損失模型：從數(shù)據(jù)到?jīng)Q策（第2版）

定　價(jià)：￥89.00

作　者：	（美）克盧格曼，（加）潘耶，（加）威爾莫特著，吳嵐譯
出版社：	人民郵電出版社
叢編項(xiàng)：	圖靈數(shù)學(xué)·統(tǒng)計(jì)學(xué)叢書
標(biāo)　簽：	經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)

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ISBN：	9787115190437	出版時(shí)間：	2009-01-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	558	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書全面討論了精算損失模型和精算建模方法，共分5個(gè)部分。第2部分至第5部分是全書的核心，匯總了精算模型和精算建模方法2個(gè)體系的內(nèi)容。第2部分除介紹一般損失模型常用的概率分布外，還介紹了保險(xiǎn)精算中最基本的索賠頻率模型、索賠額模型以及總損失模型，并在此基礎(chǔ)上討論了破產(chǎn)理論模型。隨后3個(gè)部分的核心主題是精算建模方法，從經(jīng)驗(yàn)建模方法到參數(shù)化（統(tǒng)計(jì)）建模，直至最后第5部分的模型修正方法和隨機(jī)模擬方法。本書是北美精算考試當(dāng)前考試體系課程MLC和C的指定參考書，是從事金融和精算工作的專業(yè)人士很有價(jià)值的參考書，也可作為高等學(xué)校金融和精算方向相關(guān)課程的參考教材。

作者簡介

　　Stuart A.Klugman，著名統(tǒng)計(jì)學(xué)家。美國德雷克（Drake）大學(xué)精算學(xué)教授，SOA（北美精算師協(xié)會(huì)）會(huì)士，并曾任該協(xié)會(huì)副主席（2001-2003）。Harry H.Panjer，著名統(tǒng)計(jì)學(xué)家。加拿大滑鐵盧大學(xué)統(tǒng)計(jì)精算系榮休教授，曾任加拿大精算學(xué)會(huì)主席（1997-1998），SOA主席（2002-2003）。Gordon E.Willmot，加拿大滑鐵盧大學(xué)統(tǒng)計(jì)精算系教授，是國際風(fēng)險(xiǎn)理論研究方面的著名學(xué)者，曾擔(dān)任SOA精算考試相關(guān)課程的建設(shè)工作。譯者簡介：吳嵐，北京大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院金融數(shù)學(xué)系副教授，中國精算學(xué)會(huì)會(huì)員，北京大學(xué)博士（數(shù)理統(tǒng)計(jì)專業(yè)）畢業(yè)。1990年至今在北京大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院任教，主要講授課程：《風(fēng)險(xiǎn)理論》、《金融統(tǒng)計(jì)方法》。1997年開始從事金融數(shù)學(xué)與精算學(xué)的教學(xué)和科研工作，參加國家自然科學(xué)基金、國家科技部973項(xiàng)目等相關(guān)的研究工作，并參與保險(xiǎn)行業(yè)償付能力監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)方面的技術(shù)工作以及中國精算協(xié)會(huì)的精算教育方面的工作。主要研究方向?yàn)榻鹑陲L(fēng)險(xiǎn)管理與精算學(xué)。具體的研究領(lǐng)域：投資連結(jié)的壽險(xiǎn)產(chǎn)品的定價(jià)和風(fēng)險(xiǎn)管理、保險(xiǎn)公司資產(chǎn)負(fù)債管理技術(shù)、商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)模型、金融機(jī)構(gòu)監(jiān)管的風(fēng)險(xiǎn)資本模型等。

