• 全新正版图书 精算异质性问题研究:基于混合模型的视角殷崔红西南财经大学出版社9787550458611
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全新正版图书 精算异质性问题研究:基于混合模型的视角殷崔红西南财经大学出版社9787550458611

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作者殷崔红 著

出版社西南财经大学出版社

出版时间2023-07

版次1

装帧其他

货号文轩11.25

上书时间2024-11-25

   商品详情   

品相描述:全新
图书标准信息
  • 作者 殷崔红 著
  • 出版社 西南财经大学出版社
  • 出版时间 2023-07
  • 版次 1
  • ISBN 9787550458611
  • 定价 58.00元
  • 装帧 其他
  • 开本 32开
  • 页数 312页
  • 字数 165千字
【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。最后,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。
【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。
【目录】
目录           第一章  混合模型简介    第一节  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    第一节  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    第一节  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    第一节  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    第一节  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    第一节  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    第一节  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
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