Atjaunināt sīkdatņu piekrišanu

E-grāmata: Loss Data Analysis: The Maximum Entropy Approach

  • Formāts: 222 pages
  • Sērija : De Gruyter STEM
  • Izdošanas datums: 06-Mar-2023
  • Izdevniecība: De Gruyter
  • Valoda: eng
  • ISBN-13: 9783111048185
  • Formāts - PDF+DRM
  • Cena: 71,85 €*
  • * ši ir gala cena, t.i., netiek piemērotas nekādas papildus atlaides
  • Ielikt grozā
  • Pievienot vēlmju sarakstam
  • Šī e-grāmata paredzēta tikai personīgai lietošanai. E-grāmatas nav iespējams atgriezt un nauda par iegādātajām e-grāmatām netiek atmaksāta.
  • Formāts: 222 pages
  • Sērija : De Gruyter STEM
  • Izdošanas datums: 06-Mar-2023
  • Izdevniecība: De Gruyter
  • Valoda: eng
  • ISBN-13: 9783111048185

DRM restrictions

  • Kopēšana (kopēt/ievietot):

    nav atļauts

  • Drukāšana:

    nav atļauts

  • Lietošana:

    Digitālo tiesību pārvaldība (Digital Rights Management (DRM))
    Izdevējs ir piegādājis šo grāmatu šifrētā veidā, kas nozīmē, ka jums ir jāinstalē bezmaksas programmatūra, lai to atbloķētu un lasītu. Lai lasītu šo e-grāmatu, jums ir jāizveido Adobe ID. Vairāk informācijas šeit. E-grāmatu var lasīt un lejupielādēt līdz 6 ierīcēm (vienam lietotājam ar vienu un to pašu Adobe ID).

    Nepieciešamā programmatūra
    Lai lasītu šo e-grāmatu mobilajā ierīcē (tālrunī vai planšetdatorā), jums būs jāinstalē šī bezmaksas lietotne: PocketBook Reader (iOS / Android)

    Lai lejupielādētu un lasītu šo e-grāmatu datorā vai Mac datorā, jums ir nepieciešamid Adobe Digital Editions (šī ir bezmaksas lietotne, kas īpaši izstrādāta e-grāmatām. Tā nav tas pats, kas Adobe Reader, kas, iespējams, jau ir jūsu datorā.)

    Jūs nevarat lasīt šo e-grāmatu, izmantojot Amazon Kindle.

This volume deals with two complementary topics. On one hand the book deals with the problem of determining the the probability distribution of a positive compound random variable, a problem which appears in the banking and insurance industries, in many areas of operational research and in reliability problems in the engineering sciences.

On the other hand, the methodology proposed to solve such problems, which is based on an application of the maximum entropy method to invert the Laplace transform of the distributions, can be applied to many other problems.

The book contains applications to a large variety of problems, including the problem of dependence of the sample data used to estimate empirically the Laplace transform of the random variable.

Contents
Introduction
Frequency models
Individual severity models
Some detailed examples
Some traditional approaches to the aggregation problem
Laplace transforms and fractional moment problems
The standard maximum entropy method
Extensions of the method of maximum entropy
Superresolution in maxentropic Laplace transform inversion
Sample data dependence
Disentangling frequencies and decompounding losses
Computations using the maxentropic density
Review of statistical procedures

Henryk Gzyl

has a PhD in Mathematics from UCSD. He works in Quantitatve Finance and Inverse Problems at The Center for Finance of IESA in Caracas. There he lectures on Risk and Portfolio Optimization.

Silvia Mayoral

is Professor of Finance in the Business Department of Carlos III University, Spain. Her academic activity is devoted to Financial Markets, with a special focus on Risk Measurement and Asset Pricing.

Erika Gomes-Gonēalves

Ph.D. in Business and Quantitative Methods at the University Carlos III of Madrid (UC3M), Spain. Bachelor in Mathematics at Simón Bolķvar University (USB), Caracas, Venezuela. Currently, she works as Independent Scholar and Data Science Consultant in Madrid.