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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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• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
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统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|A compromise between simulation and analytical methods

For further treatment, in particular in Chapter 11 , it is important to develop a right attitude to the balance between simulation and analytical methods. It is a compromise between them, when one reinforces the other.

On one hand (see [152], p. 45 ), the analytical study, even in a highly simplified situation, may suggest useful ideas for simulation analysis. For example, it helps to keep singularities of the model in check. These may be overlooked when simulation is performed, whence errors. Besides, an analytical study of the main variables involved in the model done in advance may advance simulation by choosing the most appropriate distributions. Overall, a preliminary acquaintance with the model by means of analytical investigation may help to develop a reasonable simulation strategy, and may be useful for computational optimization.
On the other hand, simulation can help us to rehabilitate the analytical methods in the opinion of practitioners. Although some practitioners feel that a majority of analytical methods are derived using unnatural assumptions, they may still be used for verification of numerical results obtained by simulation. This can be done by comparing them with theoretical results, albeit in those conditions in which the latter were obtained.

Let us summarize. The traditional analytical methods and methods of simulation should under no circumstances be considered as competing methods. The general rule (see [53], p. 154) is that analytical investigations should be carried out whenever possible. However, one should resist the temptation to manipulate the

premises of the model, simplifying it to make such analytical investigation possible, if it leads to a violation of the model’s applicability in real-world conditions.
If this simplification is nevertheless done, as is often the case in classical risk theory, then a clear warning should be made regarding the existence of limitations in the applicability, or even the inapplicability of the model. After that, when other opportunities are exhausted and all warnings are made, simulation techniques may be applied.

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|The insurance system

Let us start with a brief summary of the insurance system’s fundamentals which have already been presented in detail in Chapter 1. This system is commonly regarded as a mechanism designed to reduce the adverse financial impact of random events that prevent fulfillment of reasonable expectations. Insurers issue contracts called policies, according to which an amount equal to or less than the value of financial losses will be paid, if the property is damaged or destroyed in an accident occurring during the term of the contract.

For the insureds, this practice provides protection against accidental loss in the sense that they will pay much less in premiums than they probably would otherwise have to pay in the case of an accident. Additionally, in contrast to the losses that are a random variable, the premium payment is a fixed, non-random sum of money.

Normally, the insurer seeks to spread the risk and costs of random losses among all the contracts in the portfolio, and over time. In this endeavor, it faces many constraints, and significant, unavoidable uncertainty. In essence, the insurer is a buffer set to dampen variations in claim amounts not only in a single year, but over a number of consecutive years. The insurer divides the total variation in claims between the premiums and the financial resources previously received.
The insurance system is regulated in accordance with two fundamental principles. One of these has its origins lying in insurance ethics, and is called the principle of equity ${ }^{2}$. According to this principle, the value of premiums should be “fair”. Conceptually, this means that all insurers should not pay more than the cost of the risk they bring into the insurer’s portfolio.

We have already mentioned (see Section 1.1.2) that ethical considerations are supported by quite pragmatic reasons: no insurance manager wants to entice its customers to switch to a competing company, or complain about it to the court. The systematic underpayment is also unacceptable, since this could lead to the ruin of the insurer and to the loss of insurance protection by all of its customers.

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Short-term and long-term regulations

The main purpose of this chapter is to outline the long-term ${ }^{7}$ integral model of the insurance business for a company operating on a competitive, but effectively regulated market. Under such regulation, each company on the market complies with mandatory annual minimum requirements for its solvency. This compliance is watched by the regulator. It removes from the market those companies that fail to meet these minimum solvency requirements, which is usually checked at the beginning of each insurance year.

In reality, it is not easy for supervisory and regulatory authorities to instil such discipline among the market participants. However, we will assume that this is achieved, and that regulation is efficient in this sense. We will be focussed on the strategic danger posed by overly aggressive competition. Of course, effective short-term regulation does not guarantee long-term business prosperity. A fall in the company’s prices on the profitable market is usually accompanied by a rise in its attractiveness to investors, together with the profit growth shown in its annual reports. In an effort to please the shareholders, who are the employers of the company’s management, and who want to see growing profit on a regular basis, insurance managers can neglect the strategic considerations and act to the detriment of long-term solvency; this will not be detected by short-term regulation, at least not during the initial stages.

金融统计代考

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|A compromise between simulation and analytical methods

对于进一步的处理，特别是在第 11 章中，重要的是要对模拟和分析方法之间的平衡形成正确的态度。当一个人加强另一个人时，这是他们之间的妥协。

一方面（参见 [152]，第 45 页），即使在高度简化的情况下，分析研究也可能为模拟分析提出有用的想法。例如，它有助于控制模型的奇异性。在执行模拟时，这些可能会被忽略，从而导致错误。此外，预先对模型中涉及的主要变量进行分析研究，可以通过选择最合适的分布来推进模拟。总体而言，通过分析调查初步了解模型可能有助于制定合理的模拟策略，并可能有助于计算优化。
另一方面，模拟可以帮助我们恢复从业者看来的分析方法。尽管一些从业者认为大多数分析方法是使用不自然的假设得出的，但它们仍可用于验证通过模拟获得的数值结果。这可以通过将它们与理论结果进行比较来完成，尽管在获得后者的条件下。

让我们总结一下。传统的分析方法和模拟方法在任何情况下都不应被视为竞争方法。一般规则（参见 [53]，第 154 页）是应尽可能进行分析调查。然而，人们应该抵制操纵

模型的前提，如果它导致违反模型在现实条件下的适用性，则对其进行简化以使此类分析调查成为可能。
如果仍然进行了这种简化，就像经典风险理论中经常发生的情况一样，那么就应该明确警告存在适用性限制，甚至模型不适用。之后，当其他机会用尽并发出所有警告时，可以应用模拟技术。

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|The insurance system

让我们从第 1 章详细介绍的保险系统基本原理的简要总结开始。该系统通常被认为是一种旨在减少阻碍实现合理预期的随机事件的不利财务影响的机制。保险公司签发称为保单的合同，根据该合同，如果财产在合同期限内发生意外损坏或毁坏，将支付等于或低于经济损失价值的金额。

对于受保人来说，这种做法可以防止意外损失，因为他们支付的保费将比他们在发生事故时可能需要支付的保费少得多。此外，与作为随机变量的损失相比，保费支付是固定的、非随机的金额。

通常，保险公司会寻求在投资组合中的所有合约之间以及随着时间的推移分散随机损失的风险和成本。在这一努力中，它面临着许多制约因素和重大的、不可避免的不确定性。从本质上讲，保险公司是一个缓冲装置，可以抑制索赔金额的变化，不仅在一年内，而且在连续几年内。保险公司将索赔的总变化在保费和之前收到的财务资源之间进行划分。
保险制度根据两个基本原则进行监管。其中之一起源于保险伦理，被称为公平原则2. 根据这个原则，保费的价值应该是“公道的”。从概念上讲，这意味着所有保险公司所支付的费用不应超过他们为保险公司投资组合带来的风险成本。

我们已经提到（参见第 1.1.2 节），道德考虑得到了非常务实的理由的支持：没有保险经理愿意诱使其客户转向竞争公司，或向法院投诉。系统性的少付也是不可接受的，因为这可能导致保险公司破产，并导致其所有客户失去保险保障。

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本章的主要目的是概述长期7对于在竞争激烈但受到有效监管的市场上运营的公司而言，其保险业务的整体模型。根据此类法规，市场上的每家公司都遵守强制性的年度偿付能力最低要求。这种合规性受到监管机构的监督。它将那些未能满足这些最低偿付能力要求的公司从市场上剔除，这些要求通常在每个保险年度开始时进行检查。

实际上，监管部门要向市场参与者灌输这样的纪律并不容易。然而，我们将假设这已经实现，并且从这个意义上说监管是有效的。我们将专注于过度激进的竞争所带来的战略危险。当然，有效的短期监管并不能保证长期的商业繁荣。公司在盈利市场上的价格下跌通常伴随着其对投资者的吸引力的增加，以及其年度报告中显示的利润增长。为了取悦股东，他们是公司管理层的雇主，他们希望看到定期增长的利润，保险经理可以忽略战略考虑，采取损害长期偿付能力的行为；

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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。

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统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Ways to overcome the identified problems

Insights into the strengths and weaknesses of Lundberg’s model stimulated a search for new lines of development. Two of them have branched out. First, numerous articles and monographs (see, e.g., $[167],[66],[7],[93]$ ) have published developments to weaken the technical assumptions of this model, addressing more complex probability mechanisms of insurance and using more sophisticated stochastic processes to model the risk reserve’s dynamics. Second is an attempt to reconsider the structural assumptions of Lundberg’s model by means of control theory. According to C. Philipson (see [156], p. 68), both these lines of development are based on the fundamental conception of the collective risk theory, which was created by Filip Lundberg.

