本课程针对金融投资学的传统理论与业界实践严重脱轨的问题，基于负责人长期的金融投资学和公司金融教学经验，结合其创业经历和行为金融学的研究成果，生动展示了价值投资的科学理论框架和完整的决策流程，并以证券分析师为A股估值的实际工作场景为线索，设计全新的体验式教学内容。
通过设置阶段性目标和成果，每一核心章节的内容都对应价值投资分析的具体环节及其所需的各种技能。在完成四个模块、十三讲的学习之后，你将学会独立撰写一份高质量的分析师证券研究报告。具体来说，你将学会运用货币时间价值、金融财务分析、pro-forma预测、估值模型和资本预算等金融分析技术，通过巧妙地使用Excel等数据和文本分析工具，来帮助进行价值投资的实务决策。
除此之外，本课程采用双语教学，以培养思维和能力为导向，强调知识点之间的联系，注重总结解决实际问题的思维方法，旨在为你搭起从理论到实践的桥梁。你将看到金融学、会计学、经济学以及管理学等各学科的重要概念如何融合在投资实务工作中。
本课程主要面向高校大学生，尤其是金融学专业和其他商科专业学生；也可以用于金融从业人员进行继续教育培训，加强金融思维的培养和理论应用技能的训练；一般投资者也可从中学到基本的价值投资理念和以解决问题为导向的批判性、系统性和创造性思维方法。
课程简介：欢迎走进价值投资
课程简介视频：欢迎走进价值投资
第一讲 课程简介：走进价值投资
1.1 金融学科的鸟瞰图
1.2 金融学：日新月异的年轻学科
1.3 金融专业的就业市场
1.4 这门课学什么？
第一讲单元测验
第二讲 从传统投资学讲起：CAPM的新仇旧恨
2.1 常见的投资工具
2.2 形影不离的收益和风险
2.3 鸡蛋放不同篮子里的故事
2.4 CAPM：现实与理想的差距
2.5 投资学Excel案例
第二讲单元测验
第三讲 行为金融学的兴起：价值投资的前世今生
3.1 有效市场假说引发的争议
3.2 行为金融学的曲折历史
3.3 价值投资的前世今生
3.4 人无远虑，必有近忧
第三讲单元测验
第四讲 投资的目标：用技术分析还是财务分析？
4.1 三种常见的投资分析法
4.2 目标导向原则
4.3 投资行业的职业道德和素养
4.4 大数据技术的加盟
第四讲单元测验
第五讲 估值模型：应该用哪个模型？
5.1 常见的估值模型和思路
5.2 货币时间价值计算工具
5.3 以常用的DDM&DCF模型为例
5.4 AVal估值模型的例子
第五讲单元测验
第六讲 信息收集与解读：我到底该相信谁？
6.1 信息越多越好吗？
6.2 什么信息才算有用？
6.3 哪里找有用信息？
6.4 如何有效解读信息？
6.5 信息传递的业界真相？
第六讲单元测验
第七讲 宏观和行业分析：哪些信息对估值有用？
7.1 宏观分析不能太宏观
7.2 行业分析要具代表性
7.3 高大上的框架很容易“用坏”
7.4 实务操作的实例和直觉偏差
第七讲单元测验
第八讲 基本面分析：如何读懂公司年报？
8.1 了解公司的基本信息
8.2 四大财报的来龙去脉
8.3 玩转四大财报的诀窍
8.4 文本信息如何配合数据使用？
8.5 平安公司基本面分析案例
第八讲单元测验
第九讲 财务比率分析：杜邦模型为什么流行？
9.1 财务比率分析快速入门
9.2 人见人爱的杜邦模型
9.3 杜邦模型的正确打开方式
9.4 “了解过去”要注意的问题
9.5 平安公司财务分析案例
第九讲单元测验
第十讲 现金流分析：如何从过去到未来？
10.1 利润不同于现金流
10.2 解读现金流量表
10.3 DIY现金流量表
10.4 现金流分析的要点
10.5 茅台公司的AVal案例
第十讲单元测验
第十一讲 财务预测（Pro-forma）：如何更有效地拍脑袋？
11.1 财务预测：从过去到未来
11.2 从预测销售收入入手
11.3 杜邦模型：连线未来的纽带
11.4 Pro-forma：预测自由现金流
第十一讲单元测验
第十二讲 回到资本成本：CAPM到底能怎么用？
12.1 回到DCF模型：资本成本
12.2 巧用CAPM学数据分析
12.3 估值总结：小心预测的陷阱
第十二讲单元测验
第十三讲 其他应用场景：价值投资还能用在哪里？
13.1 创新创业与风险投资
13.2 如何在金融行业找份好工作？
13.3 一个真实的风险投资案例
13.4 投资创业专家分享经验