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【资讯】达州正规的CMA考试培训学校在哪 问问学习课程有哪些

发布时间：2022/4/18 17:26:05 更新时间：2022/4/18 17:26:05
责任编辑：达州恒企会计CMA培训（VIP会员已认证）

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学校介绍
　　恒企教育产品涵盖会计课程研发、会计教育培训、学历招生代理、财务咨询、线上教育培训、与大学联合办学办班、就业服务等各个方面，为准会计和会计从业人员提供一站式会计职业发展方案。恒企教育顺应时代发展，对传统办学理念和模式进行革新，现已为学员、校区（老师）搭建O2O教学平台。其中O2O教学服务形式包括线下面授教学、线上直播课堂、录播视频、音频、6大智能化学习系统（考试系统、实训系统、税务系统、学习系统、直播系统、恒企会计APP答疑系统）和微信自媒体等，建立了全方位的会计职业教育培训服务体系。
　　志于道，据于德，依于仁，游于艺。
恒者，久也，永恒、长久之意；企者，远望也，高瞻远瞩之意。
恒企，以教育创造永恒之希望。
泱泱中华，浩瀚天地，世纪长河，百舸争流，千帆竞舞。历史的时针指在一个崭新的时代，在全民奋起的经济建设浪潮中，一家志向远大的教育机构诞生在全国会计培训领域，在华夏大地上扬帆破浪，迈步在壮丽的品牌征程中。

师资力量
何老师-P1
英国格拉斯哥大学会计硕士，美国管理会计师（CMA），注册会计师（CPA），中山大学管理会计精英班讲师。授课风格：绘声绘色、精彩纷呈。
CMA讲师-余老师Kroos
大型500强企业现任财务总监。
荣获IMA全球高分奖的总监级讲师。

课程介绍

特色优势
独特的教学模式：
双师体系，全程督导
案例式教学，学有所用
灵活高互动强的翻转课堂
仁和资深讲师：CMA讲师全都具备IMA颁发的CMA讲师培训项目证书
完善的教学体系：
定制计划，各阶段稳步提升
阶段测试，强化复习
考前模拟，冲刺提分
先进的教辅工具：
O2O智能教学平台
手机APP
多终端随时学习提升
全方位贴心服务：
答疑解惑服务
CMA学习督导
推荐就业服务
社交人脉圈累积。
CMA考证之P1高效班-助学员通关CMA-P1考试，离顺利拿证更进一步
CMA考证之P2高效班-助学员通关CMA-P2考试，成功拿证提升职场价值。

行业趋势
　　在全球，CMA认证在年轻从业者中的优势最为明显，持有CMA认证的年轻从业者的平均年薪为87200美元，平均总收入为131236美元，比非持证者分别高96%和91%。
　　500强企业比如CMA的合作伙伴华为、强生等更是把CMA认证作为衡量专业财务管理者职业水准和职业道德的最佳标准。可见，CMA在全国的传播和推广，必将重新定位财务职能、颠覆全国企业财务管理的理念和架构，成为未来财会人才的衡量标准。

