Cursuri de pregatire Introduction to Fixed Income

În această instruire instruită, participanții vor învăța trăsăturile cheie ale piețelor financiare și modul în care se desfășoară tranzacționarea pe aceste piețe Începem cu o prezentare generală a piețelor financiare și a terminologiilor, a lingo-ului de tranzacționare și a convențiilor utilizate pentru a descrie activitățile acestora Apoi ne uităm de ce și cum să investim în diferite tipuri de instrumente financiare Unele dintre subiectele specifice includ strategii de tranzacționare, managementul riscurilor și studii de caz din lumea întreagă pentru a examina persoanele, instituțiile și strategiile care stau la baza investițiilor pe piețele financiare Public Directori de afaceri Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale și exerciții de manevră .

Acest curs introductiv va oferi participanților o cunoaștere de primă clasă și detaliată a piețelor financiare cheie, scopul, funcția, principalele activități și reglementarea acestora. Se intenționează să fie parte reîmprospătare, parte educațională și o parte provocatoare, astfel încât toți delegații să obțină beneficiul maxim din aceasta. Feedback-ul și discuțiile vor fi încurajate în mod activ pe parcursul sesiunilor, care sunt intenționate să fie interactive nu numai reactive și concrete.

Funcția principală este să se asigure că, până la finalizare, toți delegații cursului vor fi mult mai bine pregătiți pentru a face față clienților și nevoilor lor permanente și pentru a pune în context serviciile și piețele în care tranzacționează și participă.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor din domeniul financiar și juridic care doresc să învețe principiile și practicile de colectare extrajudiciară și judiciară, permițându-le să gestioneze și să rezolve eficient problemele de colectare.

La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă avantajele și dezavantajele colectării extrajudiciare și judiciare.
• Să aplice principalele metode și tehnici de colectare extrajudiciară și judiciară.
• Să evalueze eficacitatea și eficiența colectării extrajudiciare și judiciare.
• să abordeze aspectele juridice și etice implicate în colectarea extrajudiciară și judiciară.
• Să integreze colectarea extrajudiciară și judiciară într-un mod cuprinzător și coerent.

Programul de reîmprospătare și MLRO examinează principalele probleme de gestionare a riscurilor și subiecte care au o importanță vitală în mediul actual reglementat. Pe lângă faptul că se adresează ofițerilor de conformitate, MLRO, MLCO și altor profesioniști în managementul riscurilor, este destinat membrilor conducerii superioare și membrilor consiliului de administrație care doresc să afle mai multe despre ce să se aștepte de la funcțiile de control al riscurilor din cadrul organizațiilor lor. Programul este prelevat de către un expert-subiect din Marea Britanie.

Obiectivul cheie de învățare al programului este de a oferi participanților cunoștințe suficiente pentru a evalua în mod obiectiv caracterul adecvat al controalelor și practicilor existente ale organizației lor în materie de gestionare a riscurilor și pentru a face îmbunătățiri adecvate.

Public

Toți membrii personalului care au nevoie de cunoștințe de lucru de Corporate Go vernance pentru organizarea

Formatul cursului

O combinație extrem de interactivă a:

• Discuții facilite
• Prezentări de prezentare
• Exemple
• Exerciții
• Studii de caz

Public

• Administratori de credite personale noi numiți
• Personalul de sprijin responsabil cu colectarea și interpretarea informațiilor pentru managerii de împrumut
• Personal responsabil pentru gestionarea datoriilor rele și îndoielnice care au nevoie de o cunoaștere activă a procesului de luare a deciziilor care a condus la acordarea împrumutului

Împrumuturile acordate clienților personali - Împrumuturi pentru consumatori - necesită o înaltă calificare în evaluarea propunerilor individuale de creditare.

În multe cazuri, niciuna dintre sursele de informații financiare nu este asociată în mod tradițional cu împrumuturile corporative - bilanțurile, conturile de profit și pierderi etc. - și se bazează mai mult pe încrederea și raportul dintre client și creditor.

