• 正版现货新书 车险厘定模型及应用 9787520325431 王选鹤著
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正版现货新书 车险厘定模型及应用 9787520325431 王选鹤著

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作者王选鹤著

出版社中国社会科学出版社

ISBN9787520325431

出版时间2019-12

装帧平装

开本其他

定价68元

货号9757363

上书时间2024-09-16

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商品描述
作者简介
王选鹤:东北财经大学金融学院讲师,硕士生导师,经济学博士后,研究方向为保险精算与风险管理。主持了国家自然科学基金项目、中国博士后科学基金特别资助项目和辽宁省社会科学规划基金青年项目等多项国家及省部级课题参与了国家社科基金重大项目和教育部人文社会科学重点研究基地重大项目,在SCI和CSSCI等核心期刊上发表多篇论文。

目录
章 绪论

节 选题背景

第二节 研究意义

第三节 文献综述

第四节 研究内容和创新点

第二章 非寿险损失数据特征及分布

节 非寿险损失数据结构及分布特征

第二节 损失次数分布

第三节 损失金额分布

第四节 累计损失分布

第五节 损失分布的尾部特征比较

第三章 广义线性模型

节 广义线性模型理论

第二节 模型检验

第三节 实证分析

第四章 GAMLSS模型

节 GAMLSS模型结构

第二节 GAMLSS模型的估计与检验

第三节 应用案例

第五章 混合分布回归模型

节 混合分布

第二节 分层混合分布回归模型

第三节 应用案例

第六章 相依风险精算模型

节 Copula函数概述

第二节 常用Copula函数

第三节 Copula函数参数估计

第四节 相依风险度量

第七章 基于多元分布的相依风险精算模型

节 相依两阶段损失模型结构

第二节 多元分布回归模型

第三节 相依两阶段模型损失预测与风险度量

第四节 应用案例

第八章 基于Copula函数的相依风险精算模型

节 三阶段模型基础和数据结构

第二节 三阶段模型构建

第三节 三阶段模型损失估计与风险度量

第四节 应用案例

第九章 基于机器学习的车险索赔概率预测模型

节 机器学习分类方法原理

第二节 机器学习分类方法的预测能力比较

第三节 车险索赔概率预测模型的构建

第十章 研究结论与展望

节 研究结论

第二节 研究不足与展望

参考文献

内容摘要
 本书将改进传统的广义线性模型定价方法,基于非寿险损失数据的零膨胀、过离散、厚尾和相依性等分布特征,把GAMLSS模型与Copula函数、多元分布回归模型有机地结合起来,构建符合非寿险损失分布特点的相依风险精算模型,并引入基于机器学习的车险索赔概率预测模型,实证分析国内的车险损失数据。
本书的研究内容和创新之处主要包含以下四个方面。
第一,结合零膨胀二元泊松回归模型和GAMLSS模型,构建相依两阶段损失模型。
第二,结合Copula函数、多元伽马分布回归模型和GAMLSS模型,推广三阶段损失模型。
第三,实证分析相依风险对于非寿险中费率厘定和风险度量的影响。
第四,基于商车费改视角研究保险公司定价能力。

精彩内容
本书将改进传统的广义线性模型定价方法,基于非寿险损失数据的零膨胀、过离散、厚尾和相依性等分布特征,把GAMLSS模型与Copula函数、多元分布回归模型有机地结合起来,构建符合非寿险损失分布特点的相依风险精算模型,并引入基于机器学习的车险索赔概率预测模型,实证分析国内的车险损失数据。本书的研究内容和创新之处主要包含以下四个方面。,结合零膨胀二元泊松回归模型和GAMLSS模型,构建相依两阶段损失模型。第二,结合Copula函数、多元伽马分布回归模型和GAMLSS模型,推广三阶段损失模型。第三,实证分析相依风险对于非寿险中费率厘定和风险度量的影响。 第四,基于商车费改视角研究保险公司定价能力。

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