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Autor Bolder, David Jamieson |
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TÃtulo : Credit-Risk Modelling : Theoretical Foundations, Diagnostic Tools, Practical Examples, and Numerical Recipes in Python Tipo de documento: documento electrónico Autores: Bolder, David Jamieson, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XXXV, 684 p. 130 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-94688-7 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Gestion de riesgos financieros Empresa de negocios Ciencias sociales IngenierÃa financiera Industria de servicios financieros EstadÃsticas Gestión de riesgos Finanzas corporativas Matemáticas en Negocios EconomÃa y Finanzas Servicios financieros EstadÃstica en Negocios Gestión EconomÃa Finanzas Seguros Clasificación: 658.155 Resumen: El riesgo de impago de la contraparte en las carteras de bancos, seguros, instituciones y fondos de pensiones es un área de importancia creciente para los profesionales financieros. Desafortunadamente, se trata de un tema con un alto grado de complejidad técnica. Para abordar este desafÃo, este libro ofrece un análisis matemático y estadÃstico completo y alcanzable de una amplia gama de modelos de riesgo de impago existentes. Sin embargo, la descripción y derivación de modelos es solo una parte de la historia. Mediante el uso de ejemplos prácticos exhaustivos e ilustraciones de código extensas en el lenguaje de programación Python, este trabajo también muestra explÃcitamente al lector cómo se implementan estos modelos. Dar vida a estos enfoques complejos combinando los detalles técnicos con código Python real reduce la carga de la complejidad del modelo y mejora la accesibilidad a este campo de estudio decididamente especializado. Todo el trabajo también se complementa generosamente con técnicas de diagnóstico de modelos, calibración y estimación de parámetros para ayudar al analista cuantitativo en la implementación diaria, asà como en la mitigación del riesgo del modelo. Escrito por un profesional activo y experimentado, es un recurso de aprendizaje invaluable y un texto de referencia para los profesionales del riesgo financiero y una excelente fuente para estudiantes universitarios y de posgrado avanzados que buscan adquirir conocimiento de los elementos clave de esta disciplina. Nota de contenido: Getting Started -- Part I Modelling Frameworks -- A Natural First Step.-Mixture or Actuarial Models -- Threshold Models.-The Genesis of Credit-Risk Modelling -- Part II Diagnostic Tools -- A Regulatory Perspective -- Risk Attribution -- Monte Carlo Methods -- Part III Parameter Estimation -- Default Probabilities -- Default and Asset Correlation. Tipo de medio : Computadora Summary : The risk of counterparty default in banking, insurance, institutional, and pension-fund portfolios is an area of ongoing and increasing importance for finance practitioners. It is, unfortunately, a topic with a high degree of technical complexity. Addressing this challenge, this book provides a comprehensive and attainable mathematical and statistical discussion of a broad range of existing default-risk models. Model description and derivation, however, is only part of the story. Through use of exhaustive practical examples and extensive code illustrations in the Python programming language, this work also explicitly shows the reader how these models are implemented. Bringing these complex approaches to life by combining the technical details with actual real-life Python code reduces the burden of model complexity and enhances accessibility to this decidedly specialized field of study. The entire work is also liberally supplemented with model-diagnostic, calibration, and parameter-estimation techniques to assist the quantitative analyst in day-to-day implementation as well as in mitigating model risk. Written by an active and experienced practitioner, it is an invaluable learning resource and reference text for financial-risk practitioners and an excellent source for advanced undergraduate and graduate students seeking to acquire knowledge of the key elements of this discipline. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Credit-Risk Modelling : Theoretical Foundations, Diagnostic Tools, Practical Examples, and Numerical Recipes in Python [documento electrónico] / Bolder, David Jamieson, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XXXV, 684 p. 130 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-94688-7
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Gestion de riesgos financieros Empresa de negocios Ciencias sociales IngenierÃa financiera Industria de servicios financieros EstadÃsticas Gestión de riesgos Finanzas corporativas Matemáticas en Negocios EconomÃa y Finanzas Servicios financieros EstadÃstica en Negocios Gestión EconomÃa Finanzas Seguros Clasificación: 658.155 Resumen: El riesgo de impago de la contraparte en las carteras de bancos, seguros, instituciones y fondos de pensiones es un área de importancia creciente para los profesionales financieros. Desafortunadamente, se trata de un tema con un alto grado de complejidad técnica. Para abordar este desafÃo, este libro ofrece un análisis matemático y estadÃstico completo y alcanzable de una amplia gama de modelos de riesgo de impago existentes. Sin embargo, la descripción y derivación de modelos es solo una parte de la historia. Mediante el uso de ejemplos prácticos exhaustivos e ilustraciones de código extensas en el lenguaje de programación Python, este trabajo también muestra explÃcitamente al lector cómo se implementan estos modelos. Dar vida a estos enfoques complejos combinando los detalles técnicos con código Python real reduce la carga de la complejidad del modelo y mejora la accesibilidad a este campo de estudio decididamente especializado. Todo el trabajo también se complementa generosamente con técnicas de diagnóstico de modelos, calibración y estimación de parámetros para ayudar al analista cuantitativo en la implementación diaria, asà como en la mitigación del riesgo del modelo. Escrito por un profesional activo y experimentado, es un recurso de aprendizaje invaluable y un texto de referencia para los profesionales del riesgo financiero y una excelente fuente para estudiantes universitarios y de posgrado avanzados que buscan adquirir conocimiento de los elementos clave de esta disciplina. Nota de contenido: Getting Started -- Part I Modelling Frameworks -- A Natural First Step.-Mixture or Actuarial Models -- Threshold Models.-The Genesis of Credit-Risk Modelling -- Part II Diagnostic Tools -- A Regulatory Perspective -- Risk Attribution -- Monte Carlo Methods -- Part III Parameter Estimation -- Default Probabilities -- Default and Asset Correlation. Tipo de medio : Computadora Summary : The risk of counterparty default in banking, insurance, institutional, and pension-fund portfolios is an area of ongoing and increasing importance for finance practitioners. It is, unfortunately, a topic with a high degree of technical complexity. Addressing this challenge, this book provides a comprehensive and attainable mathematical and statistical discussion of a broad range of existing default-risk models. Model description and derivation, however, is only part of the story. Through use of exhaustive practical examples and extensive code illustrations in the Python programming language, this work also explicitly shows the reader how these models are implemented. Bringing these complex approaches to life by combining the technical details with actual real-life Python code reduces the burden of model complexity and enhances accessibility to this decidedly specialized field of study. The entire work is also liberally supplemented with model-diagnostic, calibration, and parameter-estimation techniques to assist the quantitative analyst in day-to-day implementation as well as in mitigating model risk. Written by an active and experienced practitioner, it is an invaluable learning resource and reference text for financial-risk practitioners and an excellent source for advanced undergraduate and graduate students seeking to acquire knowledge of the key elements of this discipline. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]