Appendix A Notations in Part I
|
|
|
- Κλεόπας Γεωργίου
- 6 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 Appendix A Notations in Part I Table A.1 List of notations used in Part I x = (x 1,,x n ) Decision variable, investment ratios X f ξ R(x, ξ) R 1,R n Z P( ) p( ) μ r i σ ij r E,r 0 R 0 t e,t t s T E T S Min Max M V VaR PVaR CVaR W-CVaR WVaR Feasible set of x Random variable(s), Random process(es), risk factors like stock prices Profit rate of portfolio x Real(1-dimension real space), n-dimension real space Set of integers Probability Price Mean of profit rate of a portfolio Mean of profit rate of asset i Covariance of R i and R j Required return value Acceptable risk value Exit time, set of possible exit times Start time Set of the exit time of an investmemt Set of the start time of an investment Minimization Maximization Mean Variance Value at Risk Period Value at Risk Conditional VaR Conditional VaR in the worst case VaR in the worst case Springer Nature Singapore Pte Ltd C. Xu, T. Shiina, Risk Management in Finance and Logistics, Translational Systems Sciences 14, 173
2 Appendix B Historical Prices and Monthly Profit Rates of IBM and INTC: Data Used in Chap. 2 The historical prices included in this appendix were the adjusted daily close price, adjusted for both dividends and splits, of IBM (International Business Machines Corporation) & INTC (Intel Corporation) in the following period: August 1, 2016 July 31, 2017 The profit rate data of each stock is the monthly profit rate(profit rate in 22 business days), they are calculated using the historical price data. For example, the monthly profit rate of IBM stock on August 1st, 2016 is calculated as follows. R(IBM) = p( ) p( ) = = 0.74% p( ) The price data were downloaded from Yahoo!Finance in January 8, The price data were used in Examples of Chap. 2. Springer Nature Singapore Pte Ltd C. Xu, T. Shiina, Risk Management in Finance and Logistics, Translational Systems Sciences 14, 175
3 176 B Historical Prices and Monthly Profit Rates of IBM and INTC: Data Used in Chap. 2 Table B.1 Prices of IBM and INTC stocks(us $) and the monthly profit rate(%) generated Date IBM INTC R(IBM) R(INTC) Date IBM INTC R(IBM) R(INTC) Date IBM INTC R(IBM) R(INTC) 2016/8/ /9/ /11/ /8/ /9/ /11/ /8/ /10/ /12/ /8/ /10/ /12/ /8/ /10/ /12/ /8/ /10/ /12/ /8/ /10/ /12/ /8/ /10/ /12/ /8/ /10/ /12/ /8/ /10/ /12/ /8/ /10/ /12/ /8/ /10/ /12/ /8/ /10/ /12/ /8/ /10/ /12/ /8/ /10/ /12/ /8/ /10/ /12/ /8/ /10/ /12/ /8/ /10/ /12/ /8/ /10/ /12/ /8/ /10/ /12/ /8/ /10/ /12/ /8/ /10/ /12/ /8/ /10/ /12/
4 B Historical Prices and Monthly Profit Rates of IBM and INTC: Data Used /9/ /11/ /1/ /9/ /11/ /1/ /9/ /11/ /1/ /9/ /11/ /1/ /9/ /11/ /1/ /9/ /11/ /1/ /9/ /11/ /1/ /9/ /11/ /1/ /9/ /11/ /1/ /9/ /11/ /1/ /9/ /11/ /1/ /9/ /11/ /1/ /9/ /11/ /1/ /9/ /11/ /1/ /9/ /11/ /1/ /9/ /11/ /1/ /9/ /11/ /1/ /9/ /11/ /1/ /9/ /11/ /1/
5 178 B Historical Prices and Monthly Profit Rates of IBM and INTC: Data Used in Chap. 2 Table B.2 Historical prices of IBM and INTC stocks and the monthly profit rate generated Date IBM INTC R(IBM) R(INTC) Date IBM INTC R(IBM) R(INTC) Date IBM INTC R(IBM) R(INTC) 2017/1/ /3/ /6/ /2/ /4/ /6/ /2/ /4/ /6/ /2/ /4/ /6/ /2/ /4/ /6/ /2/ /4/ /6/ /2/ /4/ /6/ /2/ /4/ /6/ /2/ /4/ /6/ /2/ /4/ /6/ /2/ /4/ /6/ /2/ /4/ /6/ /2/ /4/ /6/ /2/ /4/ /6/ /2/ /4/ /6/ /2/ /4/ /6/ /2/ /4/ /6/ /2/ /4/ /6/ /2/ /4/ /6/
6 B Historical Prices and Monthly Profit Rates of IBM and INTC: Data Used /2/ /4/ /6/ /3/ /5/ /6/ /3/ /5/ /6/ /3/ /5/ /7/ /3/ /5/ /7/ /3/ /5/ /7/ /3/ /5/ /7/ /3/ /5/ /7/ /3/ /5/ /7/ /3/ /5/ /7/ /3/ /5/ /7/ /3/ /5/ /7/ /3/ /5/ /7/ /3/ /5/ /7/ /3/ /5/ /7/ /3/ /5/ /7/ /3/ /5/ /7/ /3/ /5/ /7/ /3/ /5/ /7/ /3/ /5/ /7/ /3/ /5/ /7/ /3/ /5/ /7/ /3/ /5/ /7/
7 Appendix C Historical Prices of 10 Components of the DJIA: Data Used in Chap. 5 The historical prices included in this appendix were the adjusted daily close price, adjusted for both dividends and splits, of the following 10 component stocks of DJIA(Dow Jones Industrial Average) in the following period: January 3, 2012 December 29, 2017 GE APPL XOM WMT UTX JNJ INTC GS VZ MSFT Symbol Company Name General Electric Company Apple Inc. Exxon Mobil Corporation Wal-Mart Stores, Inc. United Technologies Corporation Johnson & Johnson Intel Corporation The Goldman Sachs Group, Inc. Verizon Communications Inc. Microsoft Corporation *Only partial price data were included in this appendix for saving space The price data were downloaded from Yahoo!Finance on January 8, The price data were used in Examples of Chap. 5, in generating scenarios for the profit rates of component stocks. Springer Nature Singapore Pte Ltd C. Xu, T. Shiina, Risk Management in Finance and Logistics, Translational Systems Sciences 14, 181
8 182 C Historical Prices of 10 Components of the DJIA: Data Used in Chap. 5 Table C.1 Prices of the 10 component stocks of Dow Jones Industrial Average(US $) Date GE APPL XOM WMT UTX JNJ INTC GS VZ MSFT 2012/1/ /1/ /1/ /1/ /1/ /1/ /1/ /1/ /1/ /1/ /1/ /1/ /1/ /1/ /1/ /1/ /1/ /1/ /11/ /12/ /12/ /12/ /12/ /12/ /12/ /12/ /12/ /12/ /12/ /12/ /12/ /12/ /12/ /12/ /12/ /12/ /12/ /12/ /12/
