Над 4 милиона заглавия на английски и други езици! Открийте новата си история още днес! Безплатна доставка за поръчки над 69.99€

Проверка на състоянието на поръчката

Станете част от общност от любители на книгите от цял свят и получавате много предимства. Създай на безплатен акаунт

Безплатна доставка със Еконт над 69.99 €

Куриер Speedy 3.49 € Пункт на Speedy 3.49 € ЕКОНТ 3.99 € Еконтомат/Офис на Еконт 3.99 € Ekont Box 3.99 € Sameday 3.99 € Sameday box 3.99 € Box Now 3.99 €

Контакт

Как се пазарува?

Помощ

Моят акаунт

▸ Празна :-(

Statistical Analysis of Operational Risk Data

Name: Statistical Analysis of Operational Risk Data
Brand: Springer Nature Switzerland AG
SKU: 25684646
Price: 50.5 EUR
Availability: InStock
Author: Giovanni De Luca
ISBN: 9783030425791

Giovanni De Luca

Danilo Carità

Francesco Martinelli

Език

Английски език

Книга С меки корици

Код Либристо: 25684646

Издателство Springer Nature Switzerland AG, февруари 2020

This concise book for practitioners presents the statistical analysis of operational risk, which is... Цялото описание

Код Либристо: 25684646

122 b

50.50 €

98.76 лв

Външен склад Изпращаме след 5-8 дни

До 30 дни за връщане на стоки

Клиентите са закупили също

Monuments de l'Histoire Des Abbayes de Saint-Philibert: Noirmoutier, Grandlieu, Tournus Poupardin-R

С меки корици

19.22 € 37.60 лв

Estructura y Nomenclatura Básica de Compuestos Orgánicos Jesus Hidalgo Carrillo

С меки корици

42.90 € 83.90 лв

Principios de urgencias, emergencias y cuidados críticos BARRANCO RUIZ

С меки корици

154.96 € 303.07 лв

Autodesk Revit Architecture 2020/2021 Grundlagen Markus Hiermer

С меки корици

64.04 € 125.25 лв

Anime gemelle per finta Nicole Snow

С меки корици

15.71 € 30.72 лв

Histoire des révoltes populaires en France, XIIIe-XXIe siècle Gérard Vindt

С меки корици

15.29 € 29.91 лв

This concise book for practitioners presents the statistical analysis of operational risk, which is considered the most relevant source of bank risk, after market and credit risk. The book shows that a careful statistical analysis can improve the results of the popular loss distribution approach. The authors identify the risk classes by applying a pooling rule based on statistical tests of goodness-of-fit, use the theory of the mixture of distributions to analyze the loss severities, and apply copula functions for risk class aggregation. Lastly, they assess operational risk data in order to estimate the so-called capital-at-risk that represents the minimum capital requirement that a bank has to hold. The book is primarily intended for quantitative analysts and risk managers, but also appeals to graduate students and researchers interested in bank risks.