金融代写|量化风险管理代写Quantitative Risk Management代考|FNCE90082
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项目管理中的定量风险管理是将风险对项目的影响转换为数字的过程。这种数字信息经常被用来确定项目的成本和时间应急措施。
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- 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
金融代写|量化风险管理代写Quantitative Risk Management代考|Risk and randomness
- The Concise Oxford English Dictionary: “hazard, a chance of bad consequences, loss or exposure to mischance”.
- McNeil, Frey, and Embrechts (2005): “any event or action that may adversely affect an organization’s ability to achieve its objectives and execute its strategies”.
- No single one-sentence definition captures all aspects of risk.
For us: risk $=$ chance of loss $\Rightarrow$ randomness
We will mostly model situations in which an investor holds today an asset with an uncertain future value.
We use probabilistic notions (random variables, random vectors, distributions, stochastic processes) and statistical tools. In particular, we assume to work on a probability space $(\Omega, \mathcal{F}, \mathbb{P})$; see Kolmogorov (1933).
There are various types of risks. We focus on (those affected by regulation):
Market risk Risk of loss in a financial position due to changes in the underlying components (e.g. stock/bond/commodity prices)
Credit risk Risk of a counterparty failing to meet its obligations (default), i.e. the risk of not receiving promised repayments (e.g. loans/bonds).
Operational risk (OpRisk) Risk of loss resulting from inadequate or failed internal processes, people and systems or from external events (e.g. fraud, fat-finger trades, earthquakes).
There are many other types of risks such as liquidity risk, underwriting risk, or model risk (the risk of using a misspecified or inappropriate model for measuring risk; model risk is always present to some degree).
金融代写|量化风险管理代写Quantitative Risk Management代考|Measurement and management
- Suppose we hold a portfolio of $d$ investments with weights $w_1, \ldots, w_d$. Let $X_j$ denote the change in value of the $j$ th investment. The change in value – profit and loss $(P \& L)$ – of the portfolio over a given holding period is then
$$
X=\sum_{j=1}^d w_j X_j
$$
Measuring the risk now consists of determining the distribution function $F$ (or functionals of it, e.g. mean, variance, $\alpha$-quantiles $F^{\leftarrow}(\alpha)=$ $\inf {x \in \mathbb{R}: F(x) \geq \alpha})$. - To this end, we need a properly calibrated joint model for $\boldsymbol{X}=$ $\left(X_1, \ldots, X_d\right)$. Statistical estimates of $F$ or one of its functionals are obtained based on historical observations of this model.
What is RM? Kloman (1990) writes:
“RM is a discipline for living with the possibility that future events may cause adverse effects.”
$\Rightarrow$ It is about ensuring resilience to future events.
Note that financial firms are not passive/defensive towards risk, banks and insurers actively/willingly take risks because they seek a return. RM thus belongs to their core competence.
What does managing risks involve?
Determine the capital to hold to absorb losses, both for regulatory purposes (to comply with regulators) and economic capital purposes (to survive as a company).
- Ensuring portfolios are well diversified.
- Optimizing portfolios according to risk-return considerations.
量化风险管理代考
金融代写|量化风险管理代写Quantitative Risk Management代考|Risk and randomness
- 简明牛津英语词典:“hazard, a chance of bad consequences, loss or exposure to mischance”。
- McNeil、Frey 和 Embrechts(2005 年):“任何可能对组织实现其目标和执行其战略的能力产生不利影响的事件或行动”。
- 没有一个单一的一句话定义可以涵盖风险的所有方面。
对我们来说:风险=损失的机会⇒随机性
我们将主要模拟投资者今天持有未来价值不确定的资产的情况。
我们使用概率概念(随机变量、随机向量、分布、随机过程)和统计工具。特别是,我们假设在概率空间上工作(哦,F,P); 参见 Kolmogorov (1933)。
存在各种类型的风险。我们关注(受监管影响的那些):
市场风险 因基础成分(例如股票/债券/商品价格)变化而导致财务状况损失的风险
信用风险 交易对手未能履行其义务(违约)的风险,即未收到承诺的还款(例如贷款/债券)的风险。
操作风险 (OpRisk) 因内部流程、人员和系统不完善或故障或外部事件(例如欺诈、胖手指交易、地震)导致损失的风险。
还有许多其他类型的风险,例如流动性风险、承保风险或模型风险(使用错误指定或不适当的模型来衡量风险的风险;模型风险总是在某种程度上存在)。
金融代写|量化风险管理代写Quantitative Risk Management代考|Measurement and management
- 假设我们持有一个投资组合 $d$ 权重投资 $w_1, \ldots, w_d$. 让 $X_j$ 表示值的变化 $j$ 第投资。价值的变化一损益 $(P \& L)$ – 在给定的持有期内,投资组合的
$$
X=\sum_{j=1}^d w_j X_j
$$
衡量风险现在包括确定分布函数 $F$ (或其泛函,例如均值、方差、 $\alpha$-分位数 $F^{\leftarrow}(\alpha)=$ $\inf x \in \mathbb{R}: F(x) \geq \alpha)$. - 为此,我们需要一个适当校准的联合模型 $\boldsymbol{X}=\left(X_1, \ldots, X_d\right)$. 的统计估计 $F$ 或其功能之一是根据 对该模型的历史观察获得的。
什么是马币? Kloman (1990) 写道:
“RM 是一种与末来事件可能造成不利影响的可能性一起生活的学科。”
$\Rightarrow$ 它是关于确保对末来事件的弹性。
请注意,金融公司并非被动/防御风险,银行和保险公司主动/愿意承担风险,因为他们寻求回报。RM因此 属于他们的核心竞争力。
管理风险涉及什么?
出于监管目的(遵守监管机构)和经济资本目的(作为公司生存)确定持有以吸收损失的资本。 - 确保投资组合多元化。
- 根据风险回报考虑优化投资组合。
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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。