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9783030425791 - Statistical Analysis of Operational Risk Data (SpringerBriefs in Statistics) de De Luca, Giovanni (16 resultados)
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Statistical Analysis of Operational Risk Data
Librería: Kuba Libri, Prague, Republica Checa
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Statistical Analysis of Operational Risk Data (SpringerBriefs in Statistics)
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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EUR 60,62
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Statistical Analysis of Operational Risk Data (SpringerBriefs in Statistics)
Librería: Chiron Media, Wallingford, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 56,41
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Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 10 disponibles
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Statistical Analysis of Operational Risk Data (SpringerBriefs in Statistics)
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 77,11
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Statistical Analysis Of Operational Risk
Librería: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irlanda
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 68,72
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Statistical Analysis of Operational Risk Data (SpringerBriefs in Statistics)
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
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Statistical Analysis Of Operational Risk
Librería: Kennys Bookstore, Olney, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Statistical Analysis of Operational Risk Data
Idioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing, Springer International Publishing, 2020
ISBN 10: 3030425797 ISBN 13: 9783030425791
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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.
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Statistical Analysis of Operational Risk Data (SpringerBriefs in Statistics)
Librería: Mispah books, Redhill, SURRE, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 89,51
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Statistical Analysis of Operational Risk Data
Librería: preigu, Osnabrück, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Statistical Analysis of Operational Risk Data | Giovanni De Luca (u. a.) | Taschenbuch | SpringerBriefs in Statistics | ix | Englisch | 2020 | Springer | EAN 9783030425791 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Statistical Analysis of Operational Risk Data (eng)
Librería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 46,22
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Statistical Analysis of Operational Risk Data
Idioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing Feb 2020, 2020
ISBN 10: 3030425797 ISBN 13: 9783030425791
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 53,49
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -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. 96 pp. Englisch.
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Statistical Analysis of Operational Risk Data (SpringerBriefs in Statistics)
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
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Statistical Analysis of Operational Risk Data (SpringerBriefs in Statistics)
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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Statistical Analysis of Operational Risk Data
Idioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing, 2020
ISBN 10: 3030425797 ISBN 13: 9783030425791
Librería: moluna, Greven, Alemania
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Añadir al carritoCondición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Shows the advantages of operational risk data analysisIntroduces an impartial method for identifying the risk classes for operational risk lossesUses the R software to implement the proposed proceduresGiovanni De Luca.
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Statistical Analysis of Operational Risk Data
Idioma: Inglés
Publicado por Springer, Springer VS Feb 2020, 2020
ISBN 10: 3030425797 ISBN 13: 9783030425791
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -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.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 96 pp. Englisch.