9 Index A Absolute deviation, 40, 55 Aggregate level decision, 112, 115 Algorithm, 35, 38, 42, 44, 46 48, 57, 90 93, 100, 108, 109, 111, 115, 116, 121, 124, 132, 136, 138, , 149, , 162, 163, 168 A Modeling Language for Mathematical Programming (AMPL), 39, 136, 145, 162 B Benders decomposition, 109, 115, 156 Beta distribution, 126 Block separable recourse, Branch-and-cut, 121, 124, 125 C Chance-constrained programming, Complete recourse, 142, 160 Conditional value at risk (CVaR), 27 31, 34, 44, 53 55, 57, 61 64, 70, 71, 73, 75, 77, 78, 80, 82, 90, 91, 95, 97 99, 153, 156, , , 173 Confidence level, 18, 21, 23, 26, 27, 50, 54, 61 64, 77, 87 Convex envelope, 116, 121, 122 Convex hull, 121 Correlative, 126, 129 Covariance, 15, 16, 18 20, 26, 34, 39, 71 74, 95, 173 Credit risk, 5, 6 Cumulative, 114, 128, Customer, 153, 154, 159, 160, 162, 163 CVaR in the worst case(w-cvar), 63, 64, 77, 78, 82, 91, 92, 173 CVaR minimization, 44, 54, 55, 91, 92, 156, 162, D Derivatives, 4, 6, 7 Detailed level decisions, 112, 114, 115 Deterministic equivalent, 108, , 126, 128 Dirichlet distribution, 126 Distribution center, Distribution function, 18, 19, 74, Down-side risk, 32, 34 E Emergency lateral transshipment, 138, 141, 143, 144, 146, 147, 149 Exit time, 9, 10, 60 64, 68 70, 72, 75, 78, 80 83, 86, 89 91, 93 97, 99, 100, 173 F Factory, 153, 154, 162, 163 Feasibility cut, 109, 110, 159, 160 Financial investment, 3 11, 13 34, 37 Financial market, 3 7, 36 Financial risk, 3 11 First stage decision, 108, 115, 116, 157 Flexible investments, Future, 4 7, 9, 10, 15, 20, 22, 24, 25, 34, 36, 61, 65, 67, 86, 140, 149, 168 Springer Nature Singapore Pte Ltd C. Xu, T. Shiina, Risk Management in Finance and Logistics, Translational Systems Sciences 14, 183
10 184 Index G Gamma distribution, 126 Gauss quadrature, 129 Geometric Brownian motion (GBM), 65, 66, 67 H Heuristic, 43 45, 57, 82, 153 Historical simulation, 22 24, 27, 30, 34, 42, 51, 52, 62, 64, 67, 68, 70, 75, 77, 78, 83, 84, 86, 88, 90, 97 Multistage stochastic programming with recourse, 110 Multivariate normal distribution, 128 MV(t) model, 93, 94 N Nested decomposition, Nonlinear programming (NLP), 38, 42, 57, 90 93, 100, 125, 129 Normal distribution, 19, 20, 24, 25, 34, 47, 67, 71, 73, 74, 76 78, 90 92, 100, 128, 144 I IBM ILOG CPLEX, 136, 162, 163 Inventory, Inventory distribution problem, J Joint chance-constraint, 126 L Lateral transshipment problem, Linear programming (LP), 30, 31, 40, 42, 44, 45, 53 55, 57, 71, 75, 82, 85, 86, 91, 98, 108, , 126, 140 Logarithmic concave probabilistic measure, 126 Logistics network, Lower bound, , 125, , 143, 156, 162 Lower semicontinuous, 120, 121 L-shaped method, 109, 110, 145, 153, 156, , 168 M Market risk, 6, 7, 10, 13 57, Master problem, 116, 142, 143, 156, 157, 159, 160, 162, 164 M-CVaR(t) model, 95, 99 Mean variance model (MV model), 37 42, 93, 96 MIP, 139, , 149 Mixed integer linear programming (MILP), 82, 84 87, 89, 100 Monte Carlo simulation, 19, 24 27, 62, 64, 65, 67, 77 M-PVaR model, M-risk models, 55 57, 81, 89 93, 100 M-risk(t) models, O Operational risk, 6, 9 Optimality cut, 110, 115, , , 156, 159, 162 Option, 4, 6, 7, 156 P Period Value at Risk (PVaR), 61 69, 78, 80 89, 100, 173 Piecewise linear, 45, 109 Portfolio, 7, 14, 16, 17, 19 27, 29 33, 36 40, 42, 44, 45, 50 55, 57, 62, 63, 67 73, 75 77, 80, 83, 84, 86 91, 95, 96, 98, 173 Portfolio selection, 36 37, 40, 42 44, 50, 51, 53, 54, 57, 60, 81, 82, Preventive lateral transshipment, , 144, 146, 147, 149 Probabilistic constraint, 108 Probability distribution, 18, 28, 125, 126, 167 Probability space, 108, 111, 112, 125 Profit rate, 7, 8, 14 16, 19, 20, 22 26, 30 34, 36, 39, 40, 50, 51, 53 55, 66 72, 74, 76 78, 80, 83, 86 92, 94, 95, 97, 98, 173, 175, 178, 181 PVaR minimization, 82 89, 100 Q Quadratic programming (QP), 38, 56, 57, 95, 136 R Recourse function, 108, 109, 110, 113, , 124, 131, 133, 134, Reformulation, 146 Relative error, 145, 146 Relatively complete recourse, 117
11 Index 185 Return, 7 9, 18, 22, 27, 31, 36 38, 44, 50, 53, 54, 80, 82, 87, 94 96, , 132, 133, 143 measure, 96, 99 Risk countermeasures, 6 7 diversification, 7 9 hedging, 6 7 measure, 10, 13 34, 37, 40, 42, 44, 45, 53, 57, 59 78, 81, 82, 89 93, 95, 100, 161 S Safety-first criterion, 31, 32, 34 Scenario, 16, 22, 24, 25, 27, 29 32, 34, 39, 40, 44, 45, 50, 53, 54, 55, 57, 64, 67 70, 83, 84, 86, 88, 89, 91, 94, 95, 97, 98, 108, 109, , 117, 122, 123, 125, 141, 143, 144, 145, 147, 153, 154, 156, 157, 159, 160, , 181 Scenario simulation, 64 70, 78, 83, 94 Scenario tree, 111, 112, 114 Second stage decision, 108, 116 Semi-variance, 32, 33, 55, 120, 121 Soft optimization approach, 43, 45 46, 82, 88 90, 100 Stochastic integer programming, Stochastic programming, , 138, 141, 149, 155, 156 Stochastic programming problem with recourse, 108, 110 Supply chain, Support, 108, 111, 117, 124, 130, 131 T Tender, 117, 118, 132, 134 Transshipment, 140, 146, 147 Two-stage stochastic problem, 108, 114, 115 U Uncertain exit time, 60 64, 72, 81, 89 Uncorrelated, 126, 128 Uniform distribution, 118, 163 Uniformly sampling, 48, 88 V Value at risk (VaR), 17 28, 34, 42 46, 50 53, 57, 61 64, 70 78, 80, 82, 87, 88, 90, 98, 99, 154, 161, 167, 173 Variance, 14 18, 20, 21, 25, 34, 37, 39, 40, 55, 57, 66, 67, 71 73, 75, 76, 82, 95, , 144, 147, 148, 149, 173 Variance-covariance, 19 21, 26, 34, 72, 74 VaR in the worst case (WVaR), 63, 64, 75, 76, 77, 82, 91, 92, 173 VaR minimization, 42, 45, 46, 50, 57, 82, 88, 90 W Warehouse, 139, , 156, 158, 159, 162, 163 Wishart distribution, 126
22 .5 Real consumption.5 Real residential investment.5.5.5 965 975 985 995 25.5 965 975 985 995 25.5 Real house prices.5 Real fixed investment.5.5.5 965 975 985 995 25.5 965 975 985 995 25.3 Inflation
Summary of the model specified
Program: HLM 7 Hierarchical Linear and Nonlinear Modeling Authors: Stephen Raudenbush, Tony Bryk, & Richard Congdon Publisher: Scientific Software International, Inc. (c) 2010 techsupport@ssicentral.com
.5 Real consumption.5 Real residential investment.5.5.5 965 975 985 995 25.5 965 975 985 995 25.5 Real house prices.5 Real fixed investment.5.5.5 965 975 985 995 25.5 965 975 985 995 25.3 Inflation rate.3
Statistics 104: Quantitative Methods for Economics Formula and Theorem Review
Harvard College Statistics 104: Quantitative Methods for Economics Formula and Theorem Review Tommy MacWilliam, 13 tmacwilliam@college.harvard.edu March 10, 2011 Contents 1 Introduction to Data 5 1.1 Sample
