El análisis financiero es el proceso de evaluación de negocios, proyectos, presupuestos y otras transacciones relacionadas con las finanzas para determinar su desempeño e idoneidad.
Por lo general, el análisis financiero se utiliza para analizar si una entidad es lo suficientemente estable, solvente, líquida o rentable para garantizar una inversión monetaria.
El análisis financiero se utiliza para evaluar las tendencias económicas, establecer políticas financieras, crear planes a largo plazo para la actividad empresarial e identificar proyectos o empresas para la inversión. Esto se hace a través de la síntesis de números y datos financieros.
Un analista financiero examinará minuciosamente los estados financieros de una empresa: el estado de resultados, el balance general y el estado de flujo de efectivo. El análisis financiero se puede realizar tanto en entornos de finanzas corporativas como de finanzas de inversión.
Una de las formas más comunes de analizar datos financieros es calcular índices a partir de los datos de los estados financieros para compararlos con los de otras empresas o con el desempeño histórico de la propia empresa.
Por ejemplo, el rendimiento de los activos (ROA) es una relación común que se utiliza para determinar la eficiencia de una empresa en el uso de sus activos y como medida de rentabilidad.
Esta relación podría calcularse para varias empresas de la misma industria y compararse entre sí como parte de un análisis más amplio.
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Python y Estadísticas para Análisis Financiero
Python ahora se está convirtiendo en el lenguaje de programación número 1 para la ciencia de datos.
Debido a la simplicidad y alta legibilidad de Python, está ganando importancia en la industria financiera.
El curso combina tanto la codificación Python como los conceptos estadísticos y se aplica al análisis de datos financieros, como los datos bursátiles.
Al final del curso, puede lograr lo siguiente usando Python:
- Importe, preprocese, guarde y visualice datos financieros en pandas Dataframe
- Manipule los datos financieros existentes generando nuevas variables usando múltiples columnas
- Recordar y aplicar los conceptos estadísticos importantes (variable aleatoria, frecuencia, distribución, población y muestra, intervalo de confianza, regresión lineal, etc.) en contextos financieros
- Cree un modelo comercial utilizando un modelo de regresión lineal múltiple
- Evaluar el rendimiento del modelo comercial utilizando diferentes indicadores de inversión.
El entorno de Jupyter Notebook está configurado en la plataforma del curso para practicar la codificación de Python sin instalar ninguna aplicación cliente.
¿Cómo obtengo el curso?
Este curso es ofrecido desde la plataforma de Coursera, es un curso que puedes obtener de manera gratuita bajo ciertas condiciones.
La primera opción es elegir la opción de “Curso gratuito sin certificado”, de esta manera podrás acceder al contenido del curso y finalizarlo, pero no podrás obtener un certificado de finalización avalado por la plataforma.
La segunda opción es elegir “auditar curso”, con esta opción podrás acceder al contenido de video del curso, pero no podrás realizar los exámenes ni obtener el certificado de finalización. Si no ves la opción de auditar curso, debes verificar en la parte de abajo usando el scroll (en forma de link).
Las opciones varían dependiendo el curso, pero con cualquiera de las dos podrás acceder gratuitamente al contenido.
Por si fuera poco, algunos cursos tienen la opción de ayuda económica, con los cuales puedes solicitar dicho apoyo y ser acreedor de un curso de pago.
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