Statistical Inference in Financial and Insurance Mathematics with R
Lingua: inglese
Editore: Elsevier Science, 2017
- Rilegato
- Nuovo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Finance and insurance companies are facing a wide range of parametric statistical problems. Statistical experiments generated by a sample of independent and identically distributed random variables are frequent and well understood, especially those consisting of probability measures of an exponential type. However, the aforementioned applications also offer non-classical experiments implying observation samples of independent but not identically distributed random variables or even dependent random variables. Three examples of such experiments are treated in this book. First, the Generalized Linear Models are studied. They extend the standard regression model to non-Gaussian distributions. Statistical experiments with Markov chains are considered next. Finally, various statistical experiments generated by fractional Gaussian noise are also described. In this book, asymptotic properties of several sequences of estimators are detailed. The notion of asymptotical efficiency is discussed for the different statistical experiments considered in order to give the proper sense of estimation risk. Eighty examples and computations with R software are given throughout the text.…
Codice articolo 9781785480836
- Titolo
- Statistical Inference in Financial and Insurance Mathematics with R
- Autore
- Alexandre Brouste
- Editore
- Elsevier Science
- Anno di pubblicazione
- 2017
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1785480839
- ISBN 13
- 9781785480836
- Peso dell'articolo
- 522 grammi
- Dimensioni
- 231x155x15 mm
Finance and insurance companies are facing a wide range of parametric statistical problems. Statistical experiments generated by a sample of independent and identically distributed random variables are frequent and well understood, especially those consisting of probability measures of an exponential type. However, the aforementioned applications also offer non-classical experiments implying observation samples of independent but not identically distributed random variables or even dependent random variables.
Three examples of such experiments are treated in this book. First, the Generalized Linear Models are studied. They extend the standard regression model to non-Gaussian distributions. Statistical experiments with Markov chains are considered next. Finally, various statistical experiments generated by fractional Gaussian noise are also described.
In this book, asymptotic properties of several sequences of estimators are detailed. The notion of asymptotical efficiency is discussed for the different statistical experiments considered in order to give the proper sense of estimation risk. Eighty examples and computations with R software are given throughout the text.
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