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車險費率厘定模型及應用 版權信息
- ISBN：9787520325431
- 條形碼：9787520325431 ; 978-7-5203-2543-1
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
車險費率厘定模型及應用 內容簡介
《車險費率厘定模型及應用》將改進傳統的廣義線性模型定價方法，基于非壽險損失數據的零膨脹、過離散、厚尾和相依性等分布特征，把GAMLSS模型與Copula函數、多元分布回歸模型有機地結合起來，構建符合非壽險損失分布特點的相依風險精算模型，并引入基于機器學習的車險索賠概率預測模型，實證分析國內的車險損失數據。
車險費率厘定模型及應用 目錄
**章 緒論
**節 選題背景
第二節 研究意義
第三節 文獻綜述
第四節 研究內容和創新點
第二章 非壽險損失數據特征及分布
**節 非壽險損失數據結構及分布特征
第二節 損失次數分布
第三節 損失金額分布
第四節 累計損失分布
第五節 損失分布的尾部特征比較
第三章 廣義線性模型
**節 廣義線性模型理論
第二節 模型檢驗
第三節 實證分析
第四章 GAMLSS模型
**節 GAMLSS模型結構
第二節 GAMLSS模型的估計與檢驗
第三節 應用案例
第五章 混合分布回歸模型
**節 混合分布
第二節 分層混合分布回歸模型
第三節 應用案例
第六章 相依風險精算模型
**節 Copula函數概述
第二節 常用Copula函數
第三節 Copula函數參數估計
第四節 相依風險度量
第七章 基于多元分布的相依風險精算模型
**節 相依兩階段損失模型結構
第二節 多元分布回歸模型
第三節 相依兩階段模型損失預測與風險度量
第四節 應用案例
第八章 基于Copula函數的相依風險精算模型
**節 三階段模型基礎和數據結構
第二節 三階段模型構建
第三節 三階段模型損失估計與風險度量
第四節 應用案例
第九章 基于機器學習的車險索賠概率預測模型
**節 機器學習分類方法原理
第二節 機器學習分類方法的預測能力比較
第三節 車險索賠概率預測模型的構建
第十章 研究結論與展望
**節 研究結論
第二節 研究不足與展望
參考文獻
**節 選題背景
第二節 研究意義
第三節 文獻綜述
第四節 研究內容和創新點
第二章 非壽險損失數據特征及分布
**節 非壽險損失數據結構及分布特征
第二節 損失次數分布
第三節 損失金額分布
第四節 累計損失分布
第五節 損失分布的尾部特征比較
第三章 廣義線性模型
**節 廣義線性模型理論
第二節 模型檢驗
第三節 實證分析
第四章 GAMLSS模型
**節 GAMLSS模型結構
第二節 GAMLSS模型的估計與檢驗
第三節 應用案例
第五章 混合分布回歸模型
**節 混合分布
第二節 分層混合分布回歸模型
第三節 應用案例
第六章 相依風險精算模型
**節 Copula函數概述
第二節 常用Copula函數
第三節 Copula函數參數估計
第四節 相依風險度量
第七章 基于多元分布的相依風險精算模型
**節 相依兩階段損失模型結構
第二節 多元分布回歸模型
第三節 相依兩階段模型損失預測與風險度量
第四節 應用案例
第八章 基于Copula函數的相依風險精算模型
**節 三階段模型基礎和數據結構
第二節 三階段模型構建
第三節 三階段模型損失估計與風險度量
第四節 應用案例
第九章 基于機器學習的車險索賠概率預測模型
**節 機器學習分類方法原理
第二節 機器學習分類方法的預測能力比較
第三節 車險索賠概率預測模型的構建
第十章 研究結論與展望
**節 研究結論
第二節 研究不足與展望
參考文獻
展開全部
車險費率厘定模型及應用 作者簡介
王選鶴：東北財經大學金融學院講師，碩士生導師，經濟學博士后，研究方向為保險精算與風險管理。主持了國家自然科學基金項目、中國博士后科學基金特別資助項目和遼寧省社會科學規劃基金青年項目等多項國家及省部級課題參與了國家社科基金重大項目和教育部人文社會科學重點研究基地重大項目，在SCI和CSSCI等核心期刊上發表多篇論文。
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