車險(xiǎn)費(fèi)率厘定模型及應(yīng)用

定　價(jià)：￥68.00

作　者：	王選鶴著
出版社：	中國(guó)社會(huì)科學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787520325431	出版時(shí)間：	2019-12-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁(yè)數(shù)：	186	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《車險(xiǎn)費(fèi)率厘定模型及應(yīng)用》將改進(jìn)傳統(tǒng)的廣義線性模型定價(jià)方法，基于非壽險(xiǎn)損失數(shù)據(jù)的零膨脹、過(guò)離散、厚尾和相依性等分布特征，把GAMLSS模型與Copula函數(shù)、多元分布回歸模型有機(jī)地結(jié)合起來(lái)，構(gòu)建符合非壽險(xiǎn)損失分布特點(diǎn)的相依風(fēng)險(xiǎn)精算模型，并引入基于機(jī)器學(xué)習(xí)的車險(xiǎn)索賠概率預(yù)測(cè)模型，實(shí)證分析國(guó)內(nèi)的車險(xiǎn)損失數(shù)據(jù)。

作者簡(jiǎn)介

　　王選鶴：東北財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院講師，碩士生導(dǎo)師，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士后，研究方向?yàn)楸ｋU(xiǎn)精算與風(fēng)險(xiǎn)管理。主持了國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目、中國(guó)博士后科學(xué)基金特別資助項(xiàng)目和遼寧省社會(huì)科學(xué)規(guī)劃基金青年項(xiàng)目等多項(xiàng)國(guó)家及省部級(jí)課題參與了國(guó)家社科基金重大項(xiàng)目和教育部人文社會(huì)科學(xué)重點(diǎn)研究基地重大項(xiàng)目，在SCI和CSSCI等核心期刊上發(fā)表多篇論文。

圖書目錄

第一章緒論
第一節(jié) 選題背景
第二節(jié) 研究意義
第三節(jié) 文獻(xiàn)綜述
第四節(jié) 研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)
第二章非壽險(xiǎn)損失數(shù)據(jù)特征及分布
第一節(jié) 非壽險(xiǎn)損失數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及分布特征
第二節(jié) 損失次數(shù)分布
第三節(jié) 損失金額分布
第四節(jié) 累計(jì)損失分布
第五節(jié) 損失分布的尾部特征比較
第三章廣義線性模型
第一節(jié) 廣義線性模型理論
第二節(jié) 模型檢驗(yàn)
第三節(jié) 實(shí)證分析
第四章 GAMLSS模型
第一節(jié) GAMLSS模型結(jié)構(gòu)
第二節(jié) GAMLSS模型的估計(jì)與檢驗(yàn)
第三節(jié) 應(yīng)用案例
第五章混合分布回歸模型
第一節(jié) 混合分布
第二節(jié) 分層混合分布回歸模型
第三節(jié) 應(yīng)用案例
第六章相依風(fēng)險(xiǎn)精算模型
第一節(jié) Copula函數(shù)概述
第二節(jié) 常用Copula函數(shù)
第三節(jié) Copula函數(shù)參數(shù)估計(jì)
第四節(jié) 相依風(fēng)險(xiǎn)度量
第七章基于多元分布的相依風(fēng)險(xiǎn)精算模型
第一節(jié) 相依兩階段損失模型結(jié)構(gòu)
第二節(jié) 多元分布回歸模型
第三節(jié) 相依兩階段模型損失預(yù)測(cè)與風(fēng)險(xiǎn)度量
第四節(jié) 應(yīng)用案例
第八章基于Copula函數(shù)的相依風(fēng)險(xiǎn)精算模型
第一節(jié) 三階段模型基礎(chǔ)和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
第二節(jié) 三階段模型構(gòu)建
第三節(jié) 三階段模型損失估計(jì)與風(fēng)險(xiǎn)度量
第四節(jié) 應(yīng)用案例
第九章基于機(jī)器學(xué)習(xí)的車險(xiǎn)索賠概率預(yù)測(cè)模型
第一節(jié) 機(jī)器學(xué)習(xí)分類方法原理
第二節(jié) 機(jī)器學(xué)習(xí)分類方法的預(yù)測(cè)能力比較
第三節(jié) 車險(xiǎn)索賠概率預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建
第十章研究結(jié)論與展望
第一節(jié) 研究結(jié)論
第二節(jié) 研究不足與展望
參考文獻(xiàn)