The boundary between these two approaches is fuzzy. For example, the random walk model with two levels mentioned by H. Cramér in [41] is a sophistication of the traditional model of risk reserve. Therefore, it relates to the first branch of development mentioned previously. But the same model can be attributed to the second branch of development, since the upper barrier is a tool which automatically prevents the risk reserve from growing unduly.

Sharing the opinion of $\mathrm{K}$. Borch about the shortcomings of the theory of collective risks, as listed in points (i)-(iii) in Section 1.5.3.3, many experts believed the merger of the fundamental concept of Lundberg’s model with the methods of control theory is urgently needed in order to make it consistent with realities of the insurance business. The most important step was deemed by experts to be an introduction to the model of the possibility to change decisions once made.

For example, C. Philipson wrote (see [156], p. 59) that the risk premiums on which the tariff is built, called the applied risk premiums, themselves form random processes with discontinuous time parameters. Their trajectories are step functions in which each new step starts at a moment of change in the tariff rates. Additionally, if the security loading in the premiums is a product of the prediction of some measure of the variation of the risk premium, then we have a superposition of processes of a similar structure.

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Diffusion risk model: a useful auxiliary tool

Despite the intuitive transparency of Lundberg’s model, its results are not at all obvious. Thus, even in the simplest case of absence of migration of insureds and exponentially distributed interclaim intervals, when the claim arrival process is a homogeneous Poisson process, and when claim amounts are exponentially distributed, the expression for the probability of ruin within time $t$ written out in equality (C.3), is quite complex.

Looking at the trajectory of the risk reserve process from a considerable dis-

tance, we would see something similar to the trajectory of a Brownian motion with trend (see later shown Fig. 1.4). This suggests that the diffusion process can be used as a simplified model of the risk reserve process of an insurance company. At time $s \geqslant 0$, this model has the form
$$
R_{s}=u+c s-V_{s}, \quad V_{s}=\vartheta s+\sigma(\vartheta) \mathrm{W}{s+} $$ where, as before, $u$ denotes the initial capital, $c$ is the premium intensity otherwise simply known as price. The aggregate claim payments $V{s}, s \geqslant 0$, where $\mathrm{W}{s}, s \geqslant 0$, denotes a standard Wiener process, is a diffusion process starting at the origin and having drift parameter $\vartheta>0$ and diffusion parameter $\sigma(\vartheta)>0$. It is easy to see that $E V{s}=\vartheta s$ and $\mathrm{D} V_{s}=\sigma^{2}(\vartheta) s$. If the premium intensity $c$ is calculated according to the expected value principle ${ }^{76}$, i.e., if it is taken such that the mean aggregate claim payout and aggregate premiums collected are equal to each other, it equals $\vartheta$. If $c=\vartheta(1+\tau)$, then $\tau$ is called the premium loading.

Diffusion models are commonly used in risk theory for the following reasons. Firstly, when a more accurate description of the claim payout process is not required, these models are productive (see, e.g., [8], [192]). Secondly, if we approximate the jumping process of claim payments by a corresponding diffusion process, we may obtain useful approximation results for the original model (see, e.g., $[88],[78],[85],[183],[168],[73]$, and the survey work [6]). A number of useful results for the diffusion model (1.7) is gathered in Section C.1.

To explore diffusion model $(1.7)$ by analytical methods is easier, than Lundberg’s model, but when doing so, in addition to careful attention to the purely formal inconsistencies, such as the possibility of negative insurance payments ${ }^{77}$, a warning of restricted applicability, or non-applicability, should be clearly given.

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Program for building a model of long-term controlled insurance

In order to preserve the main advantages of Lundberg’s model and eliminate its main drawbacks described in Section 1.5.3, and in order to bring risk theory closer to the practical needs of insurance, we must move to a model of a multi-year controlled insurance process. This model is desirable as it reflects aspects such as reinsurance, investments, dividends, and bonuses.

Finnish and British Solvency Working Parties devised (see [53], Equation (1.1.1)) the following equation
$$
R^{[k \mid}=R^{|k-1|}+I^{[k]}+C^{|k|}+V_{\mathrm{re}}^{[k]}+A_{\text {new }}^{[k]}+B_{\text {new }}^{[k]}-V^{[k \mid}-E^{|k|}-I_{\mathrm{re}}^{|k|}-D^{|k|},
$$
as a year-to-year transition equation describing the dynamics of an insurance company from year to year. Here $k(k=1,2, \ldots)$ is the effective period’s, or account year’s, or simply year’s number, $R^{(k \mid}$ is the amount of assets at the end, and $R^{[k-1 \mid}$ at the beginning, of the $k$-th year, $I^{k \mid}$ is the premium income in the $k$-th year, $C^{|k|}$ is the return received in respect of the investments during the $k$-th year, $V_{r e}^{|k|}$ is the recovery from reinsurers during that period, $A_{\text {new }}^{\text {te }}$ is the new equity capital issued and subscribed for during that period, $B_{\text {new }}^{[k \mid}$ is the new debt capital issued and subscribed for during the $k$-th year and any other borrowing, $V^{|k|}$ is the amount of claim payments made during the $k$-th year including payments made on account, $E^{[k]}$ is the amount of commission paid and administration and operation expenses in the $k$-th year, $I_{\mathrm{re}}^{k]}$ is ceded reinsurance premium in the $k$-th year, and $D^{[k]}$ is the dividends paid to shareholders and bonuses paid to policyholders in the $k$-th year. Overall, all the variables, such as $R^{k \mid}$, $I^{|k|}$, etc., relate to the end of the $k$-th year.
Transition equation (1.8) describes the difference between all inflows, or revenues, and all outflows, or expenditures. Therefore, by its very nature, it is similar to equality (1.2). The obvious difference between the two of them is that the transition equation (1.8) reckons periods (insurance years), as it is usually done in the profit and loss accounting; traditional practice is that each accounting period ends by summarizing and making reports, and starts with developing administrative and control decisions ${ }^{78}$ on this basis.

金融统计代考

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Ways to overcome the identified problems

对 Lundberg 模型优缺点的洞察激发了对新发展路线的探索。其中两个已经分支出来。首先，大量的文章和专着（参见，例如，[167],[66],[7],[93]) 发表了削弱该模型的技术假设的进展，解决了更复杂的保险概率机制，并使用更复杂的随机过程来模拟风险准备金的动态。其次是试图通过控制理论重新考虑 Lundberg 模型的结构假设。根据 C. Philipson 的说法（参见 [156]，第 68 页），这两条发展路线均基于 Filip Lundberg 创建的集体风险理论的基本概念。

这两种方法之间的界限是模糊的。例如，H.Cramér 在 [41] 中提到的具有两个级别的随机游走模型是传统风险准备金模型的复杂化。因此，它涉及到前面提到的第一个开发分支。但是同样的模型可以归因于第二个发展分支，因为上限是一种自动防止风险准备金过度增长的工具。

分享意见ķ. Borch 关于集体风险理论的缺点，如第 1.5.3.3 节 (i)-(iii) 中所列，许多专家认为，迫切需要将 Lundberg 模型的基本概念与控制理论方法相结合。使其与保险业务的实际情况相一致。专家认为最重要的一步是介绍一旦做出改变决定的可能性模型。

例如，C. Philipson 写道（参见 [156]，第 59 页），建立关税的风险溢价称为应用风险溢价，它们本身形成具有不连续时间参数的随机过程。它们的轨迹是阶梯函数，其中每一个新步骤都从关税税率变化的时刻开始。此外，如果保费中的安全负载是对风险溢价变化的某种度量的预测的产物，那么我们就有类似结构的过程的叠加。

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Diffusion risk model: a useful auxiliary tool

尽管 Lundberg 的模型直观透明，但其结果并不明显。因此，即使在没有被保险人迁移和指数分布的索赔间隔的最简单情况下，当索赔到达过程是一个齐次泊松过程，并且当索赔金额呈指数分布时，时间内破产概率的表达式吨写在等式（C.3）中，是相当复杂的。

