如果你也在 怎样代写金融统计Financial Statistics这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。
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。
statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写金融统计Financial Statistics方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写金融统计Financial Statistics代写方面经验极为丰富，各种代写金融统计Financial Statistics相关的作业也就用不着说。
我们提供的金融统计Financial Statistics及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:
- Statistical Inference 统计推断
- Statistical Computing 统计计算
- Advanced Probability Theory 高等概率论
- Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
- (Generalized) Linear Models 广义线性模型
- Statistical Machine Learning 统计机器学习
- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础
统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Main aspects of integral model
The period of time for which the integral model is constructed, should consist of a few waves of the underwriting cycle. The integral model is multi-component. It includes a number of different partial models, with each different phase of the
cycle. Within each partial model, the specific behavior of the market as a whole and of the individual companies on it has its own internal reasons; its investigation will be our most important task.
Thus, we imbed the theory of competition-originated underwriting cycles into the general theory of complex reflexive systems. We emphasize the role of human error, and of incomplete understanding of the real market situation. Our challenge is the development of an integral model suitable for quantitative, rather than merely qualitative analysis.
Of particular interest to us are long-term strategies, rather than annual control decisions. This is because we cannot be sure that a growing company will not face solvency problems in the next few years, even though at present it successfully fulfills all solvency requirements set by the regulator. Moreover, the insolvency of such a company may be unexpected to an external observer, especially after growth in the volume of its business and its revenue for several years due to the influx of insurers. In other words, besides ruin within an insurance year, another threat is the inability to meet the minimum solvency requirements in the next new year $^{8}$, known as default. This threat is especially grave when a company grows, as the capital needed to maintain solvency may grow even faster than its revenues.
统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Factors used in quantitative analysis
We have already discussed (see Section 1.4.4.1) the interconnection between underwriting cycles, price competition and migration of insureds. To continue, let us say that the insurers’ behavior on the competitive insurance market has internal causes linked with the following observations.
The insureds who desire to reduce their expenses may opt to switch insurer $^{9}$, which explains the possibility of business expansion by means of price cut amongst aggressive insurers. Besides that, on a profitable market, price cuts usually aim to show greater profit in the annual report; this is directly connected with income on equity. Therefore, a second factor is the desire of insurance managers to enhance the attractiveness of the company in the opinion of investors. Further, it is required (e.g., by regulation) to meet solvency requirements. In principle, managers are responsible not only for the current activity of the company, but for
its long-term survival. To protect insureds and creditors from the consequences of insolvency, all companies are inspected periodically by regulators, which keeps the competitive zeal of their managers in check.
For a quantitative analysis of rational strategies and internal causes of insurers” behavior in each partial model, we will consider the combined influence of three factors: Expansion, Revenue and Solvency. In [123], it is called $E R S$-analysis. It is consistent with the opinion of practitioners (see, e.g., [173]) and theorists (see, e.g., [102]) that since single-factorial approaches are unable to explain the real causes of underwriting cycles and crisis phenomena satisfactorily, multifactorial approaches should be applied instead.
In the following chapters, we will measure solvency in monetary units ${ }^{10}$ when performing quantitative $E R S$-analysis. To do this, we turn to the concept of nonruin capital which allows solvency to be annually maintained at a predetermined level. In Lundberg’s collective risk model (see Section 1.5.2), or in the diffusion risk model (see Section 1.5.4), the non-ruin capital is defined as a solution to a nonlinear equation, in which the left-hand side is the probability of ruin within finite time, and the right-hand side is the small number $\alpha \in(0,1)$, i.e., the predetermined solvency’s level. The non-ruin capital is harder to evaluate than the probability of ruin, but its use makes $E R S$-analysis more intuitive and instructive.
统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Driving forces behind the cycles and two main causal connections
The casualties of misfortune, accidental errors, stubbornness of some shareholders, or a reluctance of managers to follow good advices are hardly among the main
driving forces of underwriting cycles ${ }^{15}$. These real driving forces come from the difference between the market participants’ interests.
On the profitable market, the typical interest of
- a company which recently entered the market is the growth of its business. Such a growth-seeking company is often impelled, regardless of potential loss, to resort to price cut to attract new customers. This move is not illegal in itself. However, it can lead to cumulative errors in the company’s assessment of its long-term financial strength. For an aggressive company, the main mistake in the perception of reality lies usually in inaccurate evaluation, or in neglecting the evaluation, of its own solvency. The negative consequences of these errors are most fully manifested when the profitableness of the market falls;
- an incumbent company that has a large portfolio is getting stable profit from conducting regular insurance operations. But this business goal of a profitseeking company can sometimes be achieved through indirect means. For example, wanting to force the aggressive newcomers to change their goal to profit-seeking, the incumbent company may resort to a reduction of its own prices. Such sacrifice of possible income, an unnatural move on the market without competition, is an instrument for protecting a position on the market with growing competition;
- a company that tries to take immediate advantage of the current situation is using any chance to increase its volume and income, as circumstances permit. This pursuit of mercantile interests sometimes leads the opportunistic company to undertake a mercenary behavior.
