Avis des lecteurs
Résumé:L'ouvrage est salué pour son exhaustivité et sa vision pratique des modèles de dépréciation du crédit et des exigences réglementaires. Cependant, il est critiqué pour son style d'écriture difficile, les problèmes liés aux exemples de code R et le manque de ressources accessibles pour l'exécution du code.
Avantages:Couverture complète du sujet, aperçus pratiques, excellente discussion, et est considéré comme l'un des meilleurs livres sur les modèles de dépréciation du crédit.
Inconvénients:Style d'écriture médiocre rempli de jargon bureaucratique, difficultés avec le code R qui n'est pas facilement accessible ou fonctionnel, et pas d'indications claires sur l'endroit où trouver le code d'accompagnement.
(basé sur 6 avis de lecteurs)
Titre original :
Ifrs 9 and Cecl Credit Risk Modelling and Validation: A Practical Guide with Examples Worked in R and SAS
Contenu du livre :
La modélisation et la validation du risque de crédit selon les normes IFRS 9 et CECL est un sujet d'actualité dans le domaine de la gestion des risques. Les normes comptables IFRS 9 et CECL exigent des banques qu'elles adoptent une nouvelle perspective dans l'évaluation des pertes de crédit attendues.
L'ouvrage explore un large éventail de modèles et de procédures de validation correspondantes. Les analyses de régression les plus traditionnelles ouvrent la voie à des méthodes plus innovantes telles que l'apprentissage automatique, l'analyse de survie et la modélisation du risque concurrentiel. Une attention particulière est ensuite accordée aux données rares et aux portefeuilles à faible taux de défaut.
Une approche pratique inspire le voyage d'apprentissage. Dans chaque section, la dissertation théorique est accompagnée d'exemples et d'études de cas réalisés en R et SAS, les logiciels les plus utilisés par les praticiens de la gestion du risque de crédit.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9780128149409 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2019 |
| Nombre de pages : | 316 |
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