培训学习资料
　　CMA考试P1章外部财务报告决策知识点：所有者权益
CMA考试P1章外部财务报告决策知识点
所有者权益
股票发行的账务处理
股票发行成本：股票发行的直接费用冲减发行股票的发行溢价，因此，应借记资本公积(而不是将其作为一项费用)。
优先股股票：优先求偿，在破产清算时，清算资产可能不足以支付给优先股股东优先股股东没有选举权。优先股股票通常不具有投票权。
库存股(回购股票)：库存股作为股东权益的扣除项列报。公司持有的库存股没有任何的投票或获得股利的权利。回购的股票既可以按照成本法核算，也可以按照面值法核算。
缴入资本的资产负债表列报：股本和额外缴入资本在资产负债表中的股东权益中列示。
留存收益：经营盈利是留存收益的主要来源。除了净利润和净亏损，其他会影响留存和收益的交易事项包括：前期调整(会计差错更正和会计原则的变化)，各种类型的股利分配，某些库存股事项和准改组事项。
股利：包括现金股利，财产股利，清算股利，累计股利，期票股利，股票股利。
股票股利：
小额股票股利是指新发行的股票数量低于在外流通股票数量的25%，其账务处理方法是以发行股票市值借记留存收益，贷记股票面值，剩余贷记资本公积。
大额股票股利是指新发行的股票数量高于在外流通股票数量的25%，其账务处理方法是以股票面值借记留存收益，贷记股票面值。
股票分割：股票分割不需要做账，相反，只需要在备忘录中注释股票面值的变动。
尽管发生的非常少，反向分割是股票分割的方向操作，其目的在于减少在外流通的股数，按比例提高每股价格。
　　CMA考试P1第二章规划、预算编制与预测知识点：预测技术
CMA考试P1章外部财务报告决策知识点
预测技术
回归分析(线性回归)基本公式：Y=a+b1x1+b2x2++b3x3+……+bNxN
公式：Y=a+bx
Y：因变量
X：自变量
a：截距，当x=0时，Y=a
b：斜率/回归系数(变化系数)，x每变化1个单位，Y变化b个单位
衡量标准
相关系数(CorrelationCoefficient)，在-1和1之间，越接近1证明正向线性关系;越接近-1证明反向线性关系;越接近0则证明线性关系越微弱
R平方(R-Square，决定系数)：介于0和1之间，越高说明线性回归越准确;80%意味着80%的情况可以被线性关系解释，20%通过线性关系无法进行解释
T值(t-stats)：衡量自变量和因变量之间是否有合理的长期关系;一般大于2，如果T值太小，考虑删除自变量
各自变量之间的相关系数：如果两个自变量相关系数超过0.7，必须剔除其中一个自变量，重新进行回归分析。避免多重共线性(两个自变量相关系数不超过0.7)
线性回归优缺点：
优点：找出自变量与因变量之间的关系，帮助预测;可以评估各项预测的准确性和可靠性
缺点：异常数据会影响整体预测效果;线性关系不一定真正存在;过去的线性关系不一定适用于未来;自变量取值不能超过数据集
时间序列分析四个要素：趋势，周期，季节，无规则变化
时间序列分析优缺点：
优点：有助于理解明显向上或明显向下的趋势，帮助管理层通过趋势分析制定策略;具有周期性特征的企业的战略可以更好地与经济形势相匹配;具有季节性特征的企业可以更好地计划生产、管理存货以应对不同季节的销量变化
缺点：假设过去的模式持续到未来，只关注时间，可能会忽略其他变量的影响;杂音讯息会对分析带来不利影响如果时间序列中有明显的趋势，周期和季节要素，则通过线性回归进行分析计算比较有利。但是如果时间序列中没有明显的趋势，周期和季节要素，则通过平滑技术法比较好。
平滑技术有3种方法：(简单)移动平均、加权移动平均和指数平滑法.
简单移动平均公式：∑n个最近的数据/n
加权移动平均：A%*X×+B%*Y+C%*Z….A+B+C=100%
指数平滑：Ft+1=a*Yt+(1-a)*Ft
t：当前时间期间
Ft+1：t+1期预测值
Yt：t期实际值
Ft：t期预测值
a：平滑指数，介于0和1之间，，变化剧烈的情形a会相对小，否则大
指数平滑优缺点：
优点：对数据的要求少，在时间序列不存在明显趋势、周期、季节性因素时，预测效果好
缺点：在明显趋势、周期性、季节性因素存在时，预测效果不好
学习曲线;以学习率为基础。学习率是指随着产出的翻倍，平均时间相比先前水平下降的百分比;累计生产数量每次翻番时，单位生产时间减少20%的学习曲线称为80%的学习曲线
学习曲线：增量模式和累积模式(累积模式常考)
增量模式：
增量模式和累积模式(累积模式常考)
增量模式：如果学习曲线为80%，生产最后一个单位所需的时间Y会下降20%。
累积模式：如果学习曲线为80%.生产平均生产时间会下降20%。
学习曲线考点总结：
单纯求累积平均时间：生产学习率为80%，一单位商品需要50人工工时，生产四个单位，
每单位累积平均时间是多少。(50*0.8*0.8=32)
生产学习率给定，已知1个，2个，4个单位的时间，要求7个，15个的时间。
生产学习率为80%，生产4个时间为32，那么生产八个单位后，后七个的总时间是：
生产1个的时间为32/0.8/0.8=50
生产8个的时间为32*0.8*8-204.8
生产七个的时间为204.8-50=154.8
如果计算后15个
生产16个的时间是32*0.8*0.8*16=327.68
生产后15个的时间是327.68-50=277.68
求第3-4个总时间/平均时间，第5-8，第9-16总时间/平均时间……
生产学习率为80%，一单位商品需要50人工工时，生产四个单位，第3到第4个总时间平均时间是多少。
第1和第2单位，50*0.8*2=80
总共4个单位，50*0.8*0.8*4=128
第3到第4个总时间128-80=48平均时间48/2=24
生产学习率为80%，一单位商品需要50人工工时，生产八个单位，第5到第8个总时间/平均时间是多少。
前4个单位总时间：50*0.8*0.8*4=128
8个单位总时间：50*0.8*0.8*0.8*8=204.8
第5到第8个总时间204.8-128=76.8平均时间76.8/4=19.2
求第3-4个平均时间和第5-8或者第9-16平均时间的差异如上内容所示
第3到第4个总时间128-80=48平均时间48/2=24
第5到第8个总时间204.8-128=76.8平均时间76.8/4=19.2差异为24-19.2=4.8
已知增量时间(1和2件的时间)，求如果是累积时间的情况学习曲线率为80%，在增量时间情况下，生产两件的时间为18小时。那么如果是累积时间情况下，生产四件产品的时间X+0.8X=18X=10
生产四件的平均时间：10*0.8*0.8=6.4
生产四件的总时间：6.4*4=25.6
学习曲线不总会下降的原因：人的能力是有极限的，企业的人工本成随着企业效率的提高而提高
学习曲线的优点：可更好估算产品成本：更好估算价格;更好绩效评估，更好生产工作安排，更提高客户满意度
学习曲线缺点：只适合人工密集型企业，学习曲线率为固定。
期望值分析方法：期望值(EV)=∑x(Px)
EV=期望值
∑=求和符号
X=某种情景下的具体预测值
Px=相应情景发生的概率
期望值分析的缺点：假设决策者为风险中立;事实上出现的情况只可能是一种结果，而不是多个可能性。
敏感性分析：改变一个变量的值，观察结果的变化情况
敏感性分析缺点：每次只能尝试一个变量;某个变量的变化可能引发其它变量随之变化。

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