University of Pennsylvania

模拟风险与现实

本课程是 商业和财务建模 专项课程 的一部分

Sergei Savin
Senthil Veeraraghavan

位教师:Sergei Savin

59,022 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

(2,218 条评论)

7 小时 完成
灵活的计划
自行安排学习进度
90%
大多数学生喜欢此课程
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作业

4 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

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积累特定领域的专业知识

本课程是 商业和财务建模 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4个模块

本模块旨在教你如何分析不确定性较低的环境,以及如何在这些环境中找出最佳决策。你将探索优化工具包,学习如何使用广告实例建立代数模型,将代数模型转换为电子表格模型,使用求解器发现可能的最佳决策,并研究一个在模型中引入简单风险表示的示例。本模块结束时,您将能够建立优化模型,使用求解器根据数据找出最佳决策,并开始调整模型以考虑简单的风险因素。只要输入值的实际不确定性不是太高,这些技能将使您有能力处理大型模型。

涵盖的内容

4个视频2篇阅读材料1个作业

如果不确定性是您试图建模的环境的主要特征,该怎么办?在本模块中,您将学习如何为具有大量变量的情况创建模型。您将研究高不确定性设置、概率分布和风险、多个随机变量的常见情景、如何纳入风险降低、如何计算和解释相关值,以及如何使用情景进行优化,包括灵敏度分析和有效前沿。本模块结束时,您将能够识别和使用常见的未来不确定性模型来构建情景,帮助您在面临多个变量和较高风险时优化业务决策。

涵盖的内容

3个视频2篇阅读材料1个作业

在做出商业决策时,我们经常会参考过去来预测未来。在本模块中,您将研究常用的随机变量分布,以建立未来模型并进行预测。您将学习如何在 Excel 中创建有意义的数据可视化,如何为您的数据选择合适的分布,探索离散分布和连续分布之间的差异,以及测试您选择的模型和假设的拟合度。本模块结束时,您将能够使用图形表示数据,为数据选择最佳分布模型,并测试模型和假设是否最适合您的数据。

涵盖的内容

4个视频2篇阅读材料1个作业

本模块旨在帮助您在使用连续分布来描述不确定性时,使用模拟来比较不同的替代方案。通过对仿真工具包的深入研究,您将学会如何在随机输入由连续概率分布描述的高不确定性环境中做出决策。您还将学习如何运行仿真模型、分析仿真输出、比较备选决策以确定最优解决方案。 本模块结束时,您将能够利用仿真进行决策和风险管理,更广泛地说,能够在日益复杂和快速发展的商业世界中做出成功的商业决策。

涵盖的内容

4个视频2篇阅读材料1个作业

获得职业证书

将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。

位教师

授课教师评分
4.6 (116个评价)
Sergei Savin
University of Pennsylvania
2 门课程175,448 名学生

提供方

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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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2,218 条评论

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已于 Jul 1, 2019审阅

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4

已于 Feb 20, 2020审阅

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已于 Sep 28, 2020审阅

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