从一个相当大的角度来看风险准备金过程的轨迹

tance，我们会看到类似于带有趋势的布朗运动的轨迹（见后面的图 1.4）。这表明扩散过程可以作为保险公司风险准备金过程的简化模型。当时s⩾0, 这个模型有形式

Rs=在+Cs−在s,在s=ϑs+σ(ϑ)在s+和以前一样，在表示初始资本，C是溢价强度，也简称为价格。总索赔付款在s,s⩾0， 在哪里在s,s⩾0，表示标准维纳过程，是从原点开始并具有漂移参数的扩散过程ϑ>0和扩散参数σ(ϑ)>0. 很容易看出和在s=ϑs和D在s=σ2(ϑ)s. 如果溢价强度C是按照期望值原理计算的76，即，如果平均总索赔支出和收取的总保费彼此相等，则等于ϑ. 如果C=ϑ(1+τ)， 然后τ称为溢价加载。

扩散模型通常用于风险理论，原因如下。首先，当不需要对索赔支付过程进行更准确的描述时，这些模型是有效的（例如，参见[8]、[192]）。其次，如果我们通过相应的扩散过程来近似索赔支付的跳跃过程，我们可以获得原始模型的有用近似结果（参见，例如，[88],[78],[85],[183],[168],[73]，以及调查工作[6]）。扩散模型（1.7）的一些有用结果在 C.1 节中收集。

探索扩散模型(1.7)通过分析方法比 Lundberg 的模型更容易，但在这样做时，除了要仔细注意纯粹形式上的不一致，例如负保险支付的可能性77，应明确给出限制适用或不适用的警告。

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为了保留 Lundberg 模型的主要优点并消除其在第 1.5.3 节中描述的主要缺点，并使风险理论更接近保险的实际需求，我们必须转向多年控制保险模型过程。该模型是可取的，因为它反映了再保险、投资、股息和奖金等方面。

芬兰和英国偿付能力工作组设计了（参见 [53]，方程（1.1.1））以下方程

R[ķ∣=R|ķ−1|+我[ķ]+C|ķ|+在r和[ķ]+一个新的 [ķ]+乙新的 [ķ]−在[ķ∣−和|ķ|−我r和|ķ|−D|ķ|,
作为描述保险公司逐年动态的逐年过渡方程。这里ķ(ķ=1,2,…)是有效期间，或会计年度，或只是年份的数字，R(ķ∣是最后的资产数量，并且R[ķ−1∣在开始时，ķ- 年，我ķ∣是保费收入ķ- 年，C|ķ|是在投资期间收到的回报ķ- 年，在r和|ķ|是在此期间从再保险公司获得的恢复，一个新的 你 是在该期间发行和认购的新股本，乙新的 [ķ∣是期间发行和认购的新债务资本ķ- 第一年和任何其他借款，在|ķ|是索赔期间支付的金额ķ- 包括帐户付款在内的第 1 年，和[ķ]是支付的佣金和管理和运营费用的金额ķ- 年，我r和ķ]被分出的再保险费在ķ- 年，和D[ķ]是支付给股东的股息和支付给投保人的红利ķ- 年。总体而言，所有变量，例如Rķ∣, 我|ķ|等，与结尾有关ķ- 年。
转移方程（1.8）描述了所有流入或收入与所有流出或支出之间的差异。因此，就其本质而言，它类似于等式（1.2）。两者之间的明显区别在于，转换方程（1.8）计算期间（保险年度），就像在损益会计中通常所做的那样；传统做法是每个会计期间以总结和报告结束，并从制定行政和控制决策开始78以这个为基础。

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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。

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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。

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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。

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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。

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。

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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|Change of time and operational time

Change of time in random processes such as $R_{s}, V_{s}$, or $N_{s}, s \geqslant 0$, refer to a transformation – tension or compression – of the timeline. This transformation may be either non-random or random; in the latter case it is usually dependent on the trajectory of the process under consideration.

The most well-known transformation is the change of time for Poisson

processes. The simplest version is a homogeneous Poisson process with constant intensity, i.e., process for which the probability of a single jump is constant per unit of time. We can make this probability equal to 1 by stretching or compressing the timeline. For such a Poisson process, called standard, the intervals between time moments of jumps are mutually independent, and the distance between any two consecutive jumps is exponentially distributed with mean 1. The realization of a homogeneous Poisson process with unit intensity can be likened to an alarm clock which buzzes at random at exponentially distributed times and is immediately reset after it.

Given a homogeneous, but not standard, Poisson process $N_{t}$ with the intensity different from unit, but for which the probability of a jump in unit time is equal to $r>0$, we can transform it into a standard process by re-scaling the time axis by $r$, i.e., stretching out the separation between jump points if the process has high intensity, or compressing it if the process has low intensity ${ }^{62}$. Writing this as a formula, we define a new time by setting $\Upsilon_{t}=r t$. The process $N_{r_{t}}$ looks like a realization of the standard Poisson process, even though $N_{t}$ does not.

If the Poisson process is inhomogeneous and its intensity $r_{t}$ depends on time, we can use a similar approach: when the intensity is high, we stretch the original timeline in order to slow down the flow of time. On the contrary, when the intensity is low, we compress the original timeline in order to speed up the flow of time. It is written as
$$
r_{t}=\int_{0}^{t} r_{s} d s .
$$
If $t_{1}, t_{2}, \ldots$ denote the (random) moments of jumps, then $\Upsilon_{t_{2}}, \Upsilon_{t_{2}}, \ldots$ are the transformed moments of jumps. They correspond to the moments of jumps of the standard Poisson process, and the random variables $\Upsilon_{t_{i+1}}-\Upsilon_{t_{i}}$ are independent and all exponentially distributed with mean 1 . This method allows us to reduce the study to the previous case, in which the intensity is constant and the process is a standard Poisson process.

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Purpose and origin of Lundberg’s model

Lundberg’s model was created during a time when only individual, essentially static models existed. These dealt with a fixed portfolio and referred to a fixed time in the future. The emergence of Lundberg’s theory was due to the rapid growth of the insurance business, which covered wider fields of applications. To regulate it, a comprehensive model of the insurance company, rather than an individual portfolio, was needed. Lundberg’s model provides a bird’s eye view of the insurance process.

In his memoir [43], entitled “Half a century with probability theory”, H. Cramér gave a brief description of the advancements made in Lundberg’s model, as follows. The net result of the risk business of an insurance company for a period of, say, one year, was considered as the sum of the results for each of the individual policies in this company’s portfolio. Assuming that the risks under all these policies are independent in the aggregate, their connection with the classical central limit theorem of probability theory was made apparent. But the entire insurance process can be considered as an economic system that develops over time and is subject to random fluctuations at each moment of time. Such systems were

considered in those pioneering works which appear as forerunners of the modern theory of stochastic processes today.

According to K. Borch (see [26], p. 439), the approach proposed by F. Lundberg exempts us from the need to consider each individual contract in the portfolio when the probability distribution of the total amount of claim payments is sought. In Lundberg’s approach, it is formed from two distributions, and both of them can be estimated using the business records of the company. From this viewpoint, it is natural to call Lundberg’s theory the collective theory of risk. However, the true innovation of this theory is its dynamic character, which distinguishes this risk theory from the former static risk theory.

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Main drawbacks of Lundberg’s model

The most important drawbacks of Lundberg’s model were listed by $\mathrm{K}$. Borch (see [26], p. 450 ) back in 1967 . He wrote that the following assumptions of this model are far-removed from reality:
(i) The stationarity assumption ${ }^{72}$, from which it follows that the nature of the company’s business will never change. This assumption becomes a little more reasonable than it seems at first glance, if we consider operational time.
(ii) The assumption that the probability laws underlying the whole process are fully known.
(iii) The implicit assumption that once made, a decision by management can never be changed.

None of these three items compromises the fundamental value of Lundberg’s approach in which the main idea is to consider the insurance process as the implementation of a large-scale random phenomenon. K. Borch only pointed out the weaknesses, “holes” of the model among which is the assumption of homogeneity and immutability of the probability laws throughout the entire lifetime of the company. It is easy to see that exactly these assumptions of Lundberg’s model contradict to established practice of insurance regulation and management.

