统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|ST326

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金融统计是将经济物理学应用于金融市场。它没有采用金融学的规范性根源,而是采用实证主义框架。它包括统计物理学的典范,强调金融市场的突发或集体属性。经验观察到的风格化事实是这种理解金融市场的方法的出发点。

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统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Uncertainties external to insurance business

The most significant risks external to insurance businesses are complex risks, such as political risks. Even when they unfold in time in accordance with a certain scenario, they are difficult to be embedded into any formal scientific theory.

Such risks can be illustrated by various examples, as mentioned in [67] and [176]. In the 1980s Royal Dutch Shell, a Dutch-British oil and gas company, and one of the largest in the world, investigated scenarios in which the price of natural gas might fall. The only largest potential market influence was a liberalization of the Soviet Union’s policy regarding the use of its vast gas reserves. At that time, researchers from Shell identified a few little-known politicians, whose coming to power could lead to changes in the direction of liberalization. One of them was

Mikhail Gorbachev. The beginning of Gorbachev’s ascent to power was regarded by Shell as a harbinger of eventual change, which could save the company from potentially ruinous investment decisions.

Other sources of external risks include changes in laws (see [95], p. 11). These can make the claim inflation quite different from ordinary inflation, and make it difficult, or even impossible to predict in the longer term.

One example goes back to a Belgian experience in the mid-1970s, when an oil shock led to substantial increases in the price of gas. It was followed (see [104]) by laws that reduced speed limits, introduced tests for alcohol blood content, and mandated the use of seat belts. The near-simultaneous increase in overall awareness of the dangers of driving, and of driving cost also contributed to a drastic decrease in average claim frequencies and imbalance in the tariff structure.

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Uncertainties internal to insurance business, and its cyclicity

In insurance, two major types of cyclic behavior are known: irregular fluctuations of small amplitude, and relatively regular waves in which the ascending and descending phases alternate regularly; the latter being usually referred to as underwriting cycles. The first type of cyclic behavior occurs because of unpredictable random events; they always are present because of the inherent uncertainty of insurance. The second type of oscillation, as we shall see, is due to the presence on the market of uncertainties specific to the insurance business. In particular, it is related to price competition and its consequences.

For many years, the problem of underwriting cycles was central to the modeling of the insurance process, but discussions on how to determine, explain, and identify the existence of such cycles, and whether they even exist in real insurance practice, are still ongoing. On one hand, it is recognized (see [53], p. 333) that underwriting cycles are one of the most important factors affecting the business results and, ultimately, the financial strength of insurers. Because of their significance, it is useful to analyze the causes of these cycles and to explore some of their features. Empirical observations indicate that there are many potential background factors, which vary from period to period. On the other hand, underwriting cycles are regarded by some (see [158], p. 197) as scholarly pareidolia ${ }^{42}$.

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Origin of underwriting cycle, price competition

It is known that in the US one of the main aims of insurance regulation is to prevent destructive competition between companies (see [105], p. 32). Insurers, wishing to increase sales or market share, may perilously cut prices or assume excessive risks. Since the personal assets of insurance company owners are not at risk, they can underestimate the importance of or even neglect the reasons for maintaining a high level of safety. Insurance managers can conduct aggressive investment policies and aggressive underwriting. Such behavior can lead to short-term successes, but in the long run it can cause very large losses, leading to the insurer’s insolvency.
The aggressive behavior of an insurer seeking to win greater market share is the trigger for the competition-originated underwriting cycle. If the market perceives the threat coming from the aggressive insurer to be serious, simultaneous and massive price cuts may result. This activates the downward phase of the cycle which brings the insurance premiums closer, year-on-year, to the marginal cost of insurance. Eventually, the premiums fall below this level; and the result may be the ruin of many insurance companies.

