Notice bibliographique
Résumé
Developing the concepts of risk management discussed in the first volume in this set, Mastering Risk Volume 2: Applications examines the application of some of the most important recent research into financial products to the risk management of financial institutions. Building on the discussion of risk management concepts in the first volume, it provides a comprehensive overview of how to put market, credit and operational risk controls into practice. As with the first volume, the contributors are risk experts; leading academic specialists and practitioners in the day-to-day environment of risk management. They provide a balanced analysis of risk management applications including: - Monte Carlo methods for Value-at-Risk - The orthogonal GARCH model for generating large covariance matrices - The valuation of equity options using strike-adjusted spread - Models of portfolio credit risk, and of default correlation in bond portfolios - Techniques for measuring and managing operational risk - The management of model risk. Mastering Risk Volume 2: Applications gathers an impressive cast of 17 contributors, including Mark Davis (Imperial College), Emanuel Derman (Goldman Sachs), Paul Glasserman (University of Columbia Graduate School), Michael Gordy (Federal Reserve Board of Governors), John Hull and Alan White (University of Toronto), Dilip Madan (University of Maryland) and Riccardo Rebonato (Group Head of Market Risk, Royal Bank of Scotland Group). Mastering Risk Volume 2: Applications takes a detailed look at the theory of risk management and illustrates how to apply the concepts to your business, supported by recent examples and short case studies. It is an invaluable follow-on from the first volume and an equally comprehensive source in its own right. Mastering Risk Volume 2: Applications has been produced in association with the ISMA Centre, The Business School for Financial Markets at the University of Reading, UK
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,098 | 0,051 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».