题。如果&img src=&///equation?tex=x_i%5Csim+N%28%5Cmu%2C%5Csigma%5E2%29& alt=&x_i\sim N(\mu,\sigma^2)& eeimg=&1&&，如何估计μ和σ呢？&br&&br&本科的统计学一般会介绍两种方法：极大似然估计和矩估计。其中矩估计是我们今天的主角。观察到：&br&&img src=&///equation?tex=Ex_i%3D%5Cmu& alt=&Ex_i=\mu& eeimg=&1&&，&img src=&///equation?tex=E%28x_i%5E2%29%3D%5Cmu%5E2%2B%5Csigma%5E2& alt=&E(x_i^2)=\mu^2+\sigma^2& eeimg=&1&&&br&而根据大数定理，在一定的条件下，我们有：&br&&img src=&///equation?tex=%5Cbar%7Bx_i%7D-%5Cmu%3Do_p%281%29%2C%5Cbar%7Bx_i%5E2%7D%3D%5Cmu%5E2%2B%5Csigma%5E2%2Bo_p%281%29& alt=&\bar{x_i}-\mu=o_p(1),\bar{x_i^2}=\mu^2+\sigma^2+o_p(1)& eeimg=&1&&&br&也就是说，当样本量足够大的时候，样本矩与总体矩只差了一个无穷小量，那么我们是不是可以用样本矩代替总体矩得到参数的估计呢？&br&&br&按照上面的思路，我们把op(1)去掉，同时把未知的总体参数写成其估计值，也就是带hat的形式，我们得到了：&br&&img src=&///equation?tex=%5Chat%7B%5Cmu%7D%3D%5Cbar%7Bx_i%7D%2C+%5Chat%7B%5Csigma%5E2%7D%3D%5Cbar%7Bx_i%5E2%7D-%5Cbar%7Bx_i%7D%5E2& alt=&\hat{\mu}=\bar{x_i}, \hat{\sigma^2}=\bar{x_i^2}-\bar{x_i}^2& eeimg=&1&&&br&如此，我们得到了两个总体矩的点估计。在这个简单的例子里面，你只要把上面的大数定理的结论带到上面两个式子里面，很容易的就可以证明出两个点估计是一致的估计量。&br&&br&当然，值得注意的是，即便我使用的是矩条件，σ的估计也不是无偏的。一般而言，除了特殊情况，不管是MLE还是MM还是GMM，都不一定可以得到无偏的估计量。特别是在比较复杂的应用里面，一致就很不错了，无偏性的讨论真的繁琐。&br&&br&好了，上面是矩估计，非常简单是吧？但是什么又是广义矩估计呢？&br&&br&在上面的例子中，我们只使用了两个矩条件。然而我们知道，正态分布的矩是有无穷多个可以用的，那么我们是不是可以使用更多的矩条件呢？&br&&br&但是有个问题不好解决。在这个例子里面，我们有两个未知参数，如果只使用一阶矩，那么只有一个方程解两个未知数，显然是不可能的。像上面一样，我们用两个矩条件解两个未知数，就解出来了。然而，当我们用一到三阶矩，总共三个方程求解的时候，三个方程求解两个未知数，可能无解。&br&&br&方程数多了，反而没有解了，为什么呢？其实很简单，用三个方程中的任意两个方程，都可以求出一组解，那么三个方程我们就可以求出三组解。所以应该如何把这些矩条件都用上呢？&br&&br&到这里我们不妨引入一些记号。还是使用上面的例子，我们把上面的三个矩条件写到一个向量里面去，记：&br&&img src=&///equation?tex=g%28x_i%2C%5Ctheta%29%3D%5Cleft%5B+x_i-%5Cmu%2C+x_i%5E2-%5Cmu%5E2-%5Csigma%5E2%2C+x_i%5E3-%5Cmu%5E3-3%5Cmu%5Csigma%5E2%5Cright%5D%27+%2C+%5Ctheta%3D%5C%7B%5Cmu%2C+%5Csigma%5E2%5C%7D& alt=&g(x_i,\theta)=\left[ x_i-\mu, x_i^2-\mu^2-\sigma^2, x_i^3-\mu^3-3\mu\sigma^2\right]' , \theta=\{\mu, \sigma^2\}& eeimg=&1&&&br&我们可以得到一个3*1的列向量，并且：&br&&img src=&///equation?tex=Eg%28x_i%2C%5Ctheta%29%3D0& alt=&Eg(x_i,\theta)=0& eeimg=&1&&&br&上面就是我们要用的矩条件。而根据上面的思路，用其样本矩代替总体矩：&br&&img src=&///equation?tex=%5Cfrac%7B1%7D%7BN%7D%5Csum_i+g%28x_i%2C%5Chat%7B%5Ctheta%7D%29%3D0& alt=&\frac{1}{N}\sum_i g(x_i,\hat{\theta})=0& eeimg=&1&&&br&解这个方程应该就可以得到参数θ的估计。