### 金融代写|风险理论代写Risk theory代考|STAT4901

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• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• (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|风险理论代写Risk theory代考|Reinsurance

Reinsurance means that the company (the cedent or first insurer) insures a part of the risk at another insurance company (the reinsurer). The purposes of reinsurance are to reduce risk and/or to reduce the risk volume of the company.

We start by formulating the basic concepts within the framework of a single risk $X \geq 0$. A reinsurance arrangement is then defined in terms of a function $r(x)$ with the property $0 \leq r(x) \leq x$. Here $r(x)$ is the amount of the claim $x$ to be paid by the reinsurer and $s(x)=x-r(x)$ the amount to be paid by the cedent. The function $s(x)$ is referred to as the retention function. The most common examples are the following two:

• Proportional reinsurance $r(x)=(1-\theta) x, s(x)=\theta x$ for some $\theta \in(0,1)$. Also called quota share reinsurance.
• Stop-loss reinsurance $r(x)=(x-b)^{+}$for some $b \in(0, \infty)$, referred to as the retention limit. The retention function is $x \wedge b$.

Concerning terminology, note that in the actuarial literature the stop-loss transform of $F(x)=\mathbb{P}(X \leq x)$ (or, equivalently, of $X)$ is defined as the function
$$b \mapsto \mathbb{E}(X-b)^{+}=\int_b^{\infty}(x-b) F(\mathrm{~d} x)=\int_b^{\infty} \bar{F}(x) \mathrm{d} x$$
(the last equality follows by integration by parts, see formula (A.1.1) in the Appendix). It shows up in a number of different contexts, see e.g. Sect. VIII.2.1, where some of its main properties are listed.

The risk $X$ is often the aggregate claims amount $A=\sum_1^N V_i$ in a certain line of business during one year; one then talks of global reinsurance. However, reinsurance may also be done locally, i.e. at the level of individual claims. Then, if $N$ is the number of claims during the period and $V_1, V_2, \ldots$ their sizes, then the amounts paid by reinsurer, resp. the cedent, are
$$\sum_{i=1}^N r\left(V_i\right), \text { resp. } \sum_{i=1}^N s\left(V_i\right)$$

## 金融代写|风险理论代写Risk theory代考|The Poisson Process

By a (simple) point process $\mathscr{N}$ on a set $\Omega \subseteq \mathbb{R}^d$ we understand a random collection of points in $\Omega$ [simple means that there are no multiple points]. We are almost exclusively concerned with the case $\Omega=[0, \infty)$. The point process can then be specified by the sequence $T_1, T_2, \ldots$ of interarrival times such that the points are $T_1, T_1+T_2, \ldots$ The associated counting process ${N(t)}_{t \geq 0}$ is defined by letting $N(t)$ be the number of points in $[0, t]$. Write
$$\mathscr{N}(s, t]=N(t)-N(s)=#\left{n: s<T_1+\cdots+T_n \leq t\right}$$
for the increment of ${N(t)}$ over $(s, t]$ or equivalently the number of points in $(s, t]$.
Definition 5.2 $\mathscr{N}$ is a Poisson process on $[0, \infty)$ with rate $\lambda$ if ${N(t)}$ has independent increments and $N(t)-N(s)$ has a Poisson $(\lambda(t-s))$ distribution for $s<t$.

Here independence of increments means independence of increments over disjoint intervals.

It is not difficult to extend the reasoning hehind example 1) ahnve to conclude. that for a large insurance portfolio, the number of claims in disjoint time intervals are independent Poisson r.v.s, and so the times of occurrences of claims form a Poisson process. There are, however, different ways to approach the Poisson process. In particular, the infinitesimal view in part (iii) of the following result will prove useful for many of our purposes.

## 金融代写|风险理论代写Risk theory代考|Reinsurance

• 比例再保险 $r(x)=(1-\theta) x, s(x)=\theta x$ 对于一些 $\theta \in(0,1)$. 也称为配额份额再保险。
• 止损再保险 $r(x)=(x-b)^{+}$对于一些 $b \in(0, \infty)$ ，称为保留限制。保留函数为 $x \wedge b$.
关于术语，请注意在精算文献中，止损变换 $F(x)=\mathbb{P}(X \leq x)$ (或者，等效地， $X$ )被定义为函数
$$b \mapsto \mathbb{E}(X-b)^{+}=\int_b^{\infty}(x-b) F(\mathrm{~d} x)=\int_b^{\infty} \bar{F}(x) \mathrm{d} x$$
（最后一个等式后面是分部积分，见附录中的公式 (A.1.1) )。它出现在许多不同的上下文中，例如参见 Sect。 VIII.2.1，其中列出了它的一些主要属性。
风险 $X$ 通常是总索赔额 $A=\sum_1^N V_i$ 一年内从事某项业务；然后有人谈到全球再保险。然而，再保险也可以在当 地进行，即在个人索赔层面。那么，如果 $N$ 是该期间的索赔数量，并且 $V_1, V_2, \ldots$ 他们的规模，然后是再保险公 司支付的金额，resp。分出商是
$$\sum_{i=1}^N r\left(V_i\right), \text { resp. } \sum_{i=1}^N s\left(V_i\right)$$

## 金融代写|风险理论代写Risk theory代考|The Poisson Process

Poisson rvs，因此理赔发生的次数构成一个 Poisson 过程。然而，有不同的方法来处理泊松过程。特别是，以下 结果的 (iii) 部分中的无穷小视图将证明对我们的许多目的有用。

## 广义线性模型代考

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## MATLAB代写

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