5.4 The Poisson Distribution.
The worst thing you can do about a situation is nothing. Sr. O Shea Jackson 5.4 The Poisson Distribution. Description of the Poisson Distribution Discrete probability distribution. The random variable
Probabilistic Approach to Robust Optimization
Probabilistic Approach to Robust Optimization Akiko Takeda Department of Mathematical & Computing Sciences Graduate School of Information Science and Engineering Tokyo Institute of Technology Tokyo 52-8552,
Solution Series 9. i=1 x i and i=1 x i.
Lecturer: Prof. Dr. Mete SONER Coordinator: Yilin WANG Solution Series 9 Q1. Let α, β >, the p.d.f. of a beta distribution with parameters α and β is { Γ(α+β) Γ(α)Γ(β) f(x α, β) xα 1 (1 x) β 1 for < x
Introduction to Risk Parity and Budgeting
Introduction to Risk Parity and Budgeting Chapter 1 Modern Portfolio Theory c Thierry Roncalli & CRC Press Evry University & Lyxor Asset Management, France Instructors may find the description of the book
Stabilization of stock price prediction by cross entropy optimization
,,,,,,,, Stabilization of stock prediction by cross entropy optimization Kazuki Miura, Hideitsu Hino and Noboru Murata Prediction of series data is a long standing important problem Especially, prediction
ΜΕΤΡΑ ΚΙΝΔΥΝΟΥ ΣΤΗ ΧΡΗΜΑΤΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ
ΤΜΗΜΑ ΧΡΗΜΑΤΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗΣ ΚΑΙ ΤΡΑΠΕΖΙΚΗΣ ΔΙΟΙΚΗΤΙΚΗΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΧΡΗΜΑΤΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΓΙΑ ΣΤΕΛΕΧΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΜΕΤΡΑ ΚΙΝΔΥΝΟΥ ΣΤΗ ΧΡΗΜΑΤΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ ΦΟΙΤΗΤΡΙΑ: ΠΑΤΣΑΚΗ ΣΤΑΥΡΟΥΛΑ
Aquinas College. Edexcel Mathematical formulae and statistics tables DO NOT WRITE ON THIS BOOKLET
Aquinas College Edexcel Mathematical formulae and statistics tables DO NOT WRITE ON THIS BOOKLET Pearson Edexcel Level 3 Advanced Subsidiary and Advanced GCE in Mathematics and Further Mathematics Mathematical
Algorithms to solve Unit Commitment Problem
Algorhms to solve Un Commment Problem Takayuki SHIINA The electric power industry is undergoing restructuring and deregulation. This paper reviews mathematical programming models for the un commment. The
ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΣ ΔΙΚΤΥΩΝ ΔΙΑΝΟΜΗΣ. Η εργασία υποβάλλεται για τη μερική κάλυψη των απαιτήσεων με στόχο. την απόκτηση του διπλώματος
ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΣ ΔΙΚΤΥΩΝ ΔΙΑΝΟΜΗΣ Η εργασία υποβάλλεται για τη μερική κάλυψη των απαιτήσεων με στόχο την απόκτηση του διπλώματος «Οργάνωση και Διοίκηση Βιομηχανικών Συστημάτων με εξειδίκευση στα Συστήματα Εφοδιασμού
Bayesian statistics. DS GA 1002 Probability and Statistics for Data Science.
Bayesian statistics DS GA 1002 Probability and Statistics for Data Science http://www.cims.nyu.edu/~cfgranda/pages/dsga1002_fall17 Carlos Fernandez-Granda Frequentist vs Bayesian statistics In frequentist
SOLUTIONS TO MATH38181 EXTREME VALUES AND FINANCIAL RISK EXAM
SOLUTIONS TO MATH38181 EXTREME VALUES AND FINANCIAL RISK EXAM Solutions to Question 1 a) The cumulative distribution function of T conditional on N n is Pr T t N n) Pr max X 1,..., X N ) t N n) Pr max
: Monte Carlo EM 313, Louis (1982) EM, EM Newton-Raphson, /. EM, 2 Monte Carlo EM Newton-Raphson, Monte Carlo EM, Monte Carlo EM, /. 3, Monte Carlo EM
2008 6 Chinese Journal of Applied Probability and Statistics Vol.24 No.3 Jun. 2008 Monte Carlo EM 1,2 ( 1,, 200241; 2,, 310018) EM, E,,. Monte Carlo EM, EM E Monte Carlo,. EM, Monte Carlo EM,,,,. Newton-Raphson.
