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1. Seguro de Riesgo de Crédito: Concepto de Seguro de Riesgo de Crédito en el Entorno Empresarial Global Seguro de riesgo de crédito puede ser definido/a de la siguiente forma: Seguro que cubre el riesgo de impago de los bienes entregados.

   Revisor: Lawrence

   Recursos Véase También Estrategias de [...] Véase también: Ciencia Actuarial, Credito, Deuda.
2. Seguro de Crédito a la Exportación: Concepto de Seguro de Crédito a la Exportación en el Entorno Empresarial Global Seguro de crédito a la exportación puede ser definido/a de la siguiente forma: Seguro proporcionado a los exportadores para protegerlos contra los riesgos comerciales y políticos.

   Revisor: Lawrence

   [...] Véase también: Ciencia Actuarial, Credito, Deuda.
3. Riesgo Financiero en Mercados Energéticos: Los productos básicos energéticos están constantemente en el centro de los intereses financieros y geopolíticos mundiales. El efecto multiplicador de los productos básicos energéticos en la producción eléctrica, agrícola e industrial hace que sea necesario protegerse de los riesgos asociados a los precios de la energía. Esto se aplica no solo a los productores y usuarios de energía, sino también a las instituciones financieras y a un amplio espectro de actores de diferentes industrias. Desde la perspectiva de la modelización financiera es difícil tratar los productos básicos energéticos como una única clase de activos, ya que sus especificidades y sus respectivos mercados difieren considerablemente. Las principales diferencias se refieren a la influencia de la geopolítica (más detalles sobre relaciones internacionales y las tensiones geopolíticas en nuestra plataforma), las cuestiones ecológicas, los costos (o costes, como se emplea mayoritariamente en España) de almacenamiento, las cuestiones de seguridad, la distancia espacial entre los lugares de producción y consumo y la dispersión geográfica. Por estas razones, los productos básicos energéticos suelen presentar una mayor volatilidad, colas más gruesas y una mayor asimetría en comparación con los activos financieros clásicos. La cobertura contra las variaciones de los precios de la energía es igualmente importante para los compradores y los vendedores/productores de energía, que protegen sus empresas contra el aumento y/o la disminución de los precios de la energía, como lo es para el sector financiero, en el que los productos básicos sirven como un vehículo de inversión alternativo. Véase también: Ciencia Actuarial, Deuda, Gestión del Riesgo Financiero.
4. Riesgo Financiero: Riesgos Financieros La adquisición de un instrumento financiero, ya sea con un objetivo de inversión, cobertura, especulación, etc. conlleva riesgos financieros que deben ser valorados por los clientes de una entidad financiera antes de su contratación. (Tal vez sea de interés más investigación sobre el concepto). Dentro de un mismo instrumento [...] Véase también: Ciencia Actuarial, Deuda, Gestión del Riesgo Financiero.
5. Indicadores de Riesgo Claves: Indicadores de Riesgo ClavesLa calidad y disponibilidad de los datos limita, en la práctica, el uso de muchos indicadores. Otros ElementosAdemás, un enfoque basado en la puntuación con muchos indicadores tendrá algún grado de correlación y redundancias. Esto se suele aceptar, ya que seguimos encontrando que, en general, mejora la comprensión de cualquier país cuando [...] Véase también: Ciencia Actuarial, Deuda, Gestión del Riesgo Financiero.
6. VAR en Sistemas de Alta Dimensión: La agrupación de la volatilidad, es decir, la correlación positiva de las variaciones de precios observadas en los mercados especulativos, motivó la introducción de los procesos autorregresivos condicionalmente heteroskedásticos (ARCH) y sus populares generalizaciones (ARCH generalizado, GARCH) y (GARCH exponencial). Sin embargo, al ser de naturaleza univariante, estos modelos dejan de lado otro rasgo estilizado de las variaciones empíricas de los precios, a saber, la correlación contemporánea en una sección transversal de los mercados de activos, de acciones o de divisas. En la financiación empírica, los modelos de volatilidad (véase su definición en el diccionario y más detalles, en esta plataforma, sobre este término) multivariante se utilizan ampliamente para captar tanto la agrupación de la volatilidad (véase su definición en el diccionario y más detalles, en esta plataforma, sobre este término) como la correlación contemporánea de los vectores de retorno de los activos. En los sistemas de dimensiones más elevadas, las especificaciones paramétricas a menudo se vuelven intratables para el análisis empírico debido a los grandes espacios de parámetros. Por el contrario, las especificaciones factibles imponen fuertes restricciones que pueden no ser satisfechas por los datos financieros como, por ejemplo, la correlación condicional constante (CCC). Recientemente se han introducido modelos de correlación condicional dinámica (DCC) como medio de resolver el dilema entre la viabilidad y la flexibilidad de los modelos. En este caso, empleamos alternativamente el marco de modelización CCC y DCC para evaluar el valor en riesgo asociado a las carteras que comprenden las principales acciones de los Estados Unidos. Además, comparamos sus rendimientos (véase una definición en el diccionario y más detalles, en la plataforma general, sobre rendimientos) con los correspondientes resultados obtenidos de la modelización de los rendimientos (véase una definición en el diccionario y más detalles, en la plataforma general, sobre rendimientos) de las carteras directamente a través de modelos de volatilidad (véase su definición en el diccionario y más detalles, en esta plataforma, sobre este término) univariante. Aquí, revisaremos brevemente dos clases de modelos MGARCH que compiten entre sí, a saber, la familia de modelos medio-veculares y los modelos de correlación. (Tal vez sea de interés más investigación sobre el concepto). Este último se aplicará para evaluar el VaR asociado a las carteras compuestas por acciones que figuran en el índice Dow Jones Industrial Average (DJIA). Motivamos la idea del backtesting del VaR y nos remitimos a la literatura reciente sobre pruebas de cobertura del VaR (in)condicional. Comparamos el rendimiento (véase una definición en el diccionario y más detalles, en la plataforma general, sobre rendimientos) de los modelos basados en la correlación condicional constante y dinámica. Además, se ilustra cómo se desempeña un modelo de volatilidad (véase su definición en el diccionario y más detalles, en esta plataforma, sobre este término) univariante en comparación con ambos modelos de correlación. Se introduce el modelo MGARCH y menciona brevemente algunas especificaciones que entran dentro de la clase de los llamados modelos MGARCH de media velocidad. Los modelos de correlación son el foco de una sección donde se discuten con cierto detalle cuestiones como la estimación o la inferencia dentro de esta familia de modelos. En otra sección se motiva y discute el backtesting del VaR por medio de la cobertura (in)condicional. Véase también: Ciencia Actuarial, Deuda, Gestión del Riesgo Financiero.
7. Riesgos en el Sector Financiero: Riesgos en el Sector FinancieroEste elemento es una ampliación de los cursos y guías de Lawi. Ofrece hechos, comentarios y análisis sobre este tema. [aioseo_breadcrumbs] Riesgos en el Sector Financiero: Sostenibilidad Impulsores de la acción y la respuesta del mercado Riesgos para los bancos incluyen: Riesgos Financieros: Incapacidad de hacer los reembolsos debido a los costos (o [...] Véase también: Ciencia Actuarial, Deuda, Gestión del Riesgo Financiero.
8. Probabilidad de Impago Soberano: La probabilidad de incumplimiento o impago soberano refleja la vulnerabilidad financiera y las dificultades de financiación o refinanciación soberanas o el impago de las economías de mercado avanzadas y emergentes. Se considera un indicador fundamental de alerta temprana de crisis financieras y de contagio de los mercados financieros mundiales. Así pues, las calificaciones crediticias de los soberanos y las tasas de impago soberano conexas siguen siendo una de las principales preocupaciones de los mercados financieros internacionales y de los encargados de la formulación de políticas económicas. Según la versión actual del Acuerdo de Capital de Basilea 3, se permitirá a las instituciones financieras utilizar las calificaciones crediticias y las correspondientes tasas de impago para determinar la cantidad de capital reglamentario que deben reservar contra sus riesgos crediticios. Esto suscita los crecientes intereses de investigación sobre los determinantes y los co-movimientos de los incumplimientos soberanos. Véase también: Ciencia Actuarial, Deuda, Gestión del Riesgo Financiero.
9. Probabilidad de Default: El riesgo crediticio de las empresas es una preocupación común para todas las instituciones financieras debido a su exposición natural a las empresas a través de las actividades de préstamo. Desde la perspectiva de los bancos, el Acuerdo de Capital de Basilea y su cumplimiento añade más importancia a la modelización de los riesgos crediticios. La comunidad inversora también se preocupa por el riesgo crediticio de las empresas debido a las posibles pérdidas de sus carteras. Los encargados de formular políticas y los reguladores también prestan mucha atención al riesgo crediticio de las empresas debido al efecto desestabilizador en la economía y los mercados cuando se producen incumplimientos masivos de las empresas. Desde el modelo seminal de riesgo crediticio de Merton (1974), la consideración de la estructura de capital corporativo como un acuerdo de tipo opcional ha ganado una amplia aceptación en la evaluación de las probabilidades de impago de las empresas. Véase también: Ciencia Actuarial, Deuda, Gestión del Riesgo Financiero.