非壽險索賠準(zhǔn)備金評估：統(tǒng)計模型與方法

定　價：￥58.00

作　者：	段白鴿著
出版社：	北京大學(xué)出版社
叢編項：	高等院校金融數(shù)學(xué)叢書
標(biāo)　簽：	暫缺

購買這本書可以去

ISBN：	9787301290521	出版時間：	2018-01-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	284	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　《非壽險索賠準(zhǔn)備金評估：統(tǒng)計模型與方法》在吸取索賠準(zhǔn)備金評估經(jīng)典著作的基礎(chǔ)上，提出一元評估隨機性方法的三個層次（即無分布假設(shè)、有分布假設(shè)、在分層結(jié)構(gòu)下考慮各種分布假設(shè)），并將其擴展到兩類多元評估隨機性方法中.本書敘述遵循由簡單到復(fù)雜的寫作思路，在結(jié)構(gòu)安排上做到循序漸進、由淺入深、深入淺出.全書內(nèi)容共分七章：一章為引言，第二至四章介紹一元評估隨機性方法；第五、六章介紹兩類多元評估隨機性方法；第七章探討各種評估方法的穩(wěn)健推斷工具.　本書特色在于：一，涵蓋了一元和兩類多元評估方法；第二，將一元和兩類多元評估的波動性度量從二階矩MSEP估計提升到預(yù)測分布模擬，拓展了準(zhǔn)備金評估的不確定性風(fēng)險度量研究；第三，各章內(nèi)容涉及復(fù)雜的數(shù)值計算，故每章給出了大量的數(shù)值實例，便于讀者理解和參考；第四，使用R軟件和WinBUGS軟件對各種評估方法進行編程實現(xiàn)，算法極具靈活性和可移植性（對相應(yīng)的算法程序感興趣的讀者可與作者聯(lián)系： duanbaige@fudan.edu.cn）.　本書適用于高校保險精算專業(yè)研究生教學(xué)，也是精算從業(yè)人員掌握準(zhǔn)備金評估技術(shù)的重要參考書。

作者簡介

　　段白鴿，經(jīng)濟學(xué)博士，中國準(zhǔn)精算師。現(xiàn)為復(fù)旦大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院風(fēng)險管理與保險學(xué)系講師，研究方向為統(tǒng)計精算與定量風(fēng)險管理、不確定經(jīng)濟學(xué)。為復(fù)旦大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院風(fēng)險管理與保險學(xué)系本科生開設(shè)“保險經(jīng)濟學(xué)”“保險心理學(xué)”“人壽與健康保險”三門專業(yè)必修課程；合作出版了圖書《非壽險索賠準(zhǔn)備金評估隨機性方法》《壽險精算習(xí)題解答》。

