Vui lòng dùng định danh này để trích dẫn hoặc liên kết đến tài liệu này: http://thuvienso.vanlanguni.edu.vn/handle/Vanlang_TV/31646
Nhan đề: Computational Methods for Risk Management in Economics and Finance
Tác giả: Marina Resta (editor)
Từ khoá: Computational Methods
Financial Engineering
Data Analytics
Năm xuất bản: 2020
Nhà xuất bản: MDPI
Tóm tắt: At present, computational methods have received considerable attention in economics and finance as an alternative to conventional analytical and numerical paradigms. This Special Issue brings together both theoretical and application-oriented contributions, with a focus on the use of computational techniques in finance and economics. Examined topics span on issues at the center of the literature debate, with an eye not only on technical and theoretical aspects but also very practical cases.
Mô tả: x, 222 p. : ill. ; 16.0 MB ; DOI: https://doi.org/10.3390/books978-3-03928-499-3 ; CC BY
Định danh: http://thuvienso.vanlanguni.edu.vn/handle/Vanlang_TV/31646
ISBN: 9783039284993
Bộ sưu tập: Kinh doanh và Kinh tế_TLNM_SACH

Các tập tin trong tài liệu này:
Tập tin Mô tả Kích thước Định dạng  
SA10074_1. Computational_Methods_for_Risk_Management_Cover.pdf
  Giới hạn truy cập
Cover742.57 kBAdobe PDFXem/Tải về  Yêu cầu tài liệu
SA10074_2. Computational_Methods_for_Risk_Management_Contents.pdf
  Giới hạn truy cập
Contents533.44 kBAdobe PDFXem/Tải về  Yêu cầu tài liệu
SA10074_3. Computational_Methods_for_Risk_Management_Editor.pdf
  Giới hạn truy cập
About the Special Issue Editor500.3 kBAdobe PDFXem/Tải về  Yêu cầu tài liệu
SA10074_4. Computational_Methods_for_Risk_Management_Preface.pdf
  Giới hạn truy cập
Preface513.98 kBAdobe PDFXem/Tải về  Yêu cầu tài liệu
SA10074_5. Computational_Methods_for_Risk_Management_Article 1.pdf
  Giới hạn truy cập
Credit Risk Analysis Using Machine and Deep Learning Models †619.97 kBAdobe PDFXem/Tải về  Yêu cầu tài liệu
SA10074_5. Computational_Methods_for_Risk_Management_Article 2.pdf
  Giới hạn truy cập
Credit Risk Meets Random Matrices: Coping with Non-Stationary Asset Correlations2.83 MBAdobe PDFXem/Tải về  Yêu cầu tài liệu
SA10074_5. Computational_Methods_for_Risk_Management_Article 3.pdf
  Giới hạn truy cập
Modelling and Forecasting Stock Price Movements with Serially Dependent Determinants587.35 kBAdobe PDFXem/Tải về  Yêu cầu tài liệu
SA10074_5. Computational_Methods_for_Risk_Management_Article 4.pdf
  Giới hạn truy cập
A General Framework for Portfolio Theory—Part I: Theory and Various Models499.88 kBAdobe PDFXem/Tải về  Yêu cầu tài liệu
SA10074_5. Computational_Methods_for_Risk_Management_Article 5.pdf
  Giới hạn truy cập
A General Framework for Portfolio Theory. Part II: Drawdown Risk Measures3.27 MBAdobe PDFXem/Tải về  Yêu cầu tài liệu
SA10074_5. Computational_Methods_for_Risk_Management_Article 6.pdf
  Giới hạn truy cập
Target Matrix Estimators in Risk-Based Portfolios2.05 MBAdobe PDFXem/Tải về  Yêu cầu tài liệu
SA10074_5. Computational_Methods_for_Risk_Management_Article 7.pdf
  Giới hạn truy cập
On Identifying the Systemically Important Tunisian Banks: An Empirical Approach Based on the 4CoVaR Measures1.04 MBAdobe PDFXem/Tải về  Yêu cầu tài liệu
SA10074_5. Computational_Methods_for_Risk_Management_Article 8.pdf
  Giới hạn truy cập
Developing an Impairment Loss Given Default Model Using Weighted Logistic Regression Illustrated on a Secured Retail Bank Portfolio529.81 kBAdobe PDFXem/Tải về  Yêu cầu tài liệu
SA10074_5. Computational_Methods_for_Risk_Management_Article 9.pdf
  Giới hạn truy cập
Markov Chain Monte Carlo Methods for Estimating Systemic Risk Allocations2.75 MBAdobe PDFXem/Tải về  Yêu cầu tài liệu


Khi sử dụng các tài liệu trong Thư viện số phải tuân thủ Luật bản quyền.