Measuring Corporate Default Risk
Sorozatcím: Clarendon Lectures in Finance;
-
10% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár GBP 25.49
-
12 177 Ft (11 597 Ft + 5% áfa)
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.
- Kedvezmény(ek) 10% (cc. 1 218 Ft off)
- Kedvezményes ár 10 959 Ft (10 437 Ft + 5% áfa)
Iratkozzon fel most és részesüljön kedvezőbb árainkból!
Feliratkozom
12 177 Ft
Beszerezhetőség
Becsült beszerzési idő: A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron, de a kiadónál igen. Beszerzés kb. 3-5 hét..
A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron.
Why don't you give exact delivery time?
A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.
A termék adatai:
- Kiadó OUP Oxford
- Megjelenés dátuma 2022. szeptember 22.
- ISBN 9780199279241
- Kötéstípus Puhakötés
- Terjedelem128 oldal
- Méret 233x157x7 mm
- Súly 210 g
- Nyelv angol
- Illusztrációk 22 Figures, 13 Tables 248
Kategóriák
Rövid leírás:
Based on the author's Clarendon Lectures in Finance, this book develops and implements statistical methods for modelling corporate credit risk.
TöbbHosszú leírás:
This book, based on the author's Clarendon Lectures in Finance, examines the empirical behaviour of corporate default risk. A new and unified statistical methodology for default prediction, based on stochastic intensity modeling, is explained and implemented with data on U.S. public corporations since 1980. Special attention is given to the measurement of correlation of default risk across firms. The underlying work was developed in a series of collaborations over roughly the past decade with Sanjiv Das, Andreas Eckner, Guillaume Horel, Nikunj Kapadia, Leandro Saita, and Ke Wang. Where possible, the content based on methodology has been separated from the substantive empirical findings, in order to provide access to the latter for those less focused on the mathematical foundations.
A key finding is that corporate defaults are more clustered in time than would be suggested by their exposure to observable common or correlated risk factors. The methodology allows for hidden sources of default correlation, which are particularly important to include when estimating the likelihood that a portfolio of corporate loans will suffer large default losses. The data also reveal that a substantial amount of power for predicting the default of a corporation can be obtained from the firm's "distance to default," a volatility-adjusted measure of leverage that is the basis of the theoretical models of corporate debt pricing of Black, Scholes, and Merton. The findings are particularly relevant in the aftermath of the financial crisis, which revealed a lack of attention to the proper modelling of correlation of default risk across firms.
Darrell Duffie has been a leader in the field of credit risk, both its theory and empirical implementation, for over a decade. This book is a brilliant presentation of the methods, many originated by Darrell himself, for estimating corporate default risk. It is a necessary reference for beginners and professionals alike. Anyone interested in measuring default risk should have this book on their bookshelf.
Tartalomjegyzék:
Objectives and Scope
Survival Modeling
How to Estimate Default Intensity Processes
The Default Intensities of Public Corporations
Default Correlation
Frailty-Induced Correlation
Empirical Evidence of Frailty
Time-Series Parameter Estimates
Residual Gaussian Copula Correlation
Additional Tests for Mis-Specified Intensities
Applying the Gibbs Sampler with Frailty
Testing for Frailty
Unobserved Heterogeneity
Non-Linearity Check
Bayesian Frailty Dynamics
Risk-Neutral Default Probabilities