APPENDICES APPENDIX A. STATISTICAL TABLES AND CHARTS 651 APPENDIX B. BIBLIOGRAPHY 677 APPENDIX C. ANSWERS TO SELECTED EXERCISES 679
APPENDICES APPENDIX A. STATISTICAL TABLES AND CHARTS 1 Table I Summary of Common Probability Distributions 2 Table II Cumulative Standard Normal Distribution Table III Percentage Points, 2 of the Chi-Squared
ΖΩΝΟΠΟΙΗΣΗ ΤΗΣ ΚΑΤΟΛΙΣΘΗΤΙΚΗΣ ΕΠΙΚΙΝΔΥΝΟΤΗΤΑΣ ΣΤΟ ΟΡΟΣ ΠΗΛΙΟ ΜΕ ΤΗ ΣΥΜΒΟΛΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΣΥΜΒΟΛΟΜΕΤΡΙΑΣ ΜΟΝΙΜΩΝ ΣΚΕΔΑΣΤΩΝ
EΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΕΙΟ Τμήμα Μηχανικών Μεταλλείων-Μεταλλουργών ΖΩΝΟΠΟΙΗΣΗ ΤΗΣ ΚΑΤΟΛΙΣΘΗΤΙΚΗΣ ΕΠΙΚΙΝΔΥΝΟΤΗΤΑΣ ΜΕ ΤΗ ΣΥΜΒΟΛΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΣΥΜΒΟΛΟΜΕΤΡΙΑΣ ΜΟΝΙΜΩΝ ΣΚΕΔΑΣΤΩΝ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ Κιτσάκη Μαρίνα
A Bonus-Malus System as a Markov Set-Chain. Małgorzata Niemiec Warsaw School of Economics Institute of Econometrics
A Bonus-Malus System as a Markov Set-Chain Małgorzata Niemiec Warsaw School of Economics Institute of Econometrics Contents 1. Markov set-chain 2. Model of bonus-malus system 3. Example 4. Conclusions
ΕΚΤΙΜΗΣΗ ΤΟΥ ΚΟΣΤΟΥΣ ΤΩΝ ΟΔΙΚΩΝ ΑΤΥΧΗΜΑΤΩΝ ΚΑΙ ΔΙΕΡΕΥΝΗΣΗ ΤΩΝ ΠΑΡΑΓΟΝΤΩΝ ΕΠΙΡΡΟΗΣ ΤΟΥ
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΑΤΡΩΝ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΠΟΛΙΤΙΚΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΕΚΤΙΜΗΣΗ ΤΟΥ ΚΟΣΤΟΥΣ ΤΩΝ ΟΔΙΚΩΝ ΑΤΥΧΗΜΑΤΩΝ ΚΑΙ ΔΙΕΡΕΥΝΗΣΗ ΤΩΝ ΠΑΡΑΓΟΝΤΩΝ ΕΠΙΡΡΟΗΣ ΤΟΥ ΔΙΑΤΡΙΒΗ ΔΙΠΛΩΜΑΤΟΣ ΕΙΔΙΚΕΥΣΗΣ ΔΗΜΗΤΡΙΟΥ Ν. ΠΙΤΕΡΟΥ
MOTORCAR INSURANCE I
MOTORCAR INSURANCE I I Acc. II Acc. III Acc. Sex Year Month Day 19970602 0 0 M 1966 4 11 19820101 19840801 0 M 1926 3 25 19820801 19840712 0 F 1952 2 19 19781222 19810507 0 M 1952 3 23 19821110 19870614
Part III - Pricing A Down-And-Out Call Option
Part III - Pricing A Down-And-Out Call Option Gary Schurman MBE, CFA March 202 In Part I we examined the reflection principle and a scaled random walk in discrete time and then extended the reflection
Βασίλειος Μαχαιράς Πολιτικός Μηχανικός Ph.D.
Βασίλειος Μαχαιράς Πολιτικός Μηχανικός Ph.D. Ακέραιος προγραμματισμός πολύ-κριτηριακές αντικειμενικές συναρτήσεις Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας Σχολή Θετικών Επιστημών Τμήμα Πληροφορικής Διάλεξη 12-13 η /2017
255 (log-normal distribution) 83, 106, 239 (malus) 26 - (Belgian BMS, Markovian presentation) 32 (median premium calculation principle) 186 À / Á (goo
(absolute loss function)186 - (posterior structure function)163 - (a priori rating variables)25 (Bayes scale) 178 (bancassurance)233 - (beta distribution)203, 204 (high deductible)218 (bonus)26 ( ) (total
SOLUTIONS TO MATH38181 EXTREME VALUES AND FINANCIAL RISK EXAM
SOLUTIONS TO MATH38181 EXTREME VALUES AND FINANCIAL RISK EXAM Solutions to Question 1 a) The cumulative distribution function of T conditional on N n is Pr (T t N n) Pr (max (X 1,..., X N ) t N n) Pr (max
On line αλγόριθμοι δρομολόγησης για στοχαστικά δίκτυα σε πραγματικό χρόνο
On line αλγόριθμοι δρομολόγησης για στοχαστικά δίκτυα σε πραγματικό χρόνο Υπ. Διδάκτωρ : Ευαγγελία Χρυσοχόου Επιβλέπων Καθηγητής: Αθανάσιος Ζηλιασκόπουλος Τμήμα Μηχανολόγων Μηχανικών Περιεχόμενα Εισαγωγή
ΠΩΣ ΕΠΗΡΕΑΖΕΙ Η ΜΕΡΑ ΤΗΣ ΕΒΔΟΜΑΔΑΣ ΤΙΣ ΑΠΟΔΟΣΕΙΣ ΤΩΝ ΜΕΤΟΧΩΝ ΠΡΙΝ ΚΑΙ ΜΕΤΑ ΤΗΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ ΚΡΙΣΗ
Σχολή Διοίκησης και Οικονομίας Κρίστια Κυριάκου ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΚΑΙ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΕΜΠΟΡΙΟΥ,ΧΡΗΜΑΤΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΝΑΥΤΙΛΙΑΣ Της Κρίστιας Κυριάκου ii Έντυπο έγκρισης Παρουσιάστηκε
Biostatistics for Health Sciences Review Sheet
Biostatistics for Health Sciences Review Sheet http://mathvault.ca June 1, 2017 Contents 1 Descriptive Statistics 2 1.1 Variables.............................................. 2 1.1.1 Qualitative........................................
ΚΥΠΡΙΑΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 24/3/2007
Οδηγίες: Να απαντηθούν όλες οι ερωτήσεις. Όλοι οι αριθμοί που αναφέρονται σε όλα τα ερωτήματα μικρότεροι του 10000 εκτός αν ορίζεται διαφορετικά στη διατύπωση του προβλήματος. Αν κάπου κάνετε κάποιες υποθέσεις
Web-based supplementary materials for Bayesian Quantile Regression for Ordinal Longitudinal Data
Web-based supplementary materials for Bayesian Quantile Regression for Ordinal Longitudinal Data Rahim Alhamzawi, Haithem Taha Mohammad Ali Department of Statistics, College of Administration and Economics,
Fundamentals of Finance
Portfolio optimization University of Oulu - Department of Finance Fall 2015 Portfolio optimization Minimum variance portfolio variance is minimized, no requirement regarding the level of expected return
Fundamentals of Probability: A First Course. Anirban DasGupta
Fundamentals of Probability: A First Course Anirban DasGupta Contents 1 Introducing Probability 5 1.1 ExperimentsandSampleSpaces... 6 1.2 Set Theory Notation and Axioms of Probability........... 7 1.3
Introduction to the ML Estimation of ARMA processes
Introduction to the ML Estimation of ARMA processes Eduardo Rossi University of Pavia October 2013 Rossi ARMA Estimation Financial Econometrics - 2013 1 / 1 We consider the AR(p) model: Y t = c + φ 1 Y
No General Serial No JOURNAL OF XIAMEN UNIVERSITY Arts & Social Sciences CTD F CTD
2015 1 227 JOURNAL OF XIAMEN UNIVERSITY Arts & Social Sciences No. 1 2015 General Serial No. 227 361005 CTD F830. 9 A 0438-0460 2015 01-0033-08 2013 9 6 4 7 CTD 2014-09-10 71101121 71371161 71471155 33
Supplementary Appendix
Supplementary Appendix Measuring crisis risk using conditional copulas: An empirical analysis of the 2008 shipping crisis Sebastian Opitz, Henry Seidel and Alexander Szimayer Model specification Table
Mean-Variance Analysis
Mean-Variance Analysis Jan Schneider McCombs School of Business University of Texas at Austin Jan Schneider Mean-Variance Analysis Beta Representation of the Risk Premium risk premium E t [Rt t+τ ] R1
SECTION II: PROBABILITY MODELS
SECTION II: PROBABILITY MODELS 1 SECTION II: Aggregate Data. Fraction of births with low birth weight per province. Model A: OLS, using observations 1 260 Heteroskedasticity-robust standard errors, variant
ΒΙΟΓΡΑΦΙΚΟ ΣΗΜΕΙΩΜΑ. Λέκτορας στο Τμήμα Οργάνωσης και Διοίκησης Επιχειρήσεων, Πανεπιστήμιο Πειραιώς, Ιανουάριος 2012-Μάρτιος 2014.