但是正如上面所说的，三个方程两个未知数，并不能确保这个方程有解，所以必须想一些其他办法。&br&&br&一个比较自然的想法是，上面的矩条件等于0，虽然我不太可能保证三个方程同时等于0，但是仿照OLS，我们可以让他们的平方和最小，也就是：&br&&img src=&///equation?tex=%5Cmin_%7B%5Chat%7B%5Ctheta%7D%7D+%5Cleft%5B+%5Cfrac%7B1%7D%7BN%7D%5Csum_i+g%28x_i%2C%5Chat%7B%5Ctheta%7D%29+%5Cright%5D+%27+%5Cleft%5B+%5Cfrac%7B1%7D%7BN%7D%5Csum_i+g%28x_i%2C%5Chat%7B%5Ctheta%7D%29+%5Cright%5D& alt=&\min_{\hat{\theta}} \left[ \frac{1}{N}\sum_i g(x_i,\hat{\theta}) \right] ' \left[ \frac{1}{N}\sum_i g(x_i,\hat{\theta}) \right]& eeimg=&1&&&br&这样我们就能保证三个矩条件的样本矩都足够贴近于0，当然不可能同时为0。这样不就综合使用了三个矩条件的信息么？&br&&br&更一般的，由于上面的g函数是一个3*1的列向量，我们可以使用一个权重矩阵W来赋予每个矩条件以不同的权重：&br&&img src=&///equation?tex=%5Cmin_%7B%5Chat%7B%5Ctheta%7D%7D+%5Cleft%5B+%5Cfrac%7B1%7D%7BN%7D%5Csum_i+g%28x_i%2C%5Chat%7B%5Ctheta%7D%29+%5Cright%5D+%27+W+%5Cleft%5B+%5Cfrac%7B1%7D%7BN%7D%5Csum_i+g%28x_i%2C%5Chat%7B%5Ctheta%7D%29+%5Cright%5D& alt=&\min_{\hat{\theta}} \left[ \frac{1}{N}\sum_i g(x_i,\hat{\theta}) \right] ' W \left[ \frac{1}{N}\sum_i g(x_i,\hat{\theta}) \right]& eeimg=&1&&&br&只要这个W是一个正定矩阵，那么仍然可以保证每个样本矩都足够贴近于0。&br&&br&那么问题来了，既然对W的要求只要求正定矩阵，那么使用不同的权重矩阵就有可能得到不同的结果。问题是，有没有一个最优的权重矩阵呢？当然是有的。可以证明，最优的权重矩阵应该是：&br&&img src=&///equation?tex=%5Cleft%5BE+g%28x_i%2C%5Ctheta%29g%28x_i%2C%5Ctheta%29%27+%5Cright%5D+%5E%7B-1%7D& alt=&\left[E g(x_i,\theta)g(x_i,\theta)' \right] ^{-1}& eeimg=&1&&&br&使用这个权重矩阵，就得到了最有效的估计。&br&&br&比如上面的例子，用gretl分别估计两个矩条件、三个矩条件使用单位阵作为W、三个矩条件使用最优权重矩阵做估计：&br&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&nulldata 1000
set seed 1988
series x=randgen(N,1,2)
series x2=x^2
series x3=x^3
scalar mu=0
scalar sigma2=1
matrix W2=I(2)
series e=x-mu
series e2=x2-sigma2-mu^2
orthog e2; const
weights W2
params mu sigma2
matrix W3=I(3)
scalar mu=0
scalar sigma2=1
series e=x-mu
series e2=x2-sigma2-mu^2
series e3=x3-3*mu*sigma2-mu^3
orthog e2; const
orthog e3; const
weights W3
params mu sigma2
scalar mu=0
scalar sigma2=1
series e=x-mu
series e2=x2-sigma2-mu^2
series e3=x3-3*mu*sigma2-mu^3
orthog e2; const
orthog e3; const
weights W3
params mu sigma2
end gmm --iterate
