Derniers articles pour Gestion des risques

Un guide pour créer des portefeuilles à faible volatilité en utilisant des méthodes statistiques.

Les jumeaux numériques aident les aéroports à renforcer leurs défenses contre les menaces cybernétiques croissantes.

Un aperçu de l'importance des distributions subweibull en analyse de données.

Examiner des stratégies pour créer des systèmes d'IA qui privilégient la sécurité et minimisent les risques.

Évaluer comment le changement climatique affecte le risque de crédit et les stratégies des prêteurs.

Cette étude explore les krachs de marché comme des transitions de phase, offrant des nouvelles perspectives pour les investisseurs.

Ce papier parle d'améliorer les jumeaux numériques pour une évaluation des risques fiable et une prise de décision efficace.

Un guide clair pour securiser les risques d'assurance et prévoir les pertes futures.

Des chercheurs développent des réseaux de neurones pour améliorer les prévisions de taille des tremblements de terre.

Explore des stratégies avancées dans le trading d'options à haute fréquence pour améliorer les résultats d'investissement.

Une nouvelle méthode simplifie l'estimation des paramètres dans les modèles de volatilité stochastique.

Une étude sur l'utilisation des big data pour prévoir les perturbations dans les chaînes d'approvisionnement.

Apprends comment l'estimation minimax aide à gérer l'incertitude dans l'analyse de données.

Améliorer les prévisions de rendement des actifs grâce à la sélection de caractéristiques causales dans des marchés instables.

Explore le rôle des BSDEs dans la gestion des risques financiers dynamiques.

Un aperçu de la couverture par moindres carrés conditionnels dans les modèles de diffusion avec sauts.

De nouvelles méthodes basées sur les données améliorent les performances de couverture delta pour les traders.

Apprends comment la théorie des décisions et la logique aident à mieux choisir dans des situations incertaines.

Un nouveau cadre améliore l'estimation des valeurs extrêmes en utilisant des techniques d'optimisation robustes par distribution.

Examen d'une méthode de tarification pour les options américaines sur des marchés complexes.

Un cadre pour une tarification équitable dans l'assurance cyber des maisons intelligentes.

Une plongée dans la programmation probabiliste pour gérer l'incertitude dans diverses applications.

Explorer comment la corrélation des prix des actions varie pendant la journée de trading.

Cette étude améliore le prix des options américaines en utilisant des processus de Markov à diffusion par morceaux.

Une analyse des actions des investisseurs pendant les crises financières et leur impact sur la stabilité du marché.

Un aperçu de l'efficacité et des limites des CCMM pour les organisations.

Cette stratégie propose aux investisseurs une approche plus fine pour gérer les risques et les rendements.

Une méthode pour mesurer les fluctuations des prix des actifs en utilisant l'entropie de cluster de Kullback-Leibler.

Apprends comment les graphes de connaissances causales analysent les relations et aident à prendre des décisions.

Une plongée profonde dans les propriétés et applications des copules LSL.

Une nouvelle approche pour gérer des portefeuilles financiers grâce à des méthodes d'apprentissage profond.

Un aperçu de l'assurance vie avec une période de grâce et ses implications pour les consommateurs et les assureurs.

Un modèle utilisant des dérivés climatiques aide les entreprises indiennes à gérer les risques liés au climat.

Découvre comment les pratiques de sécurité peuvent améliorer le développement logiciel et réduire les risques.

Un aperçu des outils de prise de décision pour des systèmes financiers incertains.

Découvrez comment les contrats de stop loss tronqués aident les assureurs à gérer les risques de manière efficace.

Une étude sur comment les conditions économiques influencent le comportement de la courbe des taux avec un nouveau modèle.

Explorer un programme gouvernemental pour protéger la société des risques liés à l'IA.

Un nouveau modèle améliore l'évaluation des risques en finance avec des techniques avancées.

L'apprentissage machine causal donne des infos pour prendre de meilleures décisions sur les risques de la chaîne d'approvisionnement.