คำอธิบายคอร์ส
คอร์ส Beta และความเข้าใจผ่านสูตร และความเข้าใจเรื่อง DTL มุ่งอธิบายตัวชี้วัดความเสี่ยงที่นักลงทุนและนักวิเคราะห์การเงินใช้กันอย่างแพร่หลาย ได้แก่ Beta (β) และ Degree of Total Leverage (DTL) โดยเริ่มจากความหมายเชิงแนวคิดและลงลึกถึงที่มาของสูตรคำนวณ Beta ผ่าน Covariance, Variance และความสัมพันธ์กับ CAPM ผู้เรียนจะได้เข้าใจว่าทำไมการเลือกช่วงเวลาในการคำนวณ Beta และ Risk-Free Rate จึงสำคัญ รวมถึงข้อผิดพลาดที่พบบ่อยในทางปฏิบัติ นอกจากนี้ คอร์สยังอธิบาย DTL ซึ่งสะท้อนความผันผวนของกำไรเมื่อยอดขายเปลี่ยนแปลง ผ่านความสัมพันธ์ของ DOL และ DFL พร้อมตัวอย่างการตีความจากงบการเงินจริงและอัตราส่วนทางการเงิน เพื่อให้ผู้เรียนสามารถประเมินทั้งความเสี่ยงเชิงตลาดและความเสี่ยงเชิงโครงสร้างของธุรกิจได้อย่างเป็นระบบ

เนื้อหาภายในบทเรียน
- ความหมายของ Beta (β) และความเสี่ยงเชิงระบบ (Systematic Risk)
- การตีความค่า Beta (>1, =1, <1, <0)
- สูตรการคำนวณ Beta จาก Covariance และ Variance
- ความสัมพันธ์ของ Beta กับ CAPM และ Expected Return
- Risk-Free Rate และ Market Risk Premium (MRP)
- ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยในการใช้ Beta ในทางปฏิบัติ
- แนวคิด APT และความแตกต่างระหว่าง APT กับ CAPM
- ความหมายของ DTL (Degree of Total Leverage)
- ความสัมพันธ์ระหว่าง DOL, DFL และ DTL
- การใช้ DTL วิเคราะห์ความเสี่ยงและความผันผวนของกำไรจากงบการเงินจริง

ประโยชน์ที่ผู้เรียนจะได้รับ
- เข้าใจ Beta จากที่มาของสูตร ไม่ใช่แค่ค่าที่ดึงมาจากระบบ
- ใช้ CAPM อย่างถูกต้องและสอดคล้องกับช่วงข้อมูล
- ประเมินความเสี่ยงของหุ้นได้ทั้งเชิงตลาดและเชิงธุรกิจ
- เข้าใจว่าทำไมกำไรบางบริษัทผันผวนแรงเมื่อยอดขายเปลี่ยนเล็กน้อย
-ลดความผิดพลาดในการวิเคราะห์ Valuation และ Expected Return

คอร์สนี้เหมาะสำหรับใคร 
- นักลงทุนที่ใช้ Beta และ CAPM แต่ยังไม่เข้าใจที่มาของสูตรอย่างแท้จริง
- ผู้ที่ต้องการวิเคราะห์ความเสี่ยงกำไรผ่าน DOL, DFL และ DTL
- นักเรียนการเงินหรือผู้ทำ Valuation ที่ต้องการความแม่นยำเชิงแนวคิด