Spójne testy warunków skrajnych

Opinie czytelników

Książka przedstawia oryginalne i cenne intuicyjne pomysły dotyczące kojarzenia scenariuszy stresu z prawdopodobieństwami za pomocą modeli graficznych. Brakuje jej jednak głębi w szczegółach technicznych i nie odnosi się odpowiednio do ważnych prac w zakresie uczenia maszynowego związanych z normatywnym rozumowaniem probabilistycznym.

Oryginalne i cenne intuicyjne pomysły; omawia zalety korzystania z modeli graficznych dla prawdopodobieństw scenariuszy warunków skrajnych.

⬤ Słaba kontynuacja techniczna
⬤ brak świadomości kluczowych teoretycznych i praktycznych prac z zakresu uczenia maszynowego
⬤ zaproponowano nieoptymalną metodę kalibracji
⬤ poleganie na sieciach bayesowskich może nie być uzasadnione
⬤ zbyt uproszczona dyskusja na temat rozwiązań programowania liniowego.

(na podstawie 1 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Coherent Stress Testing

Zawartość książki:

W książce Coherent Stress Testing: A Bayesian Approach, ekspert branżowy Riccardo Rebonato prezentuje przełomowe nowe podejście do tej ważnej, ale często niedocenianej części zestawu narzędzi do zarządzania ryzykiem.

Opierając się na obszernej pracy, badaniach i prezentacjach autora w tej dziedzinie, książka wypełnia lukę w ilościowym zarządzaniu ryzykiem, wprowadzając nowe i bardzo intuicyjnie atrakcyjne podejście do testów warunków skrajnych opartych na ocenie ekspertów i sieciach bayesowskich. Stanowi ono radykalne odejście od tradycyjnych metod statystycznych opartych na kapitale ekonomicznym lub teorii wartości ekstremalnych.

Książka podzielona jest na cztery części. Część I poświęcona jest testom warunków skrajnych i ich roli w nowoczesnym zarządzaniu ryzykiem. Omówiono w niej różnice między ryzykiem a niepewnością, różne rodzaje prawdopodobieństwa, które są obecnie wykorzystywane w zarządzaniu ryzykiem oraz zadania, do których są one najlepiej wykorzystywane. Testy warunków skrajnych są pozycjonowane jako pomost między obszarami statystycznymi, w których VaR może być skuteczny, a domeną całkowitej niepewności keynesowskiej. Część II przedstawia ilościowe podstawy koncepcji opisanych w pozostałej części książki. Część III prowadzi czytelników przez zastosowanie narzędzi omówionych w części II i wprowadza dwa różne systematyczne podejścia do uzyskania spójnych wyników testów warunków skrajnych, które mogą zaspokoić potrzeby użytkowników z branży i organów regulacyjnych. W części IV autor zajmuje się bardziej praktycznymi kwestiami, takimi jak osadzenie sugestii zawartych w książce w realnej strukturze zarządzania.