金融统计代考
统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Main aspects of integral model
构建积分模型的时间段应由几波承保周期组成。积分模型是多分量的。它包括许多不同的部分模型，每个不同的阶段
循环。在每个部分模型中，整个市场和市场上各个公司的具体行为都有其内在的原因；它的调查将是我们最重要的任务。
因此，我们将竞争引发的承保周期理论嵌入到复杂自反系统的一般理论中。我们强调人为错误的作用，以及对真实市场情况的不完全理解。我们的挑战是开发适合定量分析的整体模型，而不仅仅是定性分析。
我们特别感兴趣的是长期战略，而不是年度控制决策。这是因为我们无法确定一家成长中的公司在未来几年不会面临偿付能力问题，尽管目前它已成功满足监管机构设定的所有偿付能力要求。此外，这样一家公司的破产对于外部观察者来说可能是出乎意料的，尤其是在其业务量和收入由于保险公司的涌入而连续数年增长之后。换句话说，除了在保险年度内破产，另一个威胁是无法满足下一个新年度的最低偿付能力要求8，称为默认值。当公司发展壮大时，这种威胁尤其严重，因为维持偿付能力所需的资本增长速度甚至可能超过其收入。
统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Factors used in quantitative analysis
我们已经讨论过（见第 1.4.4.1 节）承保周期、价格竞争和被保险人迁移之间的相互联系。继续，让我们说保险公司在竞争性保险市场上的行为具有与以下观察相关的内部原因。
希望减少费用的被保险人可以选择更换保险公司9，这解释了激进保险公司通过降价来扩大业务的可能性。此外，在有利可图的市场上，降价通常是为了在年报中显示更大的利润；这与股本收入直接相关。因此，第二个因素是保险经理希望提高公司在投资者心目中的吸引力。此外，还需要（例如，通过法规）满足偿付能力要求。原则上，管理者不仅要对公司的当前活动负责，还要对
它的长期生存。为保护被保险人和债权人免受破产后果的影响，监管机构定期对所有公司进行检查，以控制其经理的竞争热情。
为了定量分析各部分模型中保险公司行为的理性策略和内因，我们将考虑三个因素的综合影响：扩张、收入和偿付能力。在[123]中，它被称为和R小号-分析。这与从业者（例如，参见 [173]）和理论家（例如，参见 [102]）的观点一致，即由于单因素方法无法令人满意地解释承保周期和危机现象的真正原因，因此多因素方法无法令人满意地解释承保周期和危机现象的真正原因。应改为采用方法。
在接下来的章节中，我们将以货币单位衡量偿付能力10进行定量时和R小号-分析。为此，我们求助于非破坏资本的概念，它允许偿付能力每年保持在预定水平。在 Lundberg 的集体风险模型（见第 1.5.2 节）或扩散风险模型（见第 1.5.4 节）中，非破产资本被定义为非线性方程的解，其中左侧为有限时间内破产的概率，右边是小数一个∈(0,1)，即预定的偿付能力水平。非破产资本比破产概率更难评估，但它的使用使和R小号-分析更直观，更有指导意义。
统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Driving forces behind the cycles and two main causal connections
不幸、意外错误、一些股东的固执或管理者不愿听从好的建议所造成的伤亡几乎不是主要的
承保周期的驱动力15. 这些真正的驱动力来自于市场参与者的利益差异。
在有利可图的市场上，典型的利益
- 一家最近进入市场的公司是其业务的增长。这种寻求增长的公司往往会被迫不顾潜在的损失，诉诸降价来吸引新客户。这一举动本身并不违法。但是，它可能导致公司对其长期财务实力的评估出现累积错误。对于一家进取的公司来说，对现实认识的主要错误通常在于对自身偿付能力的评估不准确，或者忽略了评估。当市场的盈利能力下降时，这些错误的负面后果最为明显；
- 一家拥有庞大投资组合的老牌公司正通过开展常规保险业务获得稳定的利润。但有时可以通过间接的方式来实现营利公司的这一商业目标。例如，为了迫使激进的新来者改变他们的目标，寻求利润，老牌公司可能会降低自己的价格。这种牺牲可能的收入，在没有竞争的情况下在市场上的不自然举动，是在竞争日益激烈的市场上保护地位的工具；
- 一家试图立即利用当前形势的公司正在利用任何机会在情况允许的情况下增加其销量和收入。这种对商业利益的追求有时会导致机会主义公司采取唯利是图的行为。
统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。
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。
tatistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。
随机分析代写
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。
时间序列分析代写
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。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。