¿Buscas un Libros parecido a Modelling systemic risk in financial markets? Nuestras sugerencias:

Calpe Diem
218 páginas;
L"empresari Proactiu: Millora Els Teus Resultats Ajudant Als Teus Clients
168 páginas;
Exitocina
1 páginas;
Pagesos En Un Món de Canvis: Família I Associacions Agràries
280 páginas;
Cuaderno del Alumno. Gestión de Quejas y Reclamaciones En Materia de Consumo (mf0245_3). Certificados de Profesionalidad. Atención Al Cliente, Consumidor o Usuario (comt0110)
88 páginas;
Manual. Gestión de Quejas y Reclamaciones En Materia de Consumo (mf0245_3). Certificados de Profesionalidad. Atención Al Cliente, Consumidor o Usuario (comt0110)
182 páginas;
Cuaderno del Alumno. Cálculo de Prestaciones de la Seguridad Social (uf0342). Certificados de Profesionalidad. Gestión Integrada de Recursos Humanos (adgd0208)
60 páginas;
Manual. Cálculo de Prestaciones de la Seguridad Social (uf0342). Certificados de Profesionalidad. Gestión Integrada de Recursos Humanos (adgd0208)
126 páginas;

Libros > Economía > Modelling systemic risk in financial markets

Modelling Systemic Risk In Financial Markets

Autor:Ugolini, Andrea;

Categoría:Economía

ISBN: 9788481028034

Editorial Universidad de Cantabria nos ofrece Modelling Systemic Risk In Financial Markets en español, disponible en nuestra tienda desde el 01 de 00 del 2017. Amplía tus conocimientos económicos con este libro de economía, perfectamente adaptado para todos los lectores por su cuidado contenido. Este libro cuenta con un total de 118 páginas , unas dimensiones de 24x17 cm (1).

Leer argumento »

Novedades Libros

Ver todas las novedades de libros »

Argumento de Modelling Systemic Risk In Financial Markets

This dissertation provides a study on systemic risk in financial markets; it is laid out as follows. Chapter 1 provides a survey of the quantitative measure of systemic risk in the economics and finance literature. In Chapter 2 examine, using conditional VaR (CoVaR), the systemic risk generated by major Spanish financial institutions in the recent global financial crisis and the European sovereign debt crisis as a systemic risk measure. CoVaR was quantified using quantile regression, multivariate generalized autoregressive conditional heteroskedasticity (MGARCH) and copula approaches. We also describe a novel copula-based approach to computing the CoVaR value, given that copula are flexible modellers of joint distribution and are particularly useful for characterizing the tail behaviour that provides such crucial information for the CoVaR.0