검색어 입력폼

FRM Part2 - Market Risk Measurance and Management 최종핵심 서브노트

저작시기 2019.05 | 등록일 2019.04.20 | 최종수정일 2021.08.04 워드파일 MS 워드 (docx) | 27페이지 | 가격 4,000원

소개글

2019년 FRM 시험을 준비하면서 만든 서브노트입니다
메인노트 + E사 인강 참고하여 제작하였습니다.
FRM 시험은 공부량이 방대한 관계로 서브노트 활용이 필수적입니다
현재 금융공학 석사과정중에 있으며, 최종적으로 위 요약본만 이해하는데 문제없으시다면 올1등급도 가능할 것으로 생각됩니다.
단, 위 서브노트만드로 시험대비를 하실 경우 이해하는데 어려움이 있을 수 있습니다(핵심정리위주이므로)
메인교재인 슈웨이저 1회독 이상 하신 후 위 노트로 학습하시길 권장드립니다. 이 경우 학습효과를 가장 극대화 할 수 있습니다.

분량이 많은 관계로 파트별로 분리하여 서브노트를 제작하였습니다. 판매자의 다른 자료보기를 통하여 필요한 파트 다운받으시길 바랍니다

2015 mac word로 작성되어 (ms word 16.25버전) 사용버전에 따라 폰트, 양식 등이 일부 망가져 보일 수 있습니다.
기본적인 작성은 Microsoft one note로 작성하였으며, 이후 ms word로 변환한 것입니다. one note파일 필요하신 분운 구매문의 남겨주시면 구매하신분에 한해 메일로 보내드리겠습니다.

목차

1. Estimating Market Risk Measures: An Introduction and Overview
2. Non-parametric Approaches
3. Backtesting VaR
4. VaR Mapping
5. Messages from the Academic Literature on Risk Measurement for the Trading Book
6. Some Correlation Basics: Properties, Motivations, Terminology
7. Empirical Properties of Correlation: How Do Correlations Behave in the Real World
8. Statistical Correlation Models - Can We Apply Them to Finance?
9. Financial Correlation Modeling Bottom-Up Approaches
10. Empirical Approaches to Risk Metrics and Hedging
11. The Science of Term Structure Models
12. The Evolution of Short Rates and the Shape of the Term Structure
13. The Art of Term Structure Models: DRIFT
14. The Art of Term Structure Models: Volatility and Distribution
15. Volatility Smiles

본문내용

b.Historical Simulation Approach (Nonparametric)
1.Estimating VaR with a historical simulation approach is by far the simplest and most straightforward VaR method.
a.To make this calculation, you simply order return observations from largest to smallest.
b.The observation that follows the threshold loss level denotes the VaR limit.
c.More generally, the observation that determines VaR for n observations at the (1 —a) confidence level would be: (a x n) + 1.
i.Ex) n:1000, a=5% => 0.05*1000+1=51th

c.Parametric Estimation Approaches
•The parametric approach explicitly assumes a distribution for the underlying observations.
VaR for returns that follow a normal distribution
VaR for returns that follow a lognormal distribution.

Normal VaR

<중 략>

2. Non-parametric Approaches
1.Bootstrap Historical Simulation Approach
1.Bootstrap Historical Simulation
a.In essence, the bootstrap technique draws a sample from the original data set, records the VaR..

<중 략>

참고 자료

없음
다운로드 맨위로