The increasing complexity of the pr

The increasing complexity of the problems arising in various fields determined a strong demand for efficient
methods of decision making. At the same time, the progress of information technology determined the development
of advanced computational techniques to implement such methods. Risk assessment provides the theoretical basis
for decision making processes in finance and insurance. Risk management has received a considerable interest
among researchers in the last years. An important problem for portfolio managers, investors and financial regulators,
refers to risk modeling and estimation. In his paper, Markowitz, 1959 underlined that investors should take into
account not only the expected return, but also the variance of the return and to choose the portfolio with the highest
expected return for a given level of the variance. Generally, the mean–variance analysis is applied when the returns
are assumed to be normally distributed or when the investor’s preferences can be accurately described using the
mean and the variance. Recently, (Fulga and Dedu, 2010, Dedu and Fulga, 2011, Tudor, 2012, Toma, 2012, Toma
and Leoni-Aubin, 2013), proposed new risk measures and optimization techniques to addressing various limitations
of the mean–variance approach. In this paper we study some quantitative techniques for risk modeling and
estimation in finance and insurance. In Section 2, we study theoretical properties, the accuracy of modeling the
economic phenomena and the computational performance of different risk measures, such as: Value-at-Risk,
Conditional Tail Expectation, Conditional Value-at-Risk and Limited Value-at-Risk. In Section 3, the most
important Value-at-Risk estimation techniques are presented. In Section 4, we derive analytical formulas for Valueat-Risk and Conditional Value-at-Risk in the case when the loss random variable follows a Logistic distribution.
Section 5 provides computational results of the case study. Section 6 presents the conclusions

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เพิ่มความซับซ้อนของปัญหาที่เกิดขึ้นในเขตข้อมูลต่าง ๆ ถูกกำหนดความต้องการแข็งแรงมีประสิทธิภาพ
วิธีการตัดสินใจ ในเวลาเดียวกัน ความก้าวหน้าของเทคโนโลยีสารสนเทศกำหนดพัฒนา
เทคนิคการคำนวณขั้นสูงจะใช้วิธีการดังกล่าว การประเมินความเสี่ยงข้อมูลพื้นฐานทฤษฎี
สำหรับการตัดสินใจทำให้กระบวนการทางการเงินและประกันภัย การบริหารความเสี่ยงได้รับดอกเบี้ยมาก
ระหว่างนักวิจัยในปีสุดท้าย มีปัญหาที่สำคัญสำหรับผู้จัดการลงทุน นักลงทุน และหน่วยงานกำกับ ดูแลการเงิน,
หมายถึงการสร้างแบบจำลองความเสี่ยงและประเมิน ในกระดาษของเขา Markowitz, 1959 ขีดเส้นใต้ว่านักลงทุนควรนำเข้า
บัญชีไม่เท่าที่คาดไว้กลับคืนมา แต่ยังต่างส่งคืน และเลือกผลงานกับสูงสุด
ที่คาดไว้สำหรับผลต่างในระดับที่กำหนด ทั่วไป ใช้การวิเคราะห์ค่าเฉลี่ย – ผลต่างเมื่อกลับ
จะกระจายปกติหรือ เมื่อลักษณะของนักลงทุนสามารถถูกต้องอธิบายโดยใช้การ
ค่าเฉลี่ยและความแปรปรวน ล่าสุด, (Fulga และ Dedu, 2010, Dedu และ Fulga, 2011 ทูดอร์ 2012, Toma, 2012, Toma
และ Leoni-Aubin, 2013), มาตรการความเสี่ยงใหม่และเทคนิคการปรับให้เหมาะสมเพื่อแก้ปัญหาข้อจำกัดต่าง ๆ ในการนำเสนอ
วิธีค่าเฉลี่ย – ผลต่าง ในเอกสารนี้ เราศึกษาเทคนิคเชิงปริมาณบางอย่างสำหรับการสร้างโมเดลความเสี่ยง และ
ประมาณการเงินและการประกันภัย ในส่วน 2 เราเรียนทฤษฎีคุณสมบัติ ความถูกต้องของโมเดลการ
ปรากฏการณ์ทางเศรษฐกิจและคำนวณประสิทธิภาพการทำงานของแตกต่างกันความเสี่ยงมาตรการ เช่น: ค่าที่ความเสี่ยง,
ความคาดหวังหางตามเงื่อนไข เงื่อนไขค่าที่ความเสี่ยงและจำกัดค่าที่ความเสี่ยง ในส่วน 3 มากที่สุด
เทคนิคการประเมินค่าที่ความเสี่ยงสำคัญนำเสนอ ใน 4 ส่วน เรามาวิเคราะห์สูตร Valueat ความเสี่ยงและเงื่อนไขค่าที่ความเสี่ยงในกรณีเมื่อตัวแปรสุ่มที่สูญเสียไปกระจายสินค้าโลจิสติก
ส่วน 5 แสดงผลการคำนวณของกรณีศึกษา 6 ส่วนนำเสนอบทสรุป

