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Introducción al riesgo de crédito se centra en el análisis del riesgo de crédito, derivados, inversiones de capital, gestión de carteras, métodos cuantitativos y gestión de riesgos. En términos de aplicación, este libro se puede utilizar como una herramienta importante para explicar cómo generar filas de datos de exposición esperada al riesgo de crédito de la contraparte. El libro también orienta al lector sobre cómo visualizar, en tiempo real, los resultados de estos datos, generados con Java
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Introducción al riesgo de crédito se centra en el análisis del riesgo de crédito, derivados, inversiones de capital, gestión de carteras, métodos cuantitativos y gestión de riesgos. En términos de aplicación, este libro se puede utilizar como una herramienta importante para explicar cómo generar filas de datos de exposición esperada al riesgo de crédito de la contraparte. El libro también orienta al lector sobre cómo visualizar, en tiempo real, los resultados de estos datos, generados con Java
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Julio Carlone's scientific publications discuss credit risk, including background information and the use of Java for expected exposure visualization. The podcast also covers a theoretical case study on regulatory exposure measures in a specific bank using an internal model. Additional analysis is done on portfolio exposure profiles using different rate vectors. The perspective on credit valuation adjustment risk is also discussed, along with the use of MATLAB and Google Cloud for credit models. Observando las publicaciones de un autor científico, Julio Carlone, el tema de este podcast se basa en introducción al riesgo de crédito, antecedentes de riesgo de crédito y visualización Java para exposición esperada, fase teórica de un estudio de caso del mundo real, caso real de la fase práctica para la generación de medidas regulatorias de exposición en un banco específico con un método de modelo interno. Análisis adicional de los perfiles de exposición de la cartera utilizando el vector de tasa 00.03, análisis adicional sobre los perfiles de exposición de la cartera con el vector de tasa 0.06, generalización del análisis sobre perfiles de exposición de cartera con vectores de tasa 0.12 y 1, 12 y 3 y 0.06, perspectiva de riesgo del ajuste de valoración del crédito más trabajo. Estrategia de código fuente de MATLAB, análisis adicional de generación de paso de tiempo con lista de visualización de exposición esperada de paquetes de código Java modelos de crédito usando Google Cloud.
