如果你也在 怎样代写风险建模Risk Modeling ENGG5103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。风险建模Risk Modeling是使用正式的计量经济学技术来确定金融组合的总风险。风险建模是金融建模这一更广泛领域中的许多子任务之一。
风险建模Risk Modeling使用各种技术，包括市场风险、风险价值（VaR）、历史模拟（HS）或极值理论（EVT），以分析投资组合并对各种风险可能产生的损失作出预测。这些风险通常被归入信用风险、市场风险、模型风险、流动性风险和操作风险类别。许多大型金融中介公司使用风险建模来帮助投资组合经理评估需要保持的资本储备量，并帮助指导他们对各类金融资产的购买和销售。
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金融代写|风险建模代写Risk Modeling代考|Total Risk Management
Total risk management (TRM) can be defined as a systematic, statistically based, holistic process that builds on quantitative risk modeling, assessment, and management. It answers the previously introduced two sets of questions for risk assessment and risk management, and it addresses the set of four sources of failures within a hierarchical-multiobjective framework. Figure $1.5$ depicts the TRM paradigm (the time dimension is implicit in Figure 1.5).
The term hierarchical-multiobjective framework can be explained in the context of TRM. Most, if not all, organizations are hierarchical in their structure and, consequently, in the decisionmaking process that they follow. Furthermore, at each level of the organizational hierarchy, multiple, conflicting, competing, and noncommensurate objectives drive the decisionmaking process. At the heart of good management decisions is the “optimal” allocation of the organization’s resources among its various hierarchical levels and subsystems. The “optimal” allocation is meant in the Pareto optimal sense, where trade-offs among all costs, benefits, and risks are evaluated in terms of hierarchical objectives (and subobjectives) and in terms of their temporal impacts on future options. Methodological approaches for such hierarchical frameworks are discussed in Haimes et al. [1990].
金融代写|风险建模代写Risk Modeling代考|Multiple Objectives: The Student’s Dilemma
The trade-offs among multiple noncommensurate and often conflicting and competing objectives are at the heart of risk management (Chapter 5 is devoted in its entirety to multiobjective analysis). Lowrance [1976] defines safety as the level of risk that is deemed acceptable, and one is invariably faced with deciding the level of safety and the acceptable cost associated with that safety [Chankong and Haimes, 1983, 2008]. The following student dilemma is used to demonstrate the fundamental concepts of Pareto optimality and trade-offs in a multiobjective framework.
A student working part-time to support her college education is faced with the following dilemma that is familiar to all of us:
Maximize $\left{\begin{array}{l}\text { income from part-time work } \ \text { grade-point average } \ \text { leisure time }\end{array}\right.$
In order to use the two-dimensional plane for graphic purposes, we will restrict our discussion to two objectives: maximize income and maximize grade-point average (GPA). We will assume that a total of 70 hours per week are allocated for studying and working. The remaining 98 hours per week are available for “leisure time,”
covering all other activities. Figure $1.6$ depicts the income generated per week as a function of hours of work. Figure $1.7$ depicts the relationship between studying and GPA. Figure $1.8$ is a dual plotting of both functions (income and GPA) versus working time and studying time, respectively.
The concept of optimality in multiple objectives differs in a fundamental way from that of a single objective optimization. Pareto optimality in a multiobjective framework is that solution, policy, or option for which one objective function can be improved only at the expense of degrading another. A Pareto-optimal solution is also known as a noninferior, nondominated, or efficient solution (see Chapter 5). In Figure 1.6, for example, studying up to 60 hours per week (and correspondingly working 10 hours per week) is Pareto optimal, since in this range income is sacrificed for a higher GPA. On the other hand, studying over 60 hours per week (or working less than 10 hours per week) is a non-Pareto-optimal policy, since in this range both income and GPA are diminishing. Similarly, a non-Paretooptimal solution is also known as an inferior, dominated, or non-efficient solution. Figure $1.9$ further distinguishes between Pareto and non-Pareto-optimal solutions by plotting income versus GPA. The line connecting all the square points is called the Pareto-optimal frontier. Note that any point interior to this frontier is nonPareto-optimal. Consider, for example, policy option A. At this point the student makes $\$ 300$ per week at a GPA of just above one, whereas at point $\mathrm{B}$ she makes $\$ 600$ per week at the same GPA level. One can easily show that all points (policy options) interior to the Pareto-optimal frontier are inferior points.
