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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|Systems Engineering and Covey’s Seven Habits
The concepts that Covey introduces can be compared with the systems approach as applied to the entire life cycle of a system. Through this comparison, a joint model is developed that demonstrates how the ideas from the two approaches overlap and how an understanding of this view can benefit personal development as well as systems design and development [Haimes and Schneiter, 1996].
Covey’s philosophy is used in the following discussion as a vehicle with which to explain the holistic systems engineering philosophy.
金融代写|风险建模代写Risk Modeling代考|Paradigm: The Systems Concept
Paradigm: The Systems Concept. From the outset, Covey stresses the understanding of paradigms-the lenses through which we see the universe. Furthermore, according to Covey, it is not what happens to us that affects our behavior; rather, it is our interpretation of what happens. Since our interpretation of the world we live in determines how we create new and innovative solutions to the problems we face, it is essential that we understand the elemental interrelationships in the world that surrounds us. Thus, both understanding the systemic nature of the universe and defining the system that we need to address are imperative requirements for our ability to solve problems.
In his book, The Fifth Discipline, Peter Senge [1990] gives a good example of how to understand the systems concept. To illustrate the rudiments of the “new language” of systems thinking, he considers a very simple system-filling a glass of water.
From a linear viewpoint, we say, “I am filling a glass of water.” But in fact, as we fill the glass, we are watching the water level rise. We monitor the gap between the level and our goal, the desired water level. As the water approaches the desired level, we adjust the faucet position to slow the flow of water, until it is turned off when the glass is full. In fact, when we fill a glass of water we operate a water-regulation system.
The routine of filling a glass of water is so basic to us that we can do it successfully without thinking about it. But when the system becomes more complex, such as building a dam across a river, it is essential to see the systemic nature of the problem to avoid adverse consequences.
Sage [1992] defines systems engineering as “the design, production, and maintenance of trustworthy systems within cost and time constraints.” Sage [1990] also argues that systems engineering may be viewed as a philosophy that looks at the broader picture; it is a holistic approach to problem solving that relates interacting components to one another. Blanchard and Fabrycky [1990] define a system as all the components, attributes, and relationships needed to accomplish an objective. Understanding the systemic nature of problems is inherent in problem definition.
Understanding both the systemic nature of the world and the elements of the systems under question enables the shift to the paradigm of systems thinking. Just as the shift to Covey’s Principle-Centered Paradigm [Covey, 1989] enables the adoption of his Seven Habits, the shift to systems thinking enables the successful implementation of the systems approach. This change of perspective alone, however, is not enough to make either concept or approach successful. One must carry out the steps to ensure that success.
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金融代写|风险建模代写Risk Modeling代考|Systems Engineering and Covey’s Seven Habits
Covey 引入的概念可以与应用于系统整个生命周期的系统方法进行比较。通过这种比较，开发了一个联合模型，展示了两种方法的想法如何重叠，以及对这种观点的理解如何有益于个人发展以及系统设计和开发 [Haimes and Schneiter, 1996]。
Covey 的哲学在以下讨论中被用作解释整体系统工程哲学的工具。
金融代写|风险建模代写Risk Modeling代考|Paradigm: The Systems Concept
范式：系统概念。从一开始，科维就强调对范式的理解——我们通过它观察宇宙的镜头。此外，根据柯维的说法，影响我们行为的不是发生在我们身上的事情，而是发生在我们身上的事情。相反，这是我们对所发生事情的解释。由于我们对我们生活的世界的解释决定了我们如何为我们面临的问题创造新的和创新的解决方案，因此我们必须了解我们周围世界的基本相互关系。因此，了解宇宙的系统性质和定义我们需要解决的系统都是我们解决问题能力的必要条件。
Peter Senge [1990] 在他的书 The Fifth Discipline 中给出了如何理解系统概念的一个很好的例子。为了说明系统思维“新语言”的雏形，他考虑了一个非常简单的系统——装满一杯水。
从线性的角度来看，我们说，“我正在倒一杯水。” 但事实上，当我们注满杯子时，我们正在看着水位上升。我们监控水位与我们的目标之间的差距，即所需的水位。当水位接近所需水位时，我们调整水龙头位置以减慢水流，直到杯子满时关闭。事实上，当我们装满一杯水时，我们就会运行一个水调节系统。
装满一杯水的常规对我们来说是如此基本，以至于我们可以不假思索地成功完成它。但是当系统变得更加复杂时，例如在河流上修建水坝，就必须看到问题的系统性，以避免产生不利后果。
Sage [1992] 将系统工程定义为“在成本和时间限制内设计、生产和维护值得信赖的系统”。Sage [1990] 还认为，系统工程可以被视为一种着眼于更广阔前景的哲学。它是一种解决问题的整体方法，将相互作用的组件相互联系起来。Blanchard 和 Fabrycky [1990] 将系统定义为实现目标所需的所有组件、属性和关系。理解问题的系统性本质是问题定义所固有的。
了解世界的系统性质和所讨论的系统的元素，可以转向系统思维的范式。正如转向 Covey 的以原则为中心的范式 [Covey, 1989] 可以采用他的七个习惯，转向系统思维可以成功实施系统方法。然而，仅仅这种观点的改变并不足以使任何一个概念或方法取得成功。一个必须执行的步骤，以确保成功。
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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。