本课程介绍金融分析概述。您将了解在现实世界中应用金融分析的原因、时间和方法。您将探索分析时间序列数据的技术，以及如何评估现代投资组合理论中阐述的风险回报权衡。虽然大部分重点将放在公司股票的价格、收益和风险上，但分析技术也可用于其他领域。最后，本课程将简要介绍算法交易。 完成本课程后，您应该能够理解时间序列数据、创建预测并确定估计值的有效性。此外，您还能利用实际股票价格数据创建资产组合，同时优化风险和回报。作为分析师、经理或顾问，理解金融数据是一项重要技能。
在金融领域应用数据分析
您将学到什么
了解预测过程
描述时间序列数据
建立 ARIMA 模型
了解基本的交易算法
您将获得的技能
您将学习的工具
要了解的详细信息
可分享的证书
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作业
21 项作业
授课语言：英语（English）
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
该课程共有4个模块
在本模块中，我们将介绍金融分析概述。学生将学习为什么、何时以及如何在实际情况中应用金融分析。我们将探索分析时间序列数据的技术，以及如何评估现代投资组合理论中阐述的风险回报权衡。虽然我们的重点主要是公司股票的价格、收益和风险，但分析技术也可用于其他领域。最后，本课程将简要介绍算法交易。
涵盖的内容
11个视频7篇阅读材料6个作业1个非评分实验室1个插件
我们将介绍分析时间序列数据的方法，以建立预测模型和支持决策。学生将学习如何分析通常以时间序列数据呈现的金融数据。主题包括预测性能指标、移动平均法、指数平滑法和霍尔特-温特斯法。
涵盖的内容
15个视频2篇阅读材料7个作业1个非评分实验室
在本模块中，我们将从静态开始，这是分析时间序列数据的第一步，也是必要的一步。学生将学习如何识别时间序列是否静止，并了解如何使非静止数据变得静止。接下来，我们将学习一个基本的预测模型：ARIMA。学生将学习如何使用 R 语言建立 ARIMA 预测模型。
涵盖的内容
11个视频2篇阅读材料4个作业1个非评分实验室
我们将介绍现代投资组合理论的一些基本测量方法。学生将了解风险和收益、如何平衡它们以及如何评估投资组合。
涵盖的内容
15个视频4篇阅读材料4个作业1个非评分实验室
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状态：免费试用Corporate Finance Institute
人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
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VG
已于 May 2, 2020审阅
Covers basics of time series modeling techniques and applications in R. Doesn't go deep into statistics behind models
EE
已于 Dec 22, 2020审阅
Very nice course. Loved the way of teaching. Thank you so much. Best regards,Enjo
MK
已于 Apr 16, 2020审阅
It is a very nice course. Very useful for learning basics of Financial Analytics. Prof. Kim's sessions were very nice.
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