Introduction to A-fib
雅思考试英语翻译
1. Functions of an abstract (p30)An abstract serves an important function in a research report. It communicates the scope of your paper and the topics discussed to your reader. In doing so, it facilitates research. Abstract help scientists to locate materials that are relevant to their research from among published papers. and many times scientists will only read a paper’s abstract in order to determine whether the paper will be relevant to them. Considering your audience and their needs will help you to determine what should be included in your abstract.在一份研究报告里摘要提供了一个重要的功能。
它向你的读者传达了你论文的范围和讨论的主题。
这样做,它促进研究。
摘要帮助科学家从发表的论文中找到与他们研究相关的材料。
并且科学家会很多时候只读一篇论文的文摘为了确定是否将与他们的研究有关。
考虑到你的读者和他们的需求将会帮助你决定什么应该包括在你的摘要里。
2. An informative abstract（p34)An informative abstract acts as a report in miniature, encapsulating the whole paper. It summarizes the key information from every major section in the body of the report, and provides the key facts and conclusions from the body of the report. A good way to develop an informative abstract is to devote a sentence or two to each of the major parts of the report. If space permits, you can provide contextual information such as background of the problem and the significance of the research, but you can also omit contextual information because the abstract is not supposed to serve as an introduction to the subject matter of the report----your introduction will serve that role. You should, however, include key numerical facts to make the informative abstract brief and readers will not be surprised to see key data in an informative abstract.信息性摘要相当于一篇文章的缩影,概括整篇论文。
高中英语VOA习惯用语第305讲fib素材
第305讲 fib; white lie...内容：今天我们要讲的习惯用语的意思都是"谎话"。
但是谎话多种多样，人们撒谎的程度也轻重不一，在英语中得用不同的词句来表达。
我们今天要讲的第一个是: fib。
Fib当然不是实话，然而却是无伤大雅的小小谎言。
让我们听一个例子来体会fib的意思。
这是一个学生在说他的同学: 例句-1：Johnny tells everybody he got an A for every subject la st term. I'm afraid he's telling a fib - I happen to know he got at least one B, b ut he's too embarrassed to admit it. 他说：Johnny告诉大家自己上学期门门功课都得了A，恐怕他撒了个小谎，我碰巧知道他至少有一个B。
他只是不好意思承认。
Johnny虽然得了一个B，但是他还可以算是个优秀生。
他撒谎也许是因为别人对他期望过高，认为他样样都该得A，再说他的谎话也不会损害他人。
这样看来fib是无关紧要的小谎。
Fib是无伤大雅的小谎，有一种fib的动机甚至更容易被理解，是出于礼貌或者为了别伤害他人的感情。
这种清白无辜的谎言就称为:white lie。
White lie是动机善良的谎话。
换句话说，虽然没说实话，但是至少有理由这样做。
好，我们来听一个例子: 例句-2：I told Sally a white lie when she asked me how I liked her new party dress. I didn't like the color or the design but when I saw how happy she was with it, I told her it looked great. 他说：当Sally问我喜不喜欢她新的宴会服的时候，我对Sal ly撒了个无辜的谎言，其实我并不喜欢那件衣服的颜色和设计，但我看到Sally对那衣服的满意劲儿，我就告诉Sall y那衣服真漂亮。
An Introduction to Copulas with Applications
An Introduction to Copulas with ApplicationsSvenska Aktuarief¨o reningenStockholm2004-03-02Boualem Djehiche,KTH&Skandia LivHenrik Hult,University of CopenhagenI IntroductionII Introduction to copulasIII Measuring dependenceIV ApplicationsE-mail:boualem.djehiche@skandia.se,hult@math.ku.dkINTRODUCTIONStatistical models for portfolios in insurance andfinance •Understanding the uncertainty underlying variablitiy in claim sizes and pricefluctuations offinancial assets.•Measuring the risk of insurance/financial portfolios held by departments within the company or the entire company.•Take actions/decisions based on risk preferences.c 2004(B.Djehiche,H.Hult)1From observed data to measures of risk/pricing(1)Data collection.Observing insurance losses orfinancial losses.(2)Model building.Fit a statistical model to the observed data.(3)Compute risk.Evaluate a measure of the risk based on thefitted statistical model.(4)Pricing of insurance/financial contracts.c 2004(B.Djehiche,H.Hult)2Popular measures of risk•Value-at-Risk(VaR)Value-at-Risk at the level p(p=0.99)is the smallest number x such that the probability of losing more than x is less than1−p.