ΒΙΟΓΡΑΦΙΚΟ ΣΗΜΕΙΩΜΑ 1. Γενικά στοιχεία Όνομα Επίθετο Θέση E-mail Πέτρος Μαραβελάκης Επίκουρος καθηγητής στο Πανεπιστήμιο Πειραιώς, Τμήμα Οργάνωσης και Διοίκησης Επιχειρήσεων με αντικείμενο «Εφαρμογές Στατιστικής
CAPM. Το Μοντέλο Αποτίμησης Κεφαλαιουχικών Αγαθών (Capital Asset Pricing Model): ανάλυση ρίσκου και απόδοσης επενδύοντας στις παγκόσμιες χρηματαγορές
CAPM Το Μοντέλο Αποτίμησης Κεφαλαιουχικών Αγαθών (Capital Asset Pricing Model): ανάλυση ρίσκου και απόδοσης επενδύοντας στις παγκόσμιες χρηματαγορές 1 Το Capital Asset Pricing Model & Tο Κόστος Κεφαλαίου
1. A fully continuous 20-payment years, 30-year term life insurance of 2000 is issued to (35). You are given n A 1
Chapter 7: Exercises 1. A fully continuous 20-payment years, 30-year term life insurance of 2000 is issued to (35). You are given n A 1 35+n:30 n a 35+n:20 n 0 0.068727 11.395336 10 0.097101 7.351745 25
Approximation of distance between locations on earth given by latitude and longitude
Approximation of distance between locations on earth given by latitude and longitude Jan Behrens 2012-12-31 In this paper we shall provide a method to approximate distances between two points on earth
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΩΣ ΤΜΗΜΑ ΟΡΓΑΝΩΣΗΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΣΤΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ (MBA)
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΩΣ ΤΜΗΜΑ ΟΡΓΑΝΩΣΗΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΣΤΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ (MBA) Διπλωματική Εργασία Η Συσχέτιση των Εταιρικών Οικονομικών Μεγεθών με την
Συνδυαστική Βελτιστοποίηση
Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής, Παν. Μακεδονίας 1 Συνδυαστική Βελτιστοποίηση Άγγελος Σιφαλέρας sifalera@uom.gr 1 η Διάλεξη Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής, Παν. Μακεδονίας 2 Ανακοινώσεις Μετά από κάθε
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ Ανώτατο Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πειραιά Τεχνολογικού Τομέα. Ξένη Ορολογία. Ενότητα 5 : Financial Ratios
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ Ανώτατο Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πειραιά Τεχνολογικού Τομέα Ξένη Ορολογία Ενότητα 5 : Financial Ratios Ευαγγελία Κουτσογιάννη Τμήμα Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής Άδειες Χρήσης Το παρόν
Figure A.2: MPC and MPCP Age Profiles (estimating ρ, ρ = 2, φ = 0.03)..
Supplemental Material (not for publication) Persistent vs. Permanent Income Shocks in the Buffer-Stock Model Jeppe Druedahl Thomas H. Jørgensen May, A Additional Figures and Tables Figure A.: Wealth and
Credit Risk. Finance and Insurance - Stochastic Analysis and Practical Methods Spring School Jena, March 2009
Credit Risk. Finance and Insurance - Stochastic Analysis and Practical Methods Spring School Jena, March 2009 1 IV. Hedging of credit derivatives 1. Two default free assets, one defaultable asset 1.1 Two
Other Test Constructions: Likelihood Ratio & Bayes Tests
Other Test Constructions: Likelihood Ratio & Bayes Tests Side-Note: So far we have seen a few approaches for creating tests such as Neyman-Pearson Lemma ( most powerful tests of H 0 : θ = θ 0 vs H 1 :
Probability and Random Processes (Part II)
Probability and Random Processes (Part II) 1. If the variance σ x of d(n) = x(n) x(n 1) is one-tenth the variance σ x of a stationary zero-mean discrete-time signal x(n), then the normalized autocorrelation
SCHOOL OF MATHEMATICAL SCIENCES G11LMA Linear Mathematics Examination Solutions
SCHOOL OF MATHEMATICAL SCIENCES GLMA Linear Mathematics 00- Examination Solutions. (a) i. ( + 5i)( i) = (6 + 5) + (5 )i = + i. Real part is, imaginary part is. (b) ii. + 5i i ( + 5i)( + i) = ( i)( + i)
Εργαστήριο στατιστικής Στατιστικό πακέτο S.P.S.S.
Σημειώσεις για το μάθημα Εργαστήριο στατιστικής Στατιστικό πακέτο S.P.S.S. Παπάνα Αγγελική E mail: papanagel@yahoo.gr, agpapana@gen.auth.gr Α.Τ.Ε.Ι. Θεσσαλονίκης ΠΑΡΑΡΤΗΜΑ ΚΑΤΕΡΙΝΗΣ Τμήμα Τυποποίησης και
ΒΙΟΓΡΑΦΙΚΟ ΣΗΜΕΙΩΜΑ ΠΡΟΣΩΠΙΚΑ ΣΤΟΙΧΕΙΑ ΣΠΟΥΔΕΣ
ΒΙΟΓΡΑΦΙΚΟ ΣΗΜΕΙΩΜΑ ΠΡΟΣΩΠΙΚΑ ΣΤΟΙΧΕΙΑ ΕΠΩΝΥΜΟ: ΡΟΜΠΟΛΗΣ ΟΝΟΜΑ: ΛΕΩΝΙΔΑΣ ΟΝΟΜΑ ΠΑΤΡΟΣ: ΣΑΒΒΑΣ ΧΡΟΝΟΛΟΓΙΑ ΓΕΝΝΗΣΗΣ: 16/1/1977 ΤΟΠΟΣ ΓΕΝΝΗΣΗΣ: ΑΘΗΝΑ ΔΙΕΥΘΥΝΣΗ ΚΑΤΟΙΚΙΑΣ: ΟΙΚΟΝΟΜΟΥ 29, 16122, ΑΘΗΝΑ ΔΙΕΥΘΥΝΣΗ
Πρόβλημα 1: Αναζήτηση Ελάχιστης/Μέγιστης Τιμής
Πρόβλημα 1: Αναζήτηση Ελάχιστης/Μέγιστης Τιμής Να γραφεί πρόγραμμα το οποίο δέχεται ως είσοδο μια ακολουθία S από n (n 40) ακέραιους αριθμούς και επιστρέφει ως έξοδο δύο ακολουθίες από θετικούς ακέραιους
VBA Microsoft Excel. J. Comput. Chem. Jpn., Vol. 5, No. 1, pp (2006)
J. Comput. Chem. Jpn., Vol. 5, No. 1, pp. 29 38 (2006) Microsoft Excel, 184-8588 2-24-16 e-mail: yosimura@cc.tuat.ac.jp (Received: July 28, 2005; Accepted for publication: October 24, 2005; Published on
IR Futures Effective Asset Class ก Efficient Frontier
Interest Futures* ก * ก ก ก. ก ก 11 ก ก ก ก ก ( ) ก ก * Interest Futures ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก (Synthetic Portfolio) ก * ก ก ก 2 กก IR Futures ก ก (Asset Class) IR Futures Supposedly Most Efficient and Effective
6.3 Forecasting ARMA processes
122 CHAPTER 6. ARMA MODELS 6.3 Forecasting ARMA processes The purpose of forecasting is to predict future values of a TS based on the data collected to the present. In this section we will discuss a linear
Δθαξκνζκέλα καζεκαηηθά δίθηπα: ε πεξίπησζε ηνπ ζπζηεκηθνύ θηλδύλνπ ζε κηθξνεπίπεδν.
