| Título : |
Credit-Risk Modelling : Theoretical Foundations, Diagnostic Tools, Practical Examples, and Numerical Recipes in Python |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Bolder, David Jamieson, Autor |
| 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. |
| Palabras clave: |
Gestion de riesgos financieros Empresa de negocios Ciencias sociales Ingeniería financiera Industria de servicios financieros Estadísticas Gestión de riesgos Finanzas corporativas Matemáticas en Negocios Economía y Finanzas Servicios financieros Estadística en Negocios Gestión Economía Finanzas Seguros |
| Índice Dewey: |
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 desafío, este libro ofrece un análisis matemático y estadístico 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 explícitamente 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, así 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. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
Credit-Risk Modelling : Theoretical Foundations, Diagnostic Tools, Practical Examples, and Numerical Recipes in Python [documento electrónico] / Bolder, David Jamieson, Autor . - 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.
| Palabras clave: |
Gestion de riesgos financieros Empresa de negocios Ciencias sociales Ingeniería financiera Industria de servicios financieros Estadísticas Gestión de riesgos Finanzas corporativas Matemáticas en Negocios Economía y Finanzas Servicios financieros Estadística en Negocios Gestión Economía Finanzas Seguros |
| Índice Dewey: |
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 desafío, este libro ofrece un análisis matemático y estadístico 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 explícitamente 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, así 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. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
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