Compra 10 libros por 10 € aquí!
Bookbot

Krzysztof Jajuga

    Ryzyko instytucji finansowych
    Trzydzieści. Polska w reportażu, reportaż w Polsce
    Classification, clustering and data analysis
    • 2016

      Książka przedstawia rozważania dotyczące najnowszych tendencji w zakresie zarządzania ryzykiem instytucji finansowych, ze szczególnym uwzględnieniem banków i zakładów ubezpieczeń. Tekst jest podzielony na dwie części, w których przedstawione są: zmiany regulacyjne w zakresie zarządzania ryzykiem oraz metody modelowania (w tym pomiaru) podstawowych rodzajów ryzyka. Najbardziej aktualne zagadnienia omawiane w książce to: trendy i wyzwania w zarządzaniu ryzykiem, regulacje mikroostrożnościowe i makroostrożnościowe w sektorze bankowym i sektorze ubezpieczeniowym, nadzór w sektorze finansowym, systemy gwarancji dla klientów instytucji finansowych, systematyzacja metod pomiaru ryzyka , modelowanie ryzyka systemowego, narzędzia pomiaru ryzyka rynkowego, ryzyka kredytowego, ryzyka operacyjnego i ryzyka ubezpieczeniowego. Publikacja jest adresowana do naukowców, studentów uczelni i wydziałów ekonomicznych oraz praktyków zajmujących się zarządzaniem ryzykiem w instytucjachfinansowych.

      Ryzyko instytucji finansowych
    • 2002

      Classification, clustering and data analysis

      • 492 páginas
      • 18 horas de lectura

      The present volume contains a selection of papers presented at the Eighth Conference of the International Federation of Classification Societies (IFCS) which was held in Cracow, Poland, July 16-19, 2002. All originally submitted papers were subject to a reviewing process by two independent referees, a procedure which resulted in the selection of the 53 articles presented in this volume. These articles relate to theoretical investigations as well as to practical applications and cover a wide range of topics in the broad domain of classifi cation, data analysis and related methods. If we try to classify the wealth of problems, methods and approaches into some representative (partially over lapping) groups, we find in particular the following areas: • Clustering • Cluster validation • Discrimination • Multivariate data analysis • Statistical methods • Symbolic data analysis • Consensus trees and phylogeny • Regression trees • Neural networks and genetic algorithms • Applications in economics, medicine, biology, and psychology. Given the international orientation of IFCS conferences and the leading role of IFCS in the scientific world of classification, clustering and data anal ysis, this volume collects a representative selection of current research and modern applications in this field and serves as an up-to-date information source for statisticians, data analysts, data mining specialists and computer scientists.

      Classification, clustering and data analysis