This development represents a significant threat even for companies which have been operating in the market for a long time. It is consistent with the observation of practitioners that the downward phase of the cycle is correlated with mass insolvencies. For example (see [69], where reference is made to [19]), when industry-wide combined ratios ${ }^{45}$ peaked in the US at $109 \%$ in 1975 and $117 \%$ in 1984 , the insurance failure rate, or the ratio of insolvencies to total companies, peaked at $1.0 \%$ in 1975 and $1.4 \%$ in $1985 .$

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金融统计代考

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Uncertainties external to insurance business

保险业务以外的最大风险是复杂风险,例如政治风险。即使它们按照某种场景及时展开,也很难嵌入任何正式的科学理论。

如 [67] 和 [176] 中所述,可以通过各种示例来说明此类风险。1980 年代,荷兰-英国石油和天然气公司、世界上最大的公司之一荷兰皇家壳牌公司调查了天然气价格可能下跌的情景。唯一最大的潜在市场影响是苏联关于使用其巨大天然气储备的政策的自由化。当时,壳牌的研究人员确定了一些鲜为人知的政治家,他们的上台可能会导致自由化方向的变化。其中之一是

米哈伊尔·戈尔巴乔夫。戈尔巴乔夫上台的开始被壳牌视为最终变革的预兆,这可能会使公司免于潜在的毁灭性投资决策。

外部风险的其他来源包括法律变更(参见 [95],第 11 页)。这些可能使索赔膨胀与普通通货膨胀有很大不同,并使其难以甚至无法在长期内进行预测。

一个例子可以追溯到 1970 年代中期的比利时经历,当时石油冲击导致天然气价格大幅上涨。随后(参见[104])法律降低了速度限制,引入了酒精血液含量测试,并强制使用安全带。对驾驶危险和驾驶成本的总体认识几乎同时提高,这也导致平均索赔频率急剧下降和关税结构失衡。

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在保险中,已知两种主要的循环行为:小幅度的不规则波动,以及上升和下降阶段有规律地交替的相对规则的波动;后者通常被称为承保周期。第一种循环行为是由于不可预测的随机事件而发生的;由于保险固有的不确定性,它们总是存在。正如我们将看到的,第二种波动是由于市场上存在保险业务特有的不确定性。特别是,它与价格竞争及其后果有关。

多年来,承保周期问题一直是保险流程建模的核心,但关于如何确定、解释和识别此类周期的存在,以及它们是否存在于实际保险实践中的讨论仍在进行中。一方面,人们认识到(参见 [53],第 333 页),承保周期是影响业务成果以及最终影响保险公司财务实力的最重要因素之一。由于它们的重要性,分析这些周期的原因并探索它们的一些特征是有用的。经验观察表明,存在许多潜在的背景因素,这些因素因时期而异。另一方面,承保周期被一些人(参见 [158], p. 197)视为学术上的空想42.

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Origin of underwriting cycle, price competition

众所周知,在美国,保险监管的主要目的之一是防止公司之间的破坏性竞争(参见 [105],第 32 页)。希望增加销售额或市场份额的保险公司可能会危险地降价或承担过度风险。由于保险公司所有者的个人资产没有风险,他们可以低估甚至忽略维持高安全水平的原因。保险经理可以进行积极的投资政策和积极的承保。这种行为可以带来短期的成功,但从长远来看,它会造成非常大的损失,导致保险公司破产。
保险公司寻求赢得更大市场份额的激进行为是竞争引发的承保周期的触发因素。如果市场认为来自激进保险公司的威胁很严重,可能会导致同时大幅降价。这激活了周期的下行阶段,使保费同比更接近保险的边际成本。最终,保费低于这个水平;结果可能是许多保险公司的破产。

即使对于在市场上经营了很长时间的公司来说,这种发展也构成了重大威胁。这与从业者的观察一致,即周期的下行阶段与大规模破产有关。例如(参见 [69],参考 [19]),当行业范围的综合比率45在美国达到顶峰109%1975 年和117%1984年,保险失败率,或破产企业总数的比率,达到顶峰1.0%1975 年和1.4%在1985.

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

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随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

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