•Expected Shortfall(ES)Expected Shortfall at the level p is the average size of thelosses that exceed VaR at level p.c 2004(B.Djehiche,H.Hult)3Value-at-Risk and Expected Shortfallc 2004(B.Djehiche,H.Hult)4Portfolio modelling(1)Data collection.(2)Build portfolio model.(3)Compute the loss distribution for the portfolio.(4)Compute measures of pute premiums of insurance contracts.c 2004(B.Djehiche,H.Hult)5Dependence modellingConsider the distribution of claims from two types of insurance, e.g.storm andflooding.•Is it enough to know the individual claim size distribution?•What if the claims are somehow dependent?c 2004(B.Djehiche,H.Hult)6Dependence modelling•Scatter plot of the two types of claims with different depen-dence structure but identical marginals.•Which effect does the dependence structure have on the dis-tribution of large losses for the portfolio?c 2004(B.Djehiche,H.Hult)7Why advanced dependence modelling?•New complex products in insurance andfinance result in port-folios with complex dependence structures.•Need for multivariate models with moreflexibility than the multivariate normal distribution.•Correlation is not a satisfactory dependence measure to cap-ture the observed advanced dependence structures.•Wrong dependence structure may lead to severe underesti-mation of the portfolio risk.•Marginals+Dependence=Portfolio modelc 2004(B.Djehiche,H.Hult)8INTRODUCTION TO COPULASBrief historical background-Copulas•The basic idea of a copula is to separate the dependence and the marginal distributions in a multivariate distribution(portfolio model).•1940’s:Hoeffding studies properties of multivariate distribu-tions•1959:The word copula appears for thefirst time(Sklar1959).•1998:Academic literature on how to use copulas in risk man-agement.•2004:Some insurance companies andfinancial institutions have started to use copulas as a risk management tool.c 2004(B.Djehiche,H.Hult)9Copula-a definitionDefinition:A d-dimensional copula is a distribution function on [0,1]d with standard uniform marginal distributions.2Example1:C(u,v)=uv.If U∼U(0,1)and V∼U(0,1) are independent,thenC(u,v)=uv=P(U≤u)P(V≤v)=P(U≤u,V≤v)=H(u,v), where H(u,v)is the distribution function of(U,V).C is called the independence copula.c 2004(B.Djehiche,H.Hult)10Independence copulac 2004(B.Djehiche,H.Hult)11A generic exampleIf(X,Y)is a pair of random variables with distribution function H(x,y)and marginal distributions F X(x)and F Y(y)respectively, then U=F X(X)∼U(0,1)and V=F Y(Y)∼U(0,1)and the distribution function of(U,V)is a copula.P(U≤u)=P(F X(X)≤u)=P(X≤F−1X (u))=F X(F−1X(u))=u.andC(u,v)=P(U≤u,V≤v)=P(X≤F−1X (u),Y≤F−1Y(v))=H(F−1X (u),F−1Y(v)).c 2004(B.Djehiche,H.Hult)12Illustration of Sklar’s theoremLeft:Simulation of bivariate normal distribution.Right:The associated copula.c 2004(B.Djehiche,H.Hult)13Sklar’s TheoremTheorem Let H be a joint df with marginal dfs F1,...,F d Then there exists a copula C such thatH(x1,...,x d)=C(F1(x1),...,F d(x d)).(1) Conversely,if C is a copula and F1,...,F d are distribution func-tions,then H defined by(1)is a joint distribution function with marginal dfs F1,...,F d.c 2004(B.Djehiche,H.Hult)14Important consequencesH(x1,...,x d)=C(F1(x1),...,F d(x d))•A copula describes how the marginals are tied together in the joint distribution.•In this way the joint df is decomposed into the marginal dfs and a copula.•The marginal dfs and the copula can be estimated separately.•Given a copula we can obtain many multivariate distributions by selecting different marginal dfs,H(x1,...,x d)=C(G1(x1),...,G d(x d))c 2004(B.Djehiche,H.Hult)15IllustrationLeft:Gaussian copula with different marginals.Middle:t2copula with different marginals.Right:Gumbel copula with different marginals.c 2004(B.Djehiche,H.Hult)16Example of copulasAll simulations with standard normal marginal distributions.Top left:Gumbel copula;Top right:Normal copula;Down left:t5copula;Down right:Clayton copula.c 2004(B.Djehiche,H.Hult)17MEASURING DEPENDENCECorrelationLinear correlation:(X,Y)=E((X−E(X))(Y−E(Y))),(X,Y)=1n−1ni=1(x i−x)(y i−y).