&/code&&/pre&&/div&首先是使用两个矩条件的结果：&br&&img src=&/3bdfb313c2c3da71bb4c7_b.png& data-rawwidth=&477& data-rawheight=&148& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&477& data-original=&/3bdfb313c2c3da71bb4c7_r.png&&为什么两个矩条件的时候不使用最优权重矩阵呢？因为两个未知参数，两个矩条件，不存在过度识别的问题，存在唯一解的，所以不管使用任何的正定矩阵，得到的结果都是一样的。&br&&br&三个矩条件，这个时候使用什么样的权重矩阵就不一样了。先使用单位阵作为权重矩阵：&br&&img src=&/d91ea6385b5_b.png& data-rawwidth=&465& data-rawheight=&148& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&465& data-original=&/d91ea6385b5_r.png&&这里需要注意的是，即使使用了更多的矩条件，估计量的standard error还是变大了。感兴趣的可以做一个蒙特卡洛模拟试试，一定是会变大的。为什么呢？因为没有使用最优的权重矩阵，所以使用单位阵作为权重矩阵得到的结果不是最有效的。那么如果使用最优的权重矩阵呢？结果：&br&&img src=&/f22efb8582ecacec19684_b.png& data-rawwidth=&474& data-rawheight=&163& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&474& data-original=&/f22efb8582ecacec19684_r.png&&嘿！standard error是变小了，但是跟使用两个矩条件的好像没有什么本质变化啊？为什么呢？&br&&br&因为这里举的这个例子太特殊了，我们使用的前两个矩条件，刚好是一个充分统计量，也就是说，使用额外的矩条件不会带来附加信息的。但是如果是其他情况，一般来说更多的矩条件是可以带来更多的信息的，比如工具变量的回归。&br&&br&另外如果细心观察，最后一张表格多了一个J-test。这又是啥呢？&br&&br&这个东西就比较有意思了。知道现在，我们都是假设使用的矩条件成立，那么这些矩条件真的是成立的么？未必啊。比如，如果x本来就不服从正态分布，那么使用上面的估计显然是错的。那么是不是可以检验矩条件是否成立呢？&br&&br&一般来说，如果你有K个未知的参数，以及K个矩条件，那么矩条件是不能检验的。但是如果你有更多的矩条件，那么就有了检验的可能。这个检验的直觉很简单，比如上面的例子里面，我们有3个矩条件。我可不可以先使用前两个矩条件估计这两个参数，然后把这两个参数带入到第三个矩条件里面，看看是不是充分接近于0，如果充分接近，那么看来这三个矩条件彼此印证了。&br&&br&实际使用的时候没有那么麻烦。可以证明，当使用了最优的权重矩阵的时候，GMM的目标函数渐进服从卡方分布，因而只要检验这个卡方分布就可以了，也就是上面的J-test。p-value为0.6884，看来这三个矩条件没有矛盾的地方。&br&&br&但是一定要注意，即使通过了这个检验，也不代表矩条件一定是成立的，因为有可能三个矩条件都是错的，只不过错的方向是一致的。比如这个例子里面，有可能x的分布前三阶矩跟正态分布是一样的，但第四阶就不一样了。因而通过这个检验不代表x一定服从正态分布。当然，如果通不过，可以比较自信的说，x不服从正态分布。&br&&br&比如，我们把上面的数据生成过程改为gamma分布，得到的结果：&br&&img src=&/0d4b24d1b6e01a241c7c581aaf93455c_b.png& data-rawwidth=&471& data-rawheight=&157& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&471& data-original=&/0d4b24d1b6e01a241c7c581aaf93455c_r.png&&p-value为0.0000，拒绝了原假设，也就是说，三个矩条件不同时成立，数据很有可能不是从正态分布中生成的。&br&&br&计量经济学的很多很多问题基本都可以归结为GMM的问题。从最简单的OLS、2SLS到稍微复杂一点的面板数据、动态面板等等，本质上都是在找矩条件。比如工具变量的2SLS，可以发现矩条件不过就是：&br&&img src=&///equation?tex=E%5B%28y_i-x_i%27%5Cbeta%29z_i%5D%3D0& alt=&E[(y_i-x_i'\beta)z_i]=0& eeimg=&1&&&br&套一下上面的公式，最优权重矩阵(的逆)为：&br&&img src=&///equation?tex=E%5B%28y_i-x_i%27%5Cbeta_0%29z_i+z_i%27%28y_i-x_i%27%5Cbeta_0%29%27%5D%3DE%5Be_i%5E2z_i+z_i%27%5D%3D%5Csigma%5E2Ez_iz_i%27& alt=&E[(y_i-x_i'\beta_0)z_i z_i'(y_i-x_i'\beta_0)']=E[e_i^2z_i z_i']=\sigma^2Ez_iz_i'& eeimg=&1&&&br&带入到目标函数中，就得到了2SLS。