Il existe de nombreuses techniques de modélisations de la Value at risk utilisées par les organismes financiers, mais l'approche analytique RISKMETRICS, est en partie à l'origine du développement de cette mesure. Dans cet ouvrage, nous procédons à une évaluation du modèle RISKMETRICS.Ses limites nous conduisent à proposer, dans un premier temps, une méthodologie RISKMETRICS spécifique à chaque série. Nous montrons la non-robustesse de ces constructions et la nécessité de recourir à des équations où la constante de lissage varie au cours du temps. Une analyse plus approfondie de la structure des actifs nous permet, dans un deuxième temps, d'envisager des modèles hétéroscédastiques saisonniers qui prennent en compte les spécificités de chaque série. Nous les comparons au benchmark RISKMETRICS en recourant aux critères statistiques usuels et aux mesures de validation recommandées par les instances de réglementation. Nous montrons leur supériorité dans certaines circonstances (selon la probabilité d'estimation de la VaR et la position longue ou courte de l'investisseur).
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Il existe de nombreuses techniques de modélisations de la Value at risk utilisées par les organismes financiers, mais l'approche analytique RISKMETRICS, est en partie à l'origine du développement de cette mesure. Dans cet ouvrage, nous procédons à une évaluation du modèle RISKMETRICS.Ses limites nous conduisent à proposer, dans un premier temps, une méthodologie RISKMETRICS spécifique à chaque série. Nous montrons la non-robustesse de ces constructions et la nécessité de recourir à des équations où la constante de lissage varie au cours du temps. Une analyse plus approfondie de la structure des actifs nous permet, dans un deuxième temps, d'envisager des modèles hétéroscédastiques saisonniers qui prennent en compte les spécificités de chaque série. Nous les comparons au benchmark RISKMETRICS en recourant aux critères statistiques usuels et aux mesures de validation recommandées par les instances de réglementation. Nous montrons leur supériorité dans certaines circonstances (selon la probabilité d'estimation de la VaR et la position longue ou courte de l'investisseur).
Virginie TERRAZA est assistant professeur en économie à l'université du Luxembourg et chercheur au LAMETA de l'université de Montpellier I. Ses travaux de recherche concernent la modélisation, la gestion du risque et la construction d'indices financiers. Ses domaines d'application sont notamment le marché des fonds d'investissement.
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Il existe de nombreuses techniques de modélisations de la Value at risk utilisées par les organismes financiers, mais l'approche analytique RISKMETRICS, est en partie à l'origine du développement de cette mesure. Dans cet ouvrage, nous procédons à une évaluation du modèle RISKMETRICS.Ses limites nous conduisent à proposer, dans un premier temps, une méthodologie RISKMETRICS spécifique à chaque série. Nous montrons la non-robustesse de ces constructions et la nécessité de recourir à des équations où la constante de lissage varie au cours du temps. Une analyse plus approfondie de la structure des actifs nous permet, dans un deuxième temps, d'envisager des modèles hétéroscédastiques saisonniers qui prennent en compte les spécificités de chaque série. Nous les comparons au benchmark RISKMETRICS en recourant aux critères statistiques usuels et aux mesures de validation recommandées par les instances de réglementation. Nous montrons leur supériorité dans certaines circonstances (selon la probabilité d'estimation de la VaR et la position longue ou courte de l'investisseur). 392 pp. Französisch. Nº de ref. del artículo: 9786131536106
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Taschenbuch. Condición: Neu. Modélisation de la Value at Risk: une évaluation du modèle RISKMETRICS | Développements récents de l''approche analytique | Virginie Terraza | Taschenbuch | 392 S. | Französisch | 2010 | Éditions universitaires européennes | EAN 9786131536106 | Verantwortliche Person für die EU: BoD - Books on Demand, In de Tarpen 42, 22848 Norderstedt, info[at]bod[dot]de | Anbieter: preigu. Nº de ref. del artículo: 107275153
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Il existe de nombreuses techniques de modélisations de la Value at risk utilisées par les organismes financiers, mais l''approche analytique RISKMETRICS, est en partie à l''origine du développement de cette mesure. Dans cet ouvrage, nous procédons à une évaluation du modèle RISKMETRICS.Ses limites nous conduisent à proposer, dans un premier temps, une méthodologie RISKMETRICS spécifique à chaque série. Nous montrons la non-robustesse de ces constructions et la nécessité de recourir à des équations où la constante de lissage varie au cours du temps. Une analyse plus approfondie de la structure des actifs nous permet, dans un deuxième temps, d''envisager des modèles hétéroscédastiques saisonniers qui prennent en compte les spécificités de chaque série. Nous les comparons au benchmark RISKMETRICS en recourant aux critères statistiques usuels et aux mesures de validation recommandées par les instances de réglementation. Nous montrons leur supériorité dans certaines circonstances (selon la probabilité d''estimation de la VaR et la position longue ou courte de l''investisseur).VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 392 pp. Französisch. Nº de ref. del artículo: 9786131536106
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Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Il existe de nombreuses techniques de modélisations de la Value at risk utilisées par les organismes financiers, mais l'approche analytique RISKMETRICS, est en partie à l'origine du développement de cette mesure. Dans cet ouvrage, nous procédons à une évaluation du modèle RISKMETRICS.Ses limites nous conduisent à proposer, dans un premier temps, une méthodologie RISKMETRICS spécifique à chaque série. Nous montrons la non-robustesse de ces constructions et la nécessité de recourir à des équations où la constante de lissage varie au cours du temps. Une analyse plus approfondie de la structure des actifs nous permet, dans un deuxième temps, d'envisager des modèles hétéroscédastiques saisonniers qui prennent en compte les spécificités de chaque série. Nous les comparons au benchmark RISKMETRICS en recourant aux critères statistiques usuels et aux mesures de validation recommandées par les instances de réglementation. Nous montrons leur supériorité dans certaines circonstances (selon la probabilité d'estimation de la VaR et la position longue ou courte de l'investisseur). Nº de ref. del artículo: 9786131536106
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