Până la sfârșitul acestui curs, creditorii pentru clienții personali vor putea:

• Înțelegeți procesul de evaluare a propunerilor de creditare de la clienții personali
• Utilizați acest proces pentru a ajunge la o decizie logică de a accepta împrumutul sau de al refuza din motive temeinice
• Gestionați și controlați un portofoliu de împrumuturi personale pentru a vă asigura, pe cât posibil, că toate împrumuturile sunt rambursate integral. (Amintiți-vă că nu există împrumut fără riscuri ...)
• Construiți relații cu clienții (încercați să!) Să vă asigurați că toate împrumuturile lor sunt rambursate integral

Învățarea automată este o ramură a Inteligenței artificiale în care calculatoarele au capacitatea de a învăța fără a fi programate explicit. Învățarea profundă este un sub-câmp al învățării automate care folosește metode bazate pe reprezentări de date de învățare și structuri, cum ar fi rețelele neuronale. R este un limbaj de programare popular în industria financiară. Este utilizat în aplicații financiare, de la programe de tranzacționare de bază până la sisteme de gestionare a riscurilor.

În cadrul acestei instruiri, instruite în direct, participanții vor învăța cum să implementeze modele de învățare profundă pentru finanțe folosind R în timp ce trec prin crearea unui model de predicție a prețurilor stocurilor de învățare profundă.

Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Înțelegeți conceptele fundamentale ale învățării profunde
• Aflați aplicațiile și utilizările învățării profunde în finanțe
• Utilizați R pentru a crea modele de învățare profundă pentru finanțe
• Construiți propriul model de predicție a prețurilor stocurilor de învățare profundă folosind R

Public

• Dezvoltatori
• Cercetătorii de date

Formatul cursului

• Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice

Învățarea automată este o ramură a Inteligenței artificiale în care calculatoarele au capacitatea de a învăța fără a fi programate explicit. Învățarea profundă este un sub-câmp al învățării automate care folosește metode bazate pe reprezentări de date de învățare și structuri, cum ar fi rețelele neuronale. Python este un limbaj de programare la nivel înalt, renumit pentru sintaxa și lizibilitatea codurilor sale.

În cadrul acestui training, instruit în direct, participanții vor învăța cum să implementeze modele de învățare profundă pentru activități bancare folosind Python timp ce pășesc prin crearea unui model de risc de învățare profundă.

Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Înțelegeți conceptele fundamentale ale învățării profunde
• Aflați aplicațiile și utilizările învățării profunde în domeniul bancar
• Utilizați Python , Keras și TensorFlow pentru a crea modele de învățare profundă pentru activități bancare
• Construiți propriul model de risc de învățare profundă folosind Python

Public

• Dezvoltatori
• Cercetătorii de date

Formatul cursului

• Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice

Învățarea automată este o ramură a Inteligenței artificiale în care calculatoarele au capacitatea de a învăța fără a fi programate explicit. Învățarea profundă este un sub-câmp al învățării automate care folosește metode bazate pe reprezentări de date de învățare și structuri, cum ar fi rețelele neuronale. R este un limbaj de programare popular în industria financiară. Este utilizat în aplicații financiare, de la programe de tranzacționare de bază până la sisteme de gestionare a riscurilor.

În cadrul acestei instruiri, instruită în direct, participanții vor învăța cum să implementeze modele de învățare profundă pentru activități bancare folosind R, în timp ce trec prin crearea unui model de risc de învățare profundă.

Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Înțelegeți conceptele fundamentale ale învățării profunde
• Aflați aplicațiile și utilizările învățării profunde în domeniul bancar
• Utilizați R pentru a crea modele de învățare profundă pentru activități bancare
• Construiți propriul model de risc de învățare profundă folosind R

Public

• Dezvoltatori
• Cercetătorii de date

Formatul cursului

• Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice

Învățarea automată este o ramură a Inteligenței artificiale în care calculatoarele au capacitatea de a învăța fără a fi programate explicit. Învățarea profundă este un sub-câmp al învățării automate care folosește metode bazate pe reprezentări de date de învățare și structuri, cum ar fi rețelele neuronale. Python este un limbaj de programare la nivel înalt, renumit pentru sintaxa și lizibilitatea codului.

