Erasmus University Rotterdam
高级评估与战略--并购、私募股权投资和风险投资
Erasmus University Rotterdam

高级评估与战略--并购、私募股权投资和风险投资

Han Smit
Dyaran Bansraj
Nishad Matawlie

位教师:Han Smit

168,342 人已注册

包含在 Coursera Plus

深入了解一个主题并学习基础知识。
4.6

(1,341 条评论)

高级设置 等级
面向相关领域的从业人员而设计
灵活的计划
2 周 在 10 小时 一周
自行安排学习进度
93%
大多数学生喜欢此课程
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授课语言:英语(English)

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该课程共有5个模块

欢迎您的到来!我叫 Han Smit,是伊拉斯谟经济学院企业金融学教授。我将与我的团队 Dyaran Bansraj 和 Nishad Matawlie 一起,为您带来一场精彩的旅程,也许会改变您做出战略投资决策的方式。这门高级课程由一系列易于理解的动画视频组成。我们将一步一步地为传统工具难以估价的战略投资制定概念框架和新的估价原则。这些新的估值方法对风险资本家、私募股权投资者、投资银行家、首席执行官和首席财务官特别有意义。本高级课程适合希望了解企业战略和估值技术最新见解的人士。您可以在一周内掌握课程的基础知识!如果您想学习学生级别的课程,可以跳过本周(别担心,您不会错过任何内容)!

涵盖的内容

6个视频1篇阅读材料1个作业

我们将向您展示如何应用 DCF 方法,并提供案例应用,说明这种估值方法的强大潜力。我们会考虑历史分析、自由现金流估算、各种 DCF 方法和倍数估值。在作业中,我们会考虑杠杆收购估值等专门课题。学习完本模块后,您将熟悉 DCF 方法,并能将其与战略联系起来。

涵盖的内容

7个视频6篇阅读材料3个作业1次同伴评审

本模块通过将公司战略与市场价值联系起来,缩小了传统公司财务与战略规划之间的差距。我们可以通过扩展的净现值标准来评估公司价值,该标准能够捕捉公司的增长期权价值。我们将回顾各种战略范式,分析增长期权价值的基本来源,重点关注行业分析、企业内部资源和动态能力。通过本模块的学习,您将能够识别公司市场价值中的战略增长期权价值。

涵盖的内容

3个视频3篇阅读材料2个作业1次同伴评审1个讨论话题

本模块回顾了实物期权的基本概念和估值原则。实物期权理论量化了不确定情况下的决策,并强调了观望灵活性的重要性,建议管理者应等到主要的不确定因素得到解决,项目的效益更加明显时再进行决策。由于它认识到投资往往随着时间的推移而先后相关,因此实物期权分析特别适用于对孤立项目以外的战略进行估值。通过本模块的学习,你将能够量化战略增长期权价值中的灵活性部分。这是评估高科技公司时的一项重要能力。

涵盖的内容

11个视频1篇阅读材料4个作业1次同伴评审1个讨论话题

本模块概述了博弈论的基本原理,这些原理对于我们理解战略决策至关重要。战略投资决策通常是在决策者必须考虑竞争对手的蓄意(再)行动的情况下做出的。将实物期权与博弈相结合,有助于我们理解不确定情况下的竞争行为。期权博弈的实际案例包括:收购中的竞标和新产品开发决策(汽车制造、移动电话和消费电子产品)。学完这个模块后,你将能够量化战略增长期权价值中的战略成分。这对于理解高增长期权价值公司的战略决策非常重要。

涵盖的内容

8个视频2篇阅读材料4个作业1次同伴评审1个讨论话题

攻读学位

当您完成本 课程后,如果您被以下在线学位课程录取并注册,您的学习成绩可能会被承认为学分¹。

 

位教师

授课教师评分
4.4 (380个评价)
Han Smit
Erasmus University Rotterdam
1 门课程168,342 名学生
Dyaran Bansraj
Erasmus University Rotterdam
1 门课程168,342 名学生

提供方

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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展

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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1,341 条评论

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已于 Jun 15, 2020审阅

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已于 May 18, 2020审阅

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5

已于 Feb 19, 2021审阅

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常见问题

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。