Analytical Tools for Enterprise Financial Management

2026/2027

Academic Year

ENG

Instruction in English

3

ECTS credits

Delivered at:

Department of Finance

Course type:

Compulsory course

When:

1 year, 4 module

Course Syllabus

Abstract

The purpose of the discipline is to form the student's knowledge of analytical methods of tools in the management of enterprise finances. As part of the course, students will study decision-making methods in various functional areas of enterprise finance, as well as methods and algorithms for quantitative assessments of the processes of providing enterprise activities with financial resources. The main goal of the course is to familiarize with modern approaches to modeling and optimization of financial operations and functions, approaches to the problem of making economically sound decisions in conditions of uncertainty.

Learning Objectives

• Introduction to relational database management systems with MS SQL Server as an example
• Learning solid basis of SQL querying
• Exploring Window Functions
• Acquiring bases in Pandas and Numpy for data transformation, including Effective Pandas, as well as simple data visualization

Expected Learning Outcomes

• Analyse financial and non-financial statements to select metrics for building the financial model.
• Apply Regression Tools to make Predictions, and improve Forecasts with Multiple Regression.
• Ability to write SQL queries in a relational DBMS

Course Contents

• Financial and non-financial statements of the company as sources of information for building financial models.
• Accounting and cost models of analysing company performance.
• Logic of complex evaluation of business liquidity and financial stability.
• Business risks under uncertainty. Assessing the probability of bankruptcy of a company based on classical models.
• Concept of company's financial health and financial health diagnostics models.
• Financial model of the company as part of general business model. Analysis of internal financial risks.
• Case-writing practical session
• Lecture 1. MS SQL Server and SQL foundations.
• Lecture 2. Single-Table Queries, Data types and built-in functions
• Lecture 3. Table Joins and Set operators.
• Lecture 4. Subqueries and table expressions.
• Lecture 5. Window functions.
• Lecture 6. Data modification, transactions and concurrency
• Lecture 7. Query optimization and indexing.
• Lecture 8. T-SQL programming fundamentals: stored procedures and functions.

Assessment Elements

• Final Examination
• In class test 2
• In class test 1

Interim Assessment

• 2026/2027 4th module
  0.25 * In class test 2 + 0.5 * Final Examination + 0.25 * In class test 1

Bibliography

Recommended Core Bibliography

• Python Data Analytics поможет вам освоить мир сбора и анализа данных, используя всю мощь языка Python. В основе этой книги лежит описание pandas, библиотеки с открытым исходным кодом, лицензированной BSD, обеспечивающей высокопроизводительные, простые в использовании структуры данных и инструменты анализа данных для языка программирования Python. Автор Фабио Нелли мастерски демонстрирует силу языка программирования Python в применении к обработке, управлению и извлечению информации. Внутри вы увидите, насколько интуитивно понятным и гибким является обнаружение и передача значимых шаблонов данных с помощью скриптов Python, систем отчетности и экспорта данных. В этой книге рассматривается, как получать, обрабатывать, хранить, управлять и анализировать данные с помощью языка программирования Python. Вы будете использовать Python и другие инструменты с открытым исходным кодом для обработки данных и выявления интересных и важных тенденций в этих данных, которые позволят вам предсказывать будущее. узоры. Независимо от того, имеете ли вы дело с данными продаж, инвестиционными данными (акции, облигации и т. Д.), Медицинскими данными, использованием веб-страниц или любым другим типом набора данных, Python можно использовать для интерпретации, анализа и сбора информации из кучи числа и статистика. Эта книга является бесценным справочником с примерами хранения и доступа к данным в базе данных; он проведет вас через процесс создания отчета; в нем представлены три практических примера или примера, которые вы можете взять с собой для повседневного анализа.
• Research Methods and Data Analysis for Business Decisions: A Primer Using SPSS, James E. Sallis, G. Gripsrud, U. H. Olsson, R. Silkoset, 2021, 978-3-030-84421-9

Recommended Additional Bibliography

• Python Programming for Data Analysis, José Unpingco, Publisher Springer Cham, 2021

Authors

• Soloveva Ekaterina Evgenevna
• Churakova Iiia Iurevna