În cadrul acestei instruiri, instruite în direct, participanții vor învăța cum să implementeze modele de învățare profundă pentru finanțare, folosind Python timp ce pășesc prin crearea unui model de predicție a prețurilor stocurilor de învățare profundă.

Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Înțelegeți conceptele fundamentale ale învățării profunde
• Aflați aplicațiile și utilizările învățării profunde în finanțe
• Utilizați Python , Keras și TensorFlow pentru a crea modele de învățare profundă pentru finanțe
• Construiți propriul model de predicție a prețurilor stocurilor de învățare profundă folosind Python

Public

• Dezvoltatori
• Cercetătorii de date

Formatul cursului

• Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice

În timpul instruirii, va prezenta problemele de analiză financiară folosind caracteristicile avansate ale programului Excel .

Acest curs este destinat analiștilor financiari, contabililor și tuturor celor care doresc să-și extindă tabelul de aptitudini cu probleme de analiză financiară.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor din domeniul financiar din instituțiile din SUA și din afara SUA care doresc să înțeleagă aspectele juridice, de conformitate și de aplicare a FATCA, astfel încât să mențină conformitatea cu autoritățile fiscale din SUA (IRS).

La sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să înțeleagă:

• FATCA's impact asupra conformității fiscale globale și a transparenței financiare.
.
• FATCA's due diligence și cerințele de raportare.
.
• FATCA's cele mai importante aspecte juridice și cum să asigure conformitatea.
.

Introducere în produsele structurate

Scopul cursului este de a oferi delegațiilor o introducere la produsele structurate utilizate în domeniul bancar de investiții. La finalizarea cursului, toți delegații vor avea o cunoaștere activă a subiectului și vor putea răspunde

1. Ce sunt produsele structurate?
2. De ce să le elibereze?
3. Cum beneficiază emitenții și investitorii?
4. Cum structurați și prețați o gamă de produse derivate?
5. Care sunt riscurile și costurile generate de producerea de produse financiare structurate?
6. Care sunt instrumentele derivate încorporate?
7. Ce sunt opțiunile exotice?
8. Care sunt considerentele de stabilire a prețurilor și de acoperire împotriva riscurilor?

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează managerilor care doresc să obțină o înțelegere practică a standardului IFRS 17.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Identificați cerințele cheie ale IFRS 17.
.
• Cunoașteți diferențele dintre IFRS 17 și IFRS 4.
.
• Înțelegeți regulile IFRS.
.
• Înțelegeți modelele financiare și numerele acestora.
.
• Disecționați și înțelegeți diferite tipuri de contracte de asigurare și modele contabile.
.
• Pregătiți un plan și un calendar de tranziție bine informat.
.
• Implementați IFRS 17 în cadrul unei organizații.
.
• Identificați și măsurați performanța contractelor de asigurare.
.

kdb + este o bază de date inmemory, orientată pe coloane și q este limbajul bazat pe vectori construit, interpretat În kdb +, tabelele sunt coloane de vectori și q este folosit pentru a efectua operații pe datele tabelului ca și cum ar fi fost o listă kdb + și q sunt frecvent utilizate în tranzacțiile de înaltă frecvență și sunt populare la principalele instituții financiare, inclusiv Goldman Sachs, Morgan Stanley, Merrill Lynch, JP Morgan etc În acest training instruit, participanții vor învăța cum să creeze o aplicație de date pentru serii de timp folosind kdb + și q Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Înțelegeți diferența dintre o bază de date orientată pe rând și o bază de date orientată pe coloane Selectați date, scrieți scripturi și creați funcții pentru a efectua analize avansate Analizați datele din serii de timp, cum ar fi datele privind stocul și schimbul de mărfuri Utilizați capabilitățile inmemory ale kdb + pentru a stoca, analiza, procesa și prelua seturi mari de date la viteză mare Gândiți-vă la funcții și date la un nivel mai înalt decât abordarea standard (argumentare) comună în limbile nonvector Explorați alte aplicații sensibile la timp pentru kdb +, inclusiv tranzacționarea energiei electrice, telecomunicații, datele senzorilor, datele din jurnal și monitorizarea utilizării mașinilor și a rețelelor Public Dezvoltatori Tehnicieni de baze de date Cercetătorii de date Analiști de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .