VaR(Value at risk) is a measure of market risk management and needs to be estimated for multiple distributions. In this paper, Copula functions are used to generate distributions of multivariate random variables. The dependence structure of random variables is classified by the exchangeable Copula, fully nested Copula, partially nested Copula. For the earning rate data of four Korean industries, the parameters of the Archimedean Copula functions including Clayton, Gumbel and Frank Copula are estimated by using three kinds of dependence structure. These Copula functions are then fitted to to the data so that corresponding VaR are obtained and explored.
In the marine industry although there has been significant growth towards safety, security and risk assessments or risk-based strategies such as marine insurance and regulations to avoid the risks of damage to properties and the environment or the prospect of premature death caused by accidents etc, the moves toward managing the risks which are linked directly to the business functions and decision making processes have been very slow. Furthermore in the marine industry most perceptions, methodologies and frameworks of dealing with hazards, risks, safety and security issues are for their assessment rather than their management. This trend reveals the fact that in different marine industry sectors such as logistics and shipping there is a lack of coherent risk management framework or methodology from which to understand the risk-based decisions especially for the purpose of design, construction, operation, management and even decommissioning of the marine related applications. On the other hand risk management is not yet viewed holistically in the marine industry in order to, for example, assign a right person, i.e. risk manager, who can act as a coordinator and advisor with responsibilities that are only specific to risk management. As a result this paper, by examining the present physical borders and risk-based activities in the marine industry, aims to propose an appropriate risk management methodology in addition to the emergent role of risk managers which will enable the industry users initially to become familiar with the concept of risk management at its holistic level. In the later stages this eventually can lead to development of risk management capabilities at an exclusive level and its integration into the marine industry functions in future.
We first introduce the quasi-score estimating function and applied the quasi-score estimating function to nonlinear time series models. We proposed the M quasi-score estimating functions bounded functions for the quasi-score estimating functions. Also, we investigated the asymptotic properties of quasi-likelihood estimators and M quasi-likelihood estimators. Simulation results show that the M quasi-likelihood estimators work better than the least squares estimators under the heavy-tailed distributions
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.25
no.4
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pp.437-447
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1999
Previous researches on risk attitudes or on the typical utility functions have mostly focused on how the risk attitude of decision maker varies when changes are made in one or two lottery reference points such as consequence domain and magnitude of probability under assumed risk situations represented by simple lotteries. It is, however, very difficult to forecast dominant risk attitudes under risk situations which exhibit a complex combination of many reference points. In this study, twelve risk situations which a decision maker may confront in real decision-making situations were formulated by combining in various ways three reference points, that is, magnitude of probability, consequence domain, and magnitude of gain or loss. Then through a questionnaire dominant risk attitudes under every assumed risk situation were investigated, and the general shape of utility function implied by the experimental results were derived. Results of the present study show that none of the three reference points have dominant effect over the others due to complicated interaction between them, and given the twelve risk situations the observed risk attitude widely varies from strong risk taking to strong risk aversion.
Ali Yesilyurt;Oguzhan Cetindemir;Seyhan O. Akcan;Abdullah C. Zulfikar
Structural Engineering and Mechanics
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v.88
no.1
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pp.13-23
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2023
Seismic risk assessment studies are one of the most crucial instruments for mitigating casualties and economic losses. This work utilizes fragility curves to evaluate the seismic risk of single-story precast buildings, which are generally favored in Marmara's organized industrial zones. First, the precast building stock in the region has been categorized into nine sub-classes. Then, seven locations in the Marmara region with a high concentration of industrial activities are considered. Probabilistic seismic hazard assessments were conducted for both the soil-dependent and soil-independent scenarios. Subsequently, damage analysis was performed based on the structural capacity and mean fragility curves. Considering four different consequence models, 630 sub-class-specific loss curves for buildings were obtained. In the current study, it has been determined that the consequence model has a significant impact on the loss curves, hence, average loss curves were computed for each case investigated. In light of the acquired results, it was found that the loss ratio values obtained at different locations within the same region show significant variation. In addition, it was observed that the structural damage states change from serviceable to repairable or repairable to unrepairable. Within the scope of the study, 126 average loss functions were presented that could be easily used by non-experts in earthquake engineering, regardless of structural analysis. These functions, which offer loss ratios for varying hazard levels, are valuable outputs that allow preliminary risk assessment in the region and yield sensible outcomes for insurance activities.
Spatial estimation of environmental variables has been regarded as an important preliminary procedure for decision-making. A minimum variance criterion, which has often been adopted in traditional kriging algorithms, does not always guarantee the optimal estimates for subsequent decision-making processes. In this paper, a geostatistical framework is illustrated that consists of uncertainty modeling via stochastic simulation and risk modeling based on loss functions for the selection of optimal estimates. Loss functions that quantify the impact of choosing any estimate different from the unknown true value are linked to geostatistical simulation. A hybrid loss function is especially presented to account for the different impact of over- and underestimation of different land-use types. The loss function-specific estimates that minimize the expected loss are chosen as optimal estimates. The applicability of the geostatistical framework is demonstrated and discussed through a case study of copper mapping.
The modifications suggested in Uhm et al. (2011) are studied using a partly parametric version of Aalen's additive risk model. A follow-up time period is partitioned into intervals, and hazard functions are estimated as a piecewise constant in each interval. A maximum likelihood estimator by iteratively reweighted least squares and variance estimates are suggested based on the model as well as evaluated by simulations using mean square error and a coverage probability, respectively. In conclusion the modifications are needed when there are a small number of uncensored deaths in an interval to estimate the piecewise constant hazard function.
This paper describes evaluation procedures and experimental results for the estimation of Cumulative Distribution Functions (CDF) giving best-fit to the sample data in the Probability based risk Evaluation Techniques (PET) which is to assess the risks of a small-sized sea floater. The CDF in the PET is to provide the reference values of risk acceptance criteria which are to evaluate the risk level of the floater and, it can be estimated from sample data sets of motion response functions such as Roll, Pitch and Heave in the floater model. Using Maximum Likelihood Estimates and with the eight kinds of regulated distribution functions, the evaluation tests for the CDF having maximum likelihood to the sample data are carried out in this work. Throughout goodness-of-fit tests to the distribution functions, it is shown that the Beta distribution is best-fit to the Roll and Pitch sample data with smallest averaged probability errors $\bar{\delta}(0{\leq}\bar{\delta}{\leq}1.0)$ of 0.024 and 0.022, respectively and, Gamma distribution is best-fit to the Heave sample data with smallest $\bar{\delta}$ of 0.027. The proposed method in this paper can be expected to adopt in various application areas estimating best-fit distributions to the sample data.
In the white noise model we construct an adaptive estimate for f(0) for a decreasing function f. We also show that the maximum mean square error of this estimate attains the same rate as the minimax risk simultaneously over a range of Lipschitz classes of order less than or equal to one.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.9
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pp.69-75
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2019
We propose a method to analyze user requirements to design a virtual reality-based risk management system. This paper presents surveys, interviews, prototype evaluation methods, and implementation process. Architectural heritage is easily exposed to natural and artificial dangers caused by various material combinations and structural features. So, risk management of cultural heritage plays a key role in preserving and managing cultural heritage. However, risk management has been carried out through empirical methods using distributed data. This study analyzes user requirements for designing functions and interfaces of VR-based risk management system and evaluates prototypes to overcome the above problems. As a result, most heritage managers wanted a system function to support risk analysis and response. They also found that they prefer 2D information such as existing drawings and photos rather than 3D information. The results of the user requirements analysis derived from this study will be used to create risk management applications.
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