ΑΡΗΣΟΣΔΛΔΗΟ ΠΑΝΔΠΗΣΖΜΗΟ ΘΔΑΛΟΝΗΚΖ ΣΜΖΜΑ ΜΑΘΖΜΑΣΗΚΧΝ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΔΣΑΠΣΤΥΗΑΚΧΝ ΠΟΤΓΧΝ Δπηζηήκε ηνπ Γηαδηθηύνπ «Web Science» ΜΔΣΑΠΣΤΥΗΑΚΖ ΓΗΠΛΧΜΑΣΗΚΖ ΔΡΓΑΗΑ Δθαξκνζκέλα καζεκαηηθά δίθηπα: ε πεξίπησζε ηνπ ζπζηεκηθνύ
Financial Risk Management
Pricing of American options University of Oulu - Department of Finance Spring 2017 Volatility-based binomial price process uuuus 0 = 26.51 uuus 0 = 24.71 uus 0 = us 0 = S 0 = ds 0 = dds 0 = ddds 0 = 16.19
Financial Risk Management
Pricing of American options University of Oulu - Department of Finance Spring 2018 Volatility-based binomial price process uuuus 0 = 26.51 uuus 0 = 24.71 uus 0 = us 0 = S 0 = ds 0 = dds 0 = ddds 0 = 16.19
ΠΑΡΑΔΕΙΓΜΑΤΑ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΙΑΚΗΣ ΕΡΕΥΝΑΣ ΜΕ ΤΗ ΧΡΗΣΗ Η/Υ (3 ο Φυλλάδιο)
ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ ΠΑΡΑΔΕΙΓΜΑΤΑ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΙΑΚΗΣ ΕΡΕΥΝΑΣ ΜΕ ΤΗ ΧΡΗΣΗ Η/Υ (3 ο Φυλλάδιο) ΙΩΑΝΝΗΣ ΝΤΖΟΥΦΡΑΣ (C) 2002 ΧΙΟΣ Παράδειγμα 8: Πρόβλημα ελαχίστης Διαδρομής (Shortest path problem)... 4 LINDO: Integer Linear
P AND P. P : actual probability. P : risk neutral probability. Realtionship: mutual absolute continuity P P. For example:
(B t, S (t) t P AND P,..., S (p) t ): securities P : actual probability P : risk neutral probability Realtionship: mutual absolute continuity P P For example: P : ds t = µ t S t dt + σ t S t dw t P : ds
HOMEWORK#1. t E(x) = 1 λ = (b) Find the median lifetime of a randomly selected light bulb. Answer:
HOMEWORK# 52258 李亞晟 Eercise 2. The lifetime of light bulbs follows an eponential distribution with a hazard rate of. failures per hour of use (a) Find the mean lifetime of a randomly selected light bulb.
Appendix A3. Table A3.1. General linear model results for RMSE under the unconditional model. Source DF SS Mean Square
Appendix A3 Table A3.1. General linear model results for RMSE under the unconditional model. Source DF SS F Value Pr > F Model 107 374.68 3.50 8573.07
Nov Journal of Zhengzhou University Engineering Science Vol. 36 No FCM. A doi /j. issn
2015 11 Nov 2015 36 6 Journal of Zhengzhou University Engineering Science Vol 36 No 6 1671-6833 2015 06-0056 - 05 C 1 1 2 2 1 450001 2 461000 C FCM FCM MIA MDC MDC MIA I FCM c FCM m FCM C TP18 A doi 10
Additional Results for the Pareto/NBD Model
Additional Results for the Pareto/NBD Model Peter S. Fader www.petefader.com Bruce G. S. Hardie www.brucehardie.com January 24 Abstract This note derives expressions for i) the raw moments of the posterior
Πανεπιστήµιο Μακεδονίας Οικονοµικών και Κοινωνικών Επιστηµών Τµήµα Εφαρµοσµένης Πληροφορικής
Πανεπιστήµιο Μακεδονίας Οικονοµικών και Κοινωνικών Επιστηµών Τµήµα Εφαρµοσµένης Πληροφορικής ΕΠΙ ΡΑΣΗ ΤΩΝ ΜΑΚΡΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΜΕΓΕΘΩΝ ΕΠΕΝ ΥΣΕΙΣ ΚΑΙ ΕΠΙΤΟΚΙΑ ΣΤΟΝ ΟΛΛΑΝ ΙΚΟ ΧΡΗΜΑΤΙΣΤΗΡΙΑΚΟ ΕΙΚΤΗ Νικόλαος
1) Formulation of the Problem as a Linear Programming Model
1) Formulation of the Problem as a Linear Programming Model Let xi = the amount of money invested in each of the potential investments in, where (i=1,2, ) x1 = the amount of money invested in Savings Account
DEIM Forum 2018 F3-5 657 8501 1-1 657 8501 1-1 E-mail: yuta@cs25.scitec.kobe-u.ac.jp, eguchi@port.kobe-u.ac.jp, ( ) ( )..,,,.,.,.,,..,.,,, 2..., 1.,., (Autoencoder: AE) [1] (Generative Stochastic Networks:
ΑΜΟΙΒΑΙΟ ΚΕΦΑΛΑΙΟ ΑΤΕ US ΜΕΤΟΧΙΚΟ ΕΞΩΤΕΡΙΚΟΥ
ΕΚΘΕΣΗ Α ΕΞΑΜΗΝΟΥ 2009 ΑΜΟΙΒΑΙΟ ΚΕΦΑΛΑΙΟ ΑΤΕ US ΜΕΤΟΧΙΚΟ ΕΞΩΤΕΡΙΚΟΥ ΑΥΓΟΥΣΤΟΣ 2009 ΤΑ ΑΜΟΙΒΑΙΑ ΚΕΦΑΛΑΙΑ ΕΝ ΕΧΟΥΝ ΕΓΓΥΗΜΕΝΗ ΑΠΟ ΟΣΗ ΚΑΙ ΟΙ ΠΡΟΗΓΟΥΜΕΝΕΣ ΑΠΟ ΟΣΕΙΣ ΕΝ ΙΑΣΦΑΛΙΖΟΥΝ ΤΙΣ ΜΕΛΛΟΝΤΙΚΕΣ 08/09 ΑΤΕ
Notations. Primary definition. Specific values. General characteristics. Series representations. Traditional name. Traditional notation
Pi Notations Traditional name Π Traditional notation Π Mathematica StandardForm notation Pi Primary definition.3... Π Specific values.3.3.. Π 3.5965358979338663383795889769399375589795937866868998683853
Homework 3 Solutions
Homework 3 Solutions Igor Yanovsky (Math 151A TA) Problem 1: Compute the absolute error and relative error in approximations of p by p. (Use calculator!) a) p π, p 22/7; b) p π, p 3.141. Solution: For
Διαδικασία Διαχείρισης Επενδύσεων (Investment Management Process)
Διαδικασία Διαχείρισης Επενδύσεων (Investment Management Process) 1. Καθορισμός Επενδυτικών στόχων (Setting Investment Objectives) Ιδιώτες επενδυτές (Individual Investors) Θεσμικοί επενδυτές (Institutional
Διερεύνηση ακουστικών ιδιοτήτων Νεκρομαντείου Αχέροντα
Διερεύνηση ακουστικών ιδιοτήτων Νεκρομαντείου Αχέροντα Βασίλειος Α. Ζαφρανάς Παναγιώτης Σ. Καραμπατζάκης ΠΕΡΙΛΗΨΗ H εργασία αφορά μία σειρά μετρήσεων του χρόνου αντήχησης της υπόγειας κρύπτης του «Νεκρομαντείου»
Second Order Partial Differential Equations
Chapter 7 Second Order Partial Differential Equations 7.1 Introduction A second order linear PDE in two independent variables (x, y Ω can be written as A(x, y u x + B(x, y u xy + C(x, y u u u + D(x, y
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΩΣ ΤΜΗΜΑ ΝΑΥΤΙΛΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΣΤΗ ΝΑΥΤΙΛΙΑ ΑΤΥΧΗΜΑΤΑ ΚΑΙ ΑΣΦΑΛΕΙΑ ΣΤΗ ΝΑΥΤΙΛΙΑ.