圖書目錄

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 建模方法的優(yōu)勢(shì)
　　1.2 本書的結(jié)構(gòu)
第二部分精算模型
　第2章隨機(jī)變量
　　2.1 引言
　　2.2 重要函數(shù)和4個(gè)模型
　　　習(xí)題
　第3章分布函數(shù)的數(shù)字特征
　　3.1 矩
　　　習(xí)題
　　3.2 分位數(shù)
　　　習(xí)題
　　3.3 生成函數(shù)與隨機(jī)變量和
　　　習(xí)題
　第4章分布函數(shù)的分類與構(gòu)造
　　4.1 引言
　　4.2 參數(shù)的作用
　　　4.2.1 參數(shù)分布和尺度分布
　　　4.2.2 參數(shù)分布族
　　　4.2.3 有限混合分布
　　　4.2.4 數(shù)據(jù)依賴型分布
　　　習(xí)題
　　4.3 厚尾情形
　　　4.3.1 矩的存在性
　　　4.3.2 極限比
　　　4.3.3 損失率和平均剩余生命函數(shù)
　　　習(xí)題
　　4.4 構(gòu)造新的分布
　　　4.4.1 引言
　　　4.4.2 倍數(shù)變換
　　　4.4.3 冪變換
　　　4.4.4 指數(shù)變換
　　　4.4.5 混合
　　　4.4.6 含瑕點(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)率模型
　　　4.4.7 分段
　　　習(xí)題
　　4.5 常用分布及其相互關(guān)系
　　　4.5.1 引言
　　　4.5.2 兩參數(shù)分布族
　　　4.5.3 分布的極限
　　　習(xí)題
　　4.6 離散分布
　　　4.6.1 引言
　　　4.6.2 Poisson分布
　　　4.6.3 負(fù)二項(xiàng)分布
　　　4.6.4 二項(xiàng)分布
　　　4.6.5 (a,b,o)分布類
　　　4.6.6 分布在零點(diǎn)的截?cái)嗪托拚?br />　　　4.6.7 頻率的復(fù)合模型
　　　4.6.8 復(fù)合Poisson分布族的性質(zhì)
　　　4.6.9 混合頻率模型
　　　4.6.10 混合Poisson
　　　4.6.11 頻率計(jì)算中風(fēng)險(xiǎn)暴露的\,作用
　　　4.6.12 離散分布總結(jié)
　　　習(xí)題
　第5章保險(xiǎn)責(zé)任調(diào)整后的索賠頻率和索賠量
　　5.1 引言
　　5.2 免賠
　　　習(xí)題
　　5.3 損失縮減率以及通貨膨脹對(duì)普通免賠的影響
　　　習(xí)題
　　5.4 保單限額
　　　習(xí)題
　　5.5 分保、免賠和限額
　　　習(xí)題
　　5.6 免賠對(duì)索賠頻率的影響
　　　習(xí)題
　第6章總損失模型
　　6.1 引言
　　　習(xí)題
　　6.2 模型選擇
　　　習(xí)題
　　6.3 總索賠的復(fù)合模型
　　　習(xí)題
　　6.4 解析結(jié)果
　　　習(xí)題
　　6.5 計(jì)算總索賠額的分布
　　6.6 遞歸方法
　　　6.6.1 在復(fù)合索賠頻率模型中的應(yīng)用
　　　6.6.2 溢出問題
　　　6.6.3 數(shù)值穩(wěn)定性
　　　6.6.4 連續(xù)的損失分布
　　　6.6.5 構(gòu)造算數(shù)分布
　　　習(xí)題
　　6.7 個(gè)體保單的更改對(duì)總賠付額的影響
　　　習(xí)題
　　6.8 近似分布的計(jì)算
　　　6.8.1 算術(shù)分布
　　　6.8.2 經(jīng)驗(yàn)分布
　　　6.8.3 分段線性累積分布函數(shù)
　　　習(xí)題
　　6.9 反演方法
　　　6.9.1 快速傅里葉變換
　　　6.9.2 直接數(shù)值反演
　　　習(xí)題
　　6.10 不同方法的比較
　　6.11 個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)模型
　　　6.11.1 參數(shù)的近似
　　　6.11.2 總分布的精確計(jì)算
　　　6.11.3 復(fù)合Poisson近似
習(xí)題
　第7章離散時(shí)間破產(chǎn)模型
　　7.1 引言
