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2022-06-09
英文标题:
《Spatial risk measures and rate of spatial diversification》
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作者:
Erwan Koch
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最新提交年份:
2019
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英文摘要:
  An accurate assessment of the risk of extreme environmental events is of great importance for populations, authorities and the banking/insurance/reinsurance industry. Koch (2017) introduced a notion of spatial risk measure and a corresponding set of axioms which are well suited to analyze the risk due to events having a spatial extent, precisely such as environmental phenomena. The axiom of asymptotic spatial homogeneity is of particular interest since it allows one to quantify the rate of spatial diversification when the region under consideration becomes large. In this paper, we first investigate the general concepts of spatial risk measures and corresponding axioms further and thoroughly explain the usefulness of this theory for both actuarial science and practice. Second, in the case of a general cost field, we give sufficient conditions such that spatial risk measures associated with expectation, variance, Value-at-Risk as well as expected shortfall and induced by this cost field satisfy the axioms of asymptotic spatial homogeneity of order $0$, $-2$, $-1$ and $-1$, respectively. Last but not least, in the case where the cost field is a function of a max-stable random field, we provide conditions on both the function and the max-stable field ensuring the latter properties. Max-stable random fields are relevant when assessing the risk of extreme events since they appear as a natural extension of multivariate extreme-value theory to the level of random fields. Overall, this paper improves our understanding of spatial risk measures as well as of their properties with respect to the space variable and generalizes many results obtained in Koch (2017).
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中文摘要:
准确评估极端环境事件的风险对人口、当局和银行/保险/再保险行业都非常重要。科赫(2017)引入了空间风险度量的概念和一套相应的公理,这些公理非常适合分析由于具有空间范围的事件而产生的风险,例如环境现象。渐近空间同质性公理尤其令人感兴趣,因为它允许人们在考虑的区域变大时量化空间多样化的速度。在本文中,我们首先研究了空间风险度量的一般概念和相应的公理,并深入解释了该理论对精算科学和实践的有用性。其次,在一般成本场的情况下,我们给出了与期望、方差、风险值以及期望短缺相关的空间风险度量满足0$、2$、1$和1$阶渐近空间齐性公理的充分条件。最后但并非最不重要的是,在代价场是最大稳定随机场函数的情况下,我们提供了函数和最大稳定场的条件,以确保后者的性质。最大稳定随机场在评估极端事件风险时是相关的,因为它们是多元极值理论在随机场水平上的自然延伸。总体而言,本文提高了我们对空间风险度量及其空间变量性质的理解,并概括了Koch(2017)的许多结果。
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分类信息:

一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Risk Management        风险管理
分类描述:Measurement and management of financial risks in trading, banking, insurance, corporate and other applications
衡量和管理贸易、银行、保险、企业和其他应用中的金融风险
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2022-6-9 19:43:03