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΩΣ ΤΜΗΜΑ ΝΑΥΤΙΛΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΣΤΗ ΝΑΥΤΙΛΙΑ ΑΤΥΧΗΜΑΤΑ ΚΑΙ ΑΣΦΑΛΕΙΑ ΣΤΗ ΝΑΥΤΙΛΙΑ Ηρώ Ρέτσου Διπλωματική Εργασία που υποβλήθηκε στο Τμήμα Ναυτιλιακών Σπουδών
Supplementary figures
A Supplementary figures a) DMT.BG2 0.87 0.87 0.72 20 40 60 80 100 DMT.EG2 0.93 0.85 20 40 60 80 EMT.MG3 0.85 0 20 40 60 80 20 40 60 80 100 20 40 60 80 100 20 40 60 80 EMT.G6 DMT/EMT b) EG2 0.92 0.85 5
The Simply Typed Lambda Calculus
Type Inference Instead of writing type annotations, can we use an algorithm to infer what the type annotations should be? That depends on the type system. For simple type systems the answer is yes, and
Solutions to Exercise Sheet 5
Solutions to Eercise Sheet 5 jacques@ucsd.edu. Let X and Y be random variables with joint pdf f(, y) = 3y( + y) where and y. Determine each of the following probabilities. Solutions. a. P (X ). b. P (X
Introduction to Risk Parity and Budgeting
Introduction to Risk Parity and Budgeting Chapter 3 Risk-Based Indexation c Thierry Roncalli & CRC Press Evry University & Lyxor Asset Management, France Instructors may find the description of the book
Προσομοίωση BP με το Bizagi Modeler
Προσομοίωση BP με το Bizagi Modeler Α. Τσαλγατίδου - Γ.-Δ. Κάπος Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Σπουδών Τεχνολογία Διοίκησης Επιχειρησιακών Διαδικασιών 2017-2018 BPMN Simulation with Bizagi Modeler: 4 Levels
794 Appendix A:Tables
Appendix A Tables A Table Contents Page A.1 Random numbers 794 A.2 Orthogonal polynomial trend contrast coefficients 800 A.3 Standard normal distribution 801 A.4 Student s t-distribution 802 A.5 Chi-squared
EE512: Error Control Coding
EE512: Error Control Coding Solution for Assignment on Finite Fields February 16, 2007 1. (a) Addition and Multiplication tables for GF (5) and GF (7) are shown in Tables 1 and 2. + 0 1 2 3 4 0 0 1 2 3
ΓΕΩΠΟΝΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΤΜΗΜΑ ΑΓΡΟΤΙΚΗΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ & ΑΝΑΠΤΥΞΗΣ
ΓΕΩΠΟΝΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΤΜΗΜΑ ΑΓΡΟΤΙΚΗΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ & ΑΝΑΠΤΥΞΗΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ «ΟΛΟΚΛΗΡΩΜΕΝΗ ΑΝΑΠΤΥΞΗ & ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΤΟΥ ΑΓΡΟΤΙΚΟΥ ΧΩΡΟΥ» ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ «Οικονομετρική διερεύνηση
Εισαγωγή στη Διαχείριση Κινδύνου
Εισαγωγή στη Διαχείριση Κινδύνου The Risk Management Process Οι επενδύσεις είναι άµεσα συνδεδεµένες µε τον κίνδυνο. Η ανάληψη κινδύνου είναι χαρακτηριστικό της ανθρώπινης δραστηριότητας. Χωρίς την ανάληψη
ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΙΑΚΗ EΡΕΥΝΑ & ΔΙΟΙΚΗΤΙΚΗ ΕΠΙΣΤΗΜΗ OPERATIONS RESEARCH & MANAGEMENT SCIENCE
ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΙΑΚΗ EΡΕΥΝΑ & ΔΙΟΙΚΗΤΙΚΗ OPERATIONS RESEARCH & MANAGEMENT SCIENCE ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗ ΣΠΟΥΔΩΝ Τμήμα Διοικητικής Επιστήμης & Τεχνολογίας Οικονομικό Πανεπιστήμιο Αθηνών 1. Κ. Πραματάρη, Δ.Ε.Τ. / Ο.Π.Α. The
Εφαρμογές Επιχειρησιακής Έρευνας. Δρ. Γεώργιος Κ.Δ. Σαχαρίδης
Εφαρμογές Επιχειρησιακής Έρευνας Δρ. Γεώργιος Κ.Δ. Σαχαρίδης 1 Outline Introduction to mathematical programming Introduction to scheduling Flow shop optimization Scheduling of crude oil Decomposition techniques
Ανάλυση Προτιμήσεων για τη Χρήση Συστήματος Κοινόχρηστων Ποδηλάτων στην Αθήνα
Ανάλυση Προτιμήσεων για τη Χρήση Συστήματος Κοινόχρηστων Ποδηλάτων στην Αθήνα Γιώργος Γιαννής, Παναγιώτης Παπαντωνίου, Ελεονώρα Παπαδημητρίου, Αθηνά Τσολάκη Τομέας Μεταφορών και Συγκοινωνιακής Υποδομής,
ΔΙΑΤΜΗΜΑΤΙΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΣΤΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΘΕΜΕΛΙΩΔΗΣ ΚΛΑΔΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΤΩΝ ΕΙΣΗΓΜΕΝΩΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΤΗΣ ΕΛΛΗΝΙΚΗΣ ΑΓΟΡΑΣ
ΔΙΑΤΜΗΜΑΤΙΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΣΤΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ Διπλωματική Εργασία ΘΕΜΕΛΙΩΔΗΣ ΚΛΑΔΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΤΩΝ ΕΙΣΗΓΜΕΝΩΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΤΗΣ ΕΛΛΗΝΙΚΗΣ ΑΓΟΡΑΣ Του ΚΩΣΤΟΥΛΗ ΔΗΜΗΤΡΙΟΥ ΤΟΥ ΒΑΣΙΛΕΙΟΥ
