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Louise Reader

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Description
Maximilian Klein analyses nested Monte Carlo simulations for the approximation of conditional expected values. Thereby, the book deals with two general risk functional classes for conditional expected values, on the one hand the class of moment-based estimators (notable examples are the probability of a large loss or the lower partial moments) and on the other hand the class of quantile-based estimators. For both functional classes, the almost sure convergence of the respective estimator is proven and the underlying convergence speed is quantified. In particular, the class of quantile-based estimators has important practical consequences especially for life insurance companies since the Value-at-Risk falls into this class and thus covers the solvency capital requirement problem. Furthermore, a novel non parametric confidence interval method for quantiles is presented which takes the additional noise of the inner simulation into account.
Pages
137 pages
Collection
Mathematische Optimierung und Wirtschaftsmathematik | Mathematical Optimization and Economathematics
Parution
2024-03-26
Marque
Springer Spektrum
EAN papier
9783658438524
EAN PDF
9783658438531
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
1
Nombre pages imprimables
13
Taille du fichier
2171 Ko
Ce livre est accessible aux handicaps Voir les informations sur l'accessibilité
Prix
73,84 €
EAN EPUB
9783658438531
Informations sur l'ebook
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1
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13
Taille du fichier
19958 Ko
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