Note :
L'ouvrage présente des idées intuitives originales et précieuses sur l'association de scénarios de stress à des probabilités par le biais de modèles graphiques. Cependant, il manque de profondeur dans les détails techniques et n'aborde pas de manière adéquate les travaux importants en apprentissage automatique liés au raisonnement probabiliste normatif.
Avantages:Idées intuitives originales et précieuses ; analyse les avantages de l'utilisation de modèles graphiques pour les probabilités des scénarios de stress.
Inconvénients:⬤ Faible suivi technique
⬤ manque de sensibilisation aux principaux travaux théoriques et pratiques sur l'apprentissage automatique
⬤ méthode d'étalonnage sous-optimale proposée
⬤ le recours aux réseaux bayésiens n'est peut-être pas justifié
⬤ discussion trop simpliste des solutions de programmation linéaire.
(basé sur 1 avis de lecteurs)
Coherent Stress Testing
Dans Coherent Stress Testing : A Bayesian Approach, Riccardo Rebonato, expert du secteur, présente une nouvelle approche révolutionnaire de cette partie importante mais souvent sous-évaluée de la boîte à outils de la gestion des risques.
S'appuyant sur les nombreux travaux, recherches et présentations de l'auteur dans ce domaine, l'ouvrage comble une lacune dans la gestion quantitative des risques en introduisant une nouvelle approche très intuitive et attrayante des tests de résistance, basée sur le jugement d'experts et les réseaux bayésiens. Cette approche se démarque radicalement des méthodologies statistiques traditionnelles fondées sur les approches du capital économique ou de la théorie de la valeur extrême.
L'ouvrage est divisé en quatre parties. La première partie traite des tests de résistance et de leur rôle dans la gestion moderne des risques. Elle aborde les distinctions entre le risque et l'incertitude, les différents types de probabilité utilisés aujourd'hui dans la gestion du risque et les tâches pour lesquelles ils sont le mieux utilisés. Les tests de résistance sont considérés comme un pont entre les domaines statistiques où la VaR peut être efficace et le domaine de l'incertitude keynésienne totale. La partie II pose les fondements quantitatifs des concepts décrits dans le reste de l'ouvrage. La partie III présente l'application des outils décrits dans la partie II et introduit deux approches systématiques différentes pour obtenir un résultat de stress testing cohérent qui puisse satisfaire les besoins des utilisateurs de l'industrie et des régulateurs. Dans la partie IV, l'auteur aborde des questions plus pratiques telles que l'intégration des suggestions du livre dans une structure de gouvernance viable.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)