H. Cramér noted that problems of this sort have been quite obvious to F. Lundberg, who was concerned about the adequacy of his model. In the historical review [41] of Lundberg’s works, he wrote that
in view of certain misconceptions that have appeared it is, however, necessary to point out that Lundberg repeatedly emphasizes the practical importance of some arrangement which automatically prevents the risk reserve from growing unduly. This point is, in fact, extensively discussed in the papers of 1909,1919 and 1926-28. One possible arrangement proposed to this end is to work with a security factor $\tau=\tau(x)$ which is a decreasing function of the risk reserve $R(t)=x$. Another possibility is to dispose, at predetermined epochs, of part of the risk reserve for bonus distribution. By either method, the growth of the risk reserve may be efficiently controlled. What Lundberg does in this connection is really to work with a rather refined case of what has much later come to be known as a random walk with two barriers.

From certain quarters, the Lundberg’s theory has been declared to be unrealistic because, it is asserted, no limit is imposed on the growth of the risk reserve. In view of what has been said above, it would seem that these critics have not read the author they are criticizing. For a non-Scandinavian author there is, of course, the excuse that most of Lundberg’s works are written in Swedish.

金融统计代考

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Change of time and operational time

随机过程中的时间变化，例如Rs,在s， 或者ñs,s⩾0，指的是时间线的转换——张力或压缩。这种变换可以是非随机的，也可以是随机的；在后一种情况下，它通常取决于所考虑的过程的轨迹。

最著名的变换是泊松的时间变化

过程。最简单的版本是具有恒定强度的齐次泊松过程，即每单位时间单次跳跃的概率是恒定的过程。我们可以通过拉伸或压缩时间线使这个概率等于 1。对于这样一个称为标准的泊松过程，跳跃的时间间隔是相互独立的，并且任何两个连续跳跃之间的距离呈指数分布，均值为1。单位强度的齐次泊松过程的实现可以比喻为闹钟以指数分布的时间随机嗡嗡作响，并在它之后立即重置。

给定一个均匀但非标准的泊松过程ñ吨强度与单位不同，但单位时间内跳跃的概率等于r>0，我们可以通过重新缩放时间轴将其转换为标准过程r，即如果过程强度高，则拉伸跳跃点之间的间隔，如果过程强度低，则压缩它62. 把它写成一个公式，我们通过设置来定义一个新的时间Υ吨=r吨. 过程ñr吨看起来像是标准泊松过程的实现，即使ñ吨才不是。

如果泊松过程是不均匀的并且它的强度r吨取决于时间，我们可以使用类似的方法：当强度高时，我们拉伸原始时间线以减慢时间的流动。相反，当强度较低时，我们压缩原始时间线以加快时间的流动。它写成

r吨=∫0吨rsds.
如果吨1,吨2,…表示跳跃的（随机）时刻，然后Υ吨2,Υ吨2,…是跳跃的变换时刻。它们对应于标准泊松过程的跳跃时刻，以及随机变量Υ吨一世+1−Υ吨一世是独立的，并且均呈指数分布，均值为 1 。这种方法使我们可以将研究减少到以前的情况，其中强度是恒定的，过程是标准的泊松过程。

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Purpose and origin of Lundberg’s model

Lundberg 的模型是在只有个别的、基本上是静态的模型存在的时期创建的。这些涉及固定的投资组合，并提到未来的固定时间。伦德伯格理论的出现，是由于保险业务的快速增长，其应用领域覆盖更广。为了对其进行监管，需要一个全面的保险公司模型，而不是单个的投资组合。Lundberg 的模型提供了保险过程的鸟瞰图。

在他的回忆录 [43] 中，题为“半个世纪的概率论”，H. Cramér 简要描述了 Lundberg 模型所取得的进步，如下所示。一家保险公司风险业务在一年内的净结果被认为是该公司投资组合中每个单独保单的结果的总和。假设所有这些政策下的风险总体上是独立的，那么它们与概率论的经典中心极限定理的联系就很明显了。但是整个保险过程可以被认为是一个随着时间而发展的经济系统，并且在每个时刻都受到随机波动的影响。这样的系统是

在那些作为现代随机过程理论的先驱出现的开创性著作中得到了考虑。

根据 K. Borch（参见 [26]，第 439 页），当寻求索赔支付总额的概率分布时，F. Lundberg 提出的方法使我们无需考虑投资组合中的每个单独合同。在 Lundberg 的方法中，它由两个分布组成，并且它们都可以使用公司的业务记录来估计。从这个观点来看，将伦德伯格的理论称为风险的集体理论是很自然的。然而，该理论的真正创新之处在于其动态性，这使得该风险理论与以往的静态风险理论有所区别。

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Main drawbacks of Lundberg’s model

Lundberg 模型最重要的缺点如下：ķ. Borch（参见 [26]，第 450 页）早在 1967 年。他写道，该模型的以下假设与现实相去甚远：
（i）平稳性假设72，由此可见，公司的业务性质永远不会改变。如果我们考虑操作时间，这个假设变得比乍看之下更合理一些。
(ii) 假设整个过程的概率规律是完全已知的。
(iii) 隐含的假设，即一旦做出，管理层的决定永远不会改变。

这三个项目都没有损害 Lundberg 方法的基本价值，该方法的主要思想是将保险过程视为大规模随机现象的实施。K. Borch 只指出了模型的弱点和“漏洞”，其中包括假设公司整个生命周期内的概率规律的同质性和不变性。很容易看出，Lundberg 模型的这些假设与保险监管和管理的既定实践相矛盾。

H. Cramér 指出，这类问题对 F. Lundberg 来说非常明显，他担心他的模型是否充分。在对伦德伯格著作的历史回顾 [41] 中，他写道，
鉴于已经出现的某些误解，有必要指出伦德伯格反复强调某些安排的实际重要性，这种安排会自动防止风险准备金过度增长. 事实上，这一点在 1909、1919 和 1926-28 年的论文中得到了广泛的讨论。为此提出的一种可能的安排是使用安全因素τ=τ(X)这是风险准备金的减函数R(吨)=X. 另一种可能性是在预定时期处置部分风险准备金用于红利分配。无论采用哪种方式，都可以有效控制风险准备金的增长。Lundberg 在这方面所做的实际上是处理一个相当精致的案例，该案例后来被称为具有两个障碍的随机游走。

从某些方面来看，伦德伯格的理论已被宣布为不切实际，因为有人断言，对风险准备金的增长没有任何限制。鉴于以上所说，这些批评者似乎没有阅读他们所批评的作者。当然，对于非斯堪的纳维亚作家来说，伦德伯格的大部分作品都是用瑞典语写成的。

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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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统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Reflexivity and regulation

It is generally untrue that a free market, whose inherent instability was called its fatal flaw (see [186], pp. 183,322 ), will regulate itself. Excessive instability ${ }^{51}$ can be avoided only by introducing market regulation. The regulator must clearly recognize the strategic dangers inherent in the very nature of the market which it regulates. But the regulator always remains merely a participant in the reflexive historical process; other participants include competing companies. The regulator’s understanding of this process is necessarily imperfect, and as a result its

actions could lead to unintended consequences.
Therefore, the relationship between regulator and economy is reflexive; it gives rise to a certain cyclic behavior. In order to prevent arbitrariness and abuse of power on the part of the regulator, the rules under which the regulation is carried out must be pre-defined and known to all participants. But, as we have seen in Section 1.4.2.2, it is very difficult to develop rules which are able to anticipate all possible scenarios.

The judgment of how excessive instability may be, is often subjective. Criteria used to determine stability are constantly evolving. Methods of control are also being changed, but long ago it has been observed that they are constantly following the crises and control errors with a delay.

Thus, bearing in mind the above description of the causes of underwriting cycles, it is clear that the insurance regulator has to fight not only against the aggressiveness of the insurers in reducing prices to attract customers, but against the lack of information and the irresponsible actions of a very large number of other participants of the insurance process. Also, it has to fight against the rash desire of insureds to receive services at a lower price ${ }^{52}$, and against their migration to enticing insurers, without paying due attention to their reliability. It has to fight against the desire of individual managers seeking to obtain personal benefits from risky underwriting and from lowering prices, which they regard as a simple and guaranteed means of achieving these benefits ${ }^{53}$. It has to fight against the desire of shareholders to get, notwithstanding the circumstances, an always stable and possibly ever growing stream of dividends.

Therefore, the answer to the problems that create “medium-sized companies entering the market with low rates and large amount of advertising”54 should be systematic and careful cultivation of the insurance market, which includes increasing the awareness and responsibility of all its participants ${ }^{55}$.

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|The need for modeling

The problem of regulation and successful management in insurance is much more complicated than any academic theory. Therefore, a frequently asked question is: “can a theory be useful at all?”.

