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风险理论Risk Theory试图解释人们在面对未来的不确定性时做出的决定。通常情况下，可以应用风险理论的情况涉及世界的一些可能状态，一些可能的决定，以及每种状态和决定的组合的结果。该理论根据一个决定将产生的结果的分布来预测该决定。该理论对于那些做出决定的人来说非常重要，因为他们的成功取决于世界上风险的结果。例如，与保险公司有关的人，他们的成功取决于预测索赔的频率和规模，他们使用风险理论来帮助确定他们对风险的最佳暴露。
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金融代写|风险理论代写Risk Theory代考|Outcome-Yield Evaluation and Risk
Only after the range of possible outcomes of a chancy situation is determined can one assess the opportunities and risks that the situation poses. And these outcomes have to be seen as plausible prospects for realization over the nearer term. Possibilities for the longer term and more distant consequences become increasingly obscure with the elongation of the timespan and thereby become too problematic for realistic consideration. It is accordingly useful to distinguish between the outcome of a chancy situations, and its more eventual result. Thus if $X$ makes a $\$ 10$ bet with $Y$, the outcome could be a win for $X$, while the result might be $X$ ‘s purchase of a cigar. The theory of rational deliberation generally leaves aside these imponderable longer-term matters of result and eventual ultimacy out of sight.
Deliberations about chancy situations face other challenges as well. Compare, for example, a hypothetical choice among the three alternatives as per:
Such a view of the matter involves substantial oversimplification. The realities involve a far more complex spectrum of alternatives, to which even the more elaborated account of Fig. 3.1 still does not do full justice.
金融代写|风险理论代写Risk Theory代考|Negligible Probabilities and Dismissible Possibilities
In “real world” practice people are prepared (and entitled) to treat certain probabilities as effectively zero, taking certain sufficiently improbable eventualities as no longer representing real possibilities. ${ }^1$ Here our handling of the probabilities at issue is essentially a matter of fiat, of deciding as a matter of policy that a certain level of sufficiently low probability can be taken as a cut-off point below which we are no longer dealing with” real possibilities” and with “genuine risks.”
Throughout the setting of our practical affairs in everyday-life deliberations and in the law (especially in the context of negligence) and indeed, it is necessary to distinguish between real and unreal (or “merely theoretical”) possibilities. Once the probability of an eventuation gets to be small enough, the event at issue may be seen as no longer a real possibility (theoretically possible though it may be). As one writer on insurance puts it: “[P]eople . . . refuse to worry about losses whose probability is below some threshold. Probabilities below the threshold are treated as though they were zero.”2 Such an event is something we can simply write off as being “outside the range of realistic prospects” in being something one can dismiss “for all practical purposes.” The legal maxim de minimis non curat lex applies here as well.
Consider the Vacationer’s Dilemma situation of Fig. 4.1. Here it is essential to reconsider that bottom-alternative $\in$ likelihood as so small that while not strictly and literally 0 , nevertheless any actually specified positive amount will exceed it. To all intents and purposes – though not actually and in true fact-this quantity amounts to zero: $\in \cong 0$. (No doubt, events of such probability can happen in some sense of the term, but this here “can” functions somewhat figuratively-it is no longer something that presents a realistic prospect.) Unless this seemingly artificial step is taken staying home (and its analogous counterparts) will win out and we are automatically impelled to inaction.
风险理论代写
金融代写|风险理论代写Risk Theory代考|Outcome-Yield Evaluation and Risk
只有在确定了一种偶然情况的可能结果的范围之后，才能评估这种情况带来的机会和风险。这些结果必须被视为在短期内实现的合理前景。随着时间跨度的延长，更长期和更遥远后果的可能性变得越来越模糊，因此对于现实考虑来说变得过于成问题。因此，区分偶然情况的结果与其更最终的结果是有用的。因此，如果X做一个$10打赌是, 结果可能是X，而结果可能是X买了一支雪茄。理性审议的理论通常将这些不可估量的长期结果和最终的终极问题放在一边。
对偶然情况的审议也面临其他挑战。例如，比较三个备选方案中的假设选择：
对此事的这种看法涉及过分简单化。现实情况涉及更复杂的替代方案，即使是图 3.1 中更详细的说明也不能完全公正。
金融代写|风险理论代写Risk Theory代考|Negligible Probabilities and Dismissible Possibilities
在“现实世界”的实践中，人们准备（并有权）将某些概率视为实际上为零，将某些足够不可能的可能性视为不再代表真实的可能性。1在这里，我们对有争议的概率的处理本质上是一个法令问题，即作为一个政策问题，决定将某个水平足够低的概率作为一个分界点，低于这个分界点我们不再处理“真正的可能性” ”和“真正的风险”。
在日常生活审议和法律（尤其是在疏忽的情况下）中，在我们实际事务的整个设置过程中，确实有必要区分真实和不真实（或“仅仅是理论上的”）可能性。一旦事件发生的可能性变得足够小，所讨论的事件可能不再被视为真正的可能性（尽管理论上可能是可能的）。正如一位保险作家所说：“[P] 人。. . 拒绝担心概率低于某个阈值的损失。低于阈值的概率被视为为零。”2 这样的事件我们可以简单地注销为“超出现实前景的范围”，而“出于所有实际目的”可以忽略这一事件。法律的 maxim de minimis non curat lex 也适用于此。
考虑图 4.1 的度假者困境。这里有必要重新考虑底部替代方案∈可能性是如此之小，以至于虽然不是严格意义上的 0 ，但任何实际指定的正数都会超过它。出于所有意图和目的——尽管实际上并非如此——这个数量等于零：∈≅0. （毫无疑问，这种概率的事件在某种意义上可以发生，但这里的“可以”具有某种比喻性的功能——它不再代表现实的前景。）除非这个看似人为的步骤是在家中采取的（并且其类似的对手）将胜出，我们会自然而然地无所作为。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
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。