Peixun.net > 视频 > 其他 > 风险模型与非寿险精算

风险模型与非寿险精算

难度系数:
课时:394 分钟| 264人学习 分享 收藏
培养风险分析、精算分析思维、激发统计分析兴趣,掌握观察和分析风险的正确方法和解决风险拟合实际问题的能力,为进一步学习非寿险精算实务课程打下坚实的基础。
课程面向精算学、统计学、保险学、金融学学生,讲授风险模型与非寿险精算学的基础知识。
会员免费 加入会员

风险模型与非寿险精算

第一章 损失分布

1-1 连续变量随机分布立即播放

1-2 离散随机变量分布立即播放

1-3 估计立即播放

1-4 拟合优度检验立即播放

1-5 混合分布立即播放

1-6 真题立即播放

第二章 再保险

2-1 导论+分保协议加入会员

2-2 特殊分布加入会员

2-3 通货膨胀加入会员

2-4 估计加入会员

2-5 超额保单,真题加入会员

第三章 风险模型(一)

3-1 承保风险的一般特征加入会员

3-2 短期保险合同模型加入会员

3-3 聚合风险模型加入会员

3-4 真题加入会员

第四章 风险模型(二)

4-1 比例和超额赔款再保险的总索赔分布加入会员

4-2 个体风险模型加入会员

4-3 参数可变性不确定性加入会员

第五章 COPULA

5-1 Copula的概念和性质加入会员

5-2 copula的构造加入会员

5-3 应用与拟合加入会员

第六章 广义极值概论

6-1 广义极值分布加入会员

6-2 区块极值法加入会员

6-3 广义极值分布的应用加入会员

6-4 广义帕累托分布加入会员

第七章 时间序列分析(一)

7-1 单变量时间序列的特点加入会员

7-2 平稳时间序列加入会员

7-3 时间序列的主要线性模型加入会员

第八章 时间序列分析(二)

8-1 趋势和季节性加入会员

8-2 时间序列分析2加入会员

8-3 用Box-Jenkins法拟合时间序列模型加入会员

第九章 机器学习

9-1 机器学习概念加入会员

9-2 有监督学习应用加入会员

9-3 无监督学习应用加入会员

第十章 贝叶斯统计

10-1 贝叶斯理论加入会员

10-2 先验分布和后验分布加入会员

10-3 损失函数加入会员

第十一章 贝叶斯信度

11-1 信度理论加入会员

11-2 贝叶斯信度加入会员

11-3 真题加入会员

第十二章 经验贝叶斯信度理论

12-1 经验贝叶斯信度理论加入会员

12-2 EBCT模型2加入会员

12-3 真题加入会员

第十三章 广义线性模型

13-1 指数分布族加入会员

13-2 链接函数和线性预测子加入会员

13-3 模型估计加入会员

13-4 残差分析和模型拟合评估加入会员

第十四章 流量三角

14-1 损失进展法加入会员

14-2 案均赔偿法定加入会员


获取本课程课件

微信扫描二维码

关注 经管大学堂

回复关键词 : 精算课件


课程简介

课程包含风险模型与非寿险精算学的基础知识

全面覆盖英国精算师协会的CS2考试内容


讲师简介

谢远涛 教授


对外经济贸易大学保险学院教授、博导


美国风险与保险协会 (American Risk and Insurance Association, ARIA) 会员

中国工业与应用数学学会金融数学与金融工程专委会精算与保险青年委员

中华预防医学会健康保险专业委员会常委

注册金融风险管理师协会(ICFRM)学术委员会专家委员

中国留美经济学会 (Chinese Economists Society, CES) 会员


章节目录

第一章  损失分布

  • 1-1 连续变量随机分布

  • 1-2 离散随机变量分布

  • 1-3 估计

  • 1-4 拟合优度检验

  • 1-5 混合分布

  • 1-6 真题

第二章 再保险

  • 2-1 导论+分保协议

  • 2-2 特殊分布

  • 2-3 通货膨胀

  • 2-4 估计

  • 2-5 超额保单,真题

第三章 风险模型(一)

  • 3-1 承保风险的一般特征

  • 3-2 短期保险合同模型

  • 3-3 聚合风险模型

  • 3-4 真题

第四章 风险模型(二)

  • 4-1 比例和超额赔款再保险的总索赔分布

  • 4-2 个体风险模型

  • 4-3 参数可变性不确定性

  • 符号列表

第五章 COPULA

  • 5-1 Copula的概念和性质

  • 5-2 copula的构造

  • 5-3 应用与拟合

第六章 广义极值概论

  • 6-1 广义极值分布

  • 6-2 区块极值法

  • 6-3 广义极值分布的应用

  • 6-4 广义帕累托分布

第七章 时间序列分析(一)

  • 7-1 单变量时间序列的特点

  • 7-2 平稳时间序列

  • 7-3时间序列的主要线性模型

第八章 时间序列分析(二)

  • 8-1 趋势和季节性

  • 8-2 时间序列分析2

  • 8-3 用Box-Jenkins法拟合时间序列模型

第九章 机器学习

  • 9-1 机器学习概念

  • 9-2 有监督学习应用

  • 9-3 无监督学习应用

第十章 贝叶斯统计

  • 10-1 贝叶斯理论

  • 10-2 先验分布和后验分布

  • 10-3 损失函数

第十一章 贝叶斯信度

  • 11-1 信度理论

  • 11-2 贝叶斯信度

  • 11-3 真题

第十二章 经验贝叶斯信度理论

  • 12-1 经验贝叶斯信度理论

  • 12-2 EBCT模型2

  • 12-3 真题

第十三章 广义线性模型

  • 13-1 指数分布族

  • 13-2 链接函数和线性预测子

  • 13-3 模型估计

  • 13-4 残差分析和模型拟合评估

第十四章 流量三角

  • 14-1 损失进展法

  • 14-2 案均赔偿法定


课程订阅

讲师介绍

谢远涛

教授

Peixun.net

风险模型与非寿险精算

请认真填写以下信息,方便为您服务
  • 姓名:
  • 电话:
  • 邮箱:
  • 备注:
  • 邀请码:
  • 您还可以选择 登录 或者 注册 更方便您管理课程。

Peixun.net

您关于:

风险模型与非寿险精算

的报名信息已经提交成功。

去购物车结算
您可以选择 登录 或者 注册 更方便您管理课程。
回头再说

邮件已发送!

已成功发送邮件到您注册的邮箱 请前往查询并点击链接重置密码

有待解答的问题

3 名学员对您的课程提问,需要您作出回答。 现在就去