Sermaye varlA klarA nA fiyatlandA rma modeli

Sermaye varlA klarA nA fiyatlandA rma modelinin (CAPM olarak da bilinir) temellerini bu pratik ve ozlu kitapla sadece 50 dakikada anlayA n. Sermaye varlA klarA nA fiyatlandA rma modeli, finansal varlA klarA n karlA lA gA nA tahmin etmek icin kullanA lan matematiksel bir yontemdir. En populer risk degerlendirme yontemlerinden biri olan CAPM, yatA rA mcA lara potansiyel yatA rA mlar hakkA nda mumkun oldugunca fazla bilgi vermeyi amaclar, boylece yatA rA m portfoylerini riskli ve guvenli varlA klarA n bir kombinasyonundan uygun gordukleri sekilde olusturabilirler. Bu kitap size CAPM'e ve onu daha iyi yatA rA mlar yapmak icin nasA l kullanacagA nA za dair kullanA slA bir giris sunmaktadA r. Sadece yatA rA mlarA nA zdan en yuksek getiriyi nasA l elde edeceginizi ogrenmekle kalmayacak, aynA zamanda gercek hayattan vakalarA inceleyecek, portfoy cesitlendirmesinin sA nA rA da dahil olmak uzere eksiklikleri hakkA nda daha fazla bilgi edinecek ve arbitraj fiyatlandA rma teorisi ve cok faktorlu model gibi ilgili modeller hakkA nda daha fazla bilgi edineceksiniz. Sermaye varlA klarA nA fiyatlandA rma modeli hakkA nda : CAPM, finansal piyasalarA n gelismeye ve standartlasmaya basladA gA bir donemde gelistirilmistir. YatA rA mcA larA n bilincli yatA rA m kararlarA almalarA nA ve bir urunun riskini potansiyel getirisine karsA tartmalarA nA saglar. Baska bir deyisle, yatA rA mcA larA n mumkun oldugunca az para harcamasA na ve rasyonel is secimleri yapmasA na yardA mcA olur. Modelin bir diger avantajA da bir sirketin gelecekteki kazanclarA nA hesaplamak icin dogru iskonto oranA nA vermesidir. Arbitraj fiyat teorisi gibi diger yontemlere gore daha az dogru olsa da kullanA mA daha kolaydA r. Bu kitapta CAPM'in size nasA l yardA mcA olabilecegini kesfedecek, bir finansal varlA gA nasA l degerlendireceginizi ogrenecek ve sonuclarA nA zA daha iyi yatA rA mlar yapmak icin kullanacaksA nA z. Yontemin avantajlarA nA n ve olasA dezavantajlarA nA n net bir sekilde acA klanmasA , pratik bir vaka calA smasA nA n tartA sA lmasA ve ilgili modellere giris yapA lmasA , yaklasA mA nA zA durumunuza gore uyarlamanA z icin gereken araclarA saglar.