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风险模型与非寿险精算学

课程类型：选修课

发布时间：2022-07-25 11:08:10

主讲教师：

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建议学分：0.00分

课程编码：aymk000824

1损失分布

{1}--1.0分布的基本概念（4分钟）

{2}--1.1连续随机变量分布（16分钟）

{3}--1.2离散随机变量分布（9分钟）

{4}--1.3参数估计（7分钟）

{5}--1.4拟合优度检验（3分钟）

{6}--1.5混合分布（4分钟）

{7}--1.6真题（3分钟）

2再保险

{1}--2.1分保协议（7分钟）

{2}--2.2特定分布（11分钟）

{3}--2.3通货膨胀（7分钟）

{4}--2.4参数估计（4分钟）

{5}--2.5超额保单&2.6真题（9分钟）

3风险模型(一)

{1}--3.1承保风险的一般特征（3分钟）

{2}--3.2短期保险合约建模（8分钟）

{3}--3.3聚合风险模型（24分钟）

{4}--3.4真题（4分钟）

4风险模型(二)

{1}--4.1比例和超额赔款再保险的总索赔分布（17分钟）

{2}--4.2个体风险模型（8分钟）

{3}--4.3参数可变性不确定性（21分钟）

5COPULA

{1}--5.1Copula的概念和性质（27分钟）

{2}--5.2copula的构造（23分钟）

{3}--5.3应用与拟合（17分钟）

6极值理论

{1}--6.1广义极值分布（16分钟）

{2}--6.2区块极值法（2分钟）

{3}--6.3广义极值分布的应用（2分钟）

{4}--6.4广义帕累托分布（13分钟）

7时间序列分析（一）

{1}--7.1单变量时间序列的特点（3分钟）

{2}--7.2平稳随机序列（8分钟）

{3}--7.3时间序列的主要线性模型（35分钟）

8时间序列分析（二）

{1}--8.1补偿趋势和季节性（5分钟）

{2}--8.2识别MA(q)和AR(p)模型（6分钟）

{3}--8.3用Box-Jenkins拟合时间序列模型（7分钟）

{4}--8.4预测（4分钟）

{5}--8.5多元时间序列模型（7分钟）

{6}--8.6一些特殊的非平稳和非线性时间序列模型（7分钟）

9机器学习

{1}--9.1机器学习概念（4分钟）

{2}--9.2机器学习的分支（7分钟）

{3}--9.3有监督学习应用（20分钟）

{4}--9.4无监督学习应用（16分钟）

10贝叶斯统计

{1}--10.1贝叶斯理论（6分钟）

{2}--10.2先验分布和后验分布（10分钟）

{3}--10.3损失函数（18分钟）

{4}--10.4真题（4分钟）

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