We agree with T. Pentikäinen (see [152], p. 30) who noted that too often, mere intuition has guided the decision-making process of the management. The attitude of many “experienced” managers toward theoretical considerations is often one of suspicion and condescension. They leave them out, believing that they have no practical value. However, the refusal to clearly articulate the tasks and principles of their actions does not mean that in these actions, there is no strategy. On the contrary, each method of decision-making, even the decision not to make any decision, is a variant of strategy. The only difference is that the strategy of such “practical men” can be a random mixture of inert traditions, old habits, more or less adequate intuition, and the like. It may lack clear understanding and analysis of various alternative strategies. A discussion on theoretical aspects and points of view can contribute to a multifaceted analysis of the situation and to a conscious consideration of the available facts and possibilities as opposed to a random mixture of inert traditions and inadequate intuition.

It is now generally accepted that if regulation and insurance management are not based on comprehensive insurance process models, that can provide insight into how a company may come to ruin, they will act blindly.

Due to the peculiarities of the insurance industry, it would be wise to start with a model for probability mechanism of insurance, i.e., of how a sequence of insurance claims appears within a time period, e.g., one insurance year. Having studied this mechanism, the regulator or manager of a company will be able to formulate the minimum solvency requirements for the company within one insurance year. The most significant thing here is that this will not be done in an arbitrary manner, but in accordance with the natural laws of large-scale random phenomena.

When implementing this program, one should resist the temptation to simplify the model. These simplifications may compromise on the model’s applicability under real-world conditions. If this simplification is nevertheless performed, as is often in the case of classical risk theory, then a warning of its restricted applicability – or non-applicability – should be clearly made.

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Central aspects of Lundberg’s model: collective risk

Lundberg’s model provides a reasonable, albeit simplified description of largescale random phenomena encountered in the work of any insurance company. Fundamental to this model is the concept of collective risk, which allows us to monitor the financial position of the company over time.

The concept of collective risk implies that there exists a random mechanism for generating successive claims; the company’s portfolio is considered as a whole, rather than as the sum of a known number of individual policies. To illustrate this point, let us assume that the insurance company receives information online about the time and severity of each claim just occurred. This information is presented in the form of a risk reserve process, which is the initial capital, plus the total premiums collected, minus the aggregate claim payments. By ruin within time $t$ we refer to the event that the risk reserve process, evolving with time, drops

below zero at least once within the time interval $(0, t]$. In this setting, the most important objectives are calculations of the aggregate claim payout distribution and of the probability of ruin.

Formalizing Lundberg’s model, we address the intervals between claims and the corresponding claim severities. We model these by means of two sequences of positive random variables $T_{i}, i=1,2, \ldots$, and $Y_{i}, i=1,2, \ldots$ Together, these two sequences may be called the fundamental risk and denoted by $\mathcal{K}$ for brevity.
Within a multi-year control model of the insurance process of a company operating on a competitive market, Lundberg’s model will be built anew for each consecutive insurance year. Therefore, the fundamental risk may be referred to as annual fundamental risk pertaining to any individual company considered. The sequence of these annual risks is the basis of multi-year probabilistic modeling, i.e., the modeling of how claims occur over time and cause cumulative damage each consecutive year.

金融统计代考

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Reflexivity and regulation

一个固有的不稳定性被称为致命缺陷的自由市场（见 [186]，第 183,322 页）会自我调节，这通常是不真实的。过度不稳定51只有引入市场监管才能避免。监管者必须清楚地认识到其监管的市场本质所固有的战略危险。但监管者始终只是反思性历史过程的参与者；其他参与者包括竞争公司。监管者对这一过程的理解必然是不完善的，因此其

行动可能会导致意想不到的后果。
因此，监管者与经济的关系是自反的；它会产生一定的循环行为。为了防止监管者的任意性和滥用权力，必须预先定义并为所有参与者所知的监管规则。但是，正如我们在第 1.4.2.2 节中看到的那样，制定能够预测所有可能场景的规则是非常困难的。

对过度不稳定程度的判断通常是主观的。用于确定稳定性的标准在不断发展。控制方法也在发生变化，但很久以前就观察到它们不断地跟踪危机并延迟控制错误。

因此，考虑到上述对承保周期原因的描述，很明显，保险监管机构不仅要打击保险公司为吸引客户而降低价格的激进行为，还要打击缺乏信息和不负责任的行为。保险过程的大量其他参与者。此外，它必须与被保险人以较低价格接受服务的轻率愿望作斗争52，并反对他们转向诱人的保险公司，而没有适当注意他们的可靠性。它必须与个别经理人寻求从风险承保和降低价格中获得个人利益的愿望作斗争，他们认为这是实现这些利益的一种简单而有保证的手段53. 它必须与股东的愿望作斗争，尽管情况如此，但仍能获得始终稳定且可能不断增长的股息流。

因此，对于造成“中型公司进入市场，低费率和大量广告”54的问题的答案应该是对保险市场进行系统和精心的培育，包括提高所有参与者的意识和责任感。55.

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|The need for modeling

保险的监管和成功管理问题比任何学术理论都要复杂得多。因此，一个经常被问到的问题是：“一个理论真的有用吗？”。

我们同意 T. Pentikäinen（参见 [152]，第 30 页）的观点，他经常指出，仅仅凭直觉就指导了管理层的决策过程。许多“经验丰富的”管理者对理论考虑的态度往往是怀疑和屈尊的态度。他们把它们排除在外，认为它们没有实用价值。但是，拒绝明确阐述其行动的任务和原则，并不意味着在这些行动中没有战略。相反，每一种决策方法，甚至是不做任何决定的决定，都是战略的变体。唯一的区别是，这些“务实的人”的策略可以是惰性传统、旧习惯、或多或少足够的直觉等的随机混合。它可能缺乏对各种替代策略的清晰理解和分析。

现在普遍认为，如果监管和保险管理不是基于全面的保险流程模型，可以洞察公司如何破产，他们将盲目行事。

由于保险业的特殊性，明智的做法是从保险概率机制模型开始，即保险索赔序列如何在一个时间段内出现，例如一个保险年度。研究了这一机制后，公司的监管者或经理将能够在一个保险年度内制定公司的最低偿付能力要求。这里最重要的是，这不会以任意方式进行，而是按照大规模随机现象的自然规律进行。

在实施这个程序时，应该抵制简化模型的诱惑。这些简化可能会影响模型在现实条件下的适用性。如果仍然执行这种简化，就像在经典风险理论的情况下经常发生的那样，那么应该清楚地警告其限制适用性或不适用性。

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Central aspects of Lundberg’s model: collective risk

Lundberg 的模型提供了对任何保险公司工作中遇到的大规模随机现象的合理但简化的描述。该模型的基础是集体风险的概念，它使我们能够随着时间的推移监控公司的财务状况。

集体风险的概念意味着存在产生连续索赔的随机机制；公司的投资组合被视为一个整体，而不是已知数量的单个保单的总和。为了说明这一点，让我们假设保险公司在线收到有关刚刚发生的每项索赔的时间和严重程度的信息。该信息以风险准备金过程的形式呈现，即初始资本加上收取的总保费减去总索赔付款。在时间之内毁灭吨我们指的是风险准备金过程随着时间的推移而下降的事件

在时间间隔内至少一次低于零(0,吨]. 在这种情况下，最重要的目标是计算总索赔支付分布和破产概率。

形式化 Lundberg 的模型，我们解决索赔之间的间隔和相应的索赔严重性。我们通过两个正随机变量序列对它们进行建模吨一世,一世=1,2,…， 和是一世,一世=1,2,…这两个序列一起可以称为基本风险，并表示为ķ为简洁起见。
在竞争市场上运营的公司的保险过程的多年控制模型中，Lundberg 的模型将在每个连续的保险年度重新构建。因此，基本风险可称为与所考虑的任何单个公司有关的年度基本风险。这些年度风险的顺序是多年概率建模的基础，即对索赔如何随着时间的推移发生并连续每年造成累积损害的建模。

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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。

R语言代写	问卷设计与分析代写
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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。

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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 $1985 .$

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。

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

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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• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
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• Foundations of Data Science 数据科学基础

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Some aspects of regulation in the US

In the US, early regulation which dates back to the early 1800 s was almost exclusively at the state level. The objectives were (see [103], [106]) raising revenue through taxes, protecting domestic insurers against competition from foreign and alien insurers, and protecting the public against insolvency and inequitable treatment by insurers.

The industrial revolution promoted the growth of large monopolistic companies, which in turn fostered the enactment of several federal antitrust laws and acts. The insurance business was initially exempted from these federal laws. Then it was declared subject to federal regulation, and finally – according to McCarranFerguson Act of 1945 – regulation at the state level. The extent of this regulation differs by line of business and by state.

