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Données et responsabilité ESG

Ce cours fait partie de Spécialisation Investissement ESG : Des décisions financières en mutation

Enseigné en Anglais

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Steven Levine

Instructeur : Steven Levine

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Inclus avec Coursera Plus

Cours

Familiarisez-vous avec un sujet et apprenez les fondamentaux

4.5

(25 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

20 heures (approximativement)
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme

Ce que vous apprendrez

  • Tirez des conclusions sur la manière dont le Big Data et l'intelligence artificielle peuvent contribuer à l'analyse des investissements ESG, et décrivez les défis inhérents.

  • Distinguer les différentes formes de pratiques commerciales trompeuses, y compris l'écoblanchiment, l'écoblanchiment social et l'écoblanchiment rose.

  • Détaillez comment les intérêts de certains investisseurs peuvent conduire à une attention accrue sur l'investissement ESG.

  • Expliquez pourquoi l'ESG reste un travail en cours et énumérez quelques développements attendus.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Collecte et analyse des données
  • Catégorie : Informations sur les investissements ESG
  • Catégorie : Lavage vert
  • Catégorie : Notations ESG
  • Catégorie : signaux de sentiment

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Il y a 8 modules dans ce cours

La réalisation d'une analyse fondamentale sur les questions ESG peut s'avérer une tâche ardue, notamment en raison du grand nombre de variables qui peuvent être considérées comme pertinentes. C'est pourquoi de nombreuses entreprises et organisations se sont efforcées de mettre en place des outils technologiques et des systèmes de notation plus avancés afin de faciliter cette tâche. Par exemple, certaines entreprises, dont Refinitiv, Morningstar's Sustainalytics, Truvalue Labs, propriété de FactSet, et MSCI, entre autres, peuvent utiliser l'intelligence artificielle, avec des algorithmes d'apprentissage automatique, de traitement du langage naturel (NLP) et d'analyse des sentiments pour obtenir des données qui peuvent aider à l'analyse de l'investissement ESG. Dans ce module, nous jetterons un regard général sur la façon dont le Big Data et certains outils d'impact peuvent vous aider à réaliser des investissements dans l'espace ESG.

Inclus

2 vidéos3 lectures1 quiz

Dans le webinaire suivant, "Making Informed Investment Decisions with Alternative Data", vous apprendrez comment des sources financières moins traditionnelles - à savoir les signaux d'investissement provenant des médias sociaux, des nouvelles et des blogs - offrent de plus en plus d'informations significatives sur les changements de dynamique du marché au fur et à mesure qu'ils se produisent. Dans cette présentation, Marina Goche, directrice générale du fournisseur de données alternatives Sentifi, évalue notamment ce qui constitue de "bonnes données" pour la prise de décision en matière d'investissement, comment les données alternatives se comparent, et les considérations clés dans la sélection des sources de données alternatives pour prendre des décisions d'investissement éclairées. Marina Goche présente également certaines caractéristiques de la qualité des données alternatives, telles que la fiabilité, la granularité, l'actualité et l'actionnabilité, et explique comment elles peuvent être utilisées pour éclairer les décisions d'achat, de vente et de conservation des investisseurs.

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3 vidéos1 lecture1 quiz

Le webinaire "Making Informed Investment Decisions with Alternative Data" se poursuit avec Marina Goche, PDG de Sentifi, qui illustre comment les données alternatives peuvent combler l'écart d'actualité avec les ensembles de données traditionnels, comment les signaux de sentiment d'investissement provenant d'événements ESG peuvent avoir un impact sur les évaluations d'actifs, tels que le prix de l'action d'une entreprise, et explore comment les investisseurs peuvent rééquilibrer un portefeuille en utilisant les signaux de sentiment d'investissement basés sur les événements ESG.

