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ESG 数据与问责制

Steven Levine

位教师:Steven Levine

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深入了解一个主题并学习基础知识。
4.4

(34 条评论)

初级 等级

推荐体验

2 周 完成
在 10 小时 一周
灵活的计划
自行安排学习进度
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您将学到什么

  • 就大数据和人工智能如何帮助进行 ESG 投资分析得出结论,并描述固有的挑战。

  • 区分不同形式的欺骗性商业行为,包括绿色清洗、社会清洗和粉色清洗。

  • 详细说明某些投资者的利益如何促使人们更加关注 ESG 投资。

  • 解释为什么 ESG 仍在进行中,并列出一些预期发展。

要了解的详细信息

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授课语言:英语(English)

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积累特定领域的专业知识

本课程是 环境、社会和公司治理投资:变化中的财务决策 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时,您还会同时注册此专项课程。
  • 向行业专家学习新概念
  • 获得对主题或工具的基础理解
  • 通过实践项目培养工作相关技能
  • 获得可共享的职业证书

该课程共有8个模块

由于对环境、社会和公司治理相关问题进行基本面分析可能是一项相当艰巨的任务--尤其是考虑到可能被认为相关的变量数量庞大--许多公司和组织一直在努力建立更先进的技术工具和评分系统来帮助这项工作。例如,某些公司,包括 Refinitiv、晨星的 Sustainalytics、FactSet 旗下的 Truvalue Labs 和 MSCI 等,可能会采用人工智能、机器学习、自然语言处理 (NLP) 和情感分析算法来帮助得出有助于 ESG 投资分析的数据。在本模块中,我们将广泛介绍大数据和某些影响工具如何帮助指导您在 ESG 领域进行投资。

涵盖的内容

2个视频3篇阅读材料1个作业

在以下题为 "利用另类数据做出明智的投资决策 "的网络研讨会中,您将了解到非传统的金融资源(即来自社交媒体、新闻和博客的投资信号)如何在市场动能发生变化时越来越多地提供有意义的见解。在本讲座的其他内容中,另类数据提供商 Sentifi 的首席执行官 Marina Goche 将评估什么是用于投资决策的 "好数据"、另类数据的优势以及选择另类数据源以做出明智投资决策的关键考虑因素。Goche 还介绍了另类数据质量的某些特征,如可靠性、粒度、及时性和可操作性,以及如何利用这些特征为投资者的买入、卖出和持有决策提供信息。

涵盖的内容

3个视频1篇阅读材料1个作业

Sentifi 公司首席执行官 Marina Goche 将继续主持 "利用替代数据做出明智投资决策 "网络研讨会,她将说明替代数据如何缩小与传统数据集在时效性方面的差距,ESG 事件产生的投资情绪信号如何影响资产估值(如公司股价),并探讨投资者如何利用基于 ESG 事件的投资情绪信号重新平衡投资组合。

涵盖的内容

3个视频4篇阅读材料1个作业1次同伴评审

Sentifi 首席执行官 Marina Goche 继续主持 "利用另类数据做出明智的投资决策 "网络研讨会,她回答了与会者关于腐败等投资情绪信号的问题,详细介绍了机器学习模型如何帮助确定来源的可信度,并探讨了在做出投资决策和重新平衡投资组合时,另类数据如何被视为 "可操作的"。Goche 还重点介绍了旨在处理 Sentifi 海量另类数据集的某些技术功能。

涵盖的内容

2个视频1个作业

在题为 "ESG 投资:来自 Refinitiv、FactSet 旗下的 Truvalue Labs、Quantum Research Group 和 IBKR 的小组成员就广泛的主题发表了自己的见解,包括在技术和人工分析之间找到适当的平衡,以及在重要性方面赋予每个 E-S-G 因素多大的权重。除其他评论外,他们还提供了未来 5 到 10 年环境、社会和公司治理投资与大数据可能如何发展的评论。

涵盖的内容

3个视频1个作业1次同伴评审

ESG 投资:大数据如何帮助推动财务决策 "网络研讨会将继续进行,小组成员将讨论在评估 ESG 的财务重要性时主观性所带来的挑战,金融市场的心态如何转向 ESG、可持续性和影响力,以及在做出投资决策时 ESG 因素如何与投资者的个人价值观相联系。

涵盖的内容

3个视频1篇阅读材料1个作业

ESG 投资:大数据如何帮助推动财务决策 "网络研讨会将继续进行,与会专家将对未来 5-10 年环境、社会和公司治理投资的发展前景进行展望,并回答与会者关于大数据如何解释环境、社会和公司治理因素以及如何利用环境、社会和公司治理数据做出更明智的投资决策的问题。 网络研讨会结束后,我们还将介绍不同形式的欺骗性商业行为,包括绿色清洗、社会清洗、蓝色清洗和粉色清洗,以及公司历来如何规避争议及其相关的潜在不利财务影响。您将了解哪些力量可以帮助这些公司避免被追究责任,以及监管改革如何在消除这些做法方面发挥关键作用。 完成本模块中的视频和网络研讨会后,您应该能够讨论的话题包括:尽管与环境、社会和公司治理投资相关的营销、产品、研究、数据驱动工具和资金流入激增,但这门学科本身仍存在大量未解决的问题,以及在将环境、社会和公司治理因素纳入财务和信用分析时,如何开展尽职调查才能确保您的投资真正符合您的价值观。

涵盖的内容

4个视频2篇阅读材料2个作业1次同伴评审

本阅读强化模块探讨了有关数据收集、ESG评分、人工智能如何帮助ESG投资实践的更深入细节,以及绿色清洗活动的具体实例。在完成后面的课程后,您应该能够就大数据和人工智能如何帮助 ESG 投资分析得出结论,并对历史上和最近的各种形式的欺骗性商业行为提出见解。

涵盖的内容

1个视频12篇阅读材料1个作业

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Steven Levine
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Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情,我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程,Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好:它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'

学生评论

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JB
5

已于 Dec 12, 2021审阅

BB
4

已于 Jul 6, 2022审阅

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¹ 本课程的部分作业采用 AI 评分。对于这些作业,将根据 Coursera 隐私声明使用您的数据。