"损失模型-从数据到决策"全面讨论了精算损失模型和精算建模方法,共分5个部分.第2部分至第5部分是"损失模型:从数据到决策"的核心,汇总了精算模型和精算建模方法2个体系的内容.第2部分除介绍一般损失模型常用的概率分布外,还介绍了保险精算中最基本的索赔频率模型,索赔额模型以及总损失模型,并在此基础上讨论了破产理论模型.随后3个部分的核心主题是精算建模方法,从经验建模方法到参数化(统计)建模,直至最后第5部分的模型修正方法和随机模拟方法.ISBN: 9787115190437 开本: 16 定价: 89.00 元 "损失模型:从数据到决策"是北美精算考试当前考试体系课程MLC和C的指定参考书,是从事金融和精算工作的专业人士很有价值的参考书,也可作为高等学校金融和精算方向相关课程的参考教材. StuartA.Klugman,著名统计学家.美国德雷克(Drake)大学精算学教授,SOA(北美精算师协会)会士,并曾任该协会副主席(2001-2003). HarryH.Panjer,著名统计学家.加拿大滑铁卢大学统计精算系荣休教授,曾任加拿大精算学会主席(1997-1998),SOA主席(2002-2003). GordonE.Willmot,加拿大滑铁卢大学统计精算系教授,是国际风险理论研究方面的著名学者,曾担任SOA精算考试相关课程的建设工作. 译者简介: 吴岚,北京大学数学科学学院金融数学系副教授,中国精算学会会员,北京大学博士(数理统计专业)毕业. 1990年至今在北京大学数学科学学院任教,主要讲授课程:"风险理论","金融统计方法".1997年开始从事金融数学与精算学的教学和科研工作,参加国家自然科学基金,国家科技部973项目等相关的研究工作,并参与保险行业偿付能力监管标准方面的技术工作以及中国精算协会的精算教育方面的工作. 主要研究方向为金融风险管理与精算学.具体的研究领域:投资连结的寿险产品的定价和风险管理,保险公司资产负债管理技术,商业银行信用风险模型,金融机构监管的风险资本模型等. "损失模型-从数据到决策"是精算领域的一部经典著作,也是北美精算师协会(SOA)和北美产险精算师协会(CAS)考试的指定参考书,被国内外众多著名高校采用为教材或者教学参考书. 书中全面探讨了精算损失模型和精算建模方法,并创造性地将概率模型和统计建模有机地结合起来,其中大量的实证案例分析,更有助于读者理解如何将精算理论运用于保险实务. 第一部分引言 第1章建模 1.1模型化方法 1.1.1建模流程 1.1.2建模方法的优势 1.2本书的结构 第二部分精算模型 第2章随机变量 2.1引言 2.2重要函数和4个模型 习题 第3章分布函数的数字特征 3.1矩 习题 3.2分位数 习题 3.3生成函数与随机变量和 习题 第4章分布函数的分类与构造 4.1引言 4.2参数的作用 4.2.1参数分布和尺度分布 4.2.2参数分布族 4.2.3有限混合分布 4.2.4数据依赖型分布 习题 4.3厚尾情形 4.3.1矩的存在性 4.3.2极限比 4.3.3损失率和平均剩余生命函数 习题 4.4构造新的分布 4.4.1引言 4.4.2倍数变换 4.4.3幂变换 4.4.4指数变换 4.4.5混合 4.4.6含瑕点的风险率模型 4.4.7分段 习题 4.5常用分布及其相互关系 4.5.1引言 4.5.2两参数分布族 4.5.3分布的极限 习题 4.6离散分布 4.6.1引言 4.6.2Poisson分布 4.6.3负二项分布 4.6.4二项分布 4.6.5(a,b,o)分布类 4.6.6分布在零点的截断和修正 4.6.7频率的复合模型 4.6.8复合Poisson分布族的性质 4.6.9混合频率模型 4.6.10混合Poisson 4.6.11频率计算中风险暴露的,作用 4.6.12离散分布总结 习题 第5章保险责任调整后的索赔频率和索赔量 5.1引言 5.2免赔 习题 5.3损失缩减率以及通货膨胀对普通免赔的影响 习题 5.4保单限额 习题 5.5分保,免赔和限额 习题 5.6免赔对索赔频率的影响 习题 第6章总损失模型 6.1引言 习题 6.2模型选择 习题 6.3总索赔的复合模型 习题 6.4解析结果 习题 6.5计算总索赔额的分布 6.6递归方法 6.6.1在复合索赔频率模型中的应用 6.6.2溢出问题 6.6.3数值稳定性 6.6.4连续的损失分布 6.6.5构造算数分布 习题 6.7个体保单的更改对总赔付额的影响 习题 6.8近似分布的计算 6.8.1算术分布 6.8.2经验分布 6.8.3分段线性累积分布函数 习题 6.9反演方法 6.9.1快速傅里叶变换 6.9.2直接数值反演 习题 6.10不同方法的比较 6.11个体风险模型 