•Sensitive to outliers.•Measures the“average dependence”between X and Y.•Invariant under strictly increasing linear transformations.c 2004(B.Djehiche,H.Hult)18Examples••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••GaussianX1Y 1-4-2024-4-224••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••tX2Y 2-4-2024-4-224•••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••GumbelX1Y 1024********2468101214••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••ClaytonX2Y 224681012142468101214Left:Samples from two distributions with standard normal mar-gins, =0.8Right:Samples from two distributions with Gamma(3,1)marginal dfs,linear correlation =0.5.c2004(B.Djehiche,H.Hult)19Rank correlationTwo pairs(x,y)and( x, y)are said to be concordant if(x− x)(y− y)>0and discordant if(x− x)(y− y)<0.Kendall’s tau:τ(X,Y)=P((X− X)(Y− Y)>0)−P((X− X)(Y− Y)<0) where( X, Y)is an independent copy of(X,Y).It is estimated byτ(X,Y)=#concordant pairs−#discordant pairs#pairs.c 2004(B.Djehiche,H.Hult)20Properties of Kendall’s tau•Insensitive to outliers.•Measures the“average dependence”between X and Y.•Invariant under strictly increasing transformations.•Kendall’s tau depends only on the copula of(X,Y).c 2004(B.Djehiche,H.Hult)21Emphasizing the tails•••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••GaussianX1Y 1-4-2024-4-2024••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••tX2Y 2-4-2024-4-2024Left:Samples from two distributions with standard normal mar-gins,and τ=0.6.c2004(B.Djehiche,H.Hult)22Tail dependenceDefinition:Let(X,Y)be a random vector with marginal dis-tribution functions F X and F Y.The coefficient of upper tail dependence of(X,Y)is defined asλU(X,Y)=limu 1P(Y>F−1Y(u)|X>F−1X(u)),provided that the limitλU∈[0,1]exists.The coefficient of lower tail dependence is defined asλL(X,Y)=limu 0P(Y≤F−1Y(u)|X≤F−1X(u)),provided that the limitλL∈[0,1]exists.IfλU>0(λL>0),then we say that(X,Y)has upper(lower)tail dependence.2 c 2004(B.Djehiche,H.Hult)23Illustration of upper tail dependence•••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••-10-5510-10-50510c 2004(B.Djehiche,H.Hult)24Example••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••GaussianX1Y 1-4-2024-4-2024••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••tX2Y 2-4-2024-4-2024Left:Samples from two distributions with standard normal mar-gins,τ=0.6.The left distribution (normal copula)has λU (X,Y )=0and the right distribution (t 2copula)has λU (X,Y )=0.3.c2004(B.Djehiche,H.Hult)25ExampleLeft:Samples from two distributions with t3margins,τ=0.6. The left distribution(normal copula)hasλU(X,Y)=0and the right distribution(t2copula)hasλU(X,Y)=0.3.c 2004(B.Djehiche,H.Hult)26APPLICATIONSApplications of copulas in risk management•Modelfitting.Finding a reasonable model for computing risk measures.•Stress testing.Under given conditions on marginal dfs and measures of dependence we can change copula to understand the sensitivity of the portfolio risk with respect to the depen-dence structrure.•Dynamicfinancial analysis.Copulas are useful when building large simulation models for long time horizons.c 2004(B.Djehiche,H.Hult)27An example from insurance•Portfolio with n risks(X1,...,X n)representing potential losses in different lines of business.•Company seeks protection against simultaneous big losses in different lines of business.•Reinsurance contract:payoutf((X i,k i);i=1,...,l)=li=11{Xi>k i}li=1(X i−k i).c 2004(B.Djehiche,H.Hult)28Example cont.