As each state is granted the authority to regulate the insurance industry within its jurisdiction, any insurance company must be authorized by the state insurance department before it may conduct business there. These licensing requirements include satisfying the minimum capital and surplus requirements for all the lines of business which the company wishes to sell within that jurisdiction. On an ongoing basis, it must comply with the rate-making and financial reporting laws in that state. Thus, a company operating in more than one state must adhere to the

specific laws of each particular state.
Each of the 50 states, the District of Columbia and the four territories of the US has its own insurance department. Each department is headed by an insurance commissioner. Through the National Association of Insurance Commissioners (NAIC), this group of 55 commissioners exchanges information and coordinates regulatory activities. By the beginning of the 21 st century, there were over 5000 insurance companies operating in the US, about 3000 of which were propertyliability insurers (see [105], p. 32). This large number of firms masks the high degree of concentration in certain lines of business and geographical locations.

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Measures for harmonization of solvency regulation

Experts have long recognized 34 that there probably will never be “absolute” criterion for solvency: each choice will contain subjective elements. The efforts undertaken in different countries to harmonize the requirements of insurance solvency regulation has given rise to a large diversity of approaches.

Early studies aimed at improving insurance regulation in the European Community have been performed by C. Campagne (see [34] and [35]). He proposed a technique ${ }^{35}$ which used basic ratios selected for the European Economic Community (EEC) minimum solvency margins; it was innovative for the late $1950 \mathrm{~s}$. In particular, in the non-life insurance, he suggested using the ratio of the total claim amount to the total earned premium of a company in a financial year.

Later on, largely as a result of the activities of the Finnish Solvency Working Party and the British Solvency Working Party ${ }^{36}$, the Directive [60] was developed and implemented as a law. It is currently in force in the European Union.

Article 16 af the Directive [60] establishes solvency requirements in terms of the required solvency margin. It shall be determined on the basis either of the annual amount of premiums or contributions, or of the average burden of claims for the past three financial years. However, if the insurance organization mainly works with only one or more of the risks of credit, storms, hail or frosts, the last seven rather than three financial years should be taken as a reference period.

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Critical analysis of the algorithm

Let us critically examine the algorithm incorporated in Directive [60]. If the risk and the related claim payments remain stationary for a number of years, there are obvious advantages. In particular, this algorithm smooths out purely accidental peaks in the values of total claim payments for the last three, or seven, financial years. In addition, it aims to balance the value of the average payment made over the past three, or seven, years with the value of total premiums collected in the past year.

It may happen that this algorithm performs smoothing in some cases when claim payments are non-stationary, for instance when in a series of years similar to one another there is a year with unusually large or unusually low risk and, accordingly, unusually large or unusually small total claim payments. So, we can expect that the averaging in the range of three, or seven, past years will contribute to the adaptability and stability of the algorithm to small changes in the underlying assumptions about the course of the insurance business.

But even with all these merits, this algorithm works poorly under certain adverse circumstances. Clarification of which circumstances are defined to be

adverse requires a more careful study of both the insurance risk and economic scenarios that model them.

Let us digress from our theme, to provide a good example of how this can happen, referring to the history of ancient Egypt. The total area of modern Egypt is $997738 \mathrm{~km}^{2}$. Only $36000 \mathrm{~km}^{2}$ (i.e., less than $4 \%$ ) are inhabited and suitable for agriculture. It is a narrow strip with a width of just a few kilometers around the Nile River, excluding the Nile Delta and the oases. It was the Nile which fertilized Egyptian soil by floods; “Egypt is a gift of the Nile” wrote Herodotus.

金融统计代考

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Some aspects of regulation in the US

在美国，可追溯到 1800 年代初期的早期监管几乎完全在州一级。目标是（见 [103]、[106]）通过税收增加收入，保护国内保险公司免受外国和外国保险公司的竞争，以及保护公众免受保险公司的破产和不公平待遇。

工业革命促进了大型垄断公司的发展，这反过来又促进了多项联邦反托拉斯法和法案的颁布。保险业最初不受这些联邦法律的约束。然后它被宣布受联邦监管，最后——根据 1945 年的麦卡伦弗格森法案——在州一级监管。该法规的范围因业务线和州而异。

由于每个州都被授予监管其管辖范围内的保险业的权力，因此任何保险公司必须获得州保险部门的授权才能在该州开展业务。这些许可要求包括满足公司希望在该管辖范围内出售的所有业务线的最低资本和盈余要求。在持续的基础上，它必须遵守该州的利率制定和财务报告法。因此，在多个州经营的公司必须遵守

每个特定州的特定法律。
美国的 50 个州、哥伦比亚特区和四个地区都有自己的保险部门。每个部门由一名保险专员领导。通过全国保险专员协会 (NAIC)，这组 55 名专员交流信息并协调监管活动。到 21 世纪初，美国有 5000 多家保险公司，其中约 3000 家是财产责任保险公司（参见 [105]，第 32 页）。如此众多的公司掩盖了某些业务线和地理位置的高度集中。

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Measures for harmonization of solvency regulation

专家们早就认识到 34 可能永远不会有偿付能力的“绝对”标准：每个选择都包含主观因素。不同国家为协调保险偿付能力监管要求所做的努力已经产生了多种多样的方法。

C. Campagne 进行了旨在改善欧洲共同体保险监管的早期研究（见 [34] 和 [35]）。他提出了一种技术35使用为欧洲经济共同体 (EEC) 最低偿付能力保证金选择的基本比率；这是最近的创新1950 s. 特别是在非人寿保险方面，他建议使用总索赔额与公司在一个财政年度的总已赚保费的比率。

后来，主要是由于芬兰偿付能力工作组和英国偿付能力工作组的活动36, 指令 [60] 作为法律制定和实施。它目前在欧盟生效。

指令 [60] 第 16 条就要求的偿付能力裕度规定了偿付能力要求。它应根据每年的保费或供款金额，或过去三个财政年度的平均索赔负担确定。但是，如果保险机构主要仅应对信贷、风暴、冰雹或霜冻风险中的一种或多种风险，则应将过去七个而不是三个财政年度作为参考期。

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Critical analysis of the algorithm

让我们批判性地检查指令[60]中包含的算法。如果风险和相关的索赔支付数年保持不变，则有明显的优势。特别是，该算法消除了过去三个或七个财政年度的总索赔支付值的纯意外峰值。此外，它旨在平衡过去三年或七年平均支付的价值与过去一年收取的总保费价值。

在某些情况下，当索赔支付不稳定时，此算法可能会执行平滑处理，例如，在一系列彼此相似的年份中，有一年风险异常大或异常低，因此异常大或异常小额索赔总额。因此，我们可以预期，过去三年或七年的平均值将有助于算法对保险业务过程中基本假设的微小变化的适应性和稳定性。

但即使具有所有这些优点，该算法在某些不利的情况下效果不佳。澄清哪些情况被定义为

不利的情况需要对保险风险和模拟它们的经济情景进行更仔细的研究。

让我们离开我们的主题，提供一个很好的例子来说明这是如何发生的，参考古埃及的历史。现代埃及的总面积是997738 ķ米2. 仅有的36000 ķ米2（即，小于4%) 有人居住，适合农业。它是尼罗河周围只有几公里宽的窄带，不包括尼罗河三角洲和绿洲。尼罗河使埃及的土地因洪水而肥沃。“埃及是尼罗河的礼物”，希罗多德写道。

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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。

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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。

R语言代写	问卷设计与分析代写
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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。

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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:

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统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Participants of insurance company’s business

There are a number of participants involved in the insurance business. All of them have different functions, powers, responsibilities, and pursue their own specific business goals.

For policyholders who transfer their risk of loss to the insurer and pay for it a remuneration called a premium, the main objective is to obtain reliable insurance protection for the least possible price. Therefore, some policyholders seek to find a company that offers the lowest price. However, a proportion of those who are guided only by these mercantile considerations and change from company to company without having other considerations, is not so significant.

