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Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
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Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Librería: Lakeside Books, Benton Harbor, MI, Estados Unidos de America
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Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Librería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
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Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Idioma: Inglés
Publicado por Verlag Dr. Kovac, Hamburg, 2014
ISBN 10: 3830071957 ISBN 13: 9783830071952
Librería: Verlag Dr. Kovac GmbH, Hamburg, Alemania
Original o primera edición
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Añadir al carritoSoftcover. Condición: neu. 1. Auflage. Schriften zum Mobile Commerce und zur Mobilkommunikation, Band 4 190 pages. Protecting the base of existing customers from churn is a strategic lever for revenue protection of mobile communication service providers. Understanding customers" sensitivities to changes in billing amounts creates an under-valued opportunity to reduce customer churn for non-payment. Leveraging credit risk techniques from the financial industry, a framework for customer segmentation based on spending behaviour is presented. By significantly improving best-in-class credit risk models, more refined credit limits can be set and the profitability of customer relationships be maximized.
Librería: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irlanda
Original o primera edición
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Añadir al carritoCondición: New. An innovative approach to post-crash credit portfolio management Credit portfolio managers traditionally rely on fundamental research for decisions on issuer selection and sector rotation. Quantitative researchers tend to use more mathematical techniques for pricing models and to quantify credit risk and relative value. Series: Frank J. Fabozzi Series. Num Pages: 416 pages, Illustrations. BIC Classification: KFFK. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 232 x 164 x 35. Weight in Grams: 684. . 2011. 1st Edition. Hardcover. . . . .
Librería: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Reino Unido
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Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
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Añadir al carritoHardcover. Condición: Brand New. 1st edition. 416 pages. 9.33x6.30x1.34 inches. In Stock.
Librería: preigu, Osnabrück, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Quantitative Risk Management Using Python | An Essential Guide for Managing Market, Credit, and Model Risk | Peng Liu | Taschenbuch | xx | Englisch | 2025 | Apress | EAN 9798868815294 | Verantwortliche Person für die EU: APress in Springer Science + Business Media, Heidelberger Platz 3, 14197 Berlin, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
Librería: Kennys Bookstore, Olney, MD, Estados Unidos de America
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Añadir al carritoCondición: New. An innovative approach to post-crash credit portfolio management Credit portfolio managers traditionally rely on fundamental research for decisions on issuer selection and sector rotation. Quantitative researchers tend to use more mathematical techniques for pricing models and to quantify credit risk and relative value. Series: Frank J. Fabozzi Series. Num Pages: 416 pages, Illustrations. BIC Classification: KFFK. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 232 x 164 x 35. Weight in Grams: 684. . 2011. 1st Edition. Hardcover. . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Gain an understanding of various financial risks, the benefits of portfolio diversification, and the fundamental trade-off between risk and return. This book takes an in-depth journey into the world of quantitative risk management using Python, focusing on credit and market risk, with an extension to model risk.You'll start by reviewing the different types of financial risk, the benefit of diversification in a portfolio, and the fundamental trade-off between risk and return. The book then offers an in-depth look at managing credit and market risk in today's dynamic markets, all with practical Python implementations. Moving on, you ll examine common hedging strategies used to manage investment positions, along with practical implementations on evaluating risk-adjusted, as well as downside risk measures. Finally, you ll be introduced to common risks related to the development and use of machine learning models in finance. Whether you're a finance professional, academic, or student, Quantitative Risk Management Using Python will empower you to make informed decisions in today's complex financial landscape.What You Will LearnExplore techniques to assess and manage the risk of default by borrowers or counterparties.Identify, measure, and mitigate risks arising from fluctuations in market prices.Understand how derivatives can be employed for risk management purposes.