•The reinsurer will price the contract by computing E(f((X i,k i);i= 1,...,l)).•For this the reinsurer needs the joint distribution H(x1,...,x l) which is difficult to obtain.In particular,data for big losses are rare.•He may be able to estimate marginal dfs and pairwise rank correlations.•Typically,Kendall’s tau estimates can be transformed into a estimates of the copula parameters.c 2004(B.Djehiche,H.Hult)29Example•Deciding upon a class of copulas(e.g.Normal or Gumbel)a calculation of the price of the contract can be performed.Pos-sibly by simulation.•The choice of copula family is crucial for pricing the contract.•Uncertainty in choosing the“right”copula family.•Choice of copula family depend on the partcular application and the underlying loss causing mechanism.c 2004(B.Djehiche,H.Hult)30Example •Consider payout probabilities off((X i,k i);i=1,...,l)=li=11{Xi>k i}li=1(X i−k i).for l=5,X i∼LN(0,1),τ(X i,X j)=0.5•Mirrored Clayton copula and Gaussian copula.c 2004(B.Djehiche,H.Hult)31SimulationsLeft:Payout probabilities for the reinsurance contract with nor-mal copula(solid)and mirrored Clayton copula(dashed). Right:Qoutient between payout probabilities(Clayton/Normal).c 2004(B.Djehiche,H.Hult)32Price of the reinsurance contractLeft:Price for the reinsurance contract with normal copula (solid)and mirrored Clayton copula(dashed).Right:Qoutient between prices(Clayton/Normal).c 2004(B.Djehiche,H.Hult)33References•Embrechts,P.,Lindskog,F.,McNeil A.(2003):Modelling De-pendence with Copulas and Applications to Risk Management. In:Handbook of Heavy Tailed Distributions in Finance,ed.S. Rachev,Elsevier,Chapter8,pp.329-384.Also available at: www.math.ethz.ch/∼baltes/ftp/papers.html•Embrechts,P.,McNeil,A.,Straumann,D.(2002)Correlation and dependence in risk management:properties and pitfalls. In:Risk Management:Value at Risk and Beyond,ed.M.A.H. Demptser,Cambridge University Press,Cambridge,pp.176-223.Also available at:www.math.ethz.ch/∼baltes/ftp/papers.html •Joe,H.(1997):Multivariate Models and Dependence Coc-nepts.Chapman&Hall,London.•Nelsen,R.(1999):An introduction to copulas.Springer,New York.c 2004(B.Djehiche,H.Hult)34。
IntroductionToBPDebate双语版
1st Speaker -- Prime Minister
第一发言者——首相
Upper House 上院 --- Defines and interprets the motion 定义和阐释辩题 --- Develops a case for the proposition in support of the motion 构建立论以支撑辩题
Leader of the Opposition Deputy Prime Minister
Байду номын сангаас
PM
LO
Deputy Leader of the Opposition
Lower House (Closing)
DPM
DLO
MG
MO
Member of Government
Member of Opposition Government Whip
2nd Speaker: Leader of Opposition
第二发言者——反对党领袖
-- Accepts the definition of the motioin接受定义 -- Refutes the case of the first Government反驳对方 立论 -- Construct one or more arguments against the Prime Minister‘s interpretation of the motion建构 一个或多个论点以反驳对方对辩题的阐释
Time --- 15 seconds or less
信息点（质询）
POI --- 信息点（质询） 谁来质询 --- 陈词者对方的任一辩手; 质询内容 --- 评论, 陈述, 提问…; 怎么质询 --- 举手示意 或者说 “质询” 禁止质询 --- 保护时间(陈词者发言时间的首尾各一分钟);
A Brief Introduction To University
Directions: For this part, you are allowed 30 minutes to write A Brief Introduction to the University. You should write least 120 words according to the following guidelines:
Since its establishment, the university has always steered itself toward the objective that its students have an overall healthy development. Not only does it provide the students with basic academic courses, but it manages to expose them to the up-to-date knowledge. Besides, students are free to participate in colorful campus activities and social practice, which are intended for broadening their mind and developing their potential talent.
Currently, both our faculty and students are making every effort to improve the quality of our education in the direction of a first-rate university. Thank you.
