Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/pricing-options-with-mathematical-models

مقدمة

تعتبر دورة “تسعير الخيارات باستخدام النماذج الرياضية” واحدة من الدورات التأسيسية المتاحة على منصة Coursera، حيث تقدم نظرة شاملة حول الخيارات والمشتقات المالية وتطبيقاتها في إدارة المخاطر. تناقش هذه الدورة موضوعات معقدة بطريقة سليمة ومبسطة، مما يجعلها مناسبة للطلاب الذين لديهم خلفية رياضية أساسية.

محتوى الدورة

تتكون الدورة من 10 وحدات، حيث تتناول كل وحدة موضوعات محددة:

  • الوحدة 0: ما قبل الدورة – توفر هذه الوحدة اختبارًا لتقييم الخلفية الرياضية المطلوبة للنجاح في هذه الدورة.
  • الوحدة 1: الأسهم والسندات والمشتقات – تعريف أساسي بمكونات الأسواق المالية.
  • الوحدة 2: أسعار الفائدة، أسعار الفائدة الآجلة، وعوائد السندات – التركيز على كيفية تأثير أسعار الفائدة على التسعير.
  • الوحدة 3: علاقات التسعير بدون تحكّم – دراسة العلاقات الأساسية في التسعير.
  • الوحدة 4: التسعير في نماذج الزمن المنفصل – تعلم كيفية استخدام النماذج الثنائية.
  • الوحدة 5: الحركة البراونية وحساب إيتو – مقدمة إلى النماذج الزمنية المستمرة.
  • الوحدة 6: التسعير في نموذج بلاك-شولز-ميرتون – تحليل نموذج بلاك-شولز الشهير.
  • الوحدة 7: موسعات بلاك-شولز-ميرتون – استكشاف نماذج معينة بديلة.
  • الوحدة 8: التحوط – كيفية إدارة المخاطر من خلال أدوات التحوط.
  • الوحدة 9: ما وراء بلاك-شولز-ميرتون – استكشاف أبعاد أخرى للتسعير المتقدم.
  • الوحدة 10: التسعير في أسواق الدخل الثابت – دراسة تسعير السندات بأسواق السندات الثابتة.

التوصية

إذا كنت تبحث عن دورة تعزز معرفتك بالمشتقات المالية، فلا تتردد في التسجيل في هذه الدورة. ستساعدك على فهم النماذج الرياضية المعقدة وتطبيقاتها في الأسواق المالية. علاوة على ذلك، فهي طريقة ممتازة لبناء مهارات قوية في إدارة المخاطر. تعتبر هذه الدورة مثالية لطلاب المالية أو أي شخص يتطلع إلى تعزيز فهمه للأسواق المالية من منظور رياضي.

الخاتمة

في الختام، دورة “تسعير الخيارات باستخدام النماذج الرياضية” هي استثمار قيم لأي شخص يرغب في تعميق معرفته في مجال المشتقات المالية والنماذج الرياضية المعقدة. دورات Coursera تقدم لك فرصة فريدة لتعلم من أفضل الأساتذة وتحصل على شهادات تعزز سيرتك الذاتية.

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/pricing-options-with-mathematical-models