&br&&br&甚至，一些其他的估计量，比如MLE、M-estimator等，在一定的条件下也可以转化为GMM，因为这些估计量的一阶条件可以看成是矩条件。所以GMM也就变成了一个统一的框架。&br&&br&为什么GMM这么受欢迎呢？因为GMM把复杂的统计过程抽象化成为一个（看似）简单的过程：找矩条件。只要你能找到矩条件，你就能估计。GMM把估计的繁琐细节全都抽象了，面对一个模型，你所需要做的所有事情就是找到矩条件，证明这个模型是可以识别的，然后什么也不用管，一股脑儿塞进去，结果就出来了。&br&&br&所以呢如果你去看一些稍微复杂的模型，基本都可以归结为矩条件。&br&&br&至于题主提到的资产定价，刚好Gretl提供了一个可以使用的数据集和code。资产定价最简单的模型应该就是C-CAPM了，其重要结论就可以直接归结为这么一个矩条件：&br&&img src=&/abe33d569eb12ea1e069e51ca893e1ff_b.png& data-rawwidth=&256& data-rawheight=&60& class=&content_image& width=&256&&其中Ft为第t期所知道的所有信息，包括Ct、rt等等。所以根据这个式子，如果令&br&&img src=&/d1787777dde54ca25e0d7_b.png& data-rawwidth=&223& data-rawheight=&57& class=&content_image& width=&223&&那么e_t跟Ct、rt等等都是正交的，自然可以作为矩条件来用。&br&&br&Gretl自带了Hall的数据集，在user guide第206页开始给出了说明和代码，以及结果，感兴趣的可以去看看，很简单的一个程序。&br&&br&我猜想上面的两个例子已经足够简单了，特别是正态分布的例子，应该不可能更简单了哈哈～
既然被邀请和提到，在这里我来写一个最简单的GMM快速入门手册吧，因为这个技术听起来非常的高大上，但其实非常简单。如果你有本科的统计知识，看懂下文是不成问题的。 GMM的全名是Generalized Method of Moments，也就是广义矩估计。只看这个名字的话，如果…
6/8/2015 更新对第六本书的介绍。&br&谢邀。本人几年前曾经在美国新泽西州的Rutgers University教授过一门信用风险的课程，多年来从事的工作也多涉及这方面的内容，不妨抛砖引玉谈点自己的体会。&br&信用风险（Credit Risk)内容涉及很广。基本两大块是wholesale和retail credit risk. 这里只谈wholesale. &br&&br&基本的模型框架分为structural 和reduced approaches. 前者类似基本面分析，从公司的资产结构分析公司的信用状况，对违约风险建模，违约率表达为公司资不抵债的概率，最后转化为barrier option的定价问题。后者类似技术面分析，根据市场观测的credit spread data（可以是CDS或bond implied spread)出发, 直接对default rate建模，模型形势类似利率模型。但为了更好地拟合市场数据往往引入jump component, 最著名的是Duffie, Pan & Singleton的AJD模型。&br&&br&为了capture obligor之间的default correlation 往往引入Copula Function, 如著名的Gaussian Copula,
t-Copula, Gumbel Copula等。&br&&br&可以根据应用分为信用资产定价（Credit Asset Valuation）和信用风险度量（Credit Risk Measure). 前者主要包括对各种涉及信用风险（违约及风险评级/Credit Spread变化）的金融传统产品（如债券，贷款等）和金融信用衍生品(CDS, CLN, CDO等, 以及它们的option）的定价和风控/对冲，也包括很重要的一块也就是CVA/DVA/FVA的计算，主要目标是根据对手风险(Counterparty Risk)的估值调整对OTC衍生品（注意不仅仅是信用衍生品）的价格。比如你作为甲方与乙方签订了一个利率互换协议，对100万美元的面值，你每季度付给乙方5%的利息，乙方每季度付给你LIBOR+2.5%的利息。由于LIBOR是浮动的，其市场波动会影响整个互换的价值。如果利率大幅增加，比如LIBOR现在是6%,那么乙方净欠你3.5%，而如果乙方的信用不太好，比如评级为B,你当然就会担心乙方此时毁约，因此在定价时要把乙方违约的风险计算进去，这就是CVA.同样，乙方也担心你在利率下降时会违约，从而也会要求在合同上price in你违约的风险，这对你来说就是DVA.