巴菲特三大经典演讲之二——1998年佛罗里达大学商学院演讲
巴菲特1998年佛罗里达大学MBA讲座及英语演讲视频（中英文本）这个视频是1998年巴菲特在佛罗里达大学给MBA学生做的一个讲座，不知为何在网上又被转载起来，视频因为录制得比较早，视频效果不好，但希望中英文对照的文稿能弥补这一缺点。
巴菲特其实口才非常不错，并不是说他能讲出多少“硬货”，而是他能够把最重要的投资哲理用非常通俗易懂的比喻来告诉大家，让即使对财务分析、市盈率等黑话一窍不通的人，所以读巴菲特写的东西一点都不累。
半瓶子才能晃出声响，真正大师的话是非常简单却富有哲理的。
在这片篇超级长的演讲稿里，不但讲了投资理念，还包括了面对工作机做人的态度，耐心读完的朋友，相信一定收获颇丰。
中英对照文本：Buffett: (holds mike) Testing: One million $, two million $….three million $. I would like to say a few words primarily and then the highlight for me will be getting your questions. I want to talk about what is on your mind.巴菲特：话筒测试，100万美元，200万美元.....300万美元。
我想先讲几分钟的套话，然后我就主要来接受你们的提问。
我想谈的是你们的所思所想。
我鼓励你们给我出难题，畅所欲言，言无不尽。
I urge you to throw hard balls, it’s more fun for me if you follow speed and speeches come in end. You can ask anything about except footbal l game last week in A&M, that’s out of limits. We have come here for some from Sun Trust, I have just attend the top meeting and I sat next to Jim·Williams who runs Sun Trust for many years and he wanted to be sure that I wear this Sun Trust shirt down here.我希望你们扔些高难度的球，如果你们的投球带些速度的话，我回答起来会更有兴致.你们几乎可以问任何问题，除了上个礼拜的Texas A & M的大学橄榄球赛，那超出我所能接受的极限了。
fab小分子抗体库构建的实验流程
英文回答：The process of constructing a small molecule antibody library through experimental means epasses several pivotal steps. The initial phase involves the meticulous selection of small molecules to be utilized as antigens, a decision that significantly influences the ultimate success of library construction. These small molecules must exhibit high levels of antigenicity and specificity to effectively yield a diverse and high-caliber array of antibodies. Subsequently, the preparation of immunization reagents ensues, entailing the formulation of small molecules into immunogens and the judicious selection of suitable adjuvants to bolster the immune response. Immunization isthen administered to an appropriate animal model, such asmice or rabbits, with close monitoring of the animals' antibody production throughout the process.通过实验构建一个小分子抗体库的过程意味着通过几个关键步骤。
anintroductionto...
IDRM8e, Chance-BrooksVersion: 1/21/10© 2010 Cengage Learning.All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. 1An Introduction to Derivatives and Risk Management , 8th EditionDon M. Chance and Robert BrooksTechnical Note: The Arbitrage PrincipleCh. 1, p. 11This technical note explains how arbitrage is eliminated in a well-functioning financial market. It uses the simple case of an asset with two unknown outcomes and a risk-free bond.Suppose the asset is currently price at S , and one period later it can go up to S + or S -. While there are probabilities that define how likely each outcome is, we do not know or care what they are. We also allow the existence of a risk-free bond that will pay an interest rate of r . Thus, $1 invested in this bond will pay off 1 + r one period later regardless of which way the asset moves.Let us consider two possible cases. Suppose S -/S > 1 + r and 1 + r > S +/S . In the first case, the S -/S is 1 plus the return on the stock if the worse of the two outcomes occurs. In the second case, S +/S is 1 plus the return on the stock if the better of the two outcomes occurs, with “better” and “worse” meaning the “lower” and “higher” stock prices. In the first case, S -/S > 1 + r , then the worst case outcome for the stock is better than the return on the risk-free asset. In that case, we could borrow S dollars at the risk-free rate and be assured that we would earn more from the stock than would be necessary to pay off the loan. In that case, everyone would do it so the stock price would rise from all of the buying until S -/S < 1 + r . In the second case, we could sell short the stock and use the money to buy the risk-free bond and be assured that we would have more than enough money from the interest on the bond to cover the worst possible outcome from shorting the stock and having to buy it back at the higher of the two possible prices. Naturally investors would jump at this opportunity and the stock price would fall from all of the shorting until 1 + r > S +/S .So we have two conditions that have to hold to avoid an arbitrage opportunity that would otherwise be quickly exploited:S -/S < 1 + rIDRM8e, Chance-BrooksVersion: 1/21/10 © 2010 Cengage Learning.All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. 21 + r > S +/SThis means that we have to haveS -/S < 1 + r < S +/S .In other words, the risk-free rate must lie between the lower return on the stock and the upper return on the stock. Otherwise, there would be an arbitrage property.Let’s write the above expression asa <b < cwhere a = S -/S , b = 1 + r , and c = S +/S . There is a simple rule in mathematics that if the above expression is true, it is possible to take a weighted average of a and c to obtain b . Let’s define the weights as p and 1 – p . Thus,b = (1 – p )a + pcor(1 + r ) = p (S +/S ) + (1 – p )S -/S .This means that 1(/).