This observation is based on both old and recent surveys of policyholders which confirms a certain degree of reluctance amongst insureds toward switching insurers. In support of this idea, researchers (see, e.g., [189], p. 39) mention, e.g., a survey of 2462 policyholders conducted in [45], where $54 \%$ of respondents admitted that they never tried to understand the prices in auto insurance. To the question “what is the most significant factor for you when buying an insurance policy?”, $40 \%$ of them answered that it was a company, $29 \%$ said that it was an insurance agent, and only $27 \%$ said that it was a policy price. In a similar survey of two thousand and four German insureds (see [174]) it was found that, while $67 \%$ of the respondents knew about the significant difference in the prices of different automobile insurers, only $35 \%$ chose a company on the basis of their favorable premium. Based on this, it was assumed in [189] that if there is an opportunity to go to a company offering lower prices, only one third of the total number of policyholders will do so.

At the present time, the search of a company that offers the lowest price is greatly facilitated by the Internet. But the observation that there is no other product that the consumer would have known so little about (see [92], p. 51) remains valid. Many consumers generally do not realize that there are differences in the prices of various insurance companies. Comparison of prices is difficult for them because information on the difference in prices for comparable coverage is not easily available; asking a colleague in office on the price of his or her policy does not make much sense, since this colleague may be of a different risk class, lives elsewhere, and drives a different brand of car.

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Strategic interests of insurers

In the insurance market, there is a wide variety of companies. Experienced managers develop for their owners reasonable long-term strategies that can lead the companies to success. These strategies can be very different. They reckon with the peculiarities of both their companies and the market. But ultimately, it is the owner of the company who decides on its strategy.

Typically, the market is headed by a few large, or incumbent companies, possessing an established business. After the portfolio has already been formed, the main strategic goal for these companies is to get profit from insurance operations $^{19}$. Since on a profitable market ${ }^{20}$ each client brings in an average profit, the larger the company, the greater its cumulative annual profit. This situation changes dramatically when the market ceases to be profitable, and each customer brings in an average loss. On the unprofitable market, the larger the company, the more likely its ruin.

A profitable insurance market always attracts new participants. They may be subsidiaries of non-insurance corporations, which earn considerable funds and

seek to increase them by investing in a seemingly attractive insurance business. The immediate objective of newly established companies, as their portfolio is not yet formed, is gaining market share, or an increase in the volume of their newly started businesses. Having tools for strategic growth and wanting to attract customers from other companies, they engage in aggressive premium price cuts. The degree of aggressiveness may vary significantly between companies.

Companies which have been doing business for a long time, and which are focussed on acquiring profit from insurance operations, are not interested in lowering their prices groundlessly. But, as already mentioned, the primarily aim of a company that has recently entered the market, and has not yet formed a portfolio, is to increase the volume of its business. Therefore, in order to attract new customers, it lowers its premiums below the premiums of its competitors. Such a difference in aims of participants leads to a price competition. In some cases, as it will be discussed below, the competition may be fierce and even dangerous for the stability of the whole market.

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Some aspects of modern insurance regulation

Insurance companies do sometimes go bankrupt due to financial distress. Consequently, policyholders who have entrusted their insurance protection to them, also find themselves in a difficult position. It adversely affects the financial well-being of the society as a whole. To minimize the risk of the occurrence of bankruptcies, the insurance market is regulated by an authorized state body ${ }^{21}$. The society is interested in effective regulation. Its principal goals are to contribute to the stability and efficiency of the insurance system, and to protect the rights of policyholders.
Insurance regulation and supervision cover all aspects of a business: legal, financial, technical and economic, and includes the management of accounting documentation. Regulatory practice has developed a number of standards and principles $^{22}$. Each insurer is required to report on its financial position regularly, normally annually, or more often in case of troubles, and to obey recommendations and directives of the supervisory authorities. The latter has to undertake solvency assessments, and has statutory powers to rectify the situation. These include issuing a directive to increase capital and/or liquidity, a divestment order, or a directive requirement to sell the company’s assets, a direction of compliance, or instructions for eliminating deviations from legal requirements, and taking control of assets of the company (see [177], Paragraph 19).

Leading businessmen and scientists recognize (see, e.g., [186], pp. 183, 322) that the most important drawback of the free market system in general, not only that of the insurance market, is the inherent instability of the system. Excessive instability can be prevented only by some sort of regulation; it is a prerequisite for the smooth operation of the market mechanism. Undulation on the free market is not necessarily harmful; if it is the result of a dynamic adaptation of the system to changing economic realities, its role may be positive. But fluctuations with extremely large amplitudes are undesirable because they can lead to disastrous consequences for the market.

金融统计代考

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Participants of insurance company’s business

保险业有很多参与者。他们都有不同的职能、权力、责任，并追求各自的特定业务目标。

对于将损失风险转移给保险公司并为其支付称为保费的报酬的投保人，主要目标是以尽可能低的价格获得可靠的保险保障。因此，一些投保人寻求寻找价格最低的公司。但是，仅以这些商业考虑为导向，并在没有其他考虑的情况下从一家公司换到另一家公司的人中，比例并不那么重要。

这一观察是基于对投保人的旧的和最近的调查，这些调查证实了被保险人在一定程度上不愿意更换保险公司。为了支持这一想法，研究人员（例如，参见 [189]，第 39 页）提到，例如，在 [45] 中对 2462 名投保人进行的一项调查，其中54%的受访者承认他们从未尝试了解汽车保险的价格。对于“购买保险单对您来说最重要的因素是什么？”的问题，40%他们中的一个回答说这是一家公司，29%说是保险代理人，只有27%说是政策价格。在对 204 名德国被保险人进行的类似调查中（参见 [174]）发现，虽然67%的受访者知道不同汽车保险公司的价格存在显着差异，只有35%根据他们有利的溢价选择一家公司。基于此，在 [189] 中假设如果有机会去一家提供更低价格的公司，那么只有三分之一的投保人会这样做。

目前，互联网极大地方便了寻找提供最低价格的公司。但是，消费者对其他产品知之甚少（参见 [92]，第 51 页）的观察仍然有效。许多消费者普遍没有意识到各个保险公司的价格存在差异。他们很难进行价格比较，因为不容易获得可比覆盖范围的价格差异信息；向办公室的同事询问他或她的保单价格没有多大意义，因为这位同事可能属于不同的风险等级，住在其他地方，开着不同品牌的汽车。

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Strategic interests of insurers

在保险市场，有各种各样的公司。经验丰富的管理者会为他们的所有者制定合理的长期战略，以引导公司走向成功。这些策略可能非常不同。他们考虑到他们公司和市场的特点。但最终，决定其战略的是公司的所有者。

通常，市场由几家拥有成熟业务的大型或现有公司领导。在组合已经形成之后，这些公司的主要战略目标是从保险业务中获得利润19. 由于在有利可图的市场上20每个客户带来平均利润，公司越大，其累计年利润就越大。当市场不再盈利时，这种情况会发生巨大变化，每个客户都会带来平均损失。在无利可图的市场上，公司越大，破产的可能性就越大。

有利可图的保险市场总是会吸引新的参与者。他们可能是非保险公司的子公司，这些公司赚取大量资金和

寻求通过投资看似有吸引力的保险业务来增加他们。由于尚未形成投资组合，新成立公司的近期目标是获得市场份额，或增加新成立的业务量。拥有战略增长工具并希望吸引其他公司的客户，他们积极降价。不同公司的激进程度可能会有很大差异。

经营时间长、专注于从保险业务中获取利润的公司，对无端降价不感兴趣。但是，如前所述，最近进入市场但尚未形成投资组合的公司的主要目标是增加其业务量。因此，为了吸引新客户，它会将保费降低到低于竞争对手的保费。参与者的这种目标差异导致了价格竞争。在某些情况下，正如下面将要讨论的那样，竞争可能非常激烈，甚至危及整个市场的稳定。

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Some aspects of modern insurance regulation

保险公司有时会因财务困难而破产。因此，将保险保障委托给他们的投保人也发现自己处于困境。它对整个社会的财务状况产生不利影响。为了最大限度地降低破产风险，保险市场由授权的国家机构监管21. 社会对有效监管感兴趣。其主要目标是促进保险系统的稳定性和效率，并保护投保人的权利。
保险监管涵盖企业的所有方面：法律、财务、技术和经济，包括会计文件的管理。监管实践已经制定了许多标准和原则22. 每家保险公司都必须定期报告其财务状况，通常是每年一次，或者在出现问题时更频繁地报告，并遵守监管​​机构的建议和指示。后者必须进行偿付能力评估，并具有纠正这种情况的法定权力。其中包括发布增加资本和/或流动性的指令、撤资令或出售公司资产的指令要求、合规指示或消除违反法律要求的指令以及控制公司资产（见 [177]，第 19 段）。

主要的商人和科学家认识到（参见，例如，[186]，第 183、322 页），自由市场体系的最重要的缺点，不仅是保险市场的缺点，是该系统固有的不稳定性。只有通过某种监管才能防止过度不稳定；这是市场机制顺利运行的前提。自由市场的波动不一定有害；如果它是系统动态适应不断变化的经济现实的结果，它的作用可能是积极的。但幅度极大的波动是不可取的，因为它们可能给市场带来灾难性的后果。

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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。

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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|Fundamental principles of solvency and equity

The insurance system is regulated by intensive calculations performed in accordance with two fundamental principles. One, rooted in insurance ethics and called the principle of equity ${ }^{5}$, states that insurers should charge a premium equal to the expected value of claim payments and expenses, loaded with an amount necessary to provide adequate security for the insured, rather than to benefit those who seek unearned profit.