空间风险度量和空间河流污染率*2019年6月28日摘要准确评估极端环境事件的风险对人口、当局和银行/保险/再保险行业都非常重要。科赫(2017)引入了空间风险度量的概念和相应的公理集,这些公理非常适合于分析具有空间范围的事件(例如环境现象)造成的风险。渐近空间同质性公理尤其令人感兴趣,因为它允许人们在考虑的区域变大时量化空间多样性的比率。在本文中,我们首先研究了空间风险度量的一般概念和相应的ax-IOM,并深入解释了该理论对精算科学和实践的有用性。其次,在一般成本场的情况下,我们给出了充分的条件,使得与预期、方差、风险值以及由该成本场引起的预期短缺相关的空间风险度量满足0阶渐近空间同质性公理,-2.-1和-分别为1。最后但并非最不重要的一点是,在成本场是最大稳定随机场的函数的情况下,我们提供了函数和最大稳定场的条件,以确保后者的性质。最大稳定随机场在评估极端事件风险时是相关的,因为它们是多元极值理论在随机场水平上的自然延伸。
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2022-6-9 19:43:06
总体而言,本文提高了我们对空间风险度量及其与空间变量相关性质的理解,并概括了Koch(2017)获得的许多结果。关键词:中心极限定理;保险最大稳定随机场;空间分散率;再保险;风险管理;风险理论;空间依赖性;空间风险度量和相应的公理化方法。1简介2017年9月,飓风“伊尔玛”影响了许多加勒比岛屿和佛罗里达州部分地区,造成至少134人死亡,灾难性损失超过648亿美元。这样一个例子表明,准确评估自然灾害风险对民政部门和保险业至关重要,尤其是*EPFL,统计局主席,EPFL-SB-MATH-STAT,MA B1 433(马萨诸塞州巴蒂门特),81015洛桑站,瑞士。电子邮件:erwan。koch@epfl.通过本文,保险也指再保险。在气候变化背景下,某些类型的极端事件变得越来越频繁(如Bevere和Mueller,2014)。出于自然灾害的空间特征,科赫(2017)引入了一个新的空间风险度量概念,明确了空间的贡献,并能够解释风险度量中至少部分的空间依赖性。他还介绍了一套公理,描述了至少在某些条件下,风险预计将如何随空间变量演变。这些概念构成了风险评估的相关工具。例如,对渐近空间同质性顺序的了解可以量化空间差异率。因此,他们可能对银行/保险业有吸引力。应该强调的是,关于空间背景下风险度量的文献非常有限。
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2022-6-9 19:43:09
据我们所知,科赫(2017)的论文首次尝试在风险分布于连续地理区域的空间背景下建立风险度量理论。在下文中,与经典风险度量∏相关并由成本随机场C(例如,模拟自然灾害造成的损害造成的成本)引起的空间风险度量包括∏应用于不同地理区域C的标准化积分所产生的空间函数。本文的贡献是三倍的。首先,我们进一步探讨了Ko ch(2017)中引入的空间风险度量的概念和相应的行为。除其他外,我们表明,对于给定区域,归一化空间聚集损失的分布完全由成本场的有限维分布决定,并提出了科赫(2017)提出的概念的替代定义。此外,我们还深入解释了为什么这一关于空间风险度量的整体理论在精算科学和实践中都富有成效;e、 我们表明,考虑与归一化损失相关的风险并不妨碍我们的理论在研究与非归一化损失相关的风险方面取得成功。我们还指出了保险公司如何利用它来解决具体问题。其次,在一般成本场的情况下,我们给出了充分的条件,使得与预期、方差、风险值(VaR)以及由该成本场引起的预期短缺相关的空间风险度量满足0阶渐近空间同质性公理,-2.-1和-分别为1。最后但并非最不重要的一点是,我们关注成本场是最大稳定随机场函数的情况。
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2022-6-9 19:43:12
我们在函数和最大稳定域上都提供了充分的条件,使得与预期、方差、VaR以及ES相关的空间风险度量以及由此产生的成本域所引起的空间风险度量满足0阶共空间同质性公理,-2.-1和-分别为1。当人们对具有空间范围的重大事件感兴趣时,自然会出现最大稳定的随机场,因为它们构成了多变量极值理论对随机场水平的扩展(对于随机过程,请参见,例如,de Haa n,1984;de Haan和Ferreira,2006)。它们特别适合于建模空间中所有点上给定变量(例如气象变量)的时间最大值,因为它们是在适当重新缩放的独立且相同分布的随机场的有限个点上出现的。总体而言,本研究提高了我们对空间风险度量及其空间变量性质的理解,并推广了Koch(2017)的许多结果。论文的其余部分组织如下。在第2节中,我们回顾并进一步研究了空间风险度量的概念以及inKoch(2017)介绍的相应公理集。此外,我们充分证明了它们对精算学和实践的有用性。然后,我们介绍了随机场的混合和中心极限定理的一些概念。最后,我们提供了一些关于最大稳定随机场的见解。然后,第3节介绍了我们关于一些空间风险度量的性质的结果。最后,第4节包含一个简短的总结以及一些观点。纵观报纸(Ohm, F、 P)是一个足够的概率空间,d=and→ 分别指定分配中的平等和收敛。
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2022-6-9 19:43:15
对于随机场,分布必须理解为一组有限维分布。最后,我们用ν表示Lebesgue测度。2空间风险度量和其他概念2.1空间风险度量和相应公理首先,我们描述了正确定义空间风险度量所需的设置。设a是具有正Lebesgue测度的Rw的所有紧子集的集合,a的所有凸元素的集合。用C表示Rhaving几乎肯定(a.s.)局部可积样本路径上所有实值和可测随机场的集合。让Pbe表示属于C的所有可能的随机领域分布。每个随机领域代表特定类别事件在给定时间段内造成的经济或保险成本,例如[0,TL]。在下文中,t被视为固定的,为了省钱,不再出现。每类事件(如欧洲风暴或飓风)在下文中称为ahazard。设L是定义的所有实值随机变量的集合(Ohm, F、 P)。风险度量通常是一些函数∏:L→ R、 下面将把这种风险度量作为一种经典的风险度量。一个经典风险度量∏被称为定律不变性,如果,对于所有X∈ 五十、 π(~X)仅取决于~X的分布。我们首先提醒读者对归一化空间聚集损失的定义,这使我们能够区分空间的贡献和危险的贡献,并支持我们对空间风险度量的定义。定义1(作为成本场分布函数的归一化空间累积损失)。
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