Mathematical and Statistical Methods for Actuarial Sciences and Finance
Lingua: inglese
Editore: Springer International Publishing Nov 2013, 2013
- Rilegato
- Nuovo
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, GermaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The interaction between mathematicians and statisticians has been shown to be an e ective approach for dealing with actuarial, insurance and financial problems, both from an academic perspective and from an operative one. The collection of original papers presented in this volume pursues precisely this purpose. It covers a wide variety of subjects in actuarial, insurance and finance fields, all treated in the light of the successful cooperation between the above two quantitative approaches. The papers published in this volume present theoretical and methodological contributions and their applications to real contexts. With respect to the theoretical and methodological contributions, some of the considered areas of investigation are: actuarial models; alternative testing approaches; behavioral finance; clustering techniques; coherent and non-coherent risk measures; credit scoring approaches; data envelopment analysis; dynamic stochastic programming; financial contagion models; financial ratios; intelligent financial trading systems; mixture normality approaches; Monte Carlo-based methods; multicriteria methods; nonlinear parameter estimation techniques; nonlinear threshold models; particle swarm optimization; performance measures; portfolio optimization; pricing methods for structured and non-structured derivatives; risk management; skewed distribution analysis; solvency analysis; stochastic actuarial valuation methods; variable selection models; time series analysis tools. As regards the applications, they are related to real problems associated, among the others, to: banks; collateralized fund obligations; credit portfolios; defined benefit pension plans; double-indexed pension annuities; efficient-market hypothesis; exchange markets; financial time series; firms; hedge funds; non-life insurance companies; returns distributions; socially responsible mutual funds; unit-linked contracts. This book is aimed at academics, Ph.D. students, practitioners, professionals and researchers. But it will also be of interest to readers with some quantitative background knowledge. 324 pp. Englisch. …
Codice articolo 9783319024981
- Titolo
- Mathematical and Statistical Methods for Actuarial Sciences and Finance
- Autore
- Claudio Pizzi
- Editore
- Springer International Publishing Nov 2013
- Anno di pubblicazione
- 2013
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3319024981
- ISBN 13
- 9783319024981
- Peso dell'articolo
- 653 grammi
- Dimensioni
- 241x160x24 mm
The interaction between mathematicians and statisticians has been shown to be an e?ective approach for dealing with actuarial, insurance and ?nancial problems, both from an academic perspective and from an operative one. The collection of original papers presented in this volume pursues precisely this purpose. It covers a wide variety of subjects in actuarial, insurance and ?nance ?elds, all treated in the light of the successful cooperation between the above two quantitative approaches.
The papers published in this volume present theoretical and methodological contributions and their applications to real contexts. With respect to the theoretical and methodological contributions, some of the considered areas of investigation are: actuarial models; alternative testing approaches; behavioral ?nance; clustering techniques; coherent and non-coherent risk measures; credit scoring approaches; data envelopment analysis; dynamic stochastic programming; ?nancial contagion models; ?nancial ratios; intelligent ?nancial trading systems; mixture normality approaches; Monte Carlo-based methods; multicriteria methods; nonlinear parameter estimation techniques; nonlinear threshold models; particle swarm optimization; performance measures; portfolio optimization; pricing methods for structured and non-structured derivatives; risk management; skewed distribution analysis; solvency analysis; stochastic actuarial valuation methods; variable selection models; time series analysis tools. As regards the applications, they are related to real problems associated, among the others, to: banks; collateralized fund obligations; credit portfolios; de?ned bene?t pension plans; double-indexed pension annuities; ef?cient-market hypothesis; exchange markets; ?nancial time series; ?rms; hedge funds; non-life insurance companies; returns distributions; socially responsible mutual funds; unit-linked contracts.
This book is aimed at academics, Ph.D. students, practitioners, professionals and researchers. But it will also be of interest to readers with some quantitative background knowledge.
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Informazioni sull’autore
The interaction between mathematicians and statisticians has been shown to be an e?ective approach for dealing with actuarial, insurance and ?nancial problems, both from an academic perspective and from an operative one. The collection of original papers presented in this volume pursues precisely this purpose. It covers a wide variety of subjects in actuarial, insurance and ?nance ?elds, all treated in the light of the successful cooperation between the above two quantitative approaches.
The papers published in this volume present theoretical and methodological contributions and their applications to real contexts. With respect to the theoretical and methodological contributions, some of the considered areas of investigation are: actuarial models; alternative testing approaches; behavioral ?nance; clustering techniques; coherent and non-coherent risk measures; credit scoring approaches; data envelopment analysis; dynamic stochastic programming; ?nancial contagion models; ?nancial ratios; intelligent ?nancial trading systems; mixture normality approaches; Monte Carlo-based methods; multicriteria methods; nonlinear parameter estimation techniques; nonlinear threshold models; particle swarm optimization; performance measures; portfolio optimization; pricing methods for structured and non-structured derivatives; risk management; skewed distribution analysis; solvency analysis; stochastic actuarial valuation methods; variable selection models; time series analysis tools. As regards the applications, they are related to real problems associated, among the others, to: banks; collateralized fund obligations; credit portfolios; de?ned bene?t pension plans; double-indexed pension annuities; ef?cient-market hypothesis; exchange markets; ?nancial time series; ?rms; hedge funds; non-life insurance companies; returns distributions; socially responsible mutual funds; unit-linked contracts.
This book is aimed at academics, Ph.D. students, practitioners, professionals and researchers. But it will also be of interest to readers with some quantitative background knowledge.
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