圖書目錄

第一章引言
第一節(jié) 索賠準(zhǔn)備金評估簡介
1.1.1 評估背景
1.1.2 評估數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
1.1.3 評估分類
第二節(jié) 索賠準(zhǔn)備金評估方法
1.2.1 評估方法的發(fā)展歷程
1.2.2 一元評估隨機性方法
1.2.3 多元評估隨機性方法
1.2.4 本書內(nèi)容結(jié)構(gòu)
第二章無分布假設(shè)的隨機性鏈梯法
第一節(jié) 無分布假設(shè)的Mack模型
2.1.1 Mack模型
2.1.2 Mack模型中條件MSEP的定義和估計
2.1.3 數(shù)值實例
第二節(jié) 非參數(shù)Bootstrap方法
2.2.1 基于非參數(shù)Bootstrap方法的隨機性鏈梯法
2.2.2 非參數(shù)Bootstrap方法中MSEP的定義和估計
2.2.3 數(shù)值實例
第三節(jié) 本章小結(jié)
第三章隨機性索賠準(zhǔn)備金評估的分布模型
第一節(jié) 廣義線性模型
3.1.1 GLM的基本框架
3.1.2 基于過度分散泊松模型的隨機性鏈梯法
3.1.3 數(shù)值實例
第二節(jié) 對數(shù)正態(tài)模型
3.2.1 對數(shù)正態(tài)模型
3.2.2 在對數(shù)正態(tài)模型中應(yīng)用Bootstrap方法模擬預(yù)測分布
3.2.3 數(shù)值實例
第三節(jié) 索賠進展過程的曲線擬合模型
3.3.1 索賠進展過程建模
3.3.2 索賠準(zhǔn)備金的估計和波動性度量
3.3.3 數(shù)值實例
3.3.4 主要結(jié)論
第四節(jié) 本章小結(jié)
第四章索賠準(zhǔn)備金評估的分層模型
第一節(jié) 分層模型
4.1.1 分層模型的基本思想
4.1.2 分層模型的模型結(jié)構(gòu)
第二節(jié) 索賠準(zhǔn)備金評估的非線性分層模型
4.2.1 非線性分層增長曲線模型
4.2.2 數(shù)值實例
4.2.3 主要結(jié)論與建議
第三節(jié) 索賠準(zhǔn)備金評估的貝葉斯非線性分層模型
4.3.1 貝葉斯建模分析的基本框架
4.3.2 貝葉斯非線性分層模型
4.3.3 數(shù)值實例
4.3.4 主要結(jié)論與建議
第四節(jié) 本章小結(jié)
第五章考慮不同類型賠款數(shù)據(jù)相關(guān)性的多元索賠準(zhǔn)備金評估方法
第一節(jié) 隨機性準(zhǔn)備金進展法
5.1.1 準(zhǔn)備金進展法
5.1.2 基于Bootstrap方法的隨機性準(zhǔn)備金進展法
5.1.3 數(shù)值實例
第二節(jié) 隨機性Munich鏈梯法
5.2.1 鏈梯法的缺陷及改進的思路
5.2.2 Munich鏈梯法
5.2.3 基于Bootstrap方法的隨機性Munich鏈梯法
5.2.4 數(shù)值實例
第三節(jié) 考慮不同類型賠款數(shù)據(jù)相關(guān)性的隨機性準(zhǔn)備金進展法
5.3.1 準(zhǔn)備金進展法的不足及改進
5.3.2 考慮不同類型賠款數(shù)據(jù)相關(guān)性的隨機性準(zhǔn)備金進展法
5.3.3 數(shù)值實例
第四節(jié) 本章小結(jié)
第六章基于不同業(yè)務(wù)線相依性的多元索賠準(zhǔn)備金評估方法
第一節(jié) 一般的多元框架
第二節(jié) 多元鏈梯法
6.2.1 多元CL模型
6.2.2 多元CL模型中MSEP的定義和估計
6.2.3 數(shù)值實例
第三節(jié) 多元可加損失準(zhǔn)備金評估方法
6.3.1 多元ALR模型
6.3.2 多元ALR模型中條件MSEP的估計
6.3.3 數(shù)值實例
第四節(jié) 多元CL和ALR混合模型
6.4.1 多元CL和ALR混合模型
6.4.2 多元CL和ALR混合模型中MSEP的估計
6.4.3 數(shù)值實例
第五節(jié) 多元索賠準(zhǔn)備金評估的貝葉斯非線性分層模型
6.5.1 貝葉斯分層建模方法的引入
6.5.2 貝葉斯非線性分層模型
6.5.3 數(shù)值實例
第六節(jié) 本章小結(jié)
第七章穩(wěn)健索賠準(zhǔn)備金評估方法
第一節(jié) 考慮離群值的穩(wěn)健鏈梯法
7.1.1 鏈梯法
7.1.2 穩(wěn)健鏈梯法
7.1.3 數(shù)值實例
7.1.4 主要結(jié)論與建議
第二節(jié) 考慮離群值的穩(wěn)健廣義線性模型
7.2.1 GLM的穩(wěn)健估計與索賠準(zhǔn)備金評估
7.2.2 基于GLM和RGLM的索賠準(zhǔn)備金評估
7.2.3 數(shù)值實例
第三節(jié) 本章小結(jié)
參考文獻
附錄
附錄A 逆向計算與過度分散泊松模型和鏈梯法的一致性
附錄B 考慮分?jǐn)?shù)進展年和分?jǐn)?shù)進展月的不同暴露期調(diào)整
附錄C 關(guān)于對數(shù)似然函數(shù)的導(dǎo)數(shù)計算
附錄D Wishart分布
附錄E 殘差的標(biāo)準(zhǔn)差為小于1的常數(shù)的證明