Электронная библиотека Финансового университета

     
?

Детальная информация
Карточка Таблица RUSMARC

Пыркина, О.Е. Математические основы анализа рисков и управления рисками [Электронный ресурс]: Тексты лекций. Для бакалавров напр. 080100.62 "Экономика" по профилям "Финансы и кредит", "Мировая экономика", "Международные финансы", "Анализ и управление рисками" / О.Е. Пыркина; Финуниверситет, Каф. "Теория вероятностей и математич. статистика". — Электронные текстовые данные (1 файл; 3,63 Мб). — М.: Финуниверситет, 2013 [2012]. — 141с. — Только электронный ресурс. — Доступ из локальной сети Финуниверситета(чтение,печать). — <URL:http://elib.fa.ru/rbook/Lectures on risks.pdf>.

Дата создания записи: 10.02.2015

Тематика: внутривузовские издания; Финансовый университет; авторы ФА; учебные издания; лекции; электронные публикации; полный текст; бакалавриат; риски; анализ; управление рисками; математический анализ; экономические риски; капитал; математические модели; аналитические методы; многофакторный анализ; прогнозирование

УДК:

Разрешенные действия: –

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть Финуниверситета Все Прочитать
Интернет Читатели Прочитать
-> Интернет Все

Оглавление

  • Предисловие
  • Глава 1. Введение
    • 1.1. Основные категории рисков
      • 1.1.1. Рыночный (системный) ри
      • 1.1.2. Кредитный риск
      • 1.1.3. Операционный риск
      • 1.1.4. Смешанный риск
  • Глава 2. Измерение рисков на корпоративном уровне:Экономический капитал и RAROC
    • 2.1. Капитал, риск и вероятность дефолта
    • 2.2. Распределения вероятностей.
    • 2.3. Экономический капитал
      • 2.3.1. Экономический капитал для кредитных рисков
      • 2.3.2. Экономический капитал для рыночных рисков
      • 2.3.3. Экономический капитал для операционных рисков
    • 2.4. Деятельность с учетом риска
      • 2.4.1. Использование показателей, учитывающих риск, для принятияуправленческих решений
      • 2.4.2. Скорректированная на риск доходность капитала RAROC
      • 2.4.3. Ожидаемая прибыль
      • 2.4.4. Акционерная добавленная стоимость
    • 2.5. Итоги обсуждения
  • Глава 3. Интегрированное управление рисками и понятие VAR«стоимости под риском»
    • 3.1. Понятие VAR (стоимость под риском)
      • 3.1.1. Вычисление VAR
      • 3.1.2. Непараметрический показатель VAR
      • 3.1.3. Параметрический показатель VAR
    • 3.2. Почему VAR можно рассматривать как меру риска?
    • 3.3. Выбор количественных факторов
  • Глава 4. Тестирование модели на основе исторических данных(обратное тестирование, backtesting)
    • 4.1. Постановка задачи
    • 4.2. Модель обратного тестирования с исключениями (выбросами)
    • 4.3. Проверка адекватности модели на «частоте отказов»
    • 4.4. Правила Базеля
    • 4.5. Обратное тестирование
  • Глава 5. Риск портфеля: аналитические методы
    • 5.1. VAR для портфеля
    • 5.2. Инструментарий VAR
      • 5.2.1. Предельный (маргинальный) VAR
      • 5.2.2. Пошаговый (инкрементный) VAR
      • 5.2.3. VAR для компонент портфеля
    • 5.3. Итоги
  • Глава 6. Многофакторные (многомерные) модели
    • 6.1. Почему необходимо упрощать матрицу ковариаций?
    • 6.2. Факторная структура. Упрощение
    • 6.3. Диагональная модель и бета-модель
    • 6.4. Многофакторная (многомерная) модель
    • 6.5. Применение к анализу бондов
    • 6.6. Сравнение методов
    • 6.7. Копулы
      • 6.7.1. Что такое копулы?
      • 6.7.2. Частные распределения и копулы
  • Глава 7. Прогнозирование рисков и корреляций
    • 7.1. Меняющийся во времени риск или выбросы?
    • 7.2. Моделирование риска, меняющегося во времени
      • 7.2.1. Метод скользящей средней
      • 7.2.2. Оценки GARCH
      • 7.2.3. Прогнозирование на длинных временных горизонтах
    • 7.3. Подход RiskMetrics
    • 7.4. Моделирование корреляций
      • 7.4.1. Скользящая средняя
      • 7.4.2. GARCH
      • 7.4.3. Экспоненциальные средние
    • 7.5. Шоковые ситуации и корреляции
    • 7.6. Использование данных опционов
    • 7.7. Стресс-тестирование
      • 7.7.1. Почему используется стресс-тестирование?
      • 7.7.2. Принципы сценарного анализа
    • 7.8. Создание одномерных сценариев
      • 7.8.1. Тест чувствительности
      • 7.8.2. Пример: SPAN система
  • Литература

Статистика использования

stat Количество обращений: 55
За последние 30 дней: 1
Подробная статистика