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精算異質性問題研究:基于混合模型的視角 版權信息
- ISBN：9787550458611
- 條形碼：9787550458611 ; 978-7-5504-5861-1
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
精算異質性問題研究:基于混合模型的視角 本書特色
保險中的損失數據， 是精算費率厘定和準備金評估的基礎。 但標的物的風險不同， 使得用于刻畫風險大小的索賠次數、 賠款額和累積賠款額等數據特征具有異質性， 因此對這些數據的研究模型也變得復雜。混合模型是研究數據異質性的重要統計模型之一， 其通過加權的方式混合一些經典理論分布， 實現不同分量分布刻畫不同特征的目的， 其混合結構可以很好地解釋數據的異質性。本書將介紹一系列混合模型， 并討論其在精算費率厘定和未決賠款準備金評估中的應用。
精算異質性問題研究:基于混合模型的視角 內容簡介
本書介紹混合模型的基本概念、相關參數解釋和混合模型的形狀圖示等；然后討論混合模型的參數估計，并給出參數估計的一致性證明等；為優化保險產品的費率厘定，針對保險數據的免賠額、長尾性和異質性等問題，分解建立了左截斷的Erlang 混合模型、Erlang 極值混合模型、混合泊松模型等；為給出不同風險特征的合理解釋，以便更準確的定價，采用Open Mixed Poisson (OMP) 分布的開放式結構實現車險的自主風險分類，通過Poisson Regression (PR) 模型的回歸結構研究不同保單類的影響因素，實現針對不同風險客戶的分類和定價。*后，針對近期事故準備金的不穩定性和保單生效日期的不同，提出風險分類模型，實現了基于個體保單風險分類，然后按類別匯總近期未決賠款準備金的估計。
精算異質性問題研究:基于混合模型的視角 目錄
目錄
**章 混合模型簡介
**節 引言
第二節 混合模型的相關術語
第三節 Erlang混合模型的應用
第二章 混合模型參數估計的一致性
**節 引言
一、預備知識
二、一致性的文獻綜述
第二節 左截斷Erlang混合模型
第三節 懲罰函數
一、SCAD懲罰函數
二、iSCAD懲罰函數
三、iSCAD懲罰函數參數的解釋
四、iSCAD懲罰函數的性質
第四節 主要證明結果
一、相關條件的討論
二、有用的引理結果
三、參數一致性證明
第三章 左截斷Erlang混合模型及其應用
**節 引言
一、預備知識
二、混合模型參數估計的文獻
第二節 左截斷為l的Erlang混合模型
一、模型的建立
二、風險度量
三、參數估計
第三節 模擬實驗
第四節 實際數據的應用
附錄A Erlang混合模型三種方法下的估計結果
附錄B Erlang混合模型的R代碼
第四章 Erlang極值混合模型及其應用
**節 引言
第二節 Erlang極值混合模型
一、模型的建立
二、風險度量
三、參數估計
第三節 模擬實驗
第四節 實際數據的應用
附錄A Erlang極值混合模型R代碼
第五章 開放式混合泊松模型及其應用
**節 引言
第二節 開放式混合泊松模型
一、模型的建立
二、相關分布
第三節 參數估計
一、iSCAD懲罰函數
二、EM算法
三、初始值的選取
四、模型評價
第四節 實例分析
一、零膨脹數據
二、厚尾性數據
三、異質性數據
第五節 結論與建議
一、索賠次數多特征的研究結論
二、索賠次數多特征的建議
附錄A 開放式混合泊松模型R代碼
第六章 開放式混合泊松回歸模型及其應用
**節 引言
第二節 開放式混合泊松回歸模型
第三節 實例分析
一、數據來源及整理
二、保單分類
三、基于保單分類的影響因素分析
第四節 結論與建議
一、自主定價的研究結論
二、產險公司自主定價的建議
第七章 風險分類模型及其應用
**節 引言
第二節 風險分類模型
一、模型的假設和符號說明
二、模型的建立
三、準備金匯總
第三節 實例分析
一、數據來源及基本信息
二、風險分類
三、近期未決賠款準備金估計
第四節 結論與建議
一、準備金分類評估的研究結論
二、準備金分類評估的建議
附錄A 參數估計推導過程——EM算法
附錄B 風險分類模型R代碼
附錄C 數據運行過程
參考文獻
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精算異質性問題研究:基于混合模型的視角 作者簡介
殷崔紅，博士畢業于廈門大學，獲得理學博士學位，現為西南財經大學金融學院講師，長期從事保險精算的教學和科研工作。主要研究方向為保險精算、數據挖掘，混合模型等方面的研究。
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