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การเพิ่มความซับซ้อนของปัญหาที่เกิดขึ้นในด้านต่าง ๆ กำหนดความต้องการที่แข็งแกร่งสำหรับวิธีการอย่างมีประสิทธิภาพ
ของการตัดสินใจ ในขณะเดียวกันความก้าวหน้าของเทคโนโลยีสารสนเทศมุ่งมั่นการพัฒนา
ของเทคนิคการคำนวณขั้นสูงเพื่อใช้วิธีการดังกล่าว การประเมินความเสี่ยงมี
ทฤษฎีพื้นฐาน สำหรับกระบวนการในด้านการเงินและการประกันภัยในการตัดสินใจการบริหารความเสี่ยงได้รับความสนใจมากในหมู่นักวิจัย
เมื่อปีที่แล้ว เป็นปัญหาที่สำคัญสำหรับนักลงทุนและผู้จัดการพอร์ตโฟลิโอ , ควบคุมการเงิน
หมายถึงความเสี่ยงการจำลองแบบและประมาณราคา ในกระดาษของเขา มาร์โควิช 1959 ขีดเส้นใต้ที่นักลงทุนควรใช้เวลาในบัญชีไม่เพียง แต่ผลตอบแทน
,แต่ยังมีความแปรปรวนของผลตอบแทน และเลือกการลงทุนกับผลตอบแทนที่คาดหวังสูงสุด
ให้ระดับของความแปรปรวน โดยทั่วไป หมายถึง การวิเคราะห์ความแปรปรวน และใช้เมื่อกลับมา
สมมติจะกระจายปกติหรือเมื่อการตั้งค่าของนักลงทุนสามารถอธิบายไว้อย่างถูกต้อง โดยใช้ค่าเฉลี่ย และค่าความแปรปรวน
. เมื่อเร็ว ๆนี้ ( และ Fulga dedu dedu Fulga 2010 และ 2011ทิวดอร์ , 2012 , โทมะ , 2012 , และโทมะ
LEONI aubin 2013 ) , เสนอใหม่ความเสี่ยงมาตรการและเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อที่อยู่ข้อจำกัดต่าง ๆของหมายถึงความแปรปรวน
–วิธีการ ในกระดาษนี้เราศึกษาเทคนิคเชิงปริมาณสำหรับการสร้างแบบจำลองความเสี่ยงและ
ประมาณในด้านการเงินและการประกันภัย ในส่วนที่ 2 ที่เราศึกษาคุณสมบัติเชิงทฤษฎี , ความถูกต้องของแบบจำลอง
ปรากฏการณ์ทางเศรษฐกิจและประสิทธิภาพการคำนวณของมาตรการความเสี่ยงต่างๆ เช่น ค่าเสี่ยง
เงื่อนไขหางความคาดหวัง เงื่อนไขและค่าความเสี่ยง จำกัด ค่าความเสี่ยง ในมาตรา 3 ที่สำคัญที่สุดค่า
เทคนิคการประเมินความเสี่ยงได้แก่ ในมาตรา ๔เราสร้างสูตรการวิเคราะห์ความเสี่ยง valueat และเงื่อนไขค่าความเสี่ยงกรณีความสูญเสียตัวแปรสุ่มการแจกแจงแบบโลจิสติก
มาตรา 5 ให้ผลการคำนวณของกรณีศึกษา มาตรา ๖ นำเสนอสรุป