在本课程中,我们将讨论风险与收益交易、投资组合优化和证券定价的基本原则。我们将学习和使用风险收益模型,如资本资产定价模型(CAPM)和多因子模型,以评估各种证券和投资组合的表现。具体来说,我们将学习如何解释和估算回归,这些回归既能为我们提供证券的风险基准(由其贝塔系数决定),也能为我们提供经风险调整后的证券表现衡量标准(由其阿尔法衡量)。在此框架基础上,将讨论市场效率及其对股票回报模式和资产管理行业的影响。最后,课程将通过研究公司估值技术(如使用市场倍数和现金流贴现分析),将投资金融与公司金融联系起来。课程强调实际案例和 Excel 应用贯穿始终。本课程是我在线提供的两门关于投资的课程中的第一门("投资 II:投资者的课程与应用 "是第二门课程)。 本课程的总体目标是建立对投资金融基础知识的理解,并提供在实际情况中实施关键资产定价模型和公司估值技术的能力。具体来说,成功完成本课程后,您将能够


了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

积累特定领域的专业知识
- 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6个模块
在本模块中,您将熟悉课程、教师、同学和我们的学习环境。本单元还将帮助您掌握课程所需的技术技能。
涵盖的内容
3个视频10篇阅读材料1个作业
在模块 1 中,我们将构建投资组合的基本原理。 在简要回顾基本投资概念(我们的工具包)之后,我们将总结美国股票收益和政府证券的历史模式。 然后,我们考虑投资组合选择的一般例子,以突出 "风险 "与收益之间的权衡。 在本单元的最后,我们将讨论主导资产和有效投资组合的形成,强调在某些限制条件(如我们在投资组合中可以接受的波动性)下,用 Excel 求解最优投资组合的实际案例和练习。
涵盖的内容
24个视频3篇阅读材料1个作业
在模块 2 中,我们将从投资分离定理入手,发展资本资产定价模型(CAPM)的金融直觉。 我们将了解,在资本资产定价模型中,只对资产的市场风险进行定价--投资者要求对市场敏感度较高的证券平均收益更高。 我们还将学习如何解释回归,根据证券的风险(由其贝塔系数决定),为我们提供证券的基准,以及对证券表现进行风险调整后的衡量标准(由其阿尔法衡量)。
涵盖的内容
21个视频3篇阅读材料1个作业1次同伴评审
在模块 3 中,我们将讨论不同的资产定价模型、每种模型的利弊以及市场效率。 特别是,我们将检验资本资产定价模型(CAPM)的有效性,并研究有关公司首席财务官(CFO)使用该模型的调查数据。 我们还将研究股票回报的可预测模式,如规模效应和价值效应,并介绍法玛-弗伦奇三因素模型。 本单元将讨论市场效率及其对资产管理行业和股票回报观察模式的影响。
涵盖的内容
18个视频3篇阅读材料1个作业1次同伴评审
在模块 4 中,我们将学习对公司或股票进行估值的两种主要方法:市场倍数和贴现现金流。 我们将学习如何对永续性进行估值,并讨论在预测长期现金流的增长和这些现金流的风险性时应如何谨慎行事--这是永续性公式的两个关键组成部分。 最后,为了获得市场倍数法的经验,我们将使用雅虎作为可比公司的市场数据,估算谷歌在 2004 年首次公开募股(IPO)时的价值。
涵盖的内容
27个视频2篇阅读材料1个作业
在本单元中,我们将回顾《投资》课程的主要收获,并向《投资》课程说再见。此外,我们还将预告魏斯宾纳教授的第二期《投资》课程将涉及的主题。
涵盖的内容
1个视频2篇阅读材料
获得职业证书
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攻读学位
课程 是 University of Illinois Urbana-Champaign提供的以下学位课程的一部分。如果您被录取并注册,您已完成的课程可计入您的学位学习,您的学习进度也可随之转移。
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学生评论
923 条评论
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已于 Nov 9, 2018审阅
One of the best courses across platforms- classroom or online that I have taken. Huge real life value addition. Professor Scott has worked incredibly hard in putting this valuable content.
已于 Nov 11, 2016审阅
This was a fantastic course, with a realistically attainable amount of material, and a humble, knowledgable professor whose teaching style makes a normally difficult topic very easy to understand.
已于 Jul 27, 2017审阅
Normal course work was very good. The Honors content was a bit disappointing in that I finished it before the weeks deadline but never received a grade.
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