　　7.2 保險(xiǎn)過程模型
　　　7.2.1 過程
　　　7.2.2 保險(xiǎn)模型
　　　7.2.3 破產(chǎn)
　　7.3 離散時(shí)間有限破產(chǎn)概率
　　　7.3.1 離散時(shí)間過程
　　　7.3.2 計(jì)算破產(chǎn)概率
　　習(xí)題
　第8章連續(xù)時(shí)間破產(chǎn)模型
　　8.1 引言
　　　8.1.1 Poisson過程
　　　8.1.2 連續(xù)時(shí)間的相關(guān)問題
　　8.2 調(diào)節(jié)系數(shù)和Lundberg$不等式
　　　8.2.1 調(diào)節(jié)系數(shù)
　　　8.2.2 Lundberg不等式
　　　習(xí)題
　　8.3 微積分方程
　　　習(xí)題
　　8.4 最大總損失
　　　習(xí)題
　　8.5 Cramer漸近破產(chǎn)公式和Tijms近似
　　　習(xí)題
　　8.6 布朗運(yùn)動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)過程
　　8.7 布朗運(yùn)動(dòng)和破產(chǎn)概率0
第三部分經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臉?gòu)造
　第9章數(shù)理統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)
　　9.1 引言
　　9.2 點(diǎn)估計(jì)
　　　9.2.1 引言
　　　9.2.2 估計(jì)量的評(píng)估
　　　習(xí)題
　　9.3 區(qū)間估計(jì)
　　　習(xí)題
　　9.4 假設(shè)檢驗(yàn)
　　　習(xí)題
　第10章基于完整數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)估計(jì)
　　10.1 引言
　　10.2 完整個(gè)體數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)分布
　　　習(xí)題
　　10.3 分組數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)分布
　　　習(xí)題
　第11章基于修正數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)估計(jì)
　　11.1 點(diǎn)估計(jì)
　　　習(xí)題
　　11.2 均值、方差以及置信區(qū)間的估計(jì)
　　　習(xí)題
　　11.3 核密度模型
　　　習(xí)題
　　11.4 大數(shù)據(jù)集合的近似計(jì)算
　　　11.4.1 引言
　　　11.4.2 Kaplan-Meier近似
　　　11.4.3 多元衰減表
　　習(xí)題
第四部分參數(shù)化統(tǒng)計(jì)方法
　第12章參數(shù)估計(jì)
　　12.1 矩方法和分位點(diǎn)匹配
　　　習(xí)題
　　12.2 最大似然估計(jì)
　　　12.2.1 引言
　　　12.2.2 完全的個(gè)體數(shù)據(jù)
　　　12.2.3 完全的分組數(shù)據(jù)
　　　12.2.4 截?cái)嗷騽h失數(shù)據(jù)
　　　習(xí)題
　　12.3 方差和區(qū)間估計(jì)
　　　習(xí)題
　　12.4 貝葉斯估計(jì)
　　　12.4.1 定義和貝葉斯定理
　　　12.4.2 推斷和預(yù)測(cè)
　　　12.4.3 共軛先驗(yàn)分布和線性指數(shù)族
　　　12.4.4 計(jì)算問題
　　　習(xí)題
　　12.5 離散分布的估計(jì)
　　　12.5.1 Poisson分布
　　　12.5.2 負(fù)二項(xiàng)分布
　　　12.5.3 二項(xiàng)分布
　　　12.5.4 (a,b,1)分布族
　　　12.5.5 復(fù)合模型
　　　12.5.6 最大似然估計(jì)風(fēng)險(xiǎn)暴露水平的作用
　　　習(xí)題
　　12.6 二元模型
　　　12.6.1 引言
　　　12.6.2 耦合函數(shù)
　　　習(xí)題
