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ESG-Daten & Rechenschaftspflicht

Steven Levine

Dozent: Steven Levine

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Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.4

(29 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 20 Stunden
3 Wochen bei 6 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Ziehen Sie Schlussfolgerungen darüber, wie Big Data und künstliche Intelligenz bei der Analyse von ESG-Investitionen helfen können, und beschreiben Sie die damit verbundenen Herausforderungen.

  • Unterscheiden Sie zwischen verschiedenen Formen von betrügerischen Geschäftspraktiken, einschließlich Green Washing, Social Washing und Pink Washing.

  • Erläutern Sie, wie bestimmte Anlegerinteressen zu einer erhöhten Aufmerksamkeit für ESG-Investitionen führen können.

  • Erläutern Sie, warum die ESG ein laufender Prozess ist, und nennen Sie einige erwartete Entwicklungen.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Datenerfassung und -analyse
  • Kategorie: Offenlegung von ESG-Investitionen
  • Kategorie: Grünes Waschen
  • Kategorie: ESG-Bewertungen
  • Kategorie: stimmungssignale

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9 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung ESG-Investitionen: Finanzentscheidungen im Wandel
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
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In diesem Kurs gibt es 8 Module

Da die Durchführung von Fundamentalanalysen zu ESG-relevanten Themen eine ziemlich entmutigende Aufgabe sein kann - vor allem angesichts der riesigen Menge an Variablen, die als relevant angesehen werden können - haben viele Unternehmen und Organisationen daran gearbeitet, fortschrittlichere, technologische Tools und Scoring-Systeme zu entwickeln, die bei diesen Bemühungen helfen. Einige Unternehmen, darunter Refinitiv, Morningstar's Sustainalytics, die zu FactSet gehörenden Truvalue Labs und MSCI, nutzen beispielsweise künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und Algorithmen zur Stimmungsanalyse, um Daten zu erhalten, die bei der Analyse von ESG-Investitionen hilfreich sein können. In diesem Modul werfen wir einen umfassenden Blick auf die Landschaft, wie Big Data und bestimmte Impact-Tools Sie bei Ihren Investitionen im ESG-Bereich unterstützen können.

Das ist alles enthalten

2 Videos3 Lektüren1 Aufgabe

Im folgenden Webinar "Fundierte Anlageentscheidungen mit alternativen Daten" erfahren Sie, wie weniger traditionelle Finanzquellen - nämlich Anlagesignale aus sozialen Medien, Nachrichten und Blogs - zunehmend aussagekräftige Einblicke in die Veränderungen der Marktdynamik bieten, sobald diese auftreten. Marina Goche, Chief Executive Officer beim Anbieter alternativer Daten Sentifi, bewertet in dieser Präsentation unter anderem, was "gute Daten" für Anlageentscheidungen ausmacht, wie alternative Daten abschneiden und welche Überlegungen bei der Auswahl alternativer Datenquellen für fundierte Anlageentscheidungen wichtig sind. Goche geht auch auf bestimmte Qualitätsmerkmale alternativer Daten wie Zuverlässigkeit, Granularität, Aktualität und Handlungsfähigkeit ein und erläutert, wie diese für Kauf-, Verkaufs- und Halteentscheidungen der Anleger genutzt werden können.

Das ist alles enthalten

3 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

Das Webinar "Fundierte Anlageentscheidungen mit alternativen Daten" wird von Marina Goche, CEO von Sentifi, fortgesetzt. Sie erläutert, wie alternative Daten die Aktualitätslücke zu herkömmlichen Datensätzen schließen können, wie sich Signale der Anlegerstimmung aus ESG-Ereignissen auf die Bewertung von Vermögenswerten, z. B. den Aktienkurs eines Unternehmens, auswirken können und wie Anleger ein Portfolio anhand von Signalen der Anlegerstimmung auf der Grundlage von ESG-Ereignissen neu ausrichten können.

Das ist alles enthalten

3 Videos4 Lektüren1 Aufgabe1 peer review

Das Webinar "Fundierte Anlageentscheidungen mit alternativen Daten" wird von Marina Goche, CEO von Sentifi, fortgesetzt. Sie beantwortet die Fragen der Teilnehmer zu Anlagestimmungs-Signalen, wie z.B. Korruption, liefert Details darüber, wie Modelle des maschinellen Lernens dabei helfen können, die Glaubwürdigkeit von Quellen zu bestimmen, und geht darauf ein, wie alternative Daten bei Anlageentscheidungen und der Neugewichtung eines Portfolios als "umsetzbar" betrachtet werden können. Goche hebt auch bestimmte technologische Funktionen hervor, die für die Verarbeitung der riesigen Menge an alternativen Datensätzen von Sentifi entwickelt wurden.