6.11.1参数的近似 6.11.2总分布的精确计算 6.11.3复合Poisson近似 习题 第7章离散时间破产模型 7.1引言 7.2保险过程模型 7.2.1过程 7.2.2保险模型 7.2.3破产 7.3离散时间有限破产概率 7.3.1离散时间过程 7.3.2计算破产概率 习题 第8章连续时间破产模型 8.1引言 8.1.1Poisson过程 8.1.2连续时间的相关问题 8.2调节系数和Lundberg$不等式 8.2.1调节系数 8.2.2Lundberg不等式 习题 8.3微积分方程 习题 8.4最大总损失 习题 8.5Cramer渐近破产公式和Tijms近似 习题 8.6布朗运动风险过程 8.7布朗运动和破产概率0 第三部分经验模型的构造 第9章数理统计基础 9.1引言 9.2点估计 9.2.1引言 9.2.2估计量的评估 习题 9.3区间估计 习题 9.4假设检验 习题 第10章基于完整数据的统计估计 10.1引言 10.2完整个体数据的经验分布 习题 10.3分组数据的经验分布 习题 第11章基于修正数据的统计估计 11.1点估计 习题 11.2均值,方差以及置信区间的估计 习题 11.3核密度模型 习题 11.4大数据集合的近似计算 11.4.1引言 11.4.2Kaplan-Meier近似 11.4.3多元衰减表 习题 第四部分参数化统计方法 第12章参数估计 12.1矩方法和分位点匹配 习题 12.2最大似然估计 12.2.1引言 12.2.2完全的个体数据 12.2.3完全的分组数据 12.2.4截断或删失数据 习题 12.3方差和区间估计 习题 12.4贝叶斯估计 12.4.1定义和贝叶斯定理 12.4.2推断和预测 12.4.3共轭先验分布和线性指数族 12.4.4计算问题 习题 12.5离散分布的估计 12.5.1Poisson分布 12.5.2负二项分布 12.5.3二项分布 12.5.4(a,b,1)分布族 12.5.5复合模型 12.5.6最大似然估计风险暴露水平的作用 习题 12.6二元模型 12.6.1引言 12.6.2耦合函数 习题 12.7协变量模型 12.7.1引言 12.7.2比例风险模型 12.7.3广义线性和加速失效模型 习题 第13章模型选择 13.1引言 13.2数据和模型的表示 13.3密度函数与分布函数的图像比较 习题 13.4假设检验 13.4.1Kolmogorov-Smirnov检验 13.4.2Anderson-Darling检验 13.4.3卡方(X2)拟合优度检验 13.4.4似然比检验 习题 13.5模型选择 13.5.1引言 13.5.2主观判断法 13.5.3评分法 习题 第14章实例 14.1引言 14.2死亡时间 14.2.1数据 14.2.2基本计算 习题 14.3从事故发生到报告的时间 14.3.1问题和数据 14.3.2分析 14.4赔付额 14.4.1数据 14.4.2第一个模型 14.4.3第二个模型 14.5总损失实例I 14.6总损失实例II 14.6.1单个保单的分布 14.6.2100个保单 -  - 超额损失保单组 14.6.3100个保单 -  - 总损失止损处理 14.6.4数值卷积计算 综合习题 第五部分统计估计的调整及随机模拟 第15章插值与平滑 15.1引言 15.2多项式插值与平滑 习题 15.3三次样条插值 习题 15.4样条近似函数 习题 15.5样条的外推 习题 15.6平滑样条 习题 第16章信度理论 16.1引言 16.2统计学概念 16.2.1条件分布 16.2.2条件期望 16.2.3非参数型无偏估计量 习题 16.3有限波动信度理论 16.3.1完全信度 16.3.2部分信度 16.3.3关于有限波动信度方法的一些问题 16.3.4备注 习题 16.4最大精度信度理论 16.4.1引言 16.4.2贝叶斯方法 16.4.3信度保费 16.4.4Bǔhlmann模型 16.4.5Bǔhlmann-Straub模型 16.4.6精确信度 16.4.7线性保费,贝叶斯保费和无信度之间的比较 16.4.8备注 习题 16.5经验贝叶斯参数估计 16.5.1非参数估计 16.5.2半参数估计 16.5.3参数估计 16.5.4备注 习题 第17章随机模拟 17.1随机模拟的基础知识 习题 17.2精算建模中的随机模拟实例 17.2.1总体损失计算 17.2.2无独立性或同分布假设的例子 17.2.3两个例子的模拟分析 17.2.4统计分析 习题 附录A连续分布函数 附录B离散分布 附录C损失频率和损失程度的关系 附录D递归公式 附录E损失程度分布的离散化方法 附录F数值优化和方程组求解 参考文献 索引