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精算科学是一门利用数学和统计方法评估保险和金融领域的金融风险的学科。精算科学应用概率和统计学的数学方法来定义、分析和解决未来不确定事件的财务影响。
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- Statistical Machine Learning 统计机器学习
- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础
经济代写|精算科学代写Actuarial Science代考|Fractional Time Periods
This method gives the exact value of the accumulated amount over any time period. In some cases the interest earned over the fractional portion of a time period is computed using simple interest. Historically this practice developed due to the difficulties involved in computing the value of $(1+i)^{t}$ if $t$ is not an integer.
Using this method in our previous example gives us
$$
\begin{aligned}
F V &=5456(1.056)^{6}\left(1+.056\left(\frac{1}{3}\right)\right) \
&=5456 \cdot 1.41258=\$ 7,707.08
\end{aligned}
$$
Notice that this method always yields a larger value than the exact calculation. Unless otherwise stated, we will always use the exact calculation.
经济代写|精算科学代写Actuarial Science代考|Equations of Value at any Time
We will often need to compare two or more amounts of money at different points in time. If the rate of interest is not zero, this is only makes sense if we compute the values of each amount at a common point in time. This common date is called the comparison date. We can choose any date we like. An amount which occurs prior to the comparison date must be accumulated to that date while an amount which occurs after the comparison date must be discounted. It is often helpful to use a number line to place each amount at the appropriate time. This is called a time diagram. The equation which equates two different methods of computing the value of a transaction is called the equation of value. An amount which will be available $n$ periods after the comparison date is discounted ${ }^{1}$ by the factor $v^{n}$ Recall that $v=\frac{1}{1+i}$. An amount which will be available $m$ periods prior to the comparison date is accumulated by a factor of $(1+i)^{m}$.
Example 3.3 In return for the promise of a payment of $\$ 600$ at the end of eight years, a person agrees to pay $\$ 100$ now, $\$ 200$ at the end of five years, and to make one further payment at the end of ten years. What is the required final payment if the nominal rate of annual interest is $6.2 \%$ compounded semiannually?
Solution. We will measure time in six-month intervals. This gives us $i=\frac{.062}{2}=.031$ and $v=\frac{1}{1.031}$. We will use the inception date as our comparison date. We then have the following situation for each amount of money using $X$ for the (unknown) value of the final payment. See Figure 3.1.
精算科学代考
经济代写|精算科学代写Actuarial Science代考|Fractional Time Periods
此方法给出了任何时间段内傫计金额的准确值。在某些情况下，在一个时间段的小数部分获得的利息是使用单利计算的。从历史上看，这种做法是由于计算价值 所涉及的困难而发展起来的 $(1+i)^{t}$ 如果 $t$ 不是整数。
在我们前面的例子中使用这个方法给了我们
$$
F V=5456(1.056)^{6}\left(1+.056\left(\frac{1}{3}\right)\right) \quad=5456 \cdot 1.41258=\$ 7,707.08
$$
请注意，此方法总是产生比精确计算更大的值。除非另有说明，否则我们将始终使用精确计算。
经济代写|精算科学代写Actuarial Science代考|Equations of Value at any Time
我们经常需要在不同的时间点比较两个或更多的金额。如果利率不为零，那么只有在我们计算每个金额在同一时间点的值时，这才有意义。这个共同的日期称为 比较日期。我们可以选择任何我们喜欢的日期。发生在比较日期之前的金额必须累积到该日期，而发生在比较日期之后的金额必须贴现。使用数字线在适当的时 间放置每个数量通常很有帮助。这称为时间图。将计算交易价值的两种不同方法等同起来的方程式称为价值方程式。将可用的金额 $n$ 比较日期之后的期间被贴现 ${ }^{1}$ 因数 $v^{n}$ 回顾 $v=\frac{1}{1+i}$. 将可用的金额 $m$ 比较日期之前的期间由一个因素男加 $(1+i)^{m}$.
示例 $3.3$ 作为回报承诺支付 $\$ 600$ 八年后，一个人同意支付 $\$ 100$ 现在， $\$ 200$ 在五年结束时，并在十年结束时再支付一次。如果名义年利率为 $6.2 \%$ 每半年复利一 次?
解决方案。我们将每隔六个月测量一次时间。这给了我们 $i=\frac{.062}{2}=.031$ 和 $v=\frac{1}{1.031}$. 我们将使用开始日期作为比较日期。然后，对于使用的每个金额，我们有 以下情况 $X$ 用于最终付款的 (末知) 价值。请参见图 3.1。
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
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。
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