These ethical considerations are backed by pragmatic reasons. To get a feel of this, we quote from the memoirs [36] of Philippe de Commines, Lord of Argenton (1447-1511):
the Lord Ludovic ${ }^{6}$, being in possession of this castle, and finding all the soldiers belonging to the family devoted to his service, resolved to proceed; for he that is master of Milan has the whole government and signory at his mercy; because the principal senators, and those who have the charge of other places in that government, have their residence in that city.

And, for the size of it, I never saw a richer or finer country than the duchy of Milan: and if the prince could content himself with a yearly revenue of five hundred thousand ducats, the subjects would not grow only too wealthy, and the prince would be secure; but he raises six hundred and fifty or seven hundred thousand ducats every year, which is absolute tyranny, and makes the people prone to revolutions.

No insurer wants to encourage emigration of customers to a competitor in business, or risk getting sued for tyrannic overcharging. But none of them will agree with the systematic underpayment by its customers, as this would be fraught with serious risk of insolvency. In addition, the manager who is systematically deceiving the profit expectations of shareholders runs the risk of being dismissed by their decision before any risk of insolvency.

The insolvency, which is the insufficiency of premiums and financial resources reserved to cover losses of each insured whenever these losses happen under reasonably foreseeable circumstances, is generally regarded as a threat to the financial well-being of society as a whole and draws a particular attention from supervisory authorities. Therefore, the principle of solvency, being the second fundamental principle of the insurance system, is included in most insurance legislations ${ }^{7}$ in the form of legal requirements on certain financial resources.

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Competitive and monopolistic insurance market

By monopolistic insurance market we commonly mean a market either dominated by or consisting of only one supplying firm ${ }^{8}$. In such a market, a person seeking for insurance protection has no options, therefore the price is usually too high, claim payments are too low and access to services is limited. The dominant company is not bound by fears that the dissatisfied customer would leave it for a competitor; it holds high monopoly price. Price reduction can be implemented only by a state regulatory authority ${ }^{9}$.

The opposite of a monopolistic insurance market is a competitive insurance market in which no company can influence the market significantly more than any other company. In practice, not all companies are equal. Therefore, their influence may not be the same. Still, it is reasonable to assume that in a competitive market, the impact of one or more companies, even large ones, cannot outweigh the collective impact of all other companies operating in $\mathrm{it}^{10}$.

It is believed that in a competitive insurance market the principle of equity holds automatically ${ }^{11}$ : the company which regularly overstates the cost of its poli-cies risks losing its clients to competitors. Thus, a sufficient level of competition is the true engine of the business. Moreover, it protects it from a decline in the quality of services. Provision of services of good quality, at a low price, would only be safe in the long run if it results not from a squandering of reserves, but from a more efficient business.

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Parties of insurance system: insurers, policyholders

Two main parties, or two components in the triplet which we call the insurance system, are the insurers and policyholders. The former are legal entities, mainly in the form of joint-stock companies ${ }^{12}$. The latter can either be legal entities or natural persons.

The third component in this triplet is the regulator ${ }^{13}$. It works in the interests of the insureds and differs from an ordinary consumer of insurance services in that it has the power and authority to examine the financial position of any company providing insurance protection; if necessary, it can direct with recommendations and requirements based on the results of these studies. In addition, it has the right and commitment to suspend or terminate in extreme cases the work of those companies whose financial position has come into conflict with legally prescribed requirements based, inter alia, on the principle of solvency.

It should be noted that, historically, the introduction of a regulator in this system was initiated by the business: the presence of fraudulent or unscrupulous companies on the market is always a threat to the entire insurance system which is based on the trust of customers.

金融统计代考

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Fundamental principles of solvency and equity

保险系统由根据两个基本原则执行的密集计算来调节。一、植根于保险伦理，称为公平原则5, 规定保险人应收取与索赔支付和费用的预期价值相等的保费，并收取为被保险人提供足够保障所必需的金额，而不是使那些寻求不劳而获的人受益。

这些伦理考虑得到了务实原因的支持。为了了解这一点，我们引用了亚精顿勋爵菲利普·德·康明斯 (Philippe de Commines) (1447-1511) 的回忆录 [36]：
Lord Ludovic6，拥有这座城堡，并找到所有属于他的家庭的士兵都致力于为他服务，决心继续前进；因为他是米兰的主人，他的整个政府和签字人都任由他摆布；因为主要参议员，以及在那个政府中负责其他地方的人，都在那个城市有他们的住所。

而且，就其规模而言，我从未见过比米兰公国更富裕或更美好的国家：如果王子能够满足于每年五十万金币的收入，臣民就不会变得太富有，而且王子会很安全；但他每年筹得六十五、七十万金币，绝对是暴政，容易引起人民革命。

没有一家保险公司愿意鼓励客户迁移到业务竞争对手那里，或者冒着因暴虐过度收费而被起诉的风险。但他们都不会同意其客户系统性地少付钱，因为这将充满严重的破产风险。此外，系统地欺骗股东的利润预期的经理有可能在破产风险之前被他们的决定解雇。

无力偿债是指在合理可预见的情况下发生损失时，为弥补每个被保险人的损失而保留的保费和财务资源不足，通常被视为对整个社会的财务福祉的威胁，并引起了特别关注来自监管机构。因此，偿付能力原则作为保险制度的第二个基本原则，被纳入大多数保险立法。7以对某些财务资源的法律要求的形式。

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Competitive and monopolistic insurance market

我们通常所说的垄断保险市场是指由一家供应公司主导或仅由一家供应公司组成的市场8. 在这样的市场中，寻求保险保障的人别无选择，因此价格通常太高，索赔支付太低，获得服务的机会有限。占主导地位的公司不必担心不满意的客户会将其留给竞争对手；垄断价格高。降价只能由国家监管机构实施9.

垄断保险市场的对立面是竞争激烈的保险市场，在这个市场中，没有任何一家公司能够比任何其他公司更显着地影响市场。在实践中，并非所有公司都是平等的。因此，它们的影响可能不一样。尽管如此，我们仍然可以合理地假设，在竞争激烈的市场中，一家或多家公司的影响，即使是大公司，也不能超过在该市场运营的所有其他公司的集体影响。一世吨10.

人们认为，在竞争激烈的保险市场中，公平原则自动成立11：经常夸大其保单成本的公司有可能将客户流失给竞争对手。因此，足够的竞争水平是业务的真正引擎。此外，它可以保护它免受服务质量下降的影响。以低廉的价格提供优质服务，从长远来看，只有当它不是来自于储备浪费而是来自于更高效的业务时，才会是安全的。

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Parties of insurance system: insurers, policyholders

保险公司和保单持有人是两个主要的当事人，或者我们称之为保险系统的三元组中的两个组成部分。前者为法人实体，主要以股份公司形式存在12. 后者可以是法人实体或自然人。

这个三元组中的第三个组件是调节器13. 它为被保险人的利益而工作，与普通的保险服务消费者不同，它有权检查任何提供保险保障的公司的财务状况；如有必要，它可以根据这些研究的结果提出建议和要求。此外，它有权并承诺在极端情况下暂停或终止财务状况与除其他外基于偿付能力原则的法律规定的要求相冲突的公司的工作。

应该指出的是，从历史上看，在该系统中引入监管机构是由企业发起的：市场上存在欺诈或不道德的公司始终对基于客户信任的整个保险系统构成威胁。

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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。

R语言代写	问卷设计与分析代写
PYTHON代写	回归分析与线性模型代写
MATLAB代写	方差分析与试验设计代写
STATA代写	机器学习/统计学习代写
SPSS代写	计量经济学代写
EVIEWS代写	时间序列分析代写
EXCEL代写	深度学习代写
SQL代写	各种数据建模与可视化代写