Neuware - While continuing to focus on common mathematical approaches to model credit portfolios, this second edition presents updates on model developments that have occurred since the publication of the best-selling first edition. It contains a new section on multi-period models and discusses recent developments in structured credit. Along with many wor.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9781032920795

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Bibliografische Details

Titel: Introduction to Credit Risk Modeling
Verlag: CRC Press Okt 2024
Erscheinungsjahr: 2024
Sprache: Englisch
ISBN-10: 1032920793
ISBN-13: 9781032920795
Einband: Taschenbuch
Auflage: 2. Auflage
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 230 mm, H�he: 153 mm, Tiefe: 22 mm
Gewicht: 552 Gramm

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

Contains Nearly 100 Pages of New Material

The recent financial crisis has shown that credit risk in particular and finance in general remain important fields for the application of mathematical concepts to real-life situations. While continuing to focus on common mathematical approaches to model credit portfolios, Introduction to Credit Risk Modeling, Second Edition presents updates on model developments that have occurred since the publication of the best-selling first edition.

New to the Second Edition

An expanded section on techniques for the generation of loss distributions
Introductory sections on new topics, such as spectral risk measures, an axiomatic approach to capital allocation, and nonhomogeneous Markov chains
Updated sections on the probability of default, exposure-at-default, loss-given-default, and regulatory capital
A new section on multi-period models
Recent developments in structured credit

The financial crisis illustrated the importance of effectively communicating model outcomes and ensuring that the variation in results is clearly understood by decision makers. The crisis also showed that more modeling and more analysis are superior to only one model. This accessible, self-contained book recommends using a variety of models to shed light on different aspects of the true nature of a credit risk problem, thereby allowing the problem to be viewed from different angles.

�ber die Autorin bzw. den Autor

Over the years, Christian Bluhm has worked for Deutsche Bank, McKinsey, HypoVereinsbank’s Group Credit Portfolio Management, and Credit Suisse. He earned a Ph.D. in mathematics from the University of Erlangen-N�rnberg.

Ludger Overbeck is a professor of probability theory and quantitative finance and risk management in the Institute of Mathematics at the University of Giessen. During his career, he worked for Deutsche Bundesbank, Deutsche Bank, HypoVereinsbank/UniCredit, DZBank, and Commerzbank. He earned a Ph.D. in mathematics from the University of Bonn.

Christoph Wagner has worked for Deutsche Bank, Allianz Group Center, UniCredit/HypoVereinsbank, and Allianz Risk Transfer. He earned a Ph.D. in statistical physics from the Technical University of Munich.

��ber diesen Titel� kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.

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