Inclus

3 vidéos4 lectures1 quiz1 évaluation par les pairs

Le webinaire "Making Informed Investment Decisions with Alternative Data" se poursuit avec Marina Goche, PDG de Sentifi, qui répond aux questions des participants sur les signaux de sentiment d'investissement, tels que la corruption, fournit des détails sur la façon dont les modèles d'apprentissage automatique peuvent aider à déterminer la crédibilité de la source, et aborde la façon dont les données alternatives peuvent être considérées comme "actionnables" lors de la prise de décisions d'investissement et du rééquilibrage d'un portefeuille. Goche met également en évidence certaines caractéristiques technologiques conçues pour gérer le volume massif de données alternatives de Sentifi.

Inclus

2 vidéos1 quiz

Dans le webinaire, "ESG Investing : Comment le Big Data aide à prendre des décisions financières", les panélistes de Refinitiv, Truvalue Labs, propriété de FactSet, Quantum Research Group et IBKR donnent leur point de vue sur un large éventail de sujets, notamment la recherche du bon équilibre entre la technologie et l'analyse humaine, ainsi que le poids à accorder à chacun des facteurs E-S-G en termes de matérialité. Ils proposent également, entre autres commentaires, la manière dont l'investissement ESG et le Big Data pourraient évoluer au cours des 5 à 10 prochaines années.

Inclus

3 vidéos1 quiz1 évaluation par les pairs

Le webinaire "Investissement ESG : Comment le Big Data aide à conduire les décisions financières" se poursuit avec les panélistes qui abordent le défi de la subjectivité lors de l'évaluation de la matérialité financière dans l'ESG, comment la mentalité du marché financier a évolué vers l'ESG, la durabilité et l'impact, et comment les facteurs ESG peuvent se connecter avec les valeurs personnelles des investisseurs lors de la prise de décisions d'investissement.

Inclus

3 vidéos1 lecture1 quiz

Le webinaire "Investissement ESG : Comment le Big Data aide à prendre des décisions financières" se poursuit avec les panélistes qui donnent leur point de vue sur la façon dont l'investissement ESG pourrait évoluer au cours des 5 à 10 prochaines années, et qui répondent aux questions des participants sur la façon dont le Big Data interprète les facteurs ESG, et comment les données ESG peuvent être utilisées pour prendre des décisions d'investissement plus éclairées. Après le webinaire, nous passerons également en revue les différentes formes de pratiques commerciales trompeuses, y compris le lavage vert, le lavage social, le lavage bleu et le lavage rose, et la façon dont les entreprises ont historiquement cherché à éviter les controverses, ainsi que les impacts financiers négatifs potentiels qui y sont associés. Vous apprendrez quelles forces peuvent contribuer à empêcher ces entreprises d'être tenues pour responsables, et comment la réforme réglementaire peut jouer un rôle clé dans l'élimination de ces pratiques. Après avoir suivi les vidéos et les webinaires de ce module, vous devriez être en mesure de discuter, entre autres, de la façon dont, malgré la prolifération du marketing, des produits, de la recherche, des outils fondés sur des données et des flux de fonds liés à l'investissement ESG, la discipline elle-même reste sujette à une foule de questions non résolues, et de la façon dont la conduite d'une diligence raisonnable lors de l'intégration des facteurs ESG dans vos analyses financières et de crédit peut garantir que vos investissements seront réellement alignés sur vos valeurs.

Inclus

4 vidéos2 lectures2 quizzes1 évaluation par les pairs

Ce module de renforcement de la lecture explore plus en détail la collecte de données, les scores ESG et la façon dont l'intelligence artificielle peut aider les pratiques d'investissement ESG, ainsi que des exemples spécifiques d'activités de blanchiment d'argent (green washing). Après avoir suivi les leçons suivantes, vous devriez être en mesure de tirer des conclusions sur la manière dont le Big Data et l'intelligence artificielle peuvent contribuer à l'analyse des investissements ESG, ainsi que de fournir un aperçu des formes historiques et plus récentes de pratiques commerciales trompeuses.

Inclus

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Steven Levine
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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
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’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
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JB
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BB
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