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 Value-at-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:

เพิ่มความซับซ้อนของปัญหาที่เกิดขึ้นในเขตต่าง ๆ กำหนดความแข็งแรงสำหรับวิธีที่มีประสิทธิภาพการตัดสินใจ ในเวลาเดียวกัน ความก้าวหน้าของเทคโนโลยีสารสนเทศกำหนดการพัฒนาเทคนิคการคำนวณขั้นสูงจะใช้วิธีการดังกล่าว การประเมินความเสี่ยงทางทฤษฎีพื้นฐานสำหรับกระบวนการตัดสินใจทางการเงินและประกันภัย การบริหารความเสี่ยงได้รับความสนใจมากในหมู่นักวิจัยในปี มีปัญหาที่สำคัญสำหรับผู้จัดการลงทุน นักลงทุน และหน่วยงานกำกับ ดูแลการเงิน หมายถึงการสร้างแบบจำลองความเสี่ยงและการประเมิน ในกระดาษของเขา Markowitz, 1959 ขีดเส้นใต้ว่านักลงทุนควรนำเข้า
บัญชีไม่เท่าที่คาดไว้กลับคืนมา แต่ต่างที่ส่งคืน และเลือกผลงานกับสูงสุดคาดสำหรับผลต่างในระดับที่กำหนด ทั่วไป การวิเคราะห์ค่าเฉลี่ย – ผลต่างจะใช้ เมื่อส่งคืนจะถือว่ามีการกระจายปกติ หรือ เมื่อลักษณะของนักลงทุนสามารถถูกต้องอธิบายโดยใช้ค่าเฉลี่ยและความแปรปรวน ล่าสุด, (Fulga และ Dedu, 2010, Dedu และ Fulga, 2011 ทูดอร์ 2012, Toma, 55, Toma และ Leoni-Aubin, 56), เสนอมาตรการความเสี่ยงใหม่และเทคนิคการปรับให้เหมาะสมเพื่อแก้ปัญหาข้อจำกัดต่าง ๆ ของวิธีค่าเฉลี่ย – ผลต่าง ในเอกสารนี้ เราศึกษาเทคนิคเชิงปริมาณบางโมเดลความเสี่ยงและการประเมินทางการเงินและประกันภัย ในส่วน 2 เราเรียนทฤษฎีคุณสมบัติ ความถูกต้องของแบบจำลองปรากฏการณ์ทางเศรษฐกิจและประสิทธิภาพการคำนวณมาตรการความเสี่ยงที่แตกต่างกัน เช่น: ค่าที่ความเสี่ยง ความคาดหวังหางตามเงื่อนไข เงื่อนไขค่าที่ความเสี่ยงและจำกัดค่าที่ความเสี่ยง เทคนิคการประเมินค่าที่ความเสี่ยงสำคัญนำเสนอในส่วน 3 ใน 4 ส่วน เรามาวิเคราะห์สูตรสำหรับค่าที่ความเสี่ยงและเงื่อนไขค่าที่ความเสี่ยงในกรณีเมื่อตัวแปรสุ่มที่สูญเสียไปกระจายสินค้าโลจิสติก หมวดที่ 5 แสดงผลการคำนวณของกรณีศึกษา 6 ส่วนนำเสนอบทสรุป

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การเพิ่มความซับซ้อนของปัญหาที่เกิดขึ้นในด้านต่าง ๆ กำหนดความต้องการที่แข็งแกร่งสำหรับวิธีการที่มีประสิทธิภาพของการตัดสินใจ ในขณะเดียวกันความก้าวหน้าของเทคโนโลยีสารสนเทศมุ่งมั่นการพัฒนาเทคนิคการคำนวณขั้นสูง การใช้วิธีการดังกล่าว การประเมินความเสี่ยงเป็นพื้นฐานทางทฤษฎีการเงินและการประกันภัยสำหรับกระบวนการในการตัดสินใจการบริหารความเสี่ยงได้รับความสนใจมากในหมู่นักวิจัยในปีที่แล้ว เป็นปัญหาที่สำคัญสำหรับผู้จัดการพอร์ตโฟลิโอ , นักลงทุนและควบคุมทางการเงิน หมายถึงความเสี่ยงการจำลองแบบและประมาณราคา ในกระดาษของเขา มาร์โควิช 1959 ขีดเส้นใต้ที่นักลงทุนควรใช้เวลาในบัญชีไม่เพียง แต่ผลตอบแทน
,แต่ยังมีความแปรปรวนของผลตอบแทนและเลือกผลงานที่มีสูงสุดอัตราผลตอบแทนที่คาดหวัง เพื่อให้ระดับของความแปรปรวน โดยทั่วไป หมายถึง การวิเคราะห์ความแปรปรวน และใช้เมื่อผลตอบแทนที่ถือว่าเป็นการกระจายปกติหรือเมื่อการตั้งค่าของนักลงทุนสามารถอธิบายไว้อย่างถูกต้อง โดยใช้ค่าเฉลี่ย และค่าความแปรปรวน เมื่อเร็ว ๆนี้ ( และ Fulga dedu dedu Fulga 2010 และ 2011 ทิวดอร์2012 , โทมะ โทมะ และ ลีโอนิ aubin 2012 , 2013 ) , ความเสี่ยงและมาตรการที่เสนอใหม่ เทคนิคที่เหมาะสมเพื่อแก้ไขข้อจำกัดต่าง ๆและความแปรปรวนของค่าเฉลี่ย ) ในกระดาษนี้เราศึกษาเทคนิคเชิงปริมาณสำหรับการสร้างแบบจำลองและการประเมินความเสี่ยงในด้านการเงินและการประกันภัย ในส่วนที่ 2 เราศึกษาสมบัติเชิงทฤษฎีความถูกต้องของแบบจำลองปรากฏการณ์ทางเศรษฐกิจและประสิทธิภาพการคำนวณของมาตรการความเสี่ยงที่แตกต่างกันเช่น : ค่าความเสี่ยงเป็นหางความคาดหวัง เงื่อนไขและค่าความเสี่ยง จำกัด ค่าความเสี่ยง ในมาตรา 3 คุณค่าที่สำคัญที่สุดในเทคนิคการประเมินความเสี่ยงได้แก่ ในมาตรา ๔เราสร้างสูตรการวิเคราะห์มูลค่าที่ความเสี่ยงและเงื่อนไขค่าความเสี่ยงกรณีความสูญเสียตัวแปรสุ่มการแจกแจงแบบโลจิสติก มาตรา 5 ให้ผลการคำนวณของกรณีศึกษา มาตรา ๖ นำเสนอสรุป