　　12.7 協(xié)變量模型
　　　12.7.1 引言
　　　12.7.2 比例風(fēng)險(xiǎn)模型
　　　12.7.3 廣義線性和加速失效模型
　　　習(xí)題
　第13章模型選擇
　　13.1 引言
　　13.2 數(shù)據(jù)和模型的表示
　　13.3 密度函數(shù)與分布函數(shù)的圖像比較
　　　習(xí)題
　　13.4 假設(shè)檢驗(yàn)
　　　13.4.1 Kolmogorov-Smirnov檢驗(yàn)
　　　13.4.2 Anderson-Darling檢驗(yàn)
　　　13.4.3 卡方(X2)擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
　　　13.4.4 似然比檢驗(yàn)
　　　習(xí)題
　　13.5 模型選擇
　　　13.5.1 引言
　　　13.5.2 主觀判斷法
　　　13.5.3 評(píng)分法
　　　習(xí)題
　第14章實(shí)例
　　14.1 引言
　　14.2 死亡時(shí)間
　　　14.2.1 數(shù)據(jù)
　　　14.2.2 基本計(jì)算
　　　習(xí)題
　　14.3 從事故發(fā)生到報(bào)告的時(shí)間
　　　14.3.1 問題和數(shù)據(jù)
　　　14.3.2 分析
　　14.4 賠付額
　　　14.4.1 數(shù)據(jù)
　　　14.4.2 第一個(gè)模型
　　　14.4.3 第二個(gè)模型
　　14.5 總損失實(shí)例I
　　14.6 總損失實(shí)例II
　　　14.6.1 單個(gè)保單的分布
　　　14.6.2 100個(gè)保單——超額損失保單組
　　　14.6.3 100個(gè)保單——總損失止損處理
　　　14.6.4 數(shù)值卷積計(jì)算
　　綜合習(xí)題
第五部分統(tǒng)計(jì)估計(jì)的調(diào)整及隨機(jī)模擬
　第15章插值與平滑
　　15.1 引言
　　15.2 多項(xiàng)式插值與平滑
　　　習(xí)題
　　15.3 三次樣條插值
　　　習(xí)題
　　15.4 樣條近似函數(shù)
　　　習(xí)題
　　15.5 樣條的外推
　　　習(xí)題
　　15.6 平滑樣條
　　　習(xí)題
　第16章信度理論
　　16.1 引言
　　16.2 統(tǒng)計(jì)學(xué)概念
　　　16.2.1 條件分布
　　　16.2.2 條件期望
　　　16.2.3 非參數(shù)型無偏估計(jì)量
　　　習(xí)題
　　16.3 有限波動(dòng)信度理論
　　　16.3.1 完全信度
　　　16.3.2 部分信度
　　　16.3.3 關(guān)于有限波動(dòng)信度方法的一些問題
　　　16.3.4 備注
　　　習(xí)題
　　16.4 最大精度信度理論
　　　16.4.1 引言
　　　16.4.2 貝葉斯方法
　　　16.4.3 信度保費(fèi)
　　　16.4.4 Bǔhlmann模型
　　　16.4.5 Bǔhlmann-Straub模型
　　　16.4.6 精確信度
　　　16.4.7 線性保費(fèi)，貝葉斯保費(fèi)和無信度之間的比較
　　　16.4.8 備注
　　　習(xí)題
　　16.5 經(jīng)驗(yàn)貝葉斯參數(shù)估計(jì)
　　　16.5.1 非參數(shù)估計(jì)
　　　16.5.2 半?yún)?shù)估計(jì)
　　　16.5.3 參數(shù)估計(jì)
　　　16.5.4 備注
　　習(xí)題
　第17章隨機(jī)模擬
　　17.1 隨機(jī)模擬的基礎(chǔ)知識(shí)
　　　習(xí)題
　　17.2 精算建模中的隨機(jī)模擬實(shí)例
　　　17.2.1 總體損失計(jì)算
　　　17.2.2 無獨(dú)立性或同分布假設(shè)的例子
　　　17.2.3 兩個(gè)例子的模擬分析
　　　17.2.4 統(tǒng)計(jì)分析
　　習(xí)題
附錄A 連續(xù)分布函數(shù)
附錄B 離散分布
附錄C 損失頻率和損失程度的關(guān)系
附錄D 遞歸公式
附錄E 損失程度分布的離散化方法
附錄F 數(shù)值優(yōu)化和方程組求解
參考文獻(xiàn)
索引