Εργαστήριο Ανάπτυξης Εφαρμογών Βάσεων Δεδομένων. Εξάμηνο 7 ο
Εργαστήριο Ανάπτυξης Εφαρμογών Βάσεων Δεδομένων Εξάμηνο 7 ο Procedures and Functions Stored procedures and functions are named blocks of code that enable you to group and organize a series of SQL and PL/SQL
RMT Tick RMT. Application of the RMT-test on Real Data: Hash Function and Tick Data of Stock Prices
RMT Tick 1,a) 1 1,b) RMT 2 SHA-1 MD5 RMT SHA-1 2007 2009 TOPIX500 2010 2011 RMT Application of the RMT-test on Real Data: Hash Function and Tick Data of Stock Prices Xin Yang 1,a) Yuta Mikamori 1 Mieko
ΑΝΑΛΥΣΗ ΚΟΣΤΟΥΣ ΟΦΕΛΟΥΣ ΣΤΟΝ ΚΛΑΔΟ ΤΗΣ ΕΝΕΡΓΕΙΑΣ
Εργασία στα πλαίσια του μαθήματος ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΑ ΤΗΣ ΕΝΕΡΓΕΙΑΣ ΑΝΑΛΥΣΗ ΚΟΣΤΟΥΣ ΟΦΕΛΟΥΣ ΣΤΟΝ ΚΛΑΔΟ ΤΗΣ ΕΝΕΡΓΕΙΑΣ Α.Μ. 12012058 Επιβλέπων: Κωνσταντίνος Κουνετάς ΔΕΚΕΜΒΡΙΟΣ 2014 Περίληψη Η ανάλυση κόστους οφέλους
Jesse Maassen and Mark Lundstrom Purdue University November 25, 2013
Notes on Average Scattering imes and Hall Factors Jesse Maassen and Mar Lundstrom Purdue University November 5, 13 I. Introduction 1 II. Solution of the BE 1 III. Exercises: Woring out average scattering
Chapter 1 Introduction to Observational Studies Part 2 Cross-Sectional Selection Bias Adjustment
Contents Preface ix Part 1 Introduction Chapter 1 Introduction to Observational Studies... 3 1.1 Observational vs. Experimental Studies... 3 1.2 Issues in Observational Studies... 5 1.3 Study Design...
P/E ratio. ก Thailand P/E ratio discount ก ก (risk-free interest rate) ratio discount ก. Disclaimer.
Issue 2/2007 http://www.set.or.th/setresearch/setresearch.html P/E ratio P/E ratio ก ก ก 2 30 ก 2550 (2007) P/E ratio 9.1 ก 18.3 15.0 P/E ratio ก ก ก P/E ratio ก ก ก กก ก ก ก ก ก ก P/E ratio ก ก ก ก ก
Υγιεινή Εγκαταστάσεων Βιομηχανιών Τροφίμων
Υγιεινή Εγκαταστάσεων Βιομηχανιών Τροφίμων Ενότητα 13 η - ΜΕΡΟΣ Γ ΑΠΟΤΙΜΗΣΗ ΕΠΙΚΙΝΔΥΝΟΤΗΤΑΣ Όνομα καθηγητή: ΠΑΝ. Ν. ΣΚΑΝΔΑΜΗΣ Τμήμα: Επιστήμης τροφίμων και διατροφής του ανθρώπου ΣΤΟΧΟΙ ΤΟΥ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ Κατανόηση
ΑΠΟΔΟΤΙΚΗ ΑΠΟΤΙΜΗΣΗ ΕΡΩΤΗΣΕΩΝ OLAP Η ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΕΞΕΙΔΙΚΕΥΣΗΣ. Υποβάλλεται στην
ΑΠΟΔΟΤΙΚΗ ΑΠΟΤΙΜΗΣΗ ΕΡΩΤΗΣΕΩΝ OLAP Η ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΕΞΕΙΔΙΚΕΥΣΗΣ Υποβάλλεται στην ορισθείσα από την Γενική Συνέλευση Ειδικής Σύνθεσης του Τμήματος Πληροφορικής Εξεταστική Επιτροπή από την Χαρά Παπαγεωργίου
ΠΑΡΑΔΕΙΓΜΑΤΑ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΙΑΚΗΣ ΕΡΕΥΝΑΣ ΜΕ ΤΗ ΧΡΗΣΗ Η/Υ (2 ο Φυλλάδιο)
ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ ΠΑΡΑΔΕΙΓΜΑΤΑ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΙΑΚΗΣ ΕΡΕΥΝΑΣ ΜΕ ΤΗ ΧΡΗΣΗ Η/Υ (2 ο Φυλλάδιο) ΙΩΑΝΝΗΣ ΝΤΖΟΥΦΡΑΣ Παραδείγματα 3 5 : Προβλήματα μεταφοράς (transportation problems)... 3 Παράδειγματα 3-5: Linear Programming
PENGARUHKEPEMIMPINANINSTRUKSIONAL KEPALASEKOLAHDAN MOTIVASI BERPRESTASI GURU TERHADAP KINERJA MENGAJAR GURU SD NEGERI DI KOTA SUKABUMI
155 Lampiran 6 Yayan Sumaryana, 2014 PENGARUHKEPEMIMPINANINSTRUKSIONAL KEPALASEKOLAHDAN MOTIVASI BERPRESTASI GURU TERHADAP KINERJA MENGAJAR GURU SD NEGERI DI KOTA SUKABUMI Universitas Pendidikan Indonesia
ΧΡΗΜΑΤΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗ
ΧΡΗΜΑΤΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗ ΑΘΙΑΝΟΣ ΣΤΕΡΓΙΟΣ ΤΜΗΜΑ ΛΟΓΙΣΤΙΚΗΣ ΤΕ 1 Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης Creative Commons. Για εκπαιδευτικό υλικό, όπως εικόνες, που υπόκειται
ΕΚΠ 413 / ΕΚΠ 606 Αυτόνοµοι (Ροµ οτικοί) Πράκτορες
ΕΚΠ 413 / ΕΚΠ 606 Αυτόνοµοι (Ροµ οτικοί) Πράκτορες Λήψη Α οφάσεων υ ό Αβεβαιότητα Decision Making under Uncertainty Τµήµα Ηλεκτρονικών Μηχανικών και Μηχανικών Υ ολογιστών Πολυτεχνείο Κρήτης Ε ανάληψη Εντο
SCITECH Volume 13, Issue 2 RESEARCH ORGANISATION Published online: March 29, 2018
Journal of rogressive Research in Mathematics(JRM) ISSN: 2395-028 SCITECH Volume 3, Issue 2 RESEARCH ORGANISATION ublished online: March 29, 208 Journal of rogressive Research in Mathematics www.scitecresearch.com/journals