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corporation) (7) 제조기업 4) VAR의 한계 (1) 사건위험 (event risk) (2) 전환위험(transition risk) (3) 포지션의 변화 (4) 가격자료가 존재하지 않는 증권의 포지션 (5) 모형위험(model risk) (6) 전략적 위험 4. ALM과 VAR의 특징 비교 Ⅲ. 결 론 Ⅳ. 참고문헌
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VAR 모형의 경우 대상 기간별 자료에 따른 편차가 크며 분석 모형의 경우 옵션 포함여부에 따른 VAR 편차가 크다. 시뮬레이션의 경우 VAR 분포를 지정하는 임의성에 문제가 있다. 5. 금융기관의 관리에 있어서 ALM모형과 VAR모형의 비교 1) 의의 및
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  • 등록일 2013.03.03
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ALM과 VAR모형의 비교 1) 의의 및 장단점 비교 금융기관의 전통적인 리스크관리시스템은 ALM 시스템이다. ALM은 자산과 부채를 연계하여 대차대조표를 관리하는 시스템으로 리스크위험의 관리뿐만 아니라 유동성리스크와 신용리스크의 관리도
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  • 등록일 2013.03.03
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현대 은행이론의 발전 제 3절 자산・부채종합관리 (ALM 모형) 1. ALM 관리체계 2. ALM의 조직체계 3. ALM 보고서 4. ALM 시스템 5. ALM의 기법 제 4절 VAR 모형 1. VAR의 의의 2. VAR Calculation의4단계 3. VAR(Value at Risk)모형의 평가 참고문헌
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  • 등록일 2013.05.29
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모형에 관하여 살펴보고자 한다. - 중략 - 금융기관의 경영원칙(5가지)을 설명하고, 금융기관의 관리에 있어서 ALM모형과 VAR모형의 의의, 기능 및 특성을 각각 비교하시오. Ⅰ. 서론 Ⅱ. 본론 1. 금융기관의 경영원칙 2. ALM 모형
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  • 등록일 2011.09.20
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논문 90건

모형 -----------------------------------------22 2. 자산부채종합관리(ALM) -----------------------------24 3. VaR(value-at-risk) --------------------------------27 제3절 상품개발리스크 측정 및 한계점 ---------------------28 1. 상품개발리스크 측정 -------------------------------28
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  • 발행일 2008.02.12
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모형의 효과를 전통적인 게임수업 모형인 기능중심 게임수업 모형의 학습지도안 비교분석을 통해 알아보는 데 목적이 있다. 본 연구에서는 목적을 효과적으로 달성하기 위해 영역 침범형 게임(Invasion Games) 유형의 농구 수업과 네트형 게임(Net
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  • 발행일 2012.05.05
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모형실험 결과와 비교·분석 및 수평하중에 따른 단일콘크리트 말뚝의 거동특성을 분석하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 모형실험 결과 근입깊이 1D 조건에서 항복하중은 1.45kN이고 그 때의 수평변위는 28.5mm로 나타났고, 1.5D 조건에서는 1.75k
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  • 발행일 2010.12.28
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모형개발이 필요하다. 셋째, 토지이용 특성 구분시 복합적인 보행 특성을 가지고 있는 혼잡지역에 대한 추가적인 연구가 필요하다. 주1. 우리나라를 중심으로 인구 10만 명당 보행자 사망자수를 비교하면 한국(15.2명), 스웨덴(0.7명), 독일(1.1명)
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  • 발행일 2010.04.12
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비교 <표 11> 정보통신 국책연구개발사업의 최근 3년간 기술부문별 투자액(융자 제외) 및 투자배분비율 <표 12> 평가기준별 하위기준과 정의 <표 13> 평가기준별 5대 기술 부문들의 가중치 계산결과 <표 14> 각 평가기준에 대한 전문가집단의 가
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  • 발행일 2008.10.31
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취업자료 11건

모형 피규어 제작에 있어 한 단계 높은 기술력을 배워나갈 수 있다고 생각했습니다. 이 후 동아리회원 모두가 합심해 창작 피규어 모형대회를 준비하게 되었고 다양한 정보와 이전 피규어 모형 설계를 비교해 가며 독창적인 설계도를 완성할
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  • 등록일 2020.04.24
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모형 대회 참가를 통하여 모형 자동차 제작에 있어 한 단계 높은 기술력을 배워나갈 수 있다고 생각했습니다. 대회를 준비하며 저희 팀은 다양한 정보와 이전 자동차 모형 설계를 비교해 가며 독창적인 설계도를 완성할 수 있었습니다. 준비
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  • 등록일 2019.03.29
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비교 분석합니다. 그 후 XGBoost, LightGBM, 랜덤 포레스트, SVM 등의 다양한 머신러닝 알고리즘을 적용하여 고객 이탈 예측 정확도를 비교하고 최적의 예측모형을 선정합니다. 모형 평가에는 Precision, Recall, F1-score, ROC-AUC 등을 활용하며, 최종적으로
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모형에 대해서 연구하고 국내 학교현장 체계와 비교 분석하여 사서교육 흐름에 대한 통찰력을 키워나갈 것입니다. 사서 교사양성분야에서 선두적인 역할을 하고 있는 연세대학교 교육대학원의 전문적인 교육 하에 저의 이러한 연구 계획을
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  • 등록일 2017.11.17
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모형을 만들어 아이들 앞에서 시연했습니다. 다양한 색을 이용한 모형과 이해하기 쉬운 설명으로 아이들이 수업에 적극 참여해주었습니다. 훗날 최종 보고회에서 조별 우수 교육사례에 채택되는 값진 결과를 얻었습니다. 열악한 환경 속에서
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  • 등록일 2019.11.21
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  • 직종구분 의료, 간호직
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