Das ist alles enthalten

2 Videos1 Aufgabe

In dem Webinar "ESG Investing: How Big Data Helps Drive Financial Decisions" (Wie Big Data Finanzentscheidungen vorantreibt) geben die Diskussionsteilnehmer von Refinitiv, den zu FactSet gehörenden Truvalue Labs, der Quantum Research Group und IBKR Einblicke in eine breite Palette von Themen, darunter die Suche nach dem richtigen Gleichgewicht zwischen Technologie und menschlicher Analyse sowie die Frage, wie viel Gewicht jedem der ESG-Faktoren im Hinblick auf die Wesentlichkeit beizumessen ist. Außerdem geben sie unter anderem Kommentare dazu ab, wie sich ESG-Investitionen und Big Data in den nächsten 5 bis 10 Jahren entwickeln könnten.

Das ist alles enthalten

3 Videos1 Aufgabe1 peer review

Das Webinar "ESG-Investitionen: How Big Data Helps Drive Financial Decisions" (Wie Big Data Finanzentscheidungen vorantreibt) wird fortgesetzt. Die Podiumsteilnehmer befassen sich mit der Herausforderung der Subjektivität bei der Bewertung der finanziellen Wesentlichkeit von ESG, wie sich die Mentalität des Finanzmarktes in Richtung ESG, Nachhaltigkeit und Auswirkungen verschoben hat und wie ESG-Faktoren bei Anlageentscheidungen mit den persönlichen Werten der Anleger verbunden werden können.

Das ist alles enthalten

3 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

Das Webinar "ESG-Investing: How Big Data Helps Drive Financial Decisions" (Wie Big Data Finanzentscheidungen vorantreibt) wird fortgesetzt. Die Podiumsteilnehmer geben einen Ausblick darauf, wie sich ESG-Investitionen in den nächsten 5-10 Jahren entwickeln könnten, und beantworten die Fragen der Teilnehmer, wie Big Data ESG-Faktoren interpretiert und wie ESG-Daten genutzt werden können, um fundiertere Anlageentscheidungen zu treffen. Im Anschluss an das Webinar werden wir außerdem verschiedene Formen betrügerischer Geschäftspraktiken durchgehen, darunter Green Washing, Social Washing, Blue Washing und Pink Washing, und erfahren, wie Unternehmen in der Vergangenheit versucht haben, Kontroversen und die damit verbundenen potenziellen negativen finanziellen Auswirkungen zu umgehen. Sie werden erfahren, welche Kräfte dazu beitragen können, dass diese Unternehmen nicht zur Rechenschaft gezogen werden, und wie eine Regulierungsreform eine Schlüsselrolle bei der Beseitigung dieser Praktiken spielen kann. Nach der Lektüre der Videos und Webinare in diesem Modul sollten Sie in der Lage sein, unter anderem darüber zu diskutieren, wie trotz der Verbreitung von Marketing, Produkten, Forschungsergebnissen, datengesteuerten Instrumenten und Mittelzuflüssen in Fonds mit ESG-Aspekten die Disziplin selbst nach wie vor mit einer Vielzahl ungelöster Probleme konfrontiert ist und wie Sie bei der Integration von ESG-Faktoren in Ihre Finanz- und Kreditanalysen die nötige Sorgfalt walten lassen können, um sicherzustellen, dass Ihre Investitionen wirklich mit Ihren Werten übereinstimmen.

Das ist alles enthalten

4 Videos2 Lektüren2 Aufgaben1 peer review

In diesem Modul zur Vertiefung der Lektüre erfahren Sie mehr über Datenerfassung, ESG-Bewertungen und wie künstliche Intelligenz bei ESG-Investitionspraktiken helfen kann, sowie über konkrete Beispiele für Greenwashing. Nach Abschluss der folgenden Lektionen sollten Sie in der Lage sein, Schlussfolgerungen darüber zu ziehen, wie Big Data und künstliche Intelligenz bei der Analyse von ESG-Investitionen helfen können, und Einblicke in historische und neuere Formen betrügerischer Geschäftspraktiken zu gewinnen.

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1 Video12 Lektüren1 Aufgabe

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Geprüft am 12. Dez. 2021

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