//r S S p S S S S−+−+−=− The value p is called the risk neutral or equivalent martingale probability and plays a very important role in pricing options. But what we have seen here is that it is not necessary to introduce an option to establish that such a probability exists if a market allows no arbitrage opportunities.In other words, when a financial market permits no arbitrage, the risky asset must not be dominated by the risk-free asset or vice versa. That is, it must not be possible to buy one asset and sell the other and be guaranteed to earn money without having to invest money. This is the essential idea behind the arbitrage rule.ReferencesThe general theorem of no-arbitrage trading is found in:IDRM8e, Chance-BrooksVersion: 1/21/10 © 2010 Cengage Learning.All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part. 3Harrison, J. M. and D. M. Kreps. Martingales and Arbitrage in Multiperiod Securities Markets. Journal of Economic Theory 20 (1970), 381-408.Jarrow, R. A. and S. M. Turnbull. Derivative Securities , 2nd . ed. Cincinnati: South-Western College Publishing, Ch. 6.Neftci, S. An Introduction to the Mathematics of Financial Derivatives , 2nd . ed. San Diego: Academic Press (2000), Ch. 3.Below is given annual work summary, do not need friends can download after editor deleted Welcome to visit againXXXX annual work summaryDear every leader, colleagues:Look back end of XXXX, XXXX years of work, have the joy of success in your work, have a collaboration with colleagues, working hard, also have disappointed when encountered difficulties and setbacks. Imperceptible in tense and orderly to be over a year, a year, under the loving care and guidance of the leadership of the company, under the support and help of colleagues, through their own efforts, various aspects have made certain progress, better to complete the job. For better work, sum up experience and lessons, will now work a brief summary.To continuously strengthen learning, improve their comprehensive quality. With good comprehensive quality is the precondition of completes the labor of duty and conditions. A year always put learning in the important position, trying to improve their comprehensive quality. Continuous learning professional skills, learn from surrounding colleagues with rich work experience, equip themselves with knowledge, the expanded aspect of knowledge, efforts to improve their comprehensive quality.The second Do best, strictly perform their responsibilities. Set up the company, to maximize the customer to the satisfaction of the company's products, do a good job in technical services and product promotion to the company. And collected on the properties of the products of the company, in order to make improvement in time, make the products better meet the using demand of the scene.Three to learn to be good at communication, coordinating assistance. On‐site technical service personnel should not only have strong professional technology, should also have good communication ability, a lot of a product due to improper operation to appear problem, but often not customers reflect the quality of no, so this time we need to find out the crux, and customer communication, standardized operation, to avoid customer's mistrust of the products and even the damage of the company's image. Some experiences in the past work, mentality is very important in the work, work to have passion, keep the smile of sunshine, can close the distance between people, easy to communicate with the customer. Do better in the daily work to communicate with customers and achieve customer satisfaction, excellent technical service every time, on behalf of the customer on our products much a understanding and trust.Fourth, we need to continue to learn professional knowledge, do practical grasp skilled operation. Over the past year, through continuous learning and fumble, studied the gas generation, collection and methods, gradually familiar with and master the company introduced the working principle, operation method of gas machine. With the help of the department leaders and colleagues, familiar with and master the launch of the division principle, debugging method of the control system, and to wuhan Chen Guchong garbage power plant of gas machine control system transformation, learn to debug, accumulated some experience. All in all, over the past year, did some work, have also made some achievements, but the results can only represent the past, there are some problems to work, can't meet the higher requirements. In the future work, I must develop the oneself advantage, lack of correct, foster strengths and circumvent weaknesses, for greater achievements. Looking forward to XXXX years of work, I'll be more efforts, constant progress in their jobs, make greater achievements. Every year I have progress, the growth of believe will get greater returns, I will my biggest contribution to the development of the company, believe inyourself do better next year!I wish you all work study progress in the year to come.。
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LPVs
MA RPVs
GLOBAL FIELD MASTERY
FOR INTERNAL TRAINING ONLY
Haissaguerre M et al: N Eng J Med 1998; 339: 659 – 66
Introduction of AF : Risk
FOR INTERNAL TRAINING ONLY
Introduction of AF: Epidemiology
• Most common clinically significant arrhythmia
About 4% of the general adult population Account for 1/3 of all patient discharges with arrhythmia
GLOBAL FIELD MASTERY
FOR INTERNAL TRAINING ONLY
Introduction of AF : Treatment
• Rate control: control the heart rate Drugs Therapy AVN Ablation +Pacemaker
Introduction of AF : Treatment
GLOBAL FIELD MASTERY
FOR INTERNAL TRAINING ONLY
2011 ACC/AHA/HRS Focused Update on the Management of Patients With Atrial Fibrillation (Updating the 2006 Guideline)
Longstanding Persistent Atrial Fibrillation:
Continuous AF of greater than 1 year duration
Introduction of AF : Classification
Introduction of AF :Mechanisms
Introduction of AF : Thrombosis
LAA small thrombus（5mm）
LA large thrombus
N Engl J Med 1969;281:555.