&br&作为风险度量方面，银行内部风控和监管部门都会要求量化银行的信用资产和负债的风险以决定信用资本率，通常是某个置信度（如99.9%）下portfolio损失分布的一个点估计（quantile)或尾部平均（tail average). 计算可以用Basel的标准（standardized)方法，也可以用所渭的IRB方法，后者又分为basic和advanced,不同的方法无非是对三个参数EAD,PD,LGD的来源的限制不同，而具体计算公式是BCBS规定死的。使用advanced IRB的银行可以使用自己的内部模型决定这三个参数，如用logit和probit function做为回归函数model PD, 用decision tree来model LGD, 至于EAD, OTC derivative 的exposure可以用CVA engine算出，TCP（如lines of credit)的EAD则要根据历史数据估计conditional drawn amount,即债务负担者在违约前从总信度额额外取出的部分。这是banking book credit risk capital 的基本计算方法。对于Trading book,银行的自由度大一些，可以使用内部的资产定价模型和Monte Carlo模拟来计算trading book的风险资本，包括非correlation trading部分的IRC和Correlation部分的CRM. 两者都是一年99.9% percentile of portfolio loss distribution.
计算的方法通常是用所谓的因子模型（Factor Model)来量化不同信用债务方之间的违约相关性。此外, Basel III还增加了对OTC derivatives 的CVA RWA的要求。相比regulatory capital, 银行内部的经济资本模型可能更加灵活一些。但总的来说，信用风险度量是在实际测度（Real Measure)上计算的，关心的是风险分布的尾部。而信用资产定价是在风险中性测度(Risk Neutral Measure)上计算的，实际上在大多情况下计算的是一种期望值。&br&参考书方面：&br&1. Phillip Schonbucher的Credit Derivatives Pring Models, Pricing and Implementation是当仁不让的经典，内容详尽透彻。不足之处是出书较早，内容太陈旧，没有包括不少较新的内容。&br&2. Dominic O'Kane 的Modeling Single-Name and Multi-Name Credit Derivatives. 这本书是我在Rutgers上课用的，内容非常丰富，而且深入浅出，特别是对各种信用衍生品定价模型的阐述十分精准，这里强烈推荐。&br&3. Brigo等人的Counterparty Credit Risk, Collateral and Funding: With Pricing Cases For All Asset Classes. 对手风险方面的，内容很全很新。&br&4. Credit Risk Modeling, by David Lando. 个人感觉一般。但是似乎比较有名。&br&5.Financial Modeling with Jump Processes， by Peter Tankov & Rama Cont. 对Levy Processes的数学理论阐述极其细致，适合有志钻研理论者。&br&6. Credit Risk: Modeling, Valuation and Hedging, by Thomasz Bielecki and Marek Rutkowski. 两位作者都是业界大牛。最近仔细地翻了一下这本书，发现的确有独到之处。Amazon上许多人抱怨这本书太侧重数学，理论性太强，不易读也不实用。其实这种观点有失偏颇。这本书其实讲明白了许多细微但是通常被人忽视的问题，如first passage time模型下违约相关性的估计，以及在不同filtration下hazard process和martingale representation theorem以及测度变换的形式。而且这本书的绝大多数定理和公式的证明都是一步步写得极其详细，极少跳步，只要有耐心一定看得明白。只有极个别的才引用文献资料略去。几十年下来，信用市场在发展，变化很大，许多基本的思想和理论框架其实并没怎么过时。因此如果你想对信用风险有深入的了解，那这本书绝对值得一读。&br&7. Mastering Credit Derivatives, by Andrew Kasapis.&br&8. Understanding Credit Derivatives and Related Instruments, by A Bomfim.&br&9. An Introduction to Credit Risk Modeling, by Christian Bluhm et al.&br&后面三本都不太technical, 适合数学基础一般的人阅读。&br&10. Rating Based Credit Risk Modeling, by Stefan Trueck and Sverlizar T. Rachev. 这本书主要侧重Rating Migration Matrix 的建模，对logit和probit和其他Econometric模型也有所涉及。&br&最新最全的动态，建议go to &a href=&///?target=http%3A//& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&&/span&&span class=&invisible&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
