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精算异质性问题研究:基于混合模型的视角 版权信息
- ISBN：9787550458611
- 条形码：9787550458611 ; 978-7-5504-5861-1
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
精算异质性问题研究:基于混合模型的视角 本书特色
保险中的损失数据， 是精算费率厘定和准备金评估的基础。 但标的物的风险不同， 使得用于刻画风险大小的索赔次数、 赔款额和累积赔款额等数据特征具有异质性， 因此对这些数据的研究模型也变得复杂。混合模型是研究数据异质性的重要统计模型之一， 其通过加权的方式混合一些经典理论分布， 实现不同分量分布刻画不同特征的目的， 其混合结构可以很好地解释数据的异质性。本书将介绍一系列混合模型， 并讨论其在精算费率厘定和未决赔款准备金评估中的应用。
精算异质性问题研究:基于混合模型的视角 内容简介
本书介绍混合模型的基本概念、相关参数解释和混合模型的形状图示等；然后讨论混合模型的参数估计，并给出参数估计的一致性证明等；为优化保险产品的费率厘定，针对保险数据的免赔额、长尾性和异质性等问题，分解建立了左截断的Erlang 混合模型、Erlang 极值混合模型、混合泊松模型等；为给出不同风险特征的合理解释，以便更准确的定价，采用Open Mixed Poisson (OMP) 分布的开放式结构实现车险的自主风险分类，通过Poisson Regression (PR) 模型的回归结构研究不同保单类的影响因素，实现针对不同风险客户的分类和定价。*后，针对近期事故准备金的不稳定性和保单生效日期的不同，提出风险分类模型，实现了基于个体保单风险分类，然后按类别汇总近期未决赔款准备金的估计。
精算异质性问题研究:基于混合模型的视角 目录
目录
**章 混合模型简介
**节 引言
第二节 混合模型的相关术语
第三节 Erlang混合模型的应用
第二章 混合模型参数估计的一致性
**节 引言
一、预备知识
二、一致性的文献综述
第二节 左截断Erlang混合模型
第三节 惩罚函数
一、SCAD惩罚函数
二、iSCAD惩罚函数
三、iSCAD惩罚函数参数的解释
四、iSCAD惩罚函数的性质
第四节 主要证明结果
一、相关条件的讨论
二、有用的引理结果
三、参数一致性证明
第三章 左截断Erlang混合模型及其应用
**节 引言
一、预备知识
二、混合模型参数估计的文献
第二节 左截断为l的Erlang混合模型
一、模型的建立
二、风险度量
三、参数估计
第三节 模拟实验
第四节 实际数据的应用
附录A Erlang混合模型三种方法下的估计结果
附录B Erlang混合模型的R代码
第四章 Erlang极值混合模型及其应用
**节 引言
第二节 Erlang极值混合模型
一、模型的建立
二、风险度量
三、参数估计
第三节 模拟实验
第四节 实际数据的应用
附录A Erlang极值混合模型R代码
第五章 开放式混合泊松模型及其应用
**节 引言
第二节 开放式混合泊松模型
一、模型的建立
二、相关分布
第三节 参数估计
一、iSCAD惩罚函数
二、EM算法
三、初始值的选取
四、模型评价
第四节 实例分析
一、零膨胀数据
二、厚尾性数据
三、异质性数据
第五节 结论与建议
一、索赔次数多特征的研究结论
二、索赔次数多特征的建议
附录A 开放式混合泊松模型R代码
第六章 开放式混合泊松回归模型及其应用
**节 引言
第二节 开放式混合泊松回归模型
第三节 实例分析
一、数据来源及整理
二、保单分类
三、基于保单分类的影响因素分析
第四节 结论与建议
一、自主定价的研究结论
二、产险公司自主定价的建议
第七章 风险分类模型及其应用
**节 引言
第二节 风险分类模型
一、模型的假设和符号说明
二、模型的建立
三、准备金汇总
第三节 实例分析
一、数据来源及基本信息
二、风险分类
三、近期未决赔款准备金估计
第四节 结论与建议
一、准备金分类评估的研究结论
二、准备金分类评估的建议
附录A 参数估计推导过程——EM算法
附录B 风险分类模型R代码
附录C 数据运行过程
参考文献
展开全部
精算异质性问题研究:基于混合模型的视角 作者简介
殷崔红，博士毕业于厦门大学，获得理学博士学位，现为西南财经大学金融学院讲师，长期从事保险精算的教学和科研工作。主要研究方向为保险精算、数据挖掘，混合模型等方面的研究。
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