9780128149409 - ifrs 9 and cecl credit risk modelling and validation: a practical guide with examples worked in r and sas de bellini, tiziano (20 resultados)
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Editorial: Elsevier Science Publishing Co Inc, San Diego, 2019
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Taschenbuch. Condición: Neu. IFRS 9 and CECL Credit Risk Modelling and Validation | A Practical Guide with Examples Worked in R and SAS | Tiziano Bellini | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2019 | Elsevier Science Publishing Co Inc | EAN 9780128149409 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaall…ee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu.
Idioma: Inglés
Editorial: Elsevier Science Publishing Co Inc, San Diego, 2019
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Condición: gut. IFRS 9 and CECL Credit Risk Modelling and Validation: A Practical Guide with Exa In englischer Sprache. pages.
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Editorial: Elsevier Science Publishing Co Inc Jan 2019, 2019
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -IFRS 9 and CECL Credit Risk Modelling and Validation covers a hot topic in risk management. Both IFRS 9 and CECL accounting standards require Banks to adopt a new perspective in assessing Expected Credit Losses. The book explores a…wide range of models and corresponding validation procedures. The most traditional regression analyses pave the way to more innovative methods like machine learning, survival analysis, and competing risk modelling. Special attention is then devoted to scarce data and low default portfolios. A practical approach inspires the learning journey. In each section the theoretical dissertation is accompanied by Examples and Case Studies worked in R and SAS, the most widely used software packages used by practitioners in Credit Risk Management. 316 pp. Englisch.
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Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - IFRS 9 and CECL Credit Risk Modelling and Validation covers a hot topic in risk management. Both IFRS 9 and CECL accounting standards require Banks to adopt a new perspective in assessing Expected Credit Losses. The book explores a wide…range of models and corresponding validation procedures. The most traditional regression analyses pave the way to more innovative methods like machine learning, survival analysis, and competing risk modelling. Special attention is then devoted to scarce data and low default portfolios. A practical approach inspires the learning journey. In each section the theoretical dissertation is accompanied by Examples and Case Studies worked in R and SAS, the most widely used software packages used by practitioners in Credit Risk Management.