6/8/2015 更新对第六本书的介绍。 谢邀。本人几年前曾经在美国新泽西州的Rutgers University教授过一门信用风险的课程，多年来从事的工作也多涉及这方面的内容，不妨抛砖引玉谈点自己的体会。 信用风险（Credit Risk)内容涉及很广。基本两大块是wholesale和…
&b&&u&内部收益率 (IRR) 的定义是：净现值 (NPV) 为零时的折现率。&/u&&/b&&br&&br&直观一点来说，如果我们做一个图，纵坐标是净现值 (NPV) ，横坐标是相应的折现率 (discount rate) 。那么 IRR 就是图中所有与横轴相交的点。&br&&br&比如说：现在投资2000元，明年收获3000元的项目。&br&&br&&img src=&/016f22fd81aa65aee351_b.jpg& data-rawwidth=&558& data-rawheight=&288& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&558& data-original=&/016f22fd81aa65aee351_r.jpg&&&br&&br&在这幅图中，与横轴相交的点为0.5；即 IRR = 50%。&br&&br&你有可能觉得，&b&只要&/b&&b&现实折现率小&/b&&b&于&/b&&b& IRR &/b&&b&，我们就可以接受项目&/b&。&br&&br&&b&&u&但这个想法是错误的，因为 IRR 除了告诉我们 NPV=0 的点以外，几乎一点信息都没有给我们。&/u&&/b&&br&&br&&br&我们从以下几个使用 IRR 时的陷阱来看：&br&&br&&b&1.租借不分：&/b&&br&&br&上面我们考虑了“现在&u&投资&/u&2000元，明年&u&收获&/u&3000元”的项目。现在我们讨论“现在&u&借&/u&2000元，明年&u&还&/u&3000元”的项目。&br&&br&同样， IRR 依旧是50%。但如果此时机会成本为10%，你会接受这个项目吗？&br&&br&明显不会吧！既然你以10%的利息借钱，你何必以50%的利息借钱呢？&br&&br&此时的图像变成了：&br&&br&&img src=&/4dba495d3ec5_b.jpg& data-rawwidth=&558& data-rawheight=&288& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&558& data-original=&/4dba495d3ec5_r.jpg&&&br&看到了吗？虽然 IRR 和前面完全相同，可是图像却反过来了。比 IRR 小的折现率反而让你赔钱了。&br&&br&&b&2.多解或无解情形：&/b&&br&&br&这下你说，那我看清楚借钱还是投资，问题不就解决了吗？&br&&br&还记得文章一开始说的话吗？ IRR 是图中&b&所有&/b&与横轴相交的点。&br&&br&如果一项投资是这样：（红色代表资金流出，黑色代表资金流入）&br&&br&&img src=&/d96016bada640bfdd3772b_b.jpg& data-rawwidth=&251& data-rawheight=&141& class=&content_image& width=&251&&&i&Image Source:&a href=&///?target=http%3A//www.me.utexas.edu/%7Eme353/lessons/S2_Evaluation/L05_RateReturn/non_simple.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Engineering Finance&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/i&&br&&br&图像将会是：&br&&br&&img src=&/aa21aece364bf442b84f4f_b.jpg& data-rawwidth=&629& data-rawheight=&425& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&629& data-original=&/aa21aece364bf442b84f4f_r.jpg&&&i&Image Source:&a href=&///?target=http%3A//www.me.utexas.edu/%7Eme353/lessons/S2_Evaluation/L05_RateReturn/non_simple.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Engineering Finance&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/i&&br&&br&这种情况会存在3个 IRR ，这下如果你只知道三个 IRR ，怎么决定如何选取呢？&br&&br&或者说，一个项目单纯的给你钱，这时候 IRR 不存在，你又怎么决定呢？&br&&br&幸运的是，我们有&a href=&///?target=http%3A//zh.wikipedia.org/zh/%25E7%25AC%259B%25E5%258D%25A1%25E5%2584%25BF%25E7%25AC%25A6%25E5%258F%25B7%25E6%25B3%%& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&笛卡儿符号法则&i class=&icon-external&&&/i&&/a&。就是说正负号&u&变&/u&几次，就&u&至多&/u&有几次解。也就是说当只有第一次有投资而以后都是收益时，不会存在多解情况。&br&&br&&b&3.多项目（相互独立项目）选择：&/b&&br&&br&当我们弄懂了单项目之后，我们把眼光放到多项目选