Introduction of AF : Symptoms
• Palpitation • Presyncope • Dyspnoea, fatique, lightheadedness • Syncope is uncommon • Symptom associated with Stroke
•Atrial Fibrillation is believed to be initiated by active firing foci localized
near or within the Pulmonary Veins. However, those foci can initiate a single re-entry circuit that will cause an flutter-like pattern or create multiple circuits with extremely chaotic activation.
Introduction of AF :Mechanisms
In 1998, Haissaguerre et al. Reported the incidence of foci firing from with the PV‘s
While the left image represent the location - the drawing on the right represents the firing incidence in a study performed before 1998, with the Left Superior PV being dominant.
RAA
LAA RAA
LAA RAA
LAA
AVR
Multiple Circuit Reentry
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AVR
Single circuit Reentry
AVR
Ectopic Focus
Nattel et al, Annu Rev Physiol 2000;62:51–77
• On ECG
lack of P waves Replaced by “f” wave irregularity of R waves
Introduction of AF:ECG
• Grossly disorganized atrial electric activity that is irregular in rate and rhythm.
• “Wavy baseline”. • Varied ventricular response. • Can be diagnosed by ECG
GLOBAL FIELD MASTERY
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Introduction of AF: IC ECG
GLOBAL FIELD MASTERY
• Rhythm control: turn AF to NSR Anti-arrhythmic Drugs Surgery
Catheter Ablation
• Anticoagulation therapy
GLOBAL FIELD MASTERY
FOR INTERNAL TRAINING ONLY
GLOBAL FIELD MASTERY
FOR INTERNAL TRAINING ONLY
J Cardiovasc Nurs 2004; 94
Introduction of AF : Classification
Paroxysmal Atrial Fibrillation:
Recurrent AF (≥2 episodes), that terminates spontaneously within 7days
• AF risk & prevalence increases with age
<1% in those <60s 8-10% in those>70s
GLOBAL FIELD MASTERY
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Introduction of AF :Epidemiology
GLOBAL FIELD MASTERY
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Introduction of AF : Increased mortality
Men mortality 1.9
Women mortality 1.5
Framingham investigators. Circulation.1998;98:946
Persistent Atrial Fibrillation:
AF sustains >7 days, or lasts less than 7 days but necessitates pharmacologic
or electrical cardioversion
Heart Rhythm Vol 4, No 6, June 2007
Summary
•The classification of A-fib •Associated EGM’s with A-fib •The mechanism of A-fib •The different treatment of A-fib
GLOBAL FIELD MASTERY
FOR INTERNAL TRAINING ONLY
GLOBAL FIELD MASTERY
FOR INTERNAL TRAINING ONLY
Introduction to AF
Learning Objectives
•Describe the classification of A-fib •Understand the arrhythmia mechanism •Identify associated EGM’s with A-fib •Describe different treatment of A-fib
GLOBAL FIELD MASTERY
FOR INTERNAL TRAINING Oefinition
• Atrial fibrillation is a rapid, irregular, and even chaotic form of atrial tachyarrhythmia- with an irregular ventricular response.
• Stroke : Increased disability & mortality
Thrombus mainly seen in LAA
• Decreased heart function & Heart Failure
Associated with decreased QOL(quality of life) Heart Failure