Снижение риска через диверсификацию, лимитирование и хеджирование: теория, формулы, 20 кейсов из страхования, шаблоны отчётов, нормативные требования. Для студентов и начинающих специалистов.
Уклонение от риска: когда и как применять в риск‑менеджменте. 20 кейсов из страхования, формулы оценки, шаблоны решений, нормативные требования. Для студентов и начинающих специалистов.
Матрица рисков: как приоритизировать угрозы, разработать планы реагирования. 20 кейсов из страхования, формулы расчёта, шаблоны отчётов, нормативные требования. Для студентов и начинающих риск‑менеджеров.
FMEA для производства: пошаговая методика, 20 кейсов, таблица анализа рисков, формулы расчёта приоритетного числа риска (RPN), шаблоны отчётов. Для студентов и специалистов по риск‑менеджменту.
Как построить дерево решений для инвестиционного проекта: пошаговая методика, 20 кейсов, формулы расчёта NPV, IRR, PI, шаблоны анализа. Руководство для студентов и начинающих специалистов по риск‑менеджменту.
Как провести стресс‑тест банка: сценарии, показатели, отчёт. Практическое руководство с 20 кейсами, формулами расчётов и шаблонами документов для студентов и специалистов по риск‑менеджменту.
Как интерпретировать матрицу рисков: приоритизация, планы реагирования. Практическое руководство с 20 кейсами по страхованию, шаблонами отчётов и методиками расчётов для студентов и специалистов.
Как применить FMEA к производственному процессу: пошаговое руководство, таблицы, расчёты, 20 кейсов по страхованию. Для студентов и начинающих специалистов в риск‑менеджменте.
Как построить дерево решений для инвестиционного проекта: пошаговая методика, примеры расчётов, шаблоны отчётов. Для студентов и начинающих специалистов в риск‑менеджменте.
Стресс‑тест банка: методика, сценарии, показатели, отчёт. Практическое руководство для студентов и начинающих специалистов. Примеры расчётов, шаблоны, нормативные акты.
VaR для портфеля акций: разбираем историческое моделирование и параметрический метод. Формулы, 20 кейсов по страхованию, шаблоны отчётов, нормативные акты. Для студентов и начинающих риск‑менеджеров
Big Data в страховании: как прогнозировать риски с помощью больших данных. 20 кейсов, формулы расчёта, шаблоны отчётов, нормативные требования. Для студентов и специалистов.
