• FinUniversity Electronic Library

Login
Search manual

Details

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>.

Record create date

2/10/2015

Subject

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

UDC

Allowed Actions

–

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Group Anonymous
Network Internet
Network User group Action
Finuniversity Local Network All
Read
Internet Readers
Read
Internet All
  • 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

Access count: 57 
Last 30 days: 0

Detailed usage statistics