《21世紀保險精要系列教材:精算模型》大體可以分為三部分，第一部分是風險模型，介紹隨機變數和風險度量的基本知識，討論短期內單個保單的理賠額分布和保單組合的總理賠額分布，以及保險公司在長期內的破產機率。第二部分是模型的估計和選擇，根據保險數據的特點，詳細闡述精算建模的兩種方法：經驗法和參數模型法。第三部分是信度理論和隨機模擬，研究如何合理利用先驗信息和索賠經驗對個體的未來損失進行預測，並介紹隨機模擬技術及其在精算模型中的席用。
基本介紹
- 書名：21世紀保險精要系列教材:精算模型
- 作者：肖爭艷
- 出版日期：2013年1月1日
- 語種：簡體中文
- ISBN：9787300166957
- 外文名：Actuarial Models
- 出版社：中國人民大學出版社
- 頁數：331頁
- 開本：16
- 品牌：中國人民大學出版社
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
《21世紀保險精要系列教材:精算模型》在內容的取捨上基本與北美壽險精算師考試的考試大綱相符。
圖書目錄
第1章隨機變數的基本知識
1.1機率空間、隨機變數及分布函式
1.2生存函式與危險率函式
1.3隨機變數的數字特徵
1.4隨機變數的矩母函式和母函式
1.5條件機率和條件期望
1.6獨立性
1.7風險度量VaR和TVaR
第2章個別保單的理賠額與理賠次數模型
2.1理賠額的分布
2.2理賠次數的分布
第3章短期個體風險模型
3.1S的數字特徵
3.2獨立隨機變數和的分布
3.3矩母函式和母函式法
3.4S分布近似計算法
第4章短期集體風險模型
4.1S的分布特徵
4.2複合泊松分布及其性質
4.3S的近似分布
4.4S分布的數值計算方法
4.5集體風險模型的套用
第5章長期聚合風險模型
5.1盈餘過程和破產機率
5.2連續時間模型破產機率的計算
5.3離散時間模型破產機率的計算
5.4調節係數與破產機率
第6章經驗模型
6.1數據類型
6.2完整個體數據的經驗模型
6.3分組數據的經驗模型
6.4非完整數據的經驗模型
6.5經驗估計的方差和區間估計
6.6對於大樣本數據的Kaplan—Meier近似估計
第7章參數模型
7.1參數估計
7.2區間估計與方差
7.3擬合優度檢驗
7.4模型的選擇
7.5多變數參數模型
第8章信度理論
8.1引言
8.2有限波動信度
8.3貝葉斯信度
8.4一致最精確信度模型
8.5經驗貝葉斯估計
第9章隨機模擬
9.1均勻分布隨機數與偽隨機數
9.2用反變換法產生一般分布的隨機數
9.3Cholesky分解和多元常態分配的模擬
9.4模擬樣本的容量問題
9.5模擬在精算模型中的套用舉例
9.6模擬在統計檢驗中的套用
9.7用自助法計算估計量的均方誤差
9.8股票價格的對數正態模型和模擬
9.9風險度量’VaR和’FVaR的模擬
附錄
附錄1常態分配表P（Z 附錄2x2分布表
附錄3常見的連續分布
附錄4常見的離散分布
參考文獻
1.1機率空間、隨機變數及分布函式
1.2生存函式與危險率函式
1.3隨機變數的數字特徵
1.4隨機變數的矩母函式和母函式
1.5條件機率和條件期望
1.6獨立性
1.7風險度量VaR和TVaR
第2章個別保單的理賠額與理賠次數模型
2.1理賠額的分布
2.2理賠次數的分布
第3章短期個體風險模型
3.1S的數字特徵
3.2獨立隨機變數和的分布
3.3矩母函式和母函式法
3.4S分布近似計算法
第4章短期集體風險模型
4.1S的分布特徵
4.2複合泊松分布及其性質
4.3S的近似分布
4.4S分布的數值計算方法
4.5集體風險模型的套用
第5章長期聚合風險模型
5.1盈餘過程和破產機率
5.2連續時間模型破產機率的計算
5.3離散時間模型破產機率的計算
5.4調節係數與破產機率
第6章經驗模型
6.1數據類型
6.2完整個體數據的經驗模型
6.3分組數據的經驗模型
6.4非完整數據的經驗模型
6.5經驗估計的方差和區間估計
6.6對於大樣本數據的Kaplan—Meier近似估計
第7章參數模型
7.1參數估計
7.2區間估計與方差
7.3擬合優度檢驗
7.4模型的選擇
7.5多變數參數模型
第8章信度理論
8.1引言
8.2有限波動信度
8.3貝葉斯信度
8.4一致最精確信度模型
8.5經驗貝葉斯估計
第9章隨機模擬
9.1均勻分布隨機數與偽隨機數
9.2用反變換法產生一般分布的隨機數
9.3Cholesky分解和多元常態分配的模擬
9.4模擬樣本的容量問題
9.5模擬在精算模型中的套用舉例
9.6模擬在統計檢驗中的套用
9.7用自助法計算估計量的均方誤差
9.8股票價格的對數正態模型和模擬
9.9風險度量’VaR和’FVaR的模擬
附錄
附錄1常態分配表P（Z 附錄2x2分布表
附錄3常見的連續分布
附錄4常見的離散分布
參考文獻