风险建模代写
金融代写风风险建模代写Risk Modeling 代考|Total Risk Management
全面风险管理 (TRM) 可以定义为基于定量风险建模、评估和管理的系统化、基于统计的整体过程。它回答 了前面介绍的风险评估和风险管理的两组问题, 并解决了分层多目标框架内的四个故障源。数字 $1.5$ 描述了 TRM 范式（时间维度隐含在图 $1.5$ 中）。
术语分层多目标框架可以在 TRM 的上下文中解释。大多数 (如果不是全部) 组织在其结构上是分层的, 因 此在它们遵循的决策过程中也是如此。此外, 在组织层次结构的每一层, 多个、相互冲突、相互竞争和不相 称的目标驱动着决策过程。良好管理决策的核心是组织资源在其各个层级和子系统之间的“最佳”分配。“最 优”分配是指帕累托最优意义上的，其中所有成本、收益和风险之间的梠衡是根据层次目标 (和子目标) 以 及它们对末来选择的时间影响来评估的。Haimes 等人讨论了这种分层框架的方法论方法。[1990]。
金融代写|风险建模代写Risk Modeling 代考|Multiple Objectives: The Student’s Dilemma
多个不相称且经常相互冲突和相互竞争的目标之间的权衡是风险管理的核心 (第 5 章将完整介绍多目标分 析）。 Lowrance [1976] 将安全定义为被认为可接受的风险水平, 人们总是面临着决定安全水平和与该安 全相关的可接受成本 [Chankong and Haimes, 1983, 2008]。以下学生困境用于演示多目标框架中帕累托 最优和权衡的基本概念。
一名兼职工作以支持虵的大学教育的学生面临着我们所有人都孰悉的以下困境:
最大化 $\$ \backslash$ left {
income from part-time work grade-point average leisure time
\right. $\$$
为了将二维平面用于图形目的, 我们将讨论限制在两个目标：最大化收入和最大化平均绩点 (GPA)。我们 假设每周总共有 70 小时用于学习和工作。每周剩余的 98 小时可用于“体闲时间”,
涵盖所有其他活动。数字 $1.6$ 将每周产生的收入描述为工作时间的函数。数字 $1.7$ 描述了学习和GPA之间的关 系。数字 $1.8$ 是两个函数 (收入和 GPA) 分别与工作时间和学习时间的双重绘图。
多目标优化的樃念与单一目标优化的概念有根本的不同。多目标框架中的帕累托最优性是一种解决方安、策 略或选项, 其中一个目标函数只能以降低另一个目标函数为代价。帕累托最优解也称为非劣、非支配或有效 解 (见第 5 章)。例如, 在图 $1.6$ 中, 每周学习最多 60 小时 (相应地每周工作 10 小时) 是帕累托最优 的, 因为在这个范围内, 为了更高的 GPA 而牺牲了收入。另一方面, 每周学习超过 60 小时〈或每周工作 少于 10 小时) 是非帕累托最优政策, 因为在这个范围内, 收入和 GPA 都在减少。类似地, 非帕累托最优 解也称为劣质的、受支配的、或无效的解决方安。数字 $1.9$ 通过绘制收入与 GPA 的关系图, 进一步区分了帕 累托和非帕累托最优解。连接所有正方形点的线称为帕累托最优边界。请注意, 该边界内部的任何点都是非 帕累托最优的。例如, 考虑政策选项 $A$ 。此时学生使 $\$ 300$ 每周 GPA 略高于 1, 而在点B姧做 $\$ 600$ 每周在 相同的 GPA 水平。可以很容易地证明, 帕